機械工程專業“無線傳感器網絡”實驗式引導教學新方法

高尚 裴榮 江劍 王芳

摘 要 無線傳感器網絡作為機械工程專業的交叉學科教學課程之一，主要培養該專業的學生對無線傳感器網絡在機械測試領域的應用和理解能力，然而機械專業學生嚴重缺乏無線傳感器網絡電子通信領域交叉學習和實踐的機會。針對這一問題，本文探索了“實驗導向，融合驅動”教學法，以典型軸承故障診斷問題為導向，融合無線傳感器監測網絡新方法和新技術，引出軸承故障診斷領域中的知識點，轉化為工程應用問題，鞏固理論知識的同時，提高了學生的工程應用能力。

關鍵詞 實驗式引導教學;機械工程專業;機械測試

中圖分類號：G424? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.33.019

A New Method of Experimental Guided Teaching of

"Wireless Sensor Network" in Mechanical Engineering

GAO Shang， PEI Rong， JIANG Jian， WANG Fang

（School of Mechanical Engineering， Nanjing University of Science and Technology， Nanjing， Jiangsu 210094）

Abstract As one of the interdisciplinary teaching courses of mechanical engineering major， wireless sensor network （WSN） mainly trains the ability of students to understand and apply WSN in the field of mechanical testing. However， the students in mechanical engineering are lack of the opportunities for learning and practice in WSN area. To address this issue， this paper explores the "experiment-oriented， fusion-driven" teaching method， which is guided by typical bearing fault diagnosis and integrates new methods and technologies of WSN， for extracting the knowledge points in the field and transforming engineering application problems. The teaching method aims at consolidating theoretical knowledge and improving students' engineering application ability.

Keywords experimental guided teaching; mechanical engineering major; mechanical testing

機械工程專業培養具備機械設計、制造、機電工程及自動化基礎知識與應用能力，能在科研院所、企業、高級技術公司從事各種機械、機電產品及系統、設備、裝置的研究、設計、制造、控制、編程，數控設備的開發、應用研究以及從事技術管理的高級工程技術人才。[1-3]然而，隨著物聯網在機械工程領域逐步廣泛應用，新型物聯網技術已成為該專業培養中不可或缺的交叉課程。“無線傳感器網絡”[4]作為機械工程專業中核心選修課程之一，在未來的機械工程專業中機械結構健康監測密切相關，主要培養學生對機械故障和缺陷檢測和監測的理解能力，為后續學生的專業課學習和就業拓展奠定基礎。

然而，通過近幾年在機械工程專業的授課經歷和課程效果來看，學生很少能夠在課程設計或畢業設計等實踐環節中使用或能夠靈活運用無線傳感器網絡相關的知識。為了更好地適應應用型研究生教育的發展需要，儀器系教研室探索了“實驗導向，融合驅動”教學法[5-7]在“無線傳感器網絡”的課程改革過程中，將機械振動故障診斷等課題引入日常的實驗教學中，以課題中的實際問題引出知識點，轉化為工程應用問題，通過解決問題為目的的實驗引導式教學，融合式教學加強教師和學生的上下交流互動，增加對學生工程應用能力的訓練，符合企業對機械工程技術人才的需求。

1 實驗式教學設計相關背景

機械故障診斷[8-9]是一種了解和掌握機器在運行過程的狀態，確定其整體或局部正常或異常，早期發現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢的技術。油液監測、振動監測、噪聲監測、性能趨勢分析和無損探傷等為其主要的診斷技術方式。其中滾動軸承作為機械領域常用典型元件，其故障診斷尤為重要。[10-12]滾動軸承的結構由滾動球，保持架，內圈和外圈組成。其四個常見故障是保持架斷裂、滾動球剝落、內圈剝落、外圈剝落。振動時域特征的參數主要包括量綱參數（平均值，峰值，均方根值，平方根振幅）和無量綱參數（峰指數，峰度指數，波形指數，脈沖指數和公差指數）。[13-15]

課程實踐將江蘇省自然科學基金項目中基于無線傳感器網絡的機械故障診斷問題為導向。如圖1（a）所示，圖中為電機DDS故障模擬系統，在電機軸承的保持架、滾動體剝落、內圈剝落、外圈剝落位置上布置了振動傳感器節點。根據實驗課題需求， 可以歸納如下與軸承故障診斷相關的問題：（1）如何如何通過振動傳感器提取軸承故障信息？（2）如何在無線傳感器節點上實現振動時域參數提取？（3）結合機械振動原理、傳感器、無線通信的專業知識，設計出無線振動傳感器網絡組網數據采集和通信流程，確保獲取較好的診斷精度。通過電機故障問題式導向，將故障診斷問題與機械振動、無線傳感器網絡等知識點聯系起來，運用這些知識點解決現有問題，讓學生在實驗過程中掌握機械工程課程中的基本概念與標準等重要理論知識，強化課程內容與機械工程專業的相關性，并提高學生的交叉運用知識點的創新能力和動手能力。

