基于LabVIEW的轴心轨迹故障自动识别系统

本人励志为大家提供最优秀，最全面的论文设计参考资料，如有不足请给予指正，本人将不甚感激！可订做部分论文！！！具体事宜可联系QQ：844423381 需要购买者请联系我，价格将给予优惠！！！摘要数控机床作为高自动化的机电一体化典型设备，已经广泛应用于各种工业加工领域，如何保证它的设备完好率是摆在工程技术人员面前的新课题，在现代化生产线的加工现场，一旦数控机床出现故障，对整个流水线的正常生产都会带来巨大的损失。

我们除了在数控加工系统过程中尽可能的提高安全性和可靠性以外，如何尽快的判断故障点是排除故障的首要工作。

通过对大量数控机床故障现象统计、分类，总结了故障排除的特点，本文主要从数控机床机械系统故障诊断方面进行系统的研究：利用压电式传感器对数控机床振动与噪声信号进行采集和处理，依据其噪声特性、响应信号及故障特征之间的内在关系，针对数控机床机械系统的非线性和噪声信号的非平稳特性，引入时、频域分析(FFT)方法有效的提取故障信息，精确找出故障点，以达到在最短的时间内排除故障的目的。

AbstractAs a complete automatization equipment and machine and electric integration type equipment, the numerical control machine (NCM) has been widely applied to various fields of industrial machining. How to ensure the NCM in good condition becomes a new problem to be solved by engineering technician. In the machining locale of modernization product line, once the NCM appear fault, it will bring enormous loss to the natural production of the whole stream line. Besides improving security and reliability to the best of our abilities in the design process of numerical control machining system, how to quickly judge fault is the chief task for speedily obviating fault.The paper lay heavy stress on the fault diagnosis for the mechanical type of NCM: Piezoelectricity sensor is made use of to collect and dispose the vibration and noise signal of NCM. According to the mutual relation among noise characteristic、response signal and fault character, in allusion to non-linearity of NCM mechanism system and non-steady of noise signal, the analysis means of time-field and frequency-field are introduced to availably distill fault information, accurately find out fault, gain the ends of excluding faults in the least time.KEY WORDS：Virtual instrument, fault diagnosis, CNC machine tools, FFT目录第1章绪论1.1 课题背景 (1)1.2 研究现状......................................... (1)1.3 论文研究内容................................... . (2)第2章故障诊断系统总体结构设计2.1 故障诊断系统基本原理及结构 (4)2.2 故障诊断的主要项目 (5)第3 章数据采集3.1 数据采集 (7)3.2虚拟仪器 (8)3.3 与传统仪器比较 (8)3.4 虚拟仪器组成结构 (9)第4章数控机床本体故障诊断4.1 数控机床噪声的产生 (12)4.2 故障诊断硬件部分 (12)4.2.1 噪声信号的测量 (13)4.2.2 测点与环境 (13)4.2.3 测声传感器 (14)4.2.4 数据采集卡 (15)4.3 故障诊断的软件部分 (15)4.3.1 故障诊断系统软件框图 (15)4.3.2 故障诊断系统软件 (16)4.3.3 故障诊断及方法 (17)第5章结论5.1 结论 (21)5.2 需进一步研究的问题 (21)参考文献 (22)致谢 (23)第1章绪论1.1 课题背景随着科学技术的发展，现在计算机己成为故障诊断设备中不可或缺的支持环境，我们可以利用其丰富的软硬件资源提高数据采集的精度和数据的处理分析能力。

使用LabVIEW进行故障诊断和维护LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种流行的图形化编程语言和开发环境，常用于仪器控制、数据采集和信号处理等应用。

