CN102183951A - 基于虚拟仪器开发平台的回转支承状态监测与故障诊断装置 - Google Patents

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黄江昕
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Abstract

本发明涉及一种基于虚拟仪器开发平台(LabVIEW)的回转支承监测与故障诊断装置，包括工控机、检测装置、稳压电源、数据采集模块、数据处理模块和故障诊断模块，工控机中设有一个包含模拟输入通道的PCI数据采集卡，检测装置中设有加速度传感器和信号调理电路。信号调理电路用于对加速度传感器拾取的信号进行放大、滤波等；数据采集模块将采集到的信号通过程序控制输入工控机中，在LabVIEW平台中编写DAQmx数据采集驱动程序，控制信号的采样频率，输入和输出等。数据处理模块包括信号的去噪显示、存储、特征提取，数据处理模块剔除噪声的干扰，提取信号的时域和频域特征量，为故障诊断做准备；故障诊断模块根据提取的回转支承的特征数据得出故障信息，输出诊断结果和处理意见。本装置构成简单，开放性高，实时性好，人机界面友好，无需诊断专家的参与，便能自动识别回转支承的故障，并且具有较高的可信度。

Description

基于虚拟仪器开发平台的回转支承状态监测与故障诊断装置
技术领域
本发明属于机械设备故障诊断领域，具体涉及一种基于虚拟仪器开发平台(LabVIEW)的回转支承监测与故障诊断装置。
背景技术
大型回转支承是各类工程机械设备，如塔式起重机、门座式起重机、挖掘机等的重要组成部件。其故障与否直接影响整台机器的作业，又关系到施工人员和生产设备的安全。然而由于其价格昂贵、拆装比较困难、维修周期长，因此需要对大型回转支承进行状态监测以及早期的故障诊断，可以避免突发性故障和不必要的拆检，从而提高经济效益。
在回转支承的运行过程中，由于存在故障而发生事故的现象是屡见不鲜的。特别是工作过程中回转支承各部件受到挤压力或零部件磨损的作用，造成其工作状态的不断变换导致其故障难以识别。传统的回转支承故障诊断通常是根据工程师的经验判断或者离线信号分析。这种方法的缺点是诊断效率低下，并且过于依赖诊断专家的专业知识。
近年来，随着计算机技术、微电子技术、传感器技术以及人工智能技术的发展，智能故障诊断***已经运用于很多大型工程机械设备中。本专利提出了一种基于NI虚拟仪器平台LabVIEW的大型回转支承故障诊断***，可以快速准确地定位回转支承的故障，并自动给出故障信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于虚拟仪器开发平台LabVIEW的回转支承状态监测与故障诊断装置。该装置无需故障诊断专家参与就能在线诊断出回转支承常见故障，并且具有较高的准确率。
本发明利用近年来信号处理领域、人工智能领域以及计算机领域的重大成就，结合美国NI公司的以LabVIEW为代表的虚拟仪器技术，开发了一种基于LabVIEW的回转支承状态监测与故障诊断装置。
本发明提出的基于虚拟仪器开发平台的回转支承故障诊断装置，由工控机1、检测装置3、稳压电源7、数据采集模块11、数据处理模块12和故障诊断模块13组成，工控机1中设有一个包含模拟输入通道的PCI数据采集卡2，检测装置3中设有加速度传感器5和信号调理电路4，信号调理电路4用于对加速度传感器5拾取的信号进行放大、滤波等；数据采集模块11将采集到的信号通过程序控制输入工控机1中，在LabVIEW平台中编写DAQmx数据采集驱动程序，控制信号的采样频率，输入和输出等。数据处理模块12包括信号的去噪显示、存储、特征提取，均基于LabVIEW自带的函数库研发而成。数据处理模块12剔除噪声的干扰，提取信号的时域和频域特征量，为故障诊断做准备；故障诊断模块13根据提取的回转支承的特征数据得出故障信息，输出诊断结果和处理意见。
本发明中，所述PCI数据采集卡2采用NI公司推出的PIC-6023E数据采集插卡，通过计算机标准接口PCI插槽将拾取的信号采集到工控机1中。
本发明中，所述加速度传感器5包括径向加速度传感器和轴向加速度传感器，分别沿着回转支承的定圈均匀布置，拾取回转支承各个测点的径向和轴向的振动信号。
本发明中，所述故障诊断模块11采用BP神经网络进行故障分类，通过提取信号的均方值作为神经网络的输入。
本发明中，所述故障诊断模块13采用在LabVIEW开发平台中通过函数库中的MatlabScript节点调用设计好的MATLAB神经网络程序的方法，构建回转支承在线故障诊断***。
本发明的有益效果是：
1、采用模块化的结构，可靠性高。人机界面友好，操作简便。
2、故障诊断具有实时性，并且自动显示故障信息。
3、***采用虚拟仪器技术，具有开放性的特点，可以集成对多种部件的故障诊断。
附图说明
图1 为本发明的结构示意图。
图2 为本发明的回转支承振动测点布置图。
图3 为本发明的程序结构示意图。
图中标号：1为工控机，2为PCI数据采集卡，3为检测装置，4为信号调理电路，5为加速度传感器，6为回转支承测试平台，7为稳压电源，8为外圈，9为滚动体，10为内圈，11为数据采集模块，12为数据处理模块，13为故障诊断模块。
具体实施方式
下面结合附图，将进一步叙述本发明的具体实施方案。
实施例1：本发明提出的基于LabVIEW的回转支承状态监测与故障诊断装置，其采用的虚拟仪器LabVIEW开发平台是由NI公司研制开发的图形化编程***。它是一个功能强大的集成开发环境，拥有庞大函数库，完整地集成了与GPIB、VXI、PCI和内插式数据采集卡等硬件的通讯。
附图1为本发明的硬件结构框图，包括工控机1、检测装置3和稳压电源7，工控机1中设有一个包含模拟输入通道的PCI数据采集卡2，检测装置3中设有加速度传感器5和信号调理电路4。本发明以回转支承的振动加速度为监测参量，因此加速度传感器5的布置以回转支承的振动特性为依据。由于回转支承承受较大的轴向力和倾覆力矩，并且每个滚动体承受的载荷不尽相同，因此必须分别测取回转支承轴向和径向的加速度振动信号，并且沿定圈均匀布置。本发明中加速度传感器的布置如附图2所示，沿定圈均匀布置4个测点。
从加速度传感器5获得的电流或电压信号幅值很低，一般为毫安或毫伏级，不适合采集和传送，并且由于引起回转支承振动的因素较多，存在较多的干扰，因此必须通过信号调理电路4对加速度传感器5检测到的信号进行放大和滤波，整型后输出适合的电压或电流。
回转支承回转频率较低，内外圈故障频率较为接近，因此在监测诊断过程中需要有较高的信号采集精度和分辨率。本发明中的PCI数据采集卡2采用NI公司推出的基于PCI插槽的数据采集卡PCI-6023E，包括16路模拟输入通道、8个数字I/0端口，回转支承的8路振动信号运用差分输入的方法将信号采集到LabVIEW界面。
本发明中LabVIEW的模块如附图3所示，包括：数据采集模块11、数据处理模块12、故障诊断模块13。数据采集模块11是用DAQmx中的函数编写完成，位于LabVIEW的测量I/O函数模块中，由于本发明是实时的故障诊断，因此须采用连续采样的方法。数据处理模块12的功能包括信号的去噪、显示、存储和特征量的提取，回转支承在运转过程中各组成部分发出各自确定的特征信号，这些信号随单个元件的损坏或磨损程度以及压力变化而变化。回转支承通常处于低速重载的环境下工作，其低频故障特征信号往往受复杂环境噪声的干扰，影响最终的诊断效果。本发明运用小波阈值除噪的方法剔除回转支承振动信号中的噪声干扰，选择db4小波，进行7级分解，通过阈值函数和小波重构去除噪声。此程序在Matlab中编写完成，并在LabVIEW中通过MatlabScript节点调用此程序。小波变换有效的滤除了噪声，通过对重构的小波系数求取均方根值提取故障的特征向量。
本发明的故障诊断模块13采用基于BP神经网络的故障诊断方法，利用其强大的非线性映射功能，实现故障分类。研究表明具有3层网络拓扑结构（输入层、中间层、输出层）的神经网络可以任意逼近任何复杂的连续函数，因此可以实现从特征空间到故障空间的复杂非线性映射。由于本发明一共测取8路振动信号，因此BP神经网络有8个输入接口分别输入8路振动信号的均方根，并进行归一化处理，作为特征向量。回转支承的运行状态主要有正常、点蚀、螺栓松动、结构变形或开裂、局部阻力大，将其分成五种模式编码，因此BP神经网络的一共设置5个输出端口，作为故障的输出向量。本发明中BP神经网络的设计在Matlab中编程实现，并在LabVIEW中通过MatlabScript节点调用此程序。
本发明对于不同类型的回转支承，需要训练不同的神经网络，因此在BP神经网络用于故障诊断之前必须获取回转支承故障的振动加速度信号，提取特征向量，并在Matlab中设计网络训练程序，修正网络权值，再进行故障诊断。

