基于LabVIEW的PCB平面绕组力矩电机状态监测系统设计

刘荣誉，石利霞，王劲松，屈阿雪

（长春理工大学 光电工程学院，长春 130022）

PCB平面绕组力矩电机具有体积小、可靠性高、在转矩很小的情况下依然能保证电机的低速平稳运行的优点，因此在诸如生物测量仪、OCT、太赫兹时域光谱仪等精密时域干涉系统中有着广泛的应用，其运行状态对此类仪器干涉信号具有直接影响，因此对其进行状态监测十分必要[1]。目前电机状态监测的研究主要集中在异步电动机和大型发电机，对PCB电机状态监测的研究还很少。2016年王晓晨等人[2]利用有限元分析对PCB电机的温升进行仿真和实验；2019年李全峰等人[3]利用振动速度频谱分析对PCB电机的转子偏心故障进行故障诊断；2019年Meng-Kun Liu等人[4]基于 Sugeno模糊积分将感应电机的振动和电流信号融合，提高电机诊断的准确性；2019年 Hong-Chan Chang等人[5]开发了包括工作状态监测（OCM）和故障诊断分析（FDA）的混合方法监测异步电机的状态，提高电机运行的可靠性。PCB平面绕组力矩电机的平稳性、可靠性主要受电压、电流和振动的影响，单一的故障诊断方法很难全面地监测PCB平面绕组力矩单机的状态，因此本系统采用电机电信号分析（ESA）和振动诊断技术融合的手段，从而达到对PCB平面绕组力矩电机运行状态进行实时监测的目的[6-10]。

1 系统的总体结构

以LabVIEW为基础设计的PCB平面绕组力矩电机状态监测系统的总体结构框图如图1所示，该监测系统分为硬件系统和软件系统两部分。

图1 电机监测系统结构框图

2 电机监测系统硬件选型

该电机状态监测系统的硬件系统中分别采用电压传感器、电流传感器和振动传感器实现对PCB平面绕组力矩电机的电压、电流和振动运行参数的实时在线获取，通过信号调理电路的信号变换，转换成数据采集卡可以采集的信号[11]。

2.1 电机参数采集传感器选型

传感器的选型原则是确定传感器型号的关键，通常需要考虑灵敏度、响应特性、线性范围及精度等原则。

（1）电压传感器选择。根据PCB平面绕组力矩电机的结构特点和工作原理选用CHVS-AS5霍尔闭环式电压传感器。该传感器基于磁平衡原理，具有出色的精度、良好的线性度、抗干扰能力强、低温漂、响应时间快等优点。其测量范围为32 mA，线性度≤0.1%FS，响应时间为≤40 μs，电压失调温漂≤±1 mV/℃。经过计算，在霍尔电压传感器前面串联一个390 Ω的电阻将电流信号转化为可供数据采集卡采集的电压信号。

（2）电流传感器选择。根据PCB平面绕组力矩电机的结构特点和工作原理选用SLEME-CSR5霍尔电流传感器。该传感器是应用霍尔效应原理开发的小电流高精度测量的传感器，具有出色的精度、良好的线性度、抗干扰能力强、低温漂、响应时间快等优点。其测量范围为2.000 A，线性度≤0.1%FS，响应时间≤1～5 μs，电压失调温漂为≤±0.450 mV/℃。

（3）振动传感器选择。根据传感器的选型原则，综合对比电涡流传感器、速度传感器和加速度传感器的工作原理及特点，最终选择CT1005L压电式加速度传感器，加速度传感器具有体积小、重量轻且安装方便等特点，更重要的是它不需要昂贵的电荷放大器，因此更具有经济性。其电荷灵敏度为49.7 mV/g，频率范围为0.5～5 000 Hz，最大量程为100 g，其输出的被测振动加速度信号经恒流源进行放大滤波处理，恒流源同时为压电式加速度传感器供电。