本文将介绍如何使用LabVIEW进行故障诊断和维护，以帮助工程师和技术人员实现高效的故障排除和设备维护。

一、LabVIEW简介LabVIEW是一种基于图形化编程的软件开发环境，由美国国家仪器公司（National Instruments）开发。

它通过连接各种传感器、仪器设备和执行器，实现自动化和控制的应用。

LabVIEW拥有友好的用户界面和强大的函数库，使得开发人员可以快速构建复杂的应用程序。

二、故障诊断1. 数据采集要进行故障诊断，首先需要采集设备的数据。

LabVIEW可以通过它的图形化编程界面轻松地与各种传感器和仪器设备进行连接，并实时地采集数据。

通过使用LabVIEW提供的功能块，可以选择并配置适当的传感器，并设置数据采集的间隔时间和触发条件。

2. 数据处理一旦完成数据采集，接下来需要对采集到的数据进行处理和分析。

LabVIEW提供了丰富的数据处理和信号处理函数，使得处理数据变得简单而高效。

工程师可以使用这些函数来滤波、加工和提取特征，以便对设备进行进一步的故障诊断。

3. 故障诊断算法在LabVIEW中，可以使用图形化编程的方式来实现故障诊断算法。

根据采集到的数据特征和预定义的故障模型，可以构建适合特定设备的故障诊断算法。

通过使用LabVIEW提供的逻辑和数学函数，可以轻松地实现各种故障诊断算法，例如神经网络、模糊逻辑或规则推理。

4. 故障报警当LabVIEW完成故障诊断后，可以通过各种方式向操作人员报警。

LabVIEW支持多种报警方式，例如弹出窗口、发送电子邮件或通过短信通知。

工程师可以根据实际需求选择合适的报警方式，并将其集成到LabVIEW应用程序中。

基于LabVIEW的滚动轴承故障智能诊断系统作者：王焕跃来源：《价值工程》2014年第35期摘要：利用LabVIEW平台开发了齿轮故障诊断系统。

系统主要采用共振解调诊断和BP 神经网络诊断两种方法。

共振解调诊断由Hilbert解调和小波包解调实现故障频率识别；BP神经网络诊断由对有量纲和无量纲参量提取的特征以及根据小波相对能量提取的特征作为神经网络的输入向量，轴承的故障类型作为输出向量，采用神经网络对轴承进行诊断，实验结果表明：通过解调和神经网络诊断，该系统能有效识别齿轮故障，确定故障类型。

关键词： LabVIEW；滚动轴承；BP神经网络；故障诊断中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）35-0047-030 引言齿轮是机械设备中广泛使用的重要部件，它的损伤常常导致传动系统或整机的故障，从而导致重大安全事故。

因此，研究和开发齿轮故障诊断系统具有重要的意义。

本文笔者利用LabVIEW平台研究和开发了齿轮故障智能诊断系统。

1 齿轮故障诊断系统的构成齿轮故障诊断系统由加速度传感器、信号调理、数据采集以及计算机四部分构成。

其中，计算机部分采用LabVIEW语言研发了齿轮故障诊断系统，该系统主要包括文件管理、预处理、信号特征提取、共振解调诊断和BP神经网络诊断等模块。

故障诊断平台总体结构如图1所示。

该系统中可对采集的振动信号进行小波消噪，进一步去除噪声的影响。

通过频谱分析和自功率谱分析，可确定信号的频带范围，为解调分析提供带通滤波依据。

2 信号预处理2.1 小波消噪本系统为进一步去除噪声的影响，采用了小波阈值去噪法。

该模块采用全局阈值，软阈值函数，db4小波，分解尺度可根据实际情况进行选择，程序如图2所示。

2.2 频域分析通过信号的频谱分析可以知道信号主要集中在哪个频率带以及包含的故障频率等信息，对于分析轴承故障类型和原因提供参考。

频域分析模块包括原始信号幅度频谱和自功率谱。

利用LabVIEW进行系统监控和故障诊断LabVIEW是一种功能强大的工程软件，被广泛应用于系统监控和故障诊断领域。

本文将介绍如何利用LabVIEW进行系统监控和故障诊断，从而实现对系统运行状态的实时监测和各类故障的精准诊断。

一、LabVIEW简介LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款由National Instruments开发的图形化编程环境，广泛应用于控制系统、测试测量和数据采集等领域。

其独特的可视化编程方式，使得工程师们能够更加直观地构建各类测试和控制系统。

二、系统监控1. 数据采集与显示利用LabVIEW可以方便地进行数据采集，并实时显示数据的变化趋势。

通过搭建合适的数据采集模块和图形化界面，我们可以将各类传感器采集到的数据实时可视化，使得操作人员能够直观地了解系统各个方面的运行状态。

2. 报警功能当系统监控指标超过设定的阈值时，LabVIEW可以及时提供报警功能，通过弹窗、声音或短信等方式通知相关人员。

这样可以保证在关键时刻及时采取措施，避免系统故障的严重后果。

三、故障诊断1. 信号分析LabVIEW提供了丰富的信号分析工具，可以对系统中的信号进行频谱分析、波形分析等，从而帮助我们快速定位故障的位置。

通过观察信号的频率、振幅变化等特征，我们可以判断系统中哪个部分出现了异常。

2. 状态监测利用LabVIEW可以实时监测系统各个组件的变化状态，通过设计合适的状态监测模块，我们可以获取到系统内部各个组件的运行状态、温度、电流等数据。

当系统中某个组件出现异常时，LabVIEW会及时发出警报，以便及时进行故障诊断和修复。

四、案例分析以某工业生产过程监控系统为例，利用LabVIEW进行系统监控和故障诊断。

该系统由各类传感器、控制器和执行器组成，涉及到温度、压力、电流等多个参数的测量和控制。

我们首先搭建了与系统相连接的数据采集模块，将各类传感器采集到的数据传输到LabVIEW的工程界面。

2020年第42期基于LabVIEW的主轴机械状态识别与故障诊断李梦梅陈学振(成都飞机工业(集团)有限责任公司，四川成都610091)摘要：针对工业环境下的主轴振动信号，提出一种主轴机械状态识别与故障诊断的算法，并基于LabVIEW设计一款在工业环境下对主轴机械状态识别与故障诊断的系统。

