基於半周期積分算法的微小振動測量研究

編者按：為了能夠監測工廠機器的健康狀況，並在機器出現故障徵兆時儘早發現，本文設計了一套測量其關鍵部位振動狀態的系統。該系統採用了基於FPGA的多通道大容量數據採集方案，並使用32片加速度傳感器(型號為MPU6050)作為振動數據的採集模塊。對保存下來的數據進行了頻譜分析、去噪。當測量振動幅值時，加速度計的輸出信號要經兩次積分，引入的漂移將會隨時間越來越大[1]。為了減少漂移帶來的影響，採用半周期積分算法來繪製機器各個關鍵部位的振動軌跡。通過繪製的各頻率分量的振動波形，並與歷史記錄相比較，可以起到監測機器工作健康狀

作者 趙佳楠 張丕狀 中北大學 信息探測與處理技術研究所(山西 太原 030051)

本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201703/345941.htm

趙佳楠(1989-)，男，碩士生，研究方向：基於嵌入式的高速數據採集存儲系統。

摘要：為了能夠監測工廠機器的健康狀況，並在機器出現故障徵兆時儘早發現，本文設計了一套測量其關鍵部位振動狀態的系統。該系統採用了基於FPGA的多通道大容量數據採集方案，並使用32片加速度傳感器(型號為MPU6050)作為振動數據的採集模塊。對保存下來的數據進行了頻譜分析、去噪。當測量振動幅值時，加速度計的輸出信號要經兩次積分，引入的漂移將會隨時間越來越大^[1]。為了減少漂移帶來的影響，採用半周期積分算法來繪製機器各個關鍵部位的振動軌跡。通過繪製的各頻率分量的振動波形，並與歷史記錄相比較，可以起到監測機器工作健康狀況的作用。

引言

　　隨著我國工業化程度越來越高，工廠中參與生產的現代化機器逐漸向大規模和高精度的特點發展，機器的各部分零件的銜接緊密程度也越來越高。隨著機器工作時間的增長，各部分零件之間會產生一定的磨損。那麼對於機器的健康狀況的檢測就成了一個減少損失很重要的方法。

　　現有的故障診斷方法整體上分成定性分析法和定量分析法兩大類^[2]，其中定量分析法又分為數據驅動的方法和基於解析模型的方法^[3]。數據驅動的方法主要由五大類組成：信號處理、粗糙集、多元統計分析、信息融合及機器學習。本文是針對該方法中的信號處理分支所進行的算法研究。

　　常見的信號處理分析技術有以下幾種：幅值域分析、時域分析、頻域分析和時頻域分析——小波分析方法^[4]。在幅值域分析方法中，人們是對採集到的振動點處的加速度信號進行處理，得到其相應的速度及幅值曲線。由加速度數據獲得振動點的速度及幅值曲線需要經過兩次積分，隨著漂移的引入會使得對於積分結果的分析異常困難。

　　藉助於機器振動的周期性以及相對於靜止點的對稱性等特點，本文採用了一種半周期積分算法。該算法能夠很好地消除由於漂移帶來的累積的積分誤差，並將該誤差限制於半個周期內。採用該算法獲得的振動點的速度及幅值曲線能夠很好地描述測試點的振動情況。

1 機器健康狀況監測原理

1.1 振動點的振動信號來源分析

　　圖1所示為實測的機器振動點的加速度頻譜圖。由圖可知，測試點的振動來源不是單一的，是由連接該振動點的各個零件的振動共同疊加形成的。其疊加後的振動信號通過FFT變換產生的新的諧波分量可以一定程度上反應各個機器零件的振動情況。每個零件振動的中心頻率一般是不變的^[5]，但是隨著該零件的磨損程度逐漸加重，該零件振動的中心頻率會發生一定的偏移，並會對該振動測試點的各振動頻率分量產生明顯的影響^[6]。

　　如果一個零件的磨損情況較為嚴重，其運轉時會加重測試點的低頻分量;如果一個零件發生斷裂等嚴重的損壞，更是會直接影響到測試點的諧振頻率分布。

1.2 振動信號的處理與分析

　　首先，被測振動點一般選擇為各個零部件結合部，對於該監測點的監測才具有一定的參考價值。

　　其次，對於採集到的振動點的加速度數據，我們需要經過頻譜分析，判斷出哪些頻率分量具有監測意義。頻譜中存在不小的直流分量，這是需要我們去除掉的。直流分量的來源有以下兩點：一是傳感器本身的零漂，二則是重力加速度在測試點振動方向上的分量。濾掉直流分量後，將具有監測意義的諧振頻率分量分離出來，並單獨進行處理。

　　最後，將每一個單獨分離出來的頻率分量，通過半周期積分算法進行處理，繪製出該頻率分量的幅值曲線。通過對該幅值曲線進行幅值域分析，獲取其無量綱的幅值域參數，如裕度、峭度、波形、峰峰值、脈衝、斜度等，並與歷史記錄相比較，可以明顯地顯示出異常產生，以此來起到監測機器健康狀況的作用。

2 硬體結構以及算法處理

　　本系統採用基於FPGA的大容量存儲採集系統來監測機器的振動情況。其硬體結構為：主控晶片採用的是Xilinx公司的Spartan-3E系列的XC3S500E，同時使用了4片三星公司的NAND FLASH (K9NBG08U5A)晶片，該晶片每片有4GB的存儲容量;加速度傳感器採用的是MPU6050，其為6軸加速度陀螺儀傳感器。主控晶片內部採用了MicroBlaze核進行數據處理，由於其內部數據以及地址總線都是32位，因此，在不採用模擬開關的情況下，最多可以同時對32路傳感器進行數據存儲。該系統採用USB口通過上位機對存儲於FLASH中的數據進行讀取，再在PC機上通過MATLAB進行數據處理以及軌跡恢復。

2.1 硬體設計

　　硬體的數據採集存儲結構圖如圖2所示，使用的傳感器模塊大小為40mm×20mm。傳感器模塊採用柔性印製電路板，便於緊貼被測振動點表面。

2.2 硬體程序

　　FPGA內部調用了MicroBlaze、中斷等IP核，並且通過調用自己寫的一個DMA程序生成的IP核來進行直接數據存儲，加快了數據存儲速率。

　　在SDK中，通過C語言寫了FLASH、USB及I2C的一些驅動函數，通過上位機對該系統進行數據採集速率以及存儲採集時間的配置，可以根據不同的監測條件選擇合適的數據採集模式。

2.3 硬體相關參數

　　普通的單軸或者雙軸加速度傳感器都是垂直于振動方向的，無法進行測量。因此，選用了具有測量Z軸加速度功能的傳感器MPU6050。

　　其加速度的測量範圍選定為±16g，採樣頻率為1kHz，輸出接口為I²C，內置AD的解析度為16位。

2.4 加速度傳感器的標定

　　對於單頻率微小振動軌跡的繪製，需要克服以下難點：

　　1) 如何消除傳感器本身的零漂;

　　2) 如何標定傳感器本身的比例因子靈敏係數;

　　3) 如何消除數據的積分累積誤差。

　　如表1，數據手冊表明傳感器Z軸零漂範圍為±80mg，而比例因子靈敏係數的初始校準精度為±3 %。

　　為提高振動點的測量精度，在使用加速度計前需要對其各項參數進行標定。我們採用一種標定零漂和標度因子的六姿態校準方法，並建立標定方程來提高振動軌跡繪製精度。