2.2 数据采集卡的选型

根据以上传感器类型及实际需求，考虑经济成本后选用阿尔泰公司的USB-3202作为数据采集卡，该采集卡的接线方式为USB的总线方式，单通道采样率最高可达250 ks/s，分辨率为16位，最大量程为-10～10 V，提供8路单端、4路差分模拟输入，4路可编程I/O和1个32位计数器等功能。

3 监测系统上位机软件设计

3.1 上位机软件结构

PCB平面绕组力矩电机状态监测系统采用模块化设计思想，主要包括数据采集模块、数据处理模块和历史数据查询模块。监测系统上位机软件流程如图2所示[12]。

图2 监测系统上位机软件流程图

3.2 数据采集模块

实现多通道数据采集比较常用的方法包括通过单片机或数据采集卡与LabVIEW相结合，然后通过RS232口传输给上位机，但此类方法设计较为复杂，且信号传输速度慢，故而本系统选用了USB数据采集卡，数据采集程序如图3所示。为了方便对信号处理后的波形进行对比，本系统采用三个波形控件分别对电压、电流和振动波形进行显示[13]。

图3 数据采集模块程序框图

3.3 数据处理模块

由于采集的电机信号中夹杂着大量的噪声干扰，严重影响了对电机状态的正确判断，因此加入信号处理程序对采集的信号进行滤波去噪。系统中采用LabVIEW信号处理工具箱中的滤波器、Wavelet Analysis工具对采集的信号进行处理，采用巴特沃斯滤波对电压、电流信号进行滤波，采用小波变换对振动信号进行去噪。数据处理程序如图4所示[14-16]。

图4 数据处理程序框图

比较分析小波去噪硬阈值和软阈值的特点，选用软阈值法对振动信号进行去噪，通过采用多种小波基函数进行计算，选取db08小波基函数，分解层数为5，选择Minimax阈值，采用极大极小准则确定阈值。小波包结构如图5所示。

图5 小波包结构图

3.4 历史数据显示模块

对历史数据的存储和回放在采集系统中必不可少，而且为了便于对电机任何时刻的运行情况进行分析，还需要对历史数据进行读取。

历史数据回放时依然是以波形图和数组两种形式显示，历史数据保存程序设计如图6所示。历史数据回放程序如图7所示，历史数据回放界面如图8所示。

图6 历史数据保存程序设计

图7 历史数据回放程序设计

图8 历史数据查询界面图

4 实验与分析

实验中选用存在轴承故障的PCB平面绕组力矩电机作为被监测对象，利用稳压电源给电机驱动提供18 V的直流电压，以C相电压、电流信号为例对PCB平面绕组力矩电机的电压、电流信号进行监测。利用Arduino板对霍尔电压、电流传感器供电，压电式加速度传感器放置在电机机座上，适配器为压电式加速度传感器提供24 V电压，数据采集卡将采集到的三路信号传输给上位机，PCB平面绕组力矩电机状态监测实验系统如图9所示。

图9 电机监测系统实验装置图

设计的系统可以实时监测电机的电压、电流和振动信号，电机监测系统采集到的波形如图10所示，原始信号中包含大量噪声，图11所示为经过信号处理后的波形与示波器的电压波形，通过对比可以看出本系统保证了信号的不失真采集。

图10 电机监测系统原始信号波形图

图11 监测系统与示波器直测波形对比

图12所示分别是电压过小和堵转情况下PCB平面绕组力矩电机各参数的波形图，从图中可以看出，当电压过小时，电机的电压、电流也随之降低，振动幅度增大并出现波动，当电机发生堵转时，电压、电流恒定，PWM波消失，振动频率和幅度增大。

图12 电机欠压和堵转时的监测波形图

通过上述实验验证，该系统能够实现对PCB平面绕组力矩电机的运行状态实时在线监测。

5 结论

PCB平面绕组力矩电机状态监测系统可实现对电机驱动电压、电流及机构振动的实时在线监测，对电压、电流的监测分辨率可达到75 μV，振动信号监测分辨率可达到0.15 mV，监测效果良好。由于时间限制，暂未对系统中振动信号检测标定，以及故障诊断的智能算法没有进行研究，应在后续工作中加以完善和优化。