通过某机床主轴验证表明，该系统可检测出主轴前端存在轴不对中的问题，提供维保人员专业性指导，具有良好的工程应用价值。

关键词:主轴;LabVIEW；状态识别;故障诊断中图分类号:TH17文献标识码:BDOI：10.19287/ki.1005-2402.2020.12.005Machinery condition recognition and fault diagnosisof spindle based on LabVIEWLI Mengmei,CHEN Xuezhen(Chengdu Aircraft Industrial(Group)Co.,Ltd.,Chengdu610091,CHN)Abstract:Based on the vibration signal of the spindle in the harsh working conditions,proposes an algorithm for the condition recognition and fault diagnosis of the spindle,and designs a system o£condition recognition and fault diagnosis of the spindle based on LabVIEW.The verification of a horizontal machine tool spindle shows that the system can detect the shaft-misalignment of the spindle front end,provide professional guidance for maintenance staff,and have good engineering application value.Keywords:spindle；LabVIEW；condition recognition；fault diagnosis主轴是数控机床的核心部件，主轴故障直接影响数控机床加工零件的质量，严重时甚至导致机床停机⑴。

LabVIEW与故障诊断实现设备故障的快速诊断与修复LabVIEW与故障诊断：实现设备故障的快速诊断与修复在现代工业生产中，设备故障是一项令人头痛的问题。

故障的发生会导致生产线停机，增加维修成本，并且可能导致生产计划延误。

因此，快速准确地诊断设备故障并进行修复至关重要。

本文将介绍LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）和其在设备故障诊断方面的应用，探讨如何利用LabVIEW实现设备故障的快速诊断与修复。

一、LabVIEW简介LabVIEW是一种由国家仪器（National Instruments）公司开发的图形化编程语言和集成开发环境。

它提供了丰富的工具和函数库，可用于设计、控制、诊断和监测各种实验室仪器和设备。

LabVIEW的核心思想是通过将复杂的工程问题转化为直观的图形化编程，使工程师能够更加高效地进行系统开发和故障诊断。

二、LabVIEW在设备故障诊断中的应用1. 数据采集与监测LabVIEW具有丰富的数据采集与监测功能，能够实时获取设备运行状态、传感器数据等关键信息。

通过合理的配置与部署，LabVIEW 可以对设备进行全方位的监控，实时捕捉设备故障产生的原因，并将数据以图表、报警等形式展示，帮助工程师进行快速诊断。

2. 故障模式识别与预测LabVIEW提供了多种故障模式识别与预测的方法和工具，如人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等。

这些方法可以基于历史数据和现场监测数据，建立起设备故障的预测模型，通过对数据的分析和比对，提前预警设备故障风险，并采取相应的修复措施，避免生产线中断。

3. 故障诊断与定位LabVIEW可通过结合传感器数据和专家经验，利用模糊逻辑、遗传算法等技术，实现对设备故障的快速诊断和定位。

基于LabVIEW转子轴心轨迹测量与识别系统开发摘要转子轴心轨迹作为转子振动状态的一类重要图形征兆，包含了大量的故障信息，是诊断专家在诊断过程中采用的一项不可缺少的故障征兆信息，由于轴心轨迹的提纯效果、轴心轨迹的特征自动提取和形状自动识别的水平，都直接影响着故障诊断专家系统的智能化水平，因此我们需要对轴心轨迹全面的进行研究。

