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基于DSP的滾動軸承實時故障診斷系統(tǒng)設計

2012-10-31

作者:尹建君
(成都人文信息管理學院)
  摘 要:針對在線式設備故障診斷系統(tǒng)因其昂貴的造價、安裝和維護的不便而不適用于中小型設備故障檢測與診斷的特點,設計了一種基于TMS320C6713的滾動軸承實時智能故障檢測系統(tǒng).以滿足實時診斷、智能診斷、設備便攜等方面的要求,詳細介紹了系統(tǒng)軟硬件設計的原理和方法,實現(xiàn)了硬件共振解調(diào)技術的應用,研究結果表明,該系統(tǒng)能夠方便的應用到工程中去。
  關鍵詞:滾動軸承;故障診斷;DSP;共振解調(diào)技術  
  1 引言
  滾動軸承是各種旋轉機械中應用Z廣泛的一種通用機械部件,它的運行狀態(tài)是否正常往往直接影響到整臺機器的性能。據(jù)統(tǒng)計,在使用滾動軸承的旋轉機械中,由于滾動軸承損壞而引起的故障約占30%[1]。由此可見,滾動軸承的故障診斷在工程中還是有其重要意義的。
  一方面國內(nèi)企業(yè)的重要大型設備往往采用在線系統(tǒng)對設備的工況進行監(jiān)測,但是在線系統(tǒng)價格高昂、通用性差、安裝和維護不便,不適用于大量的中小型設備。另一方面小型的振動檢測儀只是起到對數(shù)據(jù)采集和存儲的作用,而且數(shù)據(jù)的分析需要有豐富經(jīng)驗的人去從事,難以實現(xiàn)實時診斷的要求。本文設計的以TI公司生產(chǎn)的TMS320C6713為數(shù)字信號處理器的滾動軸承實時故障診斷系統(tǒng),就可以滿足中小型設備實時智能故障診斷的需要[2]。
  2 滾動軸承實時故障診斷系統(tǒng)原理
  滾動軸承實時故障診斷系統(tǒng)主要包括硬件部分和軟件部分兩個方面:
  (1) 硬件部分:主要用模擬電路實現(xiàn)共振解調(diào)技術[3-4]和數(shù)字信號處理電路設計。故障產(chǎn)生的沖擊信號使得硬件諧振器發(fā)生共振,通過諧振器的共振響應將微弱的沖擊信號調(diào)制到高頻的共振信號中去,再用解調(diào)的辦法對高頻信號處理,進而獲得一種剔除了低頻振動干擾的共振解調(diào)波,由此達到精確診斷的目的。Z后信號通過A/D轉換后,再送入DSP進行FFT變換。
  (2) 軟件部分:主要是基于DSP對共振解調(diào)后的振動信號進行故障特征的識別與診斷。DSP對AD傳送來的數(shù)字信號進行時頻轉換,得到振動信號的頻譜圖,系統(tǒng)能自動分析頻譜,得出故障位置、故障類型、嚴重程度等結論并通過LCD顯示出來。
  3 系統(tǒng)的硬件結構
  本系統(tǒng)采用的是硬件共振解調(diào)技術來實現(xiàn)軸承的故障診斷,它比軟件共振解調(diào)技術的優(yōu)點是可以有效的提取機械早期故障的微沖擊信號,在故障早期實現(xiàn)預知維修[5],此外用硬件實現(xiàn)比用軟件實現(xiàn)運算速度快,更好的體現(xiàn)了實時診斷的要求。
  系統(tǒng)硬件設計的主要原理:
  (1) 振動信號處理電路,它主要包括振動信號預處理電路及共振解調(diào)處理電路部分,如圖2所示:
 
