基于ARM的嵌入式轴承健康监测系统设计

尚书阳，徐志祥，张 海，王春雨，姜光宇，郑荣焘

(1.大连理工大学机械工程学院，辽宁大连 116024；2.抚顺煤矿电机制造有限责任公司，辽宁抚顺 113122)

0 引言

轴承的健康状况严重影响设备的安全运行和生产效率，对轴承进行健康监测，及时准确地了解轴承的运行状态对预防轴承早期故障、保证设备安全具有非常重要的意义[1-2]。传统的轴承健康监测系统多采用上位机对数据进行分析和处理，不足是集成度低、体积较大、成本高，导致系统难以在工业现场广泛应用。

随着嵌入式技术及移动网络技术的发展，以ARM为核心的微处理器正朝着小型、高速、低成本、良好的网络支持方向发展，基于嵌入式控制器的系统具有无需上位机、结构小巧、集成度高、成本低的优点[3]，因此开发基于ARM微处理器的监测系统非常必要。本文基于上述技术设计了一套嵌入式轴承健康监测系统，系统24 h不间断地监测轴承的健康状态，并将状态参数实时上传至云服务器，为远程监控和大数据分析提供数据支持。当系统检测到轴承状态异常时会发出报警并利用小波包能量熵和RBF神经网络识别故障类型，及时发现轴承的早期故障，提高了检测的质量和效率，有效避免了设备故障的扩大化。

1 系统总体设计

本系统以ARM微处理器为核心，由传感器模块、数据采集模块及嵌入式控制器模块3部分组成，系统原理框图如图1所示。传感器模块由振动传感器、温度传感器和转速传感器组成，由于振动信号数据量大，处理分析最复杂且振动信号可以诊断出早期微小故障，因此本文以振动信号为例，进行详细介绍。数据采集模块主要是完成信号的调理及A/D转换，将原始信号放大滤波后由模拟量转换成数字量。嵌入式控制器模块主要完成系统的总体控制与功能的实现，包括数据的处理与分析、数据显示、网络传输、状态预判和故障类型识别。

图1 系统原理框图

2 系统硬件设计

2.1 振动传感器

振动信号的采集选用两线制IEPE型压电式加速度传感器。由于压电元件受力后产生的电荷量极其微弱，因此传感器产生的电信号很容易受到噪声干扰。IEPE中在尽量靠近传感器的位置集成了灵敏的电子器件对信号进行放大和调理，以保证更好的抗噪声性，更容易封装[4]。测量点选择在轴承座上尽量靠近轴承承载区的位置。

2.2 振动信号调理电路

振动传感器将轴承的振动信号转换成电压信号，原始电压信号需要通过信号调理电路进行预处理后才能输入A/D转换器进行模数转换。信号调理电路包括3部分：恒流源电路、交流放大电路和滤波电路。

2.2.1 恒流源电路

三端可调恒流源LM334芯片可通过较少的元器件获得精密恒流源，相比于其他恒流源电路更加稳定可靠。恒流源电路由LM334芯片，电阻R1、R2和二极管D1组成，电路图如图2所示。LM334芯片工作电压范围为1～30 V，本系统使用典型电压+24 V。由于LM334具有正温度特性，本电路中使用二极管D1和电阻R2来消除其正温度特征。通过设置电阻R1与R2的阻值，使电路输出2 mA恒流，为传感器供电。

图2 恒流源电路图

2.2.2 交流放大电路

振动传感器的输出信号为在9 V的直流信号基础上叠加一个动态交流信号，由于振动信号为交流信号，所以放大电路只需要放大交流信号，直流偏置作为交流信号的载体不需要放大。如图3所示，交流放大电路由OP37AZ运算放大器、电阻R3、R4和电容C1组成。电路对直流信号相当于电压跟随器，对交流信号进行放大，放大倍数根据传感器实际输出信号的大小和后续A/D转换器的量程决定，设定放大倍数为G，根据式(1)

(1)

式中：R3=100 kΩ；R4=10 kΩ；放大倍数为11倍。

为确保放大电路的运算精度，电阻R3、R4均使用低温漂、千分之一精度的精密电阻器。

图3 交流放大电路图

2.2.3 滤波电路

由于机械设备工作时会存在大量的噪声干扰，为了提高信号的可靠性，避免失真，需要对信号进行滤波处理。滤波器由OP37AZ运算放大器,电阻R5、R6和电容C2、C3组成二阶有源巴特沃兹低通滤波器，截止频率设置为10 kHz(一般正常的机械振动频率不会超过10 kHz)，电路如图4所示。该滤波器具有结构简单、带内纹波小、滤波效率高的优点。由于从滤波器输出的信号会带有9 V直流偏置电压，超过了A/D转换器的量程电压，因此使用电容C4和电阻R7组成的高通滤波器，滤除直流偏置。

图4 滤波电路图

2.3 嵌入式控制器模块

由于需要采集不同类型的数据且振动信号数据量大，为保证系统的实时性，选用S3C2440A作为嵌入式控制器的主控芯片，它是一款基于ARM920T内核的32位RISC嵌入式微处理器，运行主频可达400 MHz，具有高速、低功耗、高性能的特点[5]。控制器内部集成MMU、Cache、SDRAM和NANDFLASH控制器；外部配有双FLASH存储、LCD触摸显示屏、串口、USB接口、网络接口等。控制器可运行Linux操作系统，完成初始化、中断控制，产生A/D转换器的各种控制信号、缓存器的读写时序和对外接口时序等。