首先搭建了转子故障实验台,在该实验台上能够模拟一些典型的转子故障,如不平衡、不对中、转子弯曲等。

在此基础上，搭建信号测量电路，包括传感器、电荷放大器、滤波器、数据采集卡等器件，能够测量转子旋转时的两个相互垂直方向的径向位移。

其次编制轴心轨迹测量及识别程序，该程序能够实时显示轴心轨迹，并进行频谱分析，也可以进行数据的存储。

为了给轴心轨迹识别提供标准，进而编制了轴心轨迹仿真程序，对几种典型故障的轴心轨迹进行了仿真。

根据不变矩理论，编制了不变矩计算程序，通过对传统算法的改进，实现了对离散数据的不变矩计算，改进算法能够自动识别轴心轨迹。

通过连接实验台、测量装置和软件应用程序，对整个系统进行了整合，可实时显示轴心轨迹，同时计算不变矩。

通过大量实验确定识别临界值，使程序既满足灵活性又满足准确性，有效实现在线自动识别。

关键词：轴心轨迹;虚拟仪器；LabVIEW；不变矩Development of measurement andidentification of axis orbit system on LabVIEWAbstractThe rotor axis path as a kind of important graphic sign of rotor vibration state contains a large number of fault information is used in the process of diagnosis expert in the diagnosis of an indispensable fault symptom information.Axis path due to the effect of purification, the axis trajectory characteristics of the level of automatic extraction and automatic shape identification, directly affects the level of intelligent fault diagnosis expert system,So we need the axis trajectory comprehensive research.First set the rotor fault test-bed in the laboratory bench to simulate some of the typical rotor faults, such as imbalance, in the wrong, rotor bending, etc. On this basis, the structures, signal measuring circuit, including the data acquisition card, sensor, charge amplifier and filter device, to measure the axis trajectory radial displacement of two directions.Second axis trajectory measurement program, the program can real-time display the axis trajectory, and spectrum analysis, can also for data storage. To provide standards for axis path identification, and then compiled the axis trajectory simulation program, the axis trajectory of several typical faults are simulated.The recognition system is used as a means for identifying, invariant moment invariant moment calculation program, therefore, according to the features of the experiment, the moment invariant algorithm was improved, in order to meet the automatic identification.Finally integrate the compiled program can display the axis trajectoryand moment invariant can be calculated, and through experiments to determine the identification of the critical value, satisfies program meets the flexibility and accuracy, effectively realize online automatic identification. Key words:Axis trajectory;Virtual instrument; LabVIEW; Invariant moments目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论................................................ - 1 -1.1 课题的背景................................................................................... - 1 -1.2 国内外研究现状........................................................................... - 2 -1.2.1 旋转机械轴心轨迹研究现状 ............................................. - 2 -1.2.2 转子轴心轨迹自动识别研究现状 ..................................... - 2 -1.3 研究的意义和主要内容 ............................................................... - 4 -1.3.1 研究的意义......................................................................... - 4 -1.3.2 研究的主要内容................................................................. - 4 - 第2章转子振动机理和轴心轨迹特征 ......................... - 5 -2.1 旋转机械振动机理分析 ............................................................... - 6 -2.2 转子振动的基本特征 ................................................................... - 7 -2.3 常见故障原因及轴心轨迹的特征 ............................................... - 8 -2.3.1 转子不平衡......................................................................... - 8 -2.3.2 转子不对中......................................................................... - 9 -2.3.3 转子弯曲............................................................................. - 9 -2.3.4 转子碰磨........................................................................... - 10 -2.3.5 油膜震荡........................................................................... - 11 -2.4 轴心轨迹测试方法及信号分析 ................................................. - 12 -2.5 本章小结..................................................................................... - 14 - 第3章 LabVIEW应用程序设计............................... - 15 -3.1 数据采集和轴心轨迹合成 ......................................................... - 15 -3.2 轴心轨迹仿真程序..................................................................... - 19 -3.3 不变矩计算程序......................................................................... - 21 -3.3.1 不变矩方法简介............................................................... - 21 -3.3.2 不变矩计算方法............................................................... - 22 -3.4 相似度计算程序......................................................................... - 24 -3.5 轴心轨迹自动识别程序 ............................................................. - 25 -3.6 本章小结..................................................................................... - 26 - 第4章实验系统与实验结果................................. - 27 -4.1 实验台的结构设计..................................................................... - 27 -4.2 测量装置..................................................................................... - 28 -4.2.1 传感器与测量电路 ........................................................... - 28 -4.2.2 数据采集卡....................................................................... - 29 -4.2.3 数据采集卡基本性能指标 ............................................... - 30 -4.3 实验结果分析............................................................................. - 31 -4.4 本章小结..................................................................................... - 32 - 结论...................................................... - 33 - 致谢...................................................... - 34 - 参考文献.................................................. - 35 - 附录...................................................... - 37 -第1章绪论1.1课题的背景旋转机械是机械设备的重要组成部分并且占有相当大的比重，如机械、化工、电力、冶金等行业的机床、汽轮机、发电机、压缩机等都是典型的旋转机器,它们以转子及其他回转部件作为工作的主体,一旦发生事故将造成巨大损失。

基于虚拟仪器的转子轴心轨迹监测系统的研究转子轴心轨迹是判断机械转子运行状态和故障征兆的重要依据，由多功能转子实验台、数据采集卡和数据处理软件组成了基于LabVIEW的轴心轨迹监测系统。