  ① 前端振動傳感器檢測到軸承的振動信號(其中包含諧振器的共振信號)。
  ② 振動信號經(jīng)調(diào)理放大得到易于處理的低頻信號,電荷放大器和程控放大器起到傳感器輸出和后續(xù)處理電路的阻抗匹配和信號放大作用。由于軸承故障振動信號非常微弱,且傳感器輸出阻抗很大,因此,需要高信噪比和高增益專用前置放大集成電路。
  ③ 帶通濾波器對信號作預處理,經(jīng)過帶通濾波器處理后,可有效濾掉低頻振動和高頻干擾,只保留共振頻率附近的頻率段。
  ④ 包絡檢波器檢出共振波的外包絡,將高頻共振信號轉換為低頻包絡信號,即實現(xiàn)共振解調(diào)功能。經(jīng)包絡分析器和低通濾波器處理后,可進一步剔除時域尖峰信號的干擾,為后續(xù)故障識別系統(tǒng)提供較穩(wěn)定的識別信號。
  ⑤ 由于滾動軸承的故障頻率由幾十到幾百赫茲不等,因此在做進一步處理之前有必要濾掉高頻成分。同時,在A/D轉換之前選擇合適的濾波,也能起到抗頻率混疊的作用。
  (2) 數(shù)字信號處理電路部分,如圖3所示:
  ① 低頻解調(diào)信號被A/D轉換器轉換成適用于DSP處理的數(shù)字信號。本設計選用的是TI公司的多采樣頻率、低功耗、單電源供電的A/D轉換芯片AD9221,其Z大采樣頻率高達1.5MHz,信噪比70dB,采樣精度高,足以滿足系統(tǒng)設計的需要。
  ② 數(shù)字信號處理器是本設計的關鍵,它的運算速度直接影響了系統(tǒng)實時性的實現(xiàn)。本系統(tǒng)中的DSP芯片采用TI公司的TMS320C6713。這是一款用于高精度高性能應用的浮點型DSP,它在C67x的基礎上,增加了很多外圍設備和接口。該芯片內(nèi)核主頻Z高可達300MHz,處理能力可達2400MPIS,內(nèi)部具有可配置的二級Cache,具有豐富的外設資源,32bits的外圍數(shù)據(jù)存儲器接口(EMIF)可以與SDRAM,F(xiàn)LASH等存儲器件無縫連接,支持HPI,PCI,I2C總線。
  ③ TMS320C6713的內(nèi)部Z多只有256K的L2 SRAM,不能滿足系統(tǒng)大容量數(shù)據(jù)存儲的需要,需要擴展外部存儲的空間,系統(tǒng)采用Micron公司的32位SDRAM芯片MT48LC4M32B2,擴展了128M的動態(tài)存儲空間。
  ④ 本系統(tǒng)的Flash存儲器采用SST公司的SST39VF160。SST39VF160采用單電源2.7V供電,訪問時間僅為90ns,快速擦除,全片擦除只需15ms,快速燒寫,全片燒寫只需7s。
  ⑤ TMS320C6713需要高精度、穩(wěn)定的雙電源供電,以保證系統(tǒng)的正常運行。本系統(tǒng)采用TI公司推出的具有外部補償電路、過流保護電路的高精度電源芯片TPS54310(圖中未畫出)。
  ⑥ 按鍵控制電路和LCD顯示線路比較簡單這里就不詳細介紹了。
  4 系統(tǒng)的軟件設計
  本系統(tǒng)軟件功能強大,其軟件系統(tǒng)涵蓋各種算法的實現(xiàn);字符、漢字、圖形的顯示;定時器、串行口、USB、外部中斷的響應;程控放大器、液晶顯示屏、系統(tǒng)時間的設置控制;通訊協(xié)議的實現(xiàn);文件系統(tǒng)的存儲;內(nèi)存管理等。
  系統(tǒng)軟件主要實現(xiàn)的功能如下:
  (1) AD傳送來的數(shù)字信號通過FFT變換,將時域信號變換為頻域信號,進而得到振動信號的頻譜圖。
  (2) 系統(tǒng)軟件采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法對信號進行智能診斷[6]。把能反映振動信號特征的信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,把故障位置、故障類型和嚴重程度等診斷結論作為網(wǎng)絡的輸出,用BP算法對網(wǎng)絡進行訓練[7],然后用這一神經(jīng)網(wǎng)絡對實際的軸承解調(diào)信號進行自動診斷,報告故障。
  (3) 解調(diào)波的各分量以及故障位置、故障類型、嚴重程度和軸承號等數(shù)據(jù)通過大屏幕LCD顯示,便于人工輔助判斷。
  (4) 鍵盤具有功能快捷鍵、英文及數(shù)字鍵支持人工數(shù)據(jù)錄入與交互。操作過程中可以通過按鍵設置系統(tǒng)的參數(shù)、功能,控制采樣長度等等。
  (5) 所有測量數(shù)據(jù)被有效保存,便于數(shù)據(jù)管理。系統(tǒng)可將測量數(shù)據(jù)上傳到上位機中存儲和進行進一步的故障分析,同時也可下載上位機中軸承庫的軸承具體型號參數(shù)及其特征頻率等相關信息。
  5 結束語
  傳統(tǒng)的振動診斷儀一般都是對振動的有效值、Z大幅值、峭度等時域特征信息進行判斷而診斷故障的,診斷方式簡單,信號處理十分粗糙、可信度低。本系統(tǒng)是利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對故障進行診斷的,實現(xiàn)了診斷的智能化,提升診斷速度和診斷精度。另外本系統(tǒng)是采用硬件共振解調(diào)技術來實現(xiàn)振動信號分析以及故障診斷的,它比用軟件實現(xiàn)共振解調(diào)技術的好處是在故障形成的初期,沖擊故障信號較弱時就可以對故障進行成功的診斷,這樣就可以對早期故障設備進行重點監(jiān)視,同時也有充裕的時間采購替換件。因此本系統(tǒng)在工程中擁有很廣闊的應用空間。
  本文作者創(chuàng)新點:本文利用DSP系統(tǒng)高速信號處理的性能,實現(xiàn)了滾動軸承的實時智能診斷。采用硬件共振解調(diào)技術,避免了軟件共振解調(diào)技術帶來的早期故障難以發(fā)現(xiàn)的不足,能夠廣泛應用于中小設備的滾動軸承故障診斷。
  參考文獻
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  [2] 張曉光,周寧,丁余泉.基于DSP的CMOS圖像采集系統(tǒng)設計[J].微計算機信息,2007,9-2:193-196
  [3] 梅宏斌.滾動軸承振動監(jiān)測與診斷—理論、方法、系統(tǒng)[M].北京:機械工業(yè)出版社,1996.29-31
  [4] 梅宏斌,閻明印,楊叔子.滾動軸承故障診斷的高頻共振法[J].機械設計與制造,1992,(2),12-16.
  [5] 高立新,王大鵬,劉保華等.軸承故障診斷中共振解調(diào)技術的應用研究[J].北京工業(yè)大學學報,2007, (1).1-5
  [6] 王平.滾動軸承故障在線智能診斷儀[J].軸承,2003,(9).35-38[4]
  [7] H. Y. Zhang, C. W. Chan. Fuzzy art map neural network and its application to fault diagnosis of navigation systems. Automatica, 2001, 37:1065-1070
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