基于虚拟仪器技术的振动测试分析系统

庞尔军，王晓龙，于虹

(1.华北电力大学云南电网公司研究生工作站，云南昆明650217;2.华北电力大学机械工程系，河北保定071003;3.云南电力研究院高压研究所，云南昆明650217)

随着计算机处理技术和软件技术的不断提高，利用软件开发虚拟测试系统逐渐成为一种趋势。同硬件测试系统相比，虚拟测试系统具有开发周期短、扩充方便、开发成本少等优势，可以实现软件即是仪器的目标，利用软件来开发虚拟测试系统将成为今后测试仪器的重点发展方向之一［1－2］。

图形化编程语言LabVIEW为虚拟仪器的开发提供了一个强大而方便的平台，为此，文中根据实际需要开发了基于虚拟仪器技术的振动测试分析系统，该系统可以实现在线状态监测和离线数据分析两部分功能，可以方便地对测试对象实施状态监测及故障诊断;最后，利用开发的系统对实测轴承内圈故障信号进行分析处理，以此说明该系统的实用性及可靠性。

1 系统硬件搭建

该系统的硬件部分主要由采集卡、加速度传感器、涡流传感器、信号调理器和装有LabVIEW软件的计算机四部分构成，硬件系统结构图如图1所示。

图1 硬件系统结构图

采集卡选用美国国家仪器公司的NI9234四通道数据采集卡，分辨率为24位，并且可利用软件方便地控制其增益，最高采样速率可达51.2 kS/s，电压信号输入范围为－5～+5 V。加速度传感器选用LC0103(T)型压电加速度传感器，参考灵敏度为50 mV/g，分辨率0.000 4 g，量程100g，频响范围为0.35～10 kHz。涡流传感器为美国BENTLY3300XL型电涡流传感器，参考灵敏度7.87 V/mm，频响范围为0～6 kHz。调理器选择LC0201型信号调理器，用于放大或转换传感器输出的信号，并可实现滤波等功能。

2 系统软件设计

软件的设计是该系统的核心所在，振动测试分析系统软件设计总体结构图和前面板分别如图2和图3所示，各子模块功能介绍如下:

图2 系统软件设计总体结构图

图3 振动测试分析系统前面板

2.1 在线监测

在线监测模块包含统计参量分析、波形显示、谱分析、相关分析和数据存储5个子模块，该模块又可根据实际应用情况分成实地在线监测和远程在线监测。在被测对象上布置好测点，正确搭建好系统硬件结构并完成采样模式、采样频率、采样点数、采样通道和量程选择等一系列的采样参数设置之后，即可进行实时的数据采集和分析，达到实地在线监测的目的。而远程在线监测则要通过LabVIEW提供的远程前面板的控制方式实现，原理即是在运行程序或执行功能的计算机上开设一个Web服务，远程的计算机通过Web服务得到数据或控制VI的运行［3］。

(1)统计参量分析模块可显示峰值、峰峰值、标准差、均方根、均值、均方值、峭度和标准差参数。

(2)波形显示模块可以实时显示出4个传感器采集到的振动信号的连续时域波形。

(3)相关分析模块显示某一通道被测信号的自相关函数，由此判断所采数据不同时刻的依赖程度。

(4)谱分析模块能够显示出某一通道被测信号的幅值谱、自功率谱、倒谱和包络谱，可以通过点击单选按钮控件实现不同谱图之间的快速切换。

(5)数据存储模块可以实现测得数据txt格式的存储，并且能够显示出数据保存已进行的时间。

2.2 离线数据分析

离线数据分析模块包含局部均值分解 (LMD)、聚合经验模态分解 (EEMD)、短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换 (CWT)、希尔伯特－黄变换(HHT)、数据读取、谱分析和频响分析8个子模块，并且可以选择是否预先对读取的测试数据进行高通、低通或带通数字滤波后再进行下一步分析。

(1)数据读取模块能够实现该系统或其他测试系统txt格式测试数据的读取功能。

(2)频响分析模块可以根据被测系统输入输出信号计算出该系统的频响函数，并显示出相应的幅频曲线和相频曲线。

(3)谱分析模块同在线监测部分谱分析模块相同，只是一次性读取全部数据后再显示其各种谱图。

(4)短时傅里叶变换模块根据STFT算法，计算出联合时频域中被测信号的能量分布。

(5)连续小波变换模块能在时频域中对被测信号进行分析，从而提取出故障特征信息。

(6)希尔伯特－黄变换模块可以显示出被测信号的Hilbert谱和边际谱，由于HHT不受Heisenberg测不准原理制约，因此该模块对非线性及非平稳信号都有较好的分析和处理效果。由于LabVIEW中没有提供此VI，因此对其进行二次开发，在该系统中实现HHT分析方法，HHT具体理论参考文献 ［4－6］。