连接多功能转子实验台、测控装置和数据处理软件，利用LabVIEW采集数据，可实时显示转子系统轴心轨迹。

通过大量实验确定识别故障类型，使程序能有效实现在线自动识别。

此系统可以准确的判断转子轴心轨迹的运行情况，进行诊断故障。

标签：转子；虚拟仪器；LabVIEW；轴心轨迹引言旋转机械的转子轴心轨迹图能够形象、直观地表现出设备的运转状态，图形中包含了大量的故障信号，是在故障诊断过程中不可缺少的，转子系统轴心轨迹的精度提升与自动化识别的研究水平决定着故障诊断系统的智能化水平，因此有着重要的研究价值。

基于虚拟仪器的监测平台已经在各行各业中得到了越来越广泛的应用。

它采用图形化的编程方式，编程简易，功能多样，能够用于监测各种机械设备，比传统仪器效率更高、成本更低。

将虚拟仪器设备用于故障诊断领域，能够充分发挥虚拟仪器的优点，为旋转机械故障诊断提供了更便捷的方法[1-3]。

1 监测原理由北京航天智控监测技术研究院生产的多功能转子实验台，配置HZ-891系列电涡流传感器，进行轴心轨迹测量，其主要结构如图1所示。

图1中，1、2为电涡流传感器，两个传感器在同一截面上相互垂直安装。

传感器获得位移信号，可反映转子的轴心轨迹。

转子轴心轨迹是由X、Y方向两个振动信号X（t）、Y（t）所组成的二维振动信号，也可以分别分解为各自频率下的一个个椭圆图谱[4]。

根据这个原理，可以将X（t）和Y（t）分解为X（t）=A1sin（2πf1t+φ1）+A2sin（2πf2t+φ2）+…Ansin（2πfnt+φn）=x1（t）+x2（t）+…xn（t）（1）Y（t）=B1sin（2πf1t+φ1）+B2sin（2πf2t+φ2）+…Bnsin（2πfnt+φn）=y1（t）+y2（t）+…yn（t）（2）上式中下标n表示振动信号中频率分量的数目，下式为各频率下的“轴心轨迹分量”将上面的轴心轨迹分量分解出来，就能够清晰地看到原本转子系统轴心轨迹的组成。

基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统喻洋洋;周凤星;严保康【摘要】Abstrcat:In order to detect the working condition of rolling bearing ,a design scheme of rolling bearing fault diagnosis system based on LabVIEW was proposed .The rolling bearing vibration signal acquisition and fault diagnosis method was given .Signal process and analysis was done under the LabVIEW diagnosis platform .By combining the fault diagnosis theory of rolling bearing and signal analysis result ,the condition of the rolling bearing was determined .Finally,the rotating machinery vibration and fault simula -tion platform was used in the laboratory to test the system .The results of the experiment validates the feasibility and applicability of the system.%为实现对滚动轴承工作状态的监测，提出了一种基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统的设计方案，给出了滚动轴承振动信号的采集与故障诊断方法，在LabVIEW的诊断平台下进行信号处理与分析，然后结合滚动轴承故障诊断理论与信号分析结果来对该轴承运行状态进行判断。

