孫小明

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中廣泛應(yīng)用的零件，其工作狀態(tài)的好壞直接決定著整臺機(jī)械的運(yùn)行效率。但由于滾動軸承承受沖擊能力差，易發(fā)生故障。針對滾動軸承的故障診斷，目前大多數(shù)研究者是借助Matlab強(qiáng)大的信號處理能力，運(yùn)用不同方法對軸承振動信號進(jìn)行分析，提取故障特征。這些方法在軸承故障診斷方面都擁有各自的優(yōu)點和適用性，但都缺乏必要的人機(jī)交互界面，操作不便，具有一定的局限性[1-3]。為此，本文基于LabVIEW和Matlab混合編程的思想，利用Matlab Script節(jié)點技術(shù)將LabVIEW和Matlab的優(yōu)勢相結(jié)合，開發(fā)了一套軸承故障診斷系統(tǒng)，既彌補(bǔ)了Matlab人機(jī)交互能力差的缺點，又克服了LabVIEW數(shù)據(jù)處理分析方面的不足，為準(zhǔn)確、高效地提取并判斷軸承故障提供了途徑。

1 系統(tǒng)框架及算法基礎(chǔ)

1.1 生產(chǎn)者-消費者模式

生產(chǎn)者-消費者設(shè)計模式基于主/從設(shè)計模式，將生產(chǎn)和消費數(shù)據(jù)速度不同的任務(wù)分開處理。通過基于隊列的并行執(zhí)行方式，生產(chǎn)者-消費者模式可以有效地避免因時間的延遲所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象[4]。本系統(tǒng)采用結(jié)合生產(chǎn)者與消費者的事件響應(yīng)機(jī)制，將事件結(jié)構(gòu)放入生產(chǎn)者循環(huán)，通過隊列將事件信息傳遞給消費者，在消費者循環(huán)中獲得響應(yīng)，增加了事件結(jié)構(gòu)的靈活性，提高了事件處理的效率。設(shè)計模式如圖1所示。

圖1 融合事件結(jié)構(gòu)的生產(chǎn)者-消費者模式

若程序運(yùn)行出現(xiàn)錯誤或用戶主動停止程序時，先跳出生產(chǎn)者循環(huán)，不再向消費者循環(huán)輸出數(shù)據(jù)，這將導(dǎo)致消費者循環(huán)中的“元素出隊”函數(shù)發(fā)生錯誤，從而使進(jìn)程執(zhí)行結(jié)束。

1.2 小波包降噪和EMD分解

小波包分析是小波分析的延伸，提供了更加靈活、精細(xì)的分析手段。其基本思想是讓能量集中，在細(xì)節(jié)上尋找有序性，采用多層次的方法將頻帶進(jìn)行劃分，對多分辨率沒有細(xì)分的高頻部進(jìn)一步分解，因此具有更高的時頻分辨率。而EMD是將非平穩(wěn)信號分解成一系列不同時間尺寸的IMF，這些分量代表了信號中不同頻率成分，隨分解的先后頻率逐漸降低。本文依據(jù)互相關(guān)、峭度準(zhǔn)則選擇對應(yīng)的IMF分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析，提取出故障信息，從而準(zhǔn)確地判斷出軸承故障類型。故障分析的具體步驟如下：

(1)利用NI硬件平臺采集軸承故障信號；

(2)選擇小波包并確定其分解層次，對原始信號進(jìn)行小波包分解；

(3)依據(jù)熵標(biāo)準(zhǔn)，找到最優(yōu)小波包樹，確定最優(yōu)小波包基；

(4)選擇最優(yōu)樹的小波包節(jié)點系數(shù)，對信號進(jìn)行小波包重構(gòu)，便可獲得降噪信號[5]；

(5)依據(jù)互相關(guān)、峭度準(zhǔn)則選擇對應(yīng)的IMF分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析，判斷故障類型。

2 系統(tǒng)硬件構(gòu)成

系統(tǒng)的硬件由PC機(jī)、NI-cDAQ9184機(jī)箱、NI 9234振動采集模塊、加速度傳感器等組成。其中，NI-cDAQ9184是一款4槽的以太網(wǎng)機(jī)箱,可搭載多款NI專用C系列I/O模塊。 NI 9234模擬輸入模塊作為一款高精度振動數(shù)據(jù)采集模塊，配置了4個BNC連接器，可提供4路模擬振動信號的同步采集，具有24位分辨率，102 dB的動態(tài)范圍，信號輸入范圍為-5～+5 V,最高采樣率可達(dá)到51.2 kS/s，頻率精度為±50 ppm。每個通道的輸入信號經(jīng)緩存、調(diào)理后，由24位的模數(shù)轉(zhuǎn)換器對其采樣。數(shù)據(jù)采集硬件平臺如圖2所示。

圖2 NI數(shù)據(jù)采集硬件平臺

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計與實現(xiàn)

軟件系統(tǒng)是利用LabVIEW2014和Matlab 8.5混合編程實現(xiàn)的。其中，LabVIEW將生產(chǎn)者-消費者模式與現(xiàn)有的事件結(jié)構(gòu)相結(jié)合，使其發(fā)揮各自的優(yōu)勢，減少了對系統(tǒng)資源的消耗，避免因時間的延遲所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象。同時，系統(tǒng)采用DAQmx底層VI采集軸承振動信號，并利用Matlab Script節(jié)點技術(shù)調(diào)用Matlab完成信號的小波包降噪，同時對降噪后的信號進(jìn)行EMD包絡(luò)譜分析[6]。

