基于LabVIEW和CompactRIO平台的数控机床实时信号监测系统的开发*

周凌青，胡永祥，姚振强

(上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240)



基于LabVIEW和CompactRIO平台的数控机床实时信号监测系统的开发*

周凌青，胡永祥，姚振强

(上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240)

针对数控机床工作中反映加工状况的特征信号情况，以NI CompactRIO为硬件核心,使用LabVIEW环境进行软件开发,完成了一套能对机床生产活动中噪声、温度、振动信号进行实时监测、采集、分析处理的系统。阐述了系统的结构与具体实现方法。系统利用FPGA端配合不同I/O模块实现对不同信号进行指定速度的采集处理，在实时系统(RT)端实现数据的存储、分析与上传。通过机床切削实验验证了该系统实现了设计的相关功能。

机床监测；LabVIEW；CompactRIO；信号采集

0 引言

机床设备工作的异常状态指其某些参数偏离了其正常的范围，如振动、噪声过大，异常温升，转速异常等。异常状态的出现将导致加工质量下降，生产率降低等后果。因此，需要对机床生产过程进行监测，发现异常状态并采取相应措施，以保证加工质量。目前，自动化的状态监测手段的缺乏制约了数控机床生产效率的提高与生产质量的保持。因此，有必要发展自动化技术，实现数控机床工作过程的监控。

自动化的监测系统主要通过对机床生产过程中的各种物理量(声、声发射、光、振动、电流、功率、力、力矩等)采用传感器进行采集，然后将获取的信息实时进行传输、处理、分析，从而应用于对机床状态的判断，并可进一步实现故障诊断、预测等功能。张龙等[1]基于ATmega单片机及LabVIEW平台实现了机床振动信号的采集；钱文杰等[2]使用无线传感技术搭建了机床主轴多点温度采集系统等。

目前，数据采集系统的构架分为以下几类：首先是基于嵌入式技术或功能板卡的采集系统，这类系统成本较高，数据运算精度受制于硬件设备的性能，功能单一且不易维护。通过软件实现数据采集功能的“虚拟仪器”技术可以克服上述缺点，这类系统又可以分为两种，一种以通用计算机为硬件基础，通过VC、VB等编程语言实现采集功能，这一方案的系统有一定的灵活性，成本低，可扩展能力较强[3]，但受限于通用计算机的结构，其实时性、高速采集能力较弱， 且系统的开发对底层通讯与算法的实现要求较高。另一类以模块化硬件为基础，通过各类图形化编程工具进行编程，实现采集等功能，其在灵活性、扩展性、及采集性能上都较通用计算机方案具有优势，成本适中，适合实现多类型传感器，在线数据分析等监测功能。

针对数控机床状态监测的需要，以CompactRIO为硬件平台为程序运行硬件平台,使用LabVIEW图形化编程语言进行多层次的软件程序开发，实现了一套数控机床多传感状态监测系统，具有3轴振动信号、噪声信号、2点主轴温度信号在内的6路数据通道机床状态监测功能。

1 系统的实现

1.1 系统功能分析

采集系统需通过在不妨碍机床正常工作条件下采集若干种机床特征物理信号，获取机床加工过程中典型的信息，反映机床工作状态。常用于机床监控的特征物理信号有温度、振动、噪声、声发射信号、切削力信号等等。主轴工作中振动信号反映工作状况与健康状态，是机床监测与故障诊断最常用的切入点；噪声信号反映切削状态，同时对其加以分析可获得各功能部件(刀具、主轴轴承、丝杠等)的结构与运行信息；主轴温度是其热变形的外在表现，加工精度状况。因此以这三类典型信号作为系统采集对象。

在上述需采集的信号中，通过加速度传感器采集的振动信号与通过传声器所采集的噪声信号为快变动态信号，需使用高采样频率，才能获取足够反映原信号波形特征的信息。温度信号为低速电动势信号，对采样率不敏感而对精度分辨率有较高的要求。因此，采集系统需同时具备对这两类不同信号的采集的能力。同时，能对动态信号进行实时的FFT分析，获知信号实时频域分布情况。

1.2 系统架构

针对以上功能的要求，系统硬件采用NI CompactRIO硬件平台作为核心。CompactRIO由以处理器为核心的实时系统、可重配置FPGA、不同功能可热插拔的I/O模块三部分组成。可重新配置的FPGA能通过程序实现实时高速高精度、自定义的功能，内置信号调理的热插拔工业I/O模块种类丰富，不同型号的I/O模块内置对应不同类型传感连接的信号调理功能，可实现多传感监测功能。内置的实时系统则可通过程序编写实现数据的处理、存储、实时分析、与上位机网络通讯等功能。CompactRIO平台采用NI LabVIEW编程环境实现程序。

系统的整体流程结构如图1所示。整套系统采用CompactRIO为硬件核心，对机床主轴振动与温度信号、整体噪声信号进行监测，程序完成并载入后，CompactRIO平台的FPGA端负责信号的采集， RT端实现信号的存储、分析等功能，并将数据上传在上位PC端显示。