LabVIEW中的异常检测和故障诊断LabVIEW是一款功能强大的图形化编程语言和开发环境，广泛应用于科学研究、工程设计和实验控制等领域。

在复杂的实验和控制系统中，异常的发生是不可避免的。

因此，在LabVIEW中进行异常检测和故障诊断是非常重要的。

本文将介绍LabVIEW中常用的异常检测方法和故障诊断技术。

一、异常检测方法1. 状态检测：LabVIEW中可以使用状态机设计模式来检测系统的状态。

通过设置不同的状态和相应的转移条件，可以实时监测系统的运行状态。

一旦系统进入异常状态，LabVIEW可以及时响应并进行相应的处理。

2. 数据监测：LabVIEW提供了丰富的数据监测功能，可以对实时采集的数据进行实时监测和分析。

通过设置合适的阈值和报警机制，可以在数据异常时及时发出警报，并采取相应的补救措施。

3. 异常事件处理：LabVIEW中的事件结构可以有效地捕获和处理异常事件。

当异常事件发生时，LabVIEW可以触发相应的事件处理程序，进行异常处理。

二、故障诊断技术1. 数据分析：LabVIEW提供了丰富的数据处理和分析功能，可以对采集到的数据进行深入分析，找出异常和故障的根本原因。

通过对数据的统计、滤波和频谱分析等处理，可以提取有用的信息，辅助故障的诊断与定位。

2. 状态显示：LabVIEW的前端界面可以实时显示系统的状态和参数信息，方便操作者进行观察和判断。

通过设置合适的显示方式和参数范围，可以直观地反映系统的运行状态，及时发现异常和故障。

3. 故障排查：LabVIEW提供了丰富的调试工具和功能模块，可以帮助用户进行故障的排查和解决。

通过逐步调试和排除的方法，可以确定故障出现的位置和原因，并采取相应的修复措施。

三、实例分析以一个温度传感器的故障诊断为例，假设系统中有多个温度传感器，并且要求实时监测和诊断传感器的故障情况。

首先，利用LabVIEW搭建一个数据采集系统，实时采集温度传感器的数据。

然后，通过数据监测功能对采集到的温度数据进行实时监测。

基于LabVIEW的轴心轨迹测量系统
王娟;张婧;裘祖荣;张洪刚
【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(27)4
【摘要】设计并实现了基于LabVIEW的轴心轨迹测量系统.系统由多功能转子实验台、电涡流传感器、数据采集卡、微机和数据采集处理软件组成,利用LabVIEW 软件构造出实时数据采集、保存系统,并对传感器进行了标定.通过此系统用户可以方便地把握转子轴心轨迹的变化情况,及时发现和诊断故障.
【总页数】3页(P71-73)
【作者】王娟;张婧;裘祖荣;张洪刚
【作者单位】天津理工大学,自动化学院,天津,300191;天津大学,精密仪器国家重点实验室,天津,300072;天津理工大学,自动化学院,天津,300191;天津大学,精密仪器国家重点实验室,天津,300072;天津理工大学,自动化学院,天津,300191
【正文语种】中文
【中图分类】TK417.12;TH73
【相关文献】
1.基于LabVIEW的轴心轨迹故障自动识别系统 [J], 刘其洪;叶聪;李伟光;万好;乔于格
2.基于叶尖间隙测量系统的轴心轨迹测量技术研究 [J], 魏之平
3.基于LabVIEW的磁力轴承轴心轨迹监测系统 [J], 冯斌;胡业发;吴华春;王秀珍
4.基于LabVIEW的转子轴心轨迹监测系统设计 [J], 焦川;李艾华
5.基于LabVIEW的甲烷产气量自动测量系统设计 [J], 姚燕;邱倩;沈晓敏;金佩薇;梁晓瑜;朱颖颖
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基于 LabVIEW的磁轴承振动监测及故障诊断系统设计范文;孙冬梅;袁倩【摘要】针对磁轴承运行中的机械振动故障，文中研究一套基于虚拟仪器（LabVIEW）的磁轴承振动监测及故障诊断系统，提供了系统的总体方案和实现的具体过程。

将虚拟仪器技术与故障诊断技术相结合并应用于磁轴承的振动检测，在故障诊断中加入小波分析、HHT、基于峭度的概率密度算法、轴心轨迹法、信息融合算法等诊断方法并通过LabVIEW编程开发，使该系统可高效地实现对测量结果的实时显示、处理、存储，并能准确判断和分析故障。

%According to the mechanical vibration fault of magnetic bearing in operation , the vibration monitoring and fault di-agnosis system of magnetic bearing based on virtual instrument technology was developed and the overall scheme of system and spe -cific implementation process was provided .Combining virtual instrument technology with fault diagnosis technology ,they were ap-plied to the vibration test of magnetic bearing .The waveletanalysis ,HHT, probability density algorithm based on kurtosis , axis lo-cus method diagnosis method ,and information fusion in fault diagnosis were added in this paper .Furthermore, all data processing are programmed based on LabVIEW .Therefore, the system can efficiently realize real-time display, processing, storage and can judge and analyze the fault accurately .【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】4页(P60-62,66)【关键词】磁轴承;虚拟仪器;振动监测;故障诊断;轴心轨迹;信息融合【作者】范文;孙冬梅;袁倩【作者单位】南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏南京 211816;南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏南京 211816;南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏南京 211816【正文语种】中文【中图分类】TP277磁悬浮轴承是一种高性能机电一体化轴承，凭借其无接触、无磨损、能效高等优势在航空、能源、交通等行业得到了广泛的应用[1]。

基于LabVIEW的故障信息管理系统设计徐红华，薛文虎，朱凯凯【摘要】设计了一种基于图形化编程语言LabVIEW的故障信息管理系统。

详细描述了利用LabVIEW调用数据库的技术手段以及故障信息管理系统的设计方案。

该系统主要用于管理装备的历史故障信息，可以为维修人员提供故障信息的编辑、存储、检索和更新等功能。

该系统软件设计的核心技术是通过LabVIEW开发环境访问Access数据库。

作为故障诊断系统的信息管理和辅助维修工具，该系统已成功运用到某型便携式维修检测仪中，并取得了良好的应用效果。

【期刊名称】软件导刊【年(卷),期】2012(011)004【总页数】3【关键词】LabVIEW；数据库；信息检索；SQL0 引言随着武器装备系统的复杂程度不断提高，装备维修也变得越来越困难，各种基于工控机或嵌入式系统的维修检测设备应运而生，这就为文档资料的电子化管理提供了载体。