3.1 信號的采集

系統(tǒng)采用DAQmx底層VI完成振動數(shù)據(jù)的采集。生產(chǎn)者循環(huán)中放置事件結(jié)構(gòu)來收集用戶界面的各種請求，而消費者循環(huán)中的條件結(jié)構(gòu)執(zhí)行具體的操作。當(dāng)用戶按下某個按鈕后，與之對應(yīng)的命令便會置入隊列，從而完成消費者循環(huán)中程序各部分執(zhí)行相應(yīng)的操作。使用事件結(jié)構(gòu)避免了因輪詢對系統(tǒng)資源帶來的消耗，同時也為程序提供了擴(kuò)展更多事件的能力[7-8]。圖3所示為數(shù)據(jù)采集程序框圖。

圖3 數(shù)據(jù)采集程序框圖

3.2 混合編程技術(shù)的實現(xiàn)

為了將Matlab的強(qiáng)大的信號處理能力方便地應(yīng)用于虛擬儀器系統(tǒng)開發(fā)中，LabVIEW 提供了Matlab Script節(jié)點，使得把m文件腳本部署為LabVIEW 程序的一部分成為可能。在LabVIEW腳本節(jié)點選版中打開Matlab Script節(jié)點，然后在圖形內(nèi)單擊鼠標(biāo)右鍵，選擇導(dǎo)入命令，并選擇對應(yīng)的m文件，再根據(jù)程序需要在節(jié)點邊界上添加輸入輸出變量，并確定變量的數(shù)據(jù)類型。當(dāng)運(yùn)行LabVIEW程序時，系統(tǒng)會自動啟動Matlab進(jìn)程，為后續(xù)調(diào)用做準(zhǔn)備。EMD包絡(luò)譜的混合編程程序框圖如圖4所示[9-10]。

圖4 EMD包絡(luò)譜混合編程程序框圖

4 試驗與分析

利用美國 Spectra Quest公司的軸承故障診斷實驗臺(如圖5所示)對系統(tǒng)故障分析的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證。該軸承為 MB．ER -10K型深溝球軸承，滾子個數(shù)為8，軸承節(jié)徑為33.5 mm，滾動體接觸角為 0°，滾動體直徑為7.937 5 mm。其中，加速度傳感器布置在左側(cè)軸承座的垂直徑向、水平徑向和水平軸向3個方向上，然后分別連接在NI 9234模擬輸入模塊的不同BNC連接器上，完成軸承振動信號的采集。

圖5 軸承故障診斷實驗臺

首先，通過內(nèi)圈故障試驗對系統(tǒng)進(jìn)行驗證。試驗中，軸承的轉(zhuǎn)速為1 860 r/min，采樣頻率為2 560 Hz，根據(jù)深溝球軸承的各項基本參數(shù)，獲得軸承轉(zhuǎn)動頻率為31.0 Hz,滾動體故障頻率為153.45 Hz。首先，對原始信號進(jìn)行小波包降噪處理，去除部分干擾，原始信號和降噪信號時域波形圖如圖6所示。在圖中，可清楚看到原始信號降噪后的效果[11-12]。接著，對降噪信號進(jìn)行3層EMD分解，并選取IMF1進(jìn)行包絡(luò)譜分析，結(jié)果如圖7所示。

圖6 滾動體故障原始信號和降噪信號

圖7 內(nèi)圈故障IMF1分量包絡(luò)譜

然后，再利用滾動體故障試驗對系統(tǒng)進(jìn)行驗證。試驗中，軸承的轉(zhuǎn)速為2 580 r/min，采樣頻率為2 560 Hz，計算得到軸承轉(zhuǎn)動頻率為43.0 Hz,故障頻率為85.65 Hz。包絡(luò)譜分析結(jié)果如圖8所示。

圖8 滾動體故障IMF1分量包絡(luò)譜

圖6中時域振動信號帶有明顯的沖擊效果，說明軸承出現(xiàn)了故障，但無法確定故障類型，需做進(jìn)一步的頻域分析。從圖7包絡(luò)譜中的31.1 Hz、61.58 Hz和153.2 Hz處可找到明顯的頻率成分,分別與軸承轉(zhuǎn)頻31.0 Hz和滾動體故障特征頻率62.0 Hz以及2倍頻153.45 Hz接近吻合，可以判斷軸承的內(nèi)圈發(fā)生了故障。同理，從圖8中也可找到42.8 Hz、 85.63 Hz和170.8 Hz,分別與軸承轉(zhuǎn)頻43.0 Hz以及2倍頻85.65 Hz和滾動體故障特征頻率171.3 Hz相近，可以判斷軸承的滾動體發(fā)生了故障。通過以上兩種軸承的典型故障類型的推理診斷，驗證了該系統(tǒng)的有效性、正確性和可靠性[13-14]。

5 結(jié)束語

滾動軸承故障診斷系統(tǒng)，采用混合編程思想，將LabVIEW和Matlab相結(jié)合，使其發(fā)揮了各自的優(yōu)勢，不僅提供了良好的人機(jī)交互界面，也具備了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。經(jīng)實驗驗證，系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)清晰、可靠，能夠準(zhǔn)確地判斷出軸承所發(fā)生的故障[15]。同時，用戶可以根據(jù)實際測試要求加入新的程序算法，對系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展，具有一定的應(yīng)用前景。