(7)聚合经验模态分解模块能自适应地将故障信号按频率由高到低分解成数个本征模态函数分量，并且通过选取合适的迭代次数和混入白噪声的标准差，能够有效避免经验模态分解产生的模态混叠现象。该系统的EEMD模块也是通过对LabVIEW进行二次开发来实现的，EEMD具体理论参考文献 ［7］。

(8)局部均值分解模块同样可以按频率由高到低的顺序将故障信号分解成数个乘积函数分量，该算法由Jonathan SMITH提出，它可以避免EMD算法自身存在的各种问题，适合处理各类非平稳信号，用于齿轮、轴承等故障信号的分析，具有独特的优势。作者将LMD算法在LabVIEW平台上实现并应用于该振动测试分析系统，LMD具体理论参考文献 ［8－10］。

3 轴承内圈故障实例分析

采用QPZZ故障诊断实验台来模拟N205型滚动轴承的内圈故障，实验装置如图4所示，利用涡流传感器测量转轴垂直方向振动，采样频率为12 800 Hz。

图4 轴承内圈故障模拟实验装置

滚动轴承节圆直径dm=39 mm，滚动体直径D=7.5 mm，轴承接触角α=0，滚动体个数Z=12，则在1 440 r/min转速情况下，轴承内圈故障特征频率=172 Hz。利用振动测试分析系统离线数据处理模块中的EEMD子模块对内圈故障进行诊断，该子模块的前面板如图5所示，原故障信号的EEMD分解结果如图6所示。

图5 离线数据分析模块中的EEMD子模块的前面板

从分解结果可以发现:原始信号经过EEMD模块的处理，省略掉余量后共获得8个IMF分量，按照频率由高到低依次排列开来，其中第一个IMF分量是EEMD算法自身引入的高频白噪声成分，IMF7分量则为转频成分，其余分量是处于不同频带的振动成分。相同的内圈故障信号运用EMD方法分解后，转频分量会与后一个分量发生模态混叠，而该系统的EEMD子模块却能将转频成分准确分解出来。在此仅选取IMF2分量进行进一步的分析说明，EEMD分析模块前面板上显示的该分量的幅值谱和包络谱如图7所示。

图6 滚动轴承内圈故障信号的EEMD分解结果

图7 IMF2分量的幅值谱和包络谱

滚动轴承内圈出现故障缺陷时，由于内圈随转轴一起旋转，外圈固定，故障点的位置和受载荷大小呈周期性变化，因此产生的冲击振动也会呈周期性变化，振动信号会受到转频的调制作用，从而在故障信号的包络谱中将出现明显的转频及其倍频和内圈故障特征频率成分［11］。从图7中发现:信号的幅值谱在2 000～4 000 Hz频率范围内出现十分明显的边频调制现象，并且包络谱中存在6处幅值较高的谱线，分别对应着转频 (24 Hz)、转频的二倍频 (48 Hz)、滚动轴承内圈故障特征频率 (172 Hz)和转频调制边带频率 (124、148、196 Hz)，综上所述，可以判断该滚动轴承内圈存在缺陷，诊断结果与实际情况相吻合。

4 结束语

由于篇幅所限，不能对该系统中自主开发的模块逐一进行实例验证，只选取轴承内圈故障进行分析，分析结果准确可靠，表明运用图形化编程语言Lab-VIEW开发的振动测试分析系统可以满足实际工程测试的需要，并且能够方便地进行操作以及个性化扩充，一定程度上减少了完成测试任务所需的成本。

【1】唐贵基，刘玉秋，崔彦平，等．虚拟振动测试分析仪的设计［J］．仪表技术与传感器，2004(10):16－18．

【2】林颖，常永贵，李文举，等．基于虚拟仪器的振动测试系统设计［J］．机床与液压，2008，36(3):131 －134．

【3】阮奇桢．我和LabVIEW［J］．北京:北京航空航天大学出版社，2009．

【4】RILLING G，FLANDRIN P，GONCALVES P．On Empirical Mode Decomposition and Its Algorithms［C］//IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing Grado(I)，2003:9 －11．

【5】HUANG N E，SHEN Z，LONG S R，et al．The Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis［J］．Proceedings of the Royal Society of London，1998，454:903 －995．

【6】向玲，唐贵基，胡爱军．旋转机械非平稳振动信号的时频分析对比［J］．振动与冲击，2010(2):42－45．

【7】张超，陈建军．EEMD方法和EMD方法抗模态混叠对比研究［J］．振动与冲击，2010(29):87－90．

【8】程军胜，杨宇，于德介．一种新的时频分析方法－局部均值分解法［J］．振动与冲击，2008(27):129－131．

【9】SMITH Jonathan S．The Local Mean Decomposition and Its Application to EEG Perception Data［J］．Journal of the Royal Society Interface，2005，2(5):443 －454．

【10】任达千，杨世锡，吴昭同，等．基于LMD的信号瞬时频率求取方法及实验［J］．浙江大学学报:工学版，2009，43(3):523－528．

【11】唐贵基，马万里，胡爱军．EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障信号分析中的应用［J］．轴承，2011(5):37－40．