Claims (5)

1.一种基于虚拟仪器开发平台的回转支承故障诊断装置，由工控机(1)、检测装置(3)、稳压电源(7)、数据采集模块(11)、数据处理模块(12)和故障诊断模块(13)组成，其特征在于工控机(1)中设有一个包含模拟输入通道的PCI数据采集卡(2)，检测装置(3)中设有加速度传感器(5)和信号调理电路(5)和信号调理电路(4)，信号调理电路(4)用于对加速度传感器(5)拾取的信号进行放大、滤波；数据采集模块(11)将采集到的信号通过程序控制输入工控机(1)中，在LabVIEW平台中编写DAQmx数据采集驱动程序，控制信号的采样频率，输入和输出；数据处理模块(12)包括信号的去噪显示、存储、特征提取，均基于LabVIEW自带的函数库研发而成；数据处理模块(12)剔除噪声的干扰，提取信号的时域和频域特征量，为故障诊断做准备；故障诊断模块(13)根据提取的回转支承的特征数据得出故障信息，输出诊断结果和处理意见。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟仪器开发平台的回转支承故障诊断装置，其特征在于所述PCI数据采集卡(2)采用NI公司的PIC-6023E数据采集插卡，通过计算机标准接口PCI插槽将拾取的信号采集到工控机(1)中。
3.根据权利要求1所述的基于虚拟仪器开发平台的回转支承故障诊断装置，其特征在于所述加速度传感器(5)包括径向加速度传感器和轴向加速度传感器，分别沿着回转支承的定圈均匀布置，拾取回转支承各个测点的径向和轴向的振动信号。
4.根据权利要求1所述的基于虚拟仪器开发平台的回转支承故障诊断装置，其特征在于所述故障诊断模块(11)采用BP神经网络进行故障分类，通过提取信号的均方值作为神经网络的输入。
5.根据权利要求1所述的基于虚拟仪器开发平台的回转支承故障诊断装置，其特征在于所述故障诊断模块(13)采用在LabVIEW开发平台中通过函数库中的MatlabScript节点调用设计好的MATLAB神经网络程序的方法，构建回转支承在线故障诊断***。
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