纸质化的故障信息管理方法存在填写不规范、不利于保存、查询速度慢等诸多弊端。

对装备故障信息进行规范、统一的管理有利于维修经验的积累和传承。

因此，有必要设计一种用于管理故障信息的软件系统用于装备的维修保障。

LabVIEW是一种图形化的编程语言，其函数模块集成度高，功能强大，编程界面友好，使用方便，操作简单。

LabVIEW中的Database模块有大量专门用于数据库操作的函数模块，极大方便了用户访问和操作各种数据库，用户可以通过LabVIEW编程语言开发用于访问数据库的应用软件，实现数据管理功能。

本文详细描述了利用LabVIEW开发Access数据库应用软件的方法以及某型便携式维修检测仪故障信息管理系统的设计方案。

1 LabVIEW中数据库的应用1.1 数据库的访问方式LabVIEW开发环境本身不具备数据库访问功能，但可以通过以下3种方式来解决这个问题：①利用NI公司附加的工具包LabVIEW Database Connectivity Toolkit进行数据库访问；②利用LabVIEW的ActiveX功能，调用Microsoft ADO控件，通过SQL语言实现数据库访问；③利用其他语言如Visual C＋＋编写DLL程序访问数据库，再通过LabVIEW所带的DLL接口访问该程序，可以实现间接的数据库访问。

基于LabVIEW的故障监测诊断系统的研究与应用总第１７６期冶金设备２００９年８月第４期定用户的要求，然后准确、完整地把用户的要求明确地表达出来，并提出总的系统设计方案。

２）系统硬件配置及安装合理的配置硬件是系统开发的关键步骤之一，硬件配置主要原则是经济合理及安全可靠。

在满足性能指标的前提下，尽可能提高系统的性价比，并要考虑到环境的影响，保证系统性能的稳定可靠。

基于ＬａｂＶＩＥｗ的故障监测与诊断系统是以计算机为核心的可编程的数据采集、状态监测和数据分析系统，图１为系统的硬件构成图。

图１系统硬件构成图３）系统软件设计软件设计是故障监测系统的核心，考虑系统对数据采集、分析、显示和存储等方面性能的要求，结合ＬａｂＶＩＥｗ模块化的程序设计思想，采用自顶向下的方法，把复杂的系统需求逐步分解为一系列简单的子任务，为每一个子任务创建相应的ＶＩ，形成逐层调用的树形软件层次结构。

４）功能测试系统完成之后，对其功能模块进行测试也是关键的环节，由于ＬａｂＶＩＥＷ中每个子ＶＩ都町以单独执行，使得程序调试非常方便。

每完成一个模块就测试一个，输入预期的参数，观察输出结果，如发现Ｉ、ｎＪ题及时修改，最后进行总体测试。

３同步齿轮箱在线监测系统的实现３．１系统需求分析高速线材轧机同步齿轮箱是线材生产线的一３０～关键设备，对其实施在线监测与故障诊断具有重要意义。

系统主要的功能需求可归纳为：１）对同步齿轮箱的振动进行２４小时在线监测，设置报警信号；２）提供信号分析、故障诊断等功能；３）保存历史数据及报警数据；４）硬件扩展方便，根据现场的需求，可随时增加需要监测的轧机生产线上的测点。

３．２硬件的选择和安装选用美国ＰＣＢ的型号为６０８Ａ１１的加速度传感器来采集信号。

其主要参数指标：灵敏度：１００ｍＶ／ｇ，量程：±５０９ｐｋ，频响：０．５～１０ｋＨｚ。

加速度传感器安装在同步齿轮箱预先定制好的螺孔内，要求定期检查传感器是否松动。

信号调理模板采用了具有自主知识产权的专用信号调理箱，主要功能足对信号进行低通滤波、选频和放大。

基于LabVIEW的滚动轴承故障智能诊断系统王焕跃【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2014(33)35【摘要】Rolling bearing fault diagnosis system is developed by LabVIEW platform, in which it includes resonance demodulation diagnosis and BP neural network diagnosis. The fault frequency identification of resonance demodulation diagnosis is achieved by Hilbert demodulation and wavelet packet demodulation. For the BP neural network diagnosis, features from the dimensions, dimensionless parameters and wavelet relative energy can be taken as the input vector of neural network. Type of bearing failure can be taken as the output vector of neural network, and the neural network completes the fault diagnosis. The experimental result proves the effectiveness of the intelligent diagnosis system for rolling bearing faults and determines the type of fault.%利用LabVIEW平台开发了齿轮故障诊断系统。

第44卷第4期2018年4月中国测试CHINA MEASUREMENT &TESTVol.44 No.4April,2018doi院10.11857/j.issn.1674-5124.2018.04.013基于LabVIEW的轴心轨迹故障自动识别系统刘其洪，叶聪，李伟光，万好，乔于格(华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州510640)摘要:针对目前旋转机械故障诊断的计算量大、识别准确度不高、自动化程度低等问题，提出一种基于LabVIEW 的轴心轨迹故障自动识别的新方法。