图1 系统整体流程构架

1.2.1 硬件构成

系统硬件由CompactRIO平台，三种信号传感器及其对应的采集卡构成：

主硬件平台采用NI CompactRIO 9082型，其配置有Spartan-6 LX150 FPGA的8槽机箱，实时控制器采用1.33GHz双核Intel Core i7处理器配合2 GB DDR3 800 MHz RAM。同时具有32GB非易失性存储，可在脱离上位机的环境下进行监测并存储采集数据。

图2 NI CompactRIO 9082型平台

加速度传感器方面，采用PCB公司的356A16型三轴加速度传感器，具有0.5～5000 Hz的频响范围，50g 的量程与100mV/g的灵敏度，满足机床振动监测要求。

噪声信号采用PCB 377B02型预极化传声器，适用于自由场环境下噪声信号采集，其频响范围3.15～20000Hz。

采用NI 9233 4 通道模拟输入动态信号采集模块配合振动、噪声两种动态信号的采集。其提供2 mA IEPE信号调理用于激励传声器与加速度传感器。内部时钟最大采样率达50 kS/s，具有24位分辨率与102 dB动态范围；同时自带防混叠滤波器。

温度采集方面，热电偶较pt热电阻等其他温度传感器的响应更快，采用OMEGA的5TC-GG-K-30-36型热电偶传感器。

采用NI 9211热电偶模拟输入模块，其最多可提供4通道的热电偶传感器数据采集能力，具有14S/s的采集速度及24位分辨率，自带冷端补偿的功能。

1.2.2 软件设计

采集系统功能通过程序编写实现，本系统在LabVIEW 2013环境下进行图形化编程，并调用了FPGA Module，Real-Time Module，NI-RIO等功能组件。搭建完成的采集系统程序的由运行于FPGA端程序、运行于RT(实时系统)端程序和运行于上位机端程序三个层次构成。

FPGA端程序设计: 该程序需完成采样率、采样模式等变量设置，并进行数据采集。针对高速动态信号(加速度与噪声)与低速信号(热电偶温度)的不同特点，编写了两种不同的采集顺序结构，其中，热电偶采集顺序结构中，循环中数据被RT端程序直接读取。而动态信号采集顺序结构部分由于采集数据量大，实时性高，需通过函数将四通道数据进行捆绑，创建新的一维数组，并选择将其送入DMA FIFO缓存区中，其框图如图3所示。RT端通过DMA FIFO缓存区读取数据，这种设计可避免数据的丢失，且保证了数据实时性。另外，通过错误簇及缓存情况侦测(是否溢出)设置采集中断逻辑，防止非正常数据的采集。

图3 FPGA端高速信号采集部分程序框图

RT(实时系统)端程序设计：该程序实现对FPGA端采集的数据的读取，并进行数据处理、存储、分析与上传。这一过程需要保证信号数据的完整与时间的同步，因此，主要通过“生产者、消费者”结构实现上述功能。

相较单线程顺序结构和“管道流水线”模型结构[4]，“生产者、消费者”结构将采集步骤与其他步骤分别建立不同的循环，采集循环所采集的数据存入缓存，使采集与处理等步骤分别生产与消费数据，互不干涉，优化运行速度；同时具体结构如图4所示。

图4 “生产者、消费者”循环结构

具体的功能实现上，两个“生产者”(热电偶、动态)负责控制参数，并通过DMA FIFO从FPGA端读取数据， “消费者”分别负责6路信号(三个加速度信号，噪声信号、两个温度信号)的处理、显示、存储、FFT分析与上传，热电偶采集数据的转换等附属功能则通过子VI的方式实现。生产者与消费者通过队列进行数据传输。其中，在数据存储方面，负责存储的“消费者”将获取的数据以每个采样率为一组，进行编号分行，并以txt文本格式记录数据，该存储方法可以方便后续数据核对工作，也有利于大数据量的保存，同时方便其他软件、工具进行数据调用，其框图如图5所示。

图5 用于加速度信号数据存储的“消费者”程序框图

上位机端程序设计：该VI程序需完成通过TCP/IP协议接收数据，并由界面进行显示各数据显示，参数修改的功能，这要求其界面直观、易于操作。前面板界面设计如图6所示，实时显示为信号时域波形，动态信号实时FFT分析结构等。同时，直接通过这一界面进行各层次的采样频率(单位时间采样个数)、采样率(单次数据交换个数)、数据存储位置等参数的设置。

图6 位于上位机的系统界面

2 系统的实验验证

通过床机床加工实验验证采集系统功能。实验采用侧铣加工薄壁件的方法。实验机床为德玛吉DMU-70V型五轴加工中心，刀具为18mm三刃平铣刀，工件采用2024硬铝材质的65mm×65mm×4mm的薄壁。

图7 工件的装夹与切削状况

布点方面，三轴加速度传感器布置于电主轴外壳轴承外侧(近刀具侧)，热电偶分别布置于主轴轴承外侧与刀具附件监测，传声器布置于刀具箱顶面并指向加工位置。传感器线材通过主轴壳体、机床外罩布置。