2 教學實驗內容

2.1 實驗目的

學習并掌握無線傳感器網絡的基本概念及原理;掌握無線傳感器網絡組網架構、節點在線處理方法、無線數據幀打包方法。

掌握振動傳感器的工作原理和振動時域信號測量原理。

結合無線傳感器網絡進行數據采集和振動變監測，了解如何實現無線傳感器網絡同步采集原理。

加強學生多學科知識交叉學習和運用的能力，提高學生的理論聯系實踐、實驗設計技巧以及獨立解決問題的能力。

發揮學生的主觀能動性，以學生為主題展開本實驗，教師逐步引導學生而不指導，解答問題而不解決問題，培養其在實驗過程中能夠實際解決問題的能力。

2.2 實驗儀器與設備

實驗所需儀器：電機DDS故障診斷系統，電機軸承直徑為65.5mm，滾球直徑15mm，滾球數量8個，接觸角0度，軸承轉速1310r/min。如圖1所示。

基站節點：接收來自無線傳感節點的振動數據，并將所有數據通過USB接口上傳到上位機。啟動、暫停或者停止監測任務、定時向傳感器節點發送同步包調整所有信道內傳感器節點的晶振漂移。

4個無線振動傳感器節點：采集演示結構件的應變數據并發送給多信道基站、周期性接收來自管理節點發送過來的同步包進行同步。如圖1 （b）所示。

2.3 實驗內容

（1）將4個振動傳感器分別粘貼在軸承保持架、滾動體、內圈、外圈上，并將傳感器輸出引線與4個無線振動傳感器節點相連。

（2）設置故障系統類型，模擬電機軸承保持架、滾動體、內圈、外圈的相應故障。開啟電機故障DDS系統產生機體振動。

（3）啟動監測組網網絡，通過基站節點檢查組網線路連接，啟動網絡連接無線傳感器節點和多信道基站節點之間的通信，啟動無線傳感器網絡節點。

（4）通過基站下發指令配置無線振動傳感器節點的采樣頻率、置預采樣觸發點和采樣長度。通過基站命令觸發無線傳感器節點在有限的采樣長度內進行振動數據采集和存儲。

（5）采集數據完成后，通過基站下發指令關閉網絡通信，停止無線傳感器網絡數據采集。

（6）無線傳感器節點將采樣時域信號進行在線提取特征參數，包括（平均值，峰值，均方根值，平方根振幅）和無量綱參數（峰指數，峰度指數，波形指數，脈沖指數和公差指數）。

（7）關閉電機故障DDS系統產電源，關閉所有無線傳感器網絡節點電源。

3 實驗分析與討論

3.1 實驗目的軸承故障診斷分析

根據基站獲得的數據，將特征參數中的量綱參數和無量綱參數作為輸入，軸承故障狀態作為輸出，建立神經網絡故障診斷模型。將19組特征參數作為訓練樣本，1組特征參數作為測試樣本，首先分析BP神經網絡的隱藏層節點個數對軸承滾珠的平均故障精度的影響;其次，選擇最小隱藏層節點個數后，比較不同量綱特征參數或無量綱特征參數數目、類型對軸承滾珠的平均故障分類精度影響，進一步分析量綱和無量綱參數交叉組合對軸承滾珠的平均故障分類精度影響;分析交叉組合方式下，如何選取量綱和無量綱參數實現對軸承滾珠的平均故障分類精度的提高。

3.2 組網同步采集分析

如圖2所示，在實驗中，采用函數信號發生器可以產生正弦信號，所有監測節點對這個輸出的正弦信號進行同步采集，采樣頻率為400Hz，在一個正弦波形周期內有固定采樣點。上位機根據每個節點的同一個序列號的數據包在第一個周期正弦波形的接近最大斜率點的離散數值進行記錄分析、時域波形對比，以評估監測節點的同步采集精度。以一個周期正弦波形為基準，選擇基準節點的某個數值點作為參考分析數值點。比較每個節點在該數值點上的模數電壓采樣值，并轉換為振動時域值誤差。

3.2 思考與討論

（1）機械故障振動信號量綱參數與無量綱參數在無線傳感器節點上處理功耗、處理時間、計算復雜度的區別？

（2）應該如何交叉選擇量綱參數和無量綱參數，使得滿足精度的同時參數選擇最少？

（3）BP神經網絡隱含層節點如何選擇？是否對診斷精度產生影響？

4 結論

本文采用機械故障診斷和無線傳感器網絡融合的實驗式教學模式，跨越了機械故障診斷傳統教學手段，采用熱點先進的傳感器技術手段對機械工程專業課程進行創新性強化升級。它不僅鞏固了機械工程專業中關于軸承故障原因、軸承故障特征提取等重要的理論知識，并融合了無線傳感器網絡中網絡通信、傳感采集、嵌入式開發、C語言程序設計等專業知識。通過該綜合教學實驗，強化機械工程專業本科生理論聯系實際和獨立解決問題的能力，通過實踐激發學生對機械結構健康無線傳感器監測網絡的興趣，開闊了學生視野，深刻理解了機械故障原因，加強了學生對無線傳感器監測網絡運用與動手等實踐能力和創新意識，為學生將來的深造或就業做好鋪墊。

該項工作受國家博士后面上基金（2020M671481）資助，中央高校基本科研基金（309181A8804和30919011263）、江蘇省自然科學基金青年基金（BK20190464）資助，南京理工大學教改基金（jg13423221）資助

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