对比小波与传统去噪算法，选用效果更优的小波提纯仿真轴心轨迹。

通过改进 的HU不变矩函数提取轴心轨迹的特征值，保证比例缩放不变性。

两路相互垂直的位移传感器连接西门子LMS采集 振动信号，结合关联度算法，在LabVIEW轴心轨迹故障自动识别系统上进行转子不对中故障测试，识别的结果与外 8字轴心轨迹关联度高达97%，同时信号的Matlab时域轴心轨迹图为外8字，信号频谱图主要为一倍频和二倍频，均符合转子不对中故障特征。

结果表明:该系统能够进行在线故障识别，为旋转机械的智能故障诊断提供参考依据。

关键词:LabVIEW系统;轴心轨迹;关联度;故障诊断;Matlab文献标志码:A文章编号：1674-5124(2018)04-0069-06Automatic recognition system based on LabVIEW shaft orbit faultLIU Qihong,YE Cong,LI Weiguang,W AN Hao,QIAO Yuge(School of Mechanical and Automotive Engineering，South China University of Technology，Guangzhou510640，China)A bstract:For the problems of large computational quantity，low recognition precision and lowautomatization of rotating machinery fault diagnosis，a new method of automatic recognition system for shaft orbit faults based on LabVIEW is proposed.The wavelet and traditional denoising algorithms are compared and the shaft orbit simulation with wavelet purification of better effects is selected.The characteristic value of the shaft orbit is extracted by the improved HU invariant- moment function to ensure the invariance of scaling.Two mutually vertical displacement sensors are connected with Siemens LMS to acquire vibration signals.W ith the correlation degree algorithm，fault test is conducted for the automatic recognition system for shaft orbit faults based on LabVIEW.The results show that the correlation between the recognized results and the external8- character shaft orbit reaches as high as97%.Meanwhile，the signal’s Matlab time domain shaft orbit is external8-character and the signal frequency spectrum is mainly of one time frequency and doubled frequency，fully according with the fault characteristic of rotor misalignment.The收稿日期：2017-10-15曰收到修改稿日期：2017-11-30基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划）(2015AA043005);国家自然科学基金资助项目（51375178)作者筒介:刘其洪(1966-)，男，江西南康市人，副教授，硕士，研究方向为振动与噪声、现代监测与监控技术。

东北大学研究生考试试卷考试科目：动态信号分析与处理课程编号：阅卷人：考试日期：2015.1姓名：王万振学号：1400494注意事项1．考前研究生将上述项目填写清楚2．字迹要清楚，保持卷面清洁3．交卷时请将本试卷和题签一起上交东北大学研究生院基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统实现摘要滚动轴承是机械设备旋转机械中最常用的部件，在生产中起着关键性作用，因此其运行状态是否正常往往直接影响整台机器的性能。

据统计旋转机械中由于滚动轴承损伤而引起的故障占到大约30%，因此对滚动轴承故障诊断的研究有很大的实际意义。

本文先对滚动轴承的故障诊断技术按发展阶段进行了概述。

接着介绍了本诊断系统是如何搭建的，同时介绍了轴承诊断的一些方法以及它们的优缺点。

第三部分是基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统的实现，也是本文的重点。

最后通过对测量数据和处理数据的分析，判断出轴承的故障类型。

本文的目的是建立一套基于LabVIEW的比较完整和可行的滚动轴承故障诊断系统，并对实践起到一定的指导作用。

关键词：滚动轴承；故障诊断；LabVIEW；诊断系统目录1引言 (3)2滚动轴承障诊断技术概述 (3)3诊断系统的总体设计 (4)3.1 滚动轴承的振动机理 (4)3.2 滚动轴承的故障类型 (5)3.3 LabVIEW的主要特点 (5)3.4 本课题的分析方法 (6)3.5轴承诊断经验公式 (7)3.6 系统的搭建 (7)4轴承故障诊断分析 (9)4.1时域分析 (9)4.2频域分析 (11)5结论 (14)参考文献 (14)1引言滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的机械部件，在旋转机械中起着关键的作用，同时也是机械设备中最易损故障零件之一，其结构如图1所示。

滚动轴承运行状态是否正常直接影响整机的性能。

所以正确诊断轴承故障，对延长旋转机械的使用寿命、节省维修费用、保证机器设备正常运行、避免事故有很大的实际意义。

本文将实验数据读入到在LabVIEW中搭建的系统中，通过时域分析、倒频分析、功率谱分析、FFT分析、短时FFT分析、Hilbet分析、小波分析等方法对滚动轴承进行了故障诊断，并确定了滚动轴承的故障类型。