基于LabVIEW的旋转机械故障诊断系统

学术论文 2017-08-09 10:36:16
    引言
    近年来,虚拟仪器软件开发平台在机械设备领域的成功应用,对机械关键部件的人工智能化故障诊断起到推动作用。本文结合虚拟仪器设备和AIC9000转子试验仪器搭建平台,研究一套应用LabVIEW软件、MATLAB软件和EMD方法的旋转机械设备状态监测、分析系统。从实际工况出发,对设备监测故障预判有一定的指导作用。
    1 LabVIEW数据采集系统
    试验台搭建:有AIC9000多功能转子试验台、布点8组传感器、调理信号组件和LabVIEW虚拟仪器设备。
    系统的程序设计基于NI-LabVIEW,实现对AIC9000转子设备及相关诊断仪器的改进设计,易于设备的升级和维护。AIC多功能转子系统和LabVIEW主机:Model:PXle-1078,PRODUCT OF MALAYSIA。
    1.1 搭建LabVIEW平台
    将8通道传输接口与调理信号模块连接,数字采集卡、信号处理卡等模块化的PXI板卡插入虚拟仪器主机箱中,机箱连接显示器。
    1.2 LabVIEW软件程序设计
    在程序框图窗口编程,程序汇编数据流设计包括通道设置→定时设置→触发设置→信息采集→分析设置→记录设置等。数据流向即为LabVIEW软件程序执行的顺序,按箭头方向依次连接各程序框图节点,其中信号采集部分和分析部分是信号调理、振动诊断并分析等最为重要。
    1.3 DAQ数据采集
    程序设计采用NI-DAQmx编程,常用数据采集VI有DAQmx创建虚拟通道VI、DAQmx读取VI、DAQmx写入VI、DAQmx定时VI、DAQmx触发VI、DAQmx开始任务VI、DAQmx清除任务VI等。
    2 经验模态分解法(EMD)
    旋转机械相关的传统故障诊断方法准确度较低,结合经验猜测估计得出大概故障类型及部位。EMD方法是一种自适应较好的时频分析法,其基本思想是将原始振动信号分解成一系列IMF的组合,再根据实际需要,对各个IMF进行希尔伯特变换组成时频谱图进行分析。
在虚拟程序系统的设计中,为提高故障信号的特征提取以及包络分析的准确性,应用HHT变换的EMD分解,将EMD程序以m.文件保存,并通过LabVIEW程序调用MATLAB软件的m.文件进行信号分析。
    3 LabVIEW系统信号分析编程
    在设计系统时,结合了MATLAB软件强大的数学分析计算和图形绘制功能的优势, 在LabVIEW编程时调用MATLAB命令。两种软件的嵌套使用强强联合,既进化了LabVIEW的复杂编程又发挥出了MATLAB在机械信号诊断分析方面的优势,提升计算速度。
    3.1 EMD的m.文件程序
    应用MATlAB软件编写function 函数语句function plot_hht(x,imf,Ts)% Plot the HHT.,并在MATLAB软件中File>>Set Path…>>Add Folder,将其添加保存到MATLAB函数中。
    设置自适应的数据长度j和循环次数i等,结合使用for循环-if语句等实现IMF的分量提取。
    3.2 创建MATLAB脚本节点
    程序设计使用了最为快捷的m.文件调用方法,即直接调用NI-LabVIEW2014软件中的MATLAB Script节点。调用步骤为:在程序框图右击鼠标,执行all functions> > analyze> > mathematics> > formula> > matlab script操作,在程序框图中拖拽鼠标建立一个大小合适的MATLAB脚本节点,右击鼠标,设置程序框图输入和输出变量的数量,然后调用EMD程序代码的m.文件,最后完成连线。MATLAB脚本文件的创建图如图1。
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    3.3 EMD在LabVIEW中的实现
    使用本系统对AIC转子试验台进行智能分析,在齿轮箱中安装故障齿轮,针对齿轮故障产生的振动信号进行8分量的IMF分解结果如图2所示。
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    从图2中可以看出点蚀I和点蚀II两种故障的8组信号数据经过EMD分解的IMF1~IMF8结果;点蚀信号柱状图对比正常齿轮信号特征其故障直观、明显。
    4 结束语
    LabVIEW平台具有有良好的扩展性,性价比较高,在科研和实际工程中得到了广泛的应用。从实际出发,根据旋转机械设备故障诊断的实际要求,构建LabVIEW软件平台,合理安装多传感器进行信号采集,运用虚拟仪器设计在线采集、分析、预测诊断。EMD方法、MATLAB软件与LabVIEW三者的结合,在诊断速度、分析准确性、程序设计的快捷性等方面都表现出了很强的优势,也将是未来的一个发展方向。
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