3 系统软件设计

软件部分基于嵌入式操作系统设计，选用具有性能优异、稳定可靠和良好的网络支持的Linux操作系统[6]。软件设计采用模块化设计思想，包括信号采集模块、数据处理模块、显示模块、健康分析模块、数据保存与传输模块。主程序为上电后，首先进行初始化，然后开始采集数据，经A/D转换后的数据存放在指定的缓存中，随后由控制器对数据进行读取、分析处理、预判轴承的健康状态(如果预判为状态异常则发出报警并识别故障类型)，然后通过LCD显示屏显示实时状态，最后保存数据并使用Socket基于TCP/IP协议与云服务器进行通信。软件流程图如图5所示。

图5 软件流程图

3.1 显示界面设计

显示界面采用Qt图形用户界面软件。Qt采用面向对象的设计思路，具有良好的可重用性并且开发方便，其特有的信号和槽机制，使各个组件的交互操作更加简单和直观。显示界面如图6所示，由时域波形、频域分析、故障频率、输出参数和健康分析5个模块组成，显示轴承的实时健康状态。

图6 显示界面图

时域波形模块实时显示轴承振动信号的时域图；频域分析模块对时域振动数据进行hilbert包络解调，调用算法库对解调后数据进行FFT变换，实时显示轴承振动信号的包络谱；故障频率模块为根据轴承的型号和转速计算的轴承故障特征频率的经验估计值；输出参数模块显示系统的参数设置和轴承的状态参数；健康分析模块通过峭度指标和样本熵值预判断轴承的健康状态，对于预判为异常的数据将发出报警并进一步识别故障类型，轴承状态包括正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障。

3.2 健康分析设计

本系统的健康分析分为状态预判和故障类型识别两部分。状态预判部分通过计算振动信号的峭度指标和样本熵来预测轴承的健康状态是否异常；故障类型识别部分针对于预判为异常的数据，通过小波包能量熵提取特征值，再通过RBF神经网络识别出具体的故障类型，状态分析流程图如图7所示。

图7 状态分析流程图

轴承从正常状态到异常状态的过程中振动信号会出现异常变化，因此可通过特征信息来判断轴承的运行状态是否异常。本文通过提取振动信号的峭度指标和样本熵来初步判断轴承的状态是否出现异常。峭度指标对轴承状态变化的敏感度高，基于样本熵算法的复杂性衡量具有计算速度快、抗噪性强等优点，有利于从复杂的振动信号中提取出轴承的状态变化，可有效地预测轴承的早期故障[7]。

当系统预测轴承状态为异常时，会发出报警信号，并调用故障类型识别程序识别故障类型。首先对信号进行3层小波包分解，选择小波基为db10[8]，将第3层的8个小波熵构造成一组8维特征向量作为RBF神经网络诊断算法的输入量，将轴承状态分为4类，分别编码为：正常[1000]、外圈故障[0100]、内圈故障[0010]和滚动体故障[0001]，并以此作为RBF神经网络的理想输出，实现故障类型的识别。小波包分解能避免小波分析高频分辨率低的问题，且小波包能量熵可以准确地反映出故障聚集的频段，RBF神经网络构建简单，训练时间短，结果稳定，将两者结合能高速有效地识别出故障类型[9-10]。

4 试验与验证

为了验证系统的各项功能，利用实验室机械状态监测与故障诊断试验台对系统进行测试。本次试验所用轴承为滚动轴承N205，基本尺寸如表1所示，实验共分为4组，以1 000 r/min的转速分别测试正常轴承和3种类型的故障轴承，设置系统采样频率为10 240 Hz。测试过程中系统无死机、卡顿等现象，显示界面清晰、操作流畅，查询云服务器接收到的数据，与本地保存的数据一致且连续，数据丢失率小，系统可靠性好。

表1 滚动轴承N205的基本尺寸

以一组外圈故障轴承的数据为例，分别使用MATLAB和本系统进行效果对比，验证本系统数据的准确性。图8、图9分别为MATLAB和本系统对外圈故障轴承振动信号的包络谱图，即首先对原始时域信号进行hilbert包络解调，然后通过FFT得到频谱图。对比上述2种波形，可以看出特征频率均为87 Hz。通过计算可以得到此特征频率与外圈故障特征频率86.67 Hz相吻合，可以判断该故障为外圈故障。

图8 MATLAB包络谱图

图9 本系统包络谱图

为验证故障类型识别的准确性，每种状态提取10组样本，共40组作为RBF神经网络的训练样本，将与训练样本无重叠的8组测试样本(每种状态各2个)，输入到RBF神经网络，得到的故障特征输出结果，如表2所示。P1～P4代表测试样本属于4种状态的概率，从表中可以看出各种状态下的输出值均符合理想目标，能够得到较准确的诊断结果，并且属于正确类别的概率都达到了90.00%以上，具有很高的置信度。

表2 故障特征输出结果

5 结束语

本文设计了一套基于ARM微处理器和Linux操作系统的嵌入式轴承健康监测系统，实现了轴承健康状态的全方位监测。系统实时性好，信号分析处理功能强，适合于工业现场使用。在健康分析过程中，利用峭度系数与样本熵预测轴承的健康状态，利用小波包能量熵提取特征值参数，RBF神经网络识别故障类型，提高了轴承故障诊断的效率和准确率。试验证明，系统运行稳定、实时性好、数据准确可靠、网络传输效果好且故障识别准确率高，能够很好地满足实际应用需求。