实验采用单边顺铣方式，进给速度300mm/min，轴向切深10mm，径向切深0.5mm。

实验一采用平口钳夹具，一侧装备带V形缺口的钳口，用以模拟工件支撑固定不足的条件，主轴转速是设定为6000rpm。

实验二采用不带缺口的平口钳夹具，转速为变量进行切削实验，在转速区间2000～9000rpm，以1000rpm为间隔设置8组实验。

表1 实验二各组编号与对应转速

实验中，监测系统实现了对铣削加工过程中振动、噪声、温度信号的实时采集、存储，同时实时进行各动态数据通道的FFT分析，实时显示噪声、振动信号频谱信息。

其中，在实验一的加工过程中，当刀具经过钳口缺口位置时，监测系统噪声与振动信号显示并记录明显的信号幅度变化，切削开始时其振动与噪声幅值较为稳定，当刀具经过工件缺少支持的平口钳缺口时，幅值激增，通过该区域后信号恢复稳定。通过观察加工后的工件表面亦发现，平口钳缺口处所对应的工件位置有较他出更为明显的振纹。下图中横轴对应的是数据交换次数，纵轴对应电压(V)可通过传感器灵敏度换算为m/s2与Pa。图9 中显示缺乏支撑固定导致的振纹。

图8 实时显示的噪声(上)与振动信号(下)

图9 零件加工表面现象

实验二中，系统对各组实验过程进行监测与数据采集。对系统存储的数据进行分析：选取测的数据中代表实际切削过程的振动(加速度)、噪声信号强度数据，分别计算信号的均方根、极值，结果如图10、图11所示。

图10 实验二加速度信号极值/均方根值

图11 实验二噪声信号极值/均方根值

振动信号与噪声信号的均方根与极值分别在第4组(5000rpm)与第7组(8000rpm)出现峰值。可以判断，在这两个转速下的加工过程过程中，切削稳定性较差，振动剧烈；实时频谱图显示，频域峰值与主轴处于刀具-主轴系统固有频率附近。通过实验数据亦可发现，在薄壁铣削过程中，振动信号与噪声信号存在一定正相关关系。

3 结论

基于NI CompactRIO硬件，使用LabVIEW开发环境为工具进行多层次编程，开发了一套多传感机床状态监测系统，实现振动、噪声、温度信号的实时采集、显示、存储、处理功能，并通过实验验证其功能。相对于传统监测系统，基于虚拟仪器技术搭建的系统具有更大的扩展性与可重构性。同时，本系统硬件便携且拥有工业级的设计，是理想的用于工业现场监控系统的平台。这套系统的建立为了解各类机床设备生产状态提供了方案，也为进一步进行基于机床生产状态信息的研究打下了良好的基础。

[1] 张龙, 曾国英, 赵登峰,等. 机床振动信号数据采集系统设计[J]. 机床与液压, 2012, 40(15): 71-73.

[2] 钱文杰. 基于无线传感技术的数控机床温度检测系统研究与实现[D]. 杭州: 浙江大学, 2011.

[3] P Bilik, L Koval, J Hajduk. CompatRIO Embedded System in Power Quality Analysis[J]. Proceedings of the international Multiconference on Computer Sinence and Information Technology, 2008, 577-580.

[4] 邵雪飞. 基于Visual C++平台的信号采集分析系统[J]. 电子科技, 2014, 27(5): 113-115.

[5] 阮奇桢. 我和LabVIEW/一个NI工程师的十年编程经验[M] . 北京: 航空航天大学出版社, 2012.

[6] 景敏卿, 李猛, 刘恒. 面向机床的可重构监测诊断系统开发与应用[J]. 中国工程科学, 2013, 15(1): 34-38.

[7] 雷晏瑶, 李智. 基于生产者/消费者的数据采集系统设计[J]. 机械, 2011, 38(9): 39-43.

[8] NI company. CompactRIO Developers Guide [M/OL]. 2012.

[9] 李亮. 薄壁零件的加工振动分析与加工工艺研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2005.

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(编辑 李秀敏)

Development of On-line Monitoring System for NC Machine Tool Base on LabVIEW and CompactRIO

ZHOU Ling-qing, HU Yong-xiang, YAO Zhen-qiang

(School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240,China)

With the aid of LabVIEW and CompactRIO, The on-line monitoring system was developed. It could monitor, collect and process multi-signal, which including vibration signal, noise signal and temperature signal. This paper describes the structure and the implementation method of the system. The system uses FPGA and I/O modules to collect and process data in speed given. And the analysis, storage and upload functions are realized by the Real-Time Controller. Functions of system are validated by the machining experiment on machine tool.

monitoring of machine tool；LabVIEW；CompactRIO；acquisition of signal

1001-2265(2016)10-0083-04

10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.10.022

2015-11-01；

2015-12-11

04专项国产高档数控机床与系统在航天复杂结构件加工中的验证、深入示范应用与基地建设课题资助(2014ZX04015021);面向制造过程的先进共性工艺技术研究与信息采集平台建设项目资助(GU0200054/001)

周凌青(1990—)，男，浙江台州人，上海交通大学硕士研究生，研究方向为机床设备状态在线监测与工艺分析，(E-mail)t348544@hotmail.com。

TH89；TG659

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