基于LabVIEW转子轴心轨迹测量与识别系统开发

学号：200921070413 姓名：吕亮自动化学院基于LabVIEW的旋转机械振动在线监测和故障诊断系统设计摘要旋转机械是现代社会生产中的重要设备，一旦设备发生故障，不仅会造成巨大的经济损失，而且可能危及人身安全，产生重大的社会影响。

旋转机械的故障一般是由振动引起的，因此，我们通常利用检测设备检测振动信号来监视机械的工作状态，并对信号进行分析处理后提取故障信号。

本课题在实验的基础上，利用LabVIEW 编程语言，研究开发了旋转机械振动在线监测和故障诊断系统。

本文采用传感器、数据采集、信号处理、故障诊断和网络传输等技术对设备的运行状态进行实时在线监测和振动数据分析，主要研究内容包括信号的实时采集、远程数据传输、故障状态监测、数据存储和分析的结构设计与实现。

论文首先总结了振动状态监测与分析技术的相关理论知识，对常见的振动故障诊断方法进行了比较，为系统开发工作提供了理论基础。

接着，完成了系统软硬件设计，包括传感器和数据采集卡的配置、信号调理电路设计、振动信号连续采集和存储编程以及界面设计，实现了振动数据采集、存储及监测。

本文还研究了基于DataSocket的实时数据网络化远程传输技术，提出振动状态远程监测及故障诊断方案。

关键词：在线监测; 旋转机械; LabVIEW; 数据采集1 引言1.1研究领域及学科介绍机器的振动总是随着机器的运转而存在的。

即使是机器在最佳的运行状态，由于很微小的缺陷及外界激励，也将产生某些振动。

过大的振动又往往是机器破坏的主要原因，因此，我们通常利用检测设备检测振动信号来监视机械的工作状态，并对信号进行分析处理提取故障信号。

工业设备包括各类汽轮发电机组、离心压缩机组等回转机械及一些往复机组，如大型柴油发电机组等。

它们是电力、造船、冶金、汽车和石化等国民经济重要部门的关键设备，保障其安全、稳定、长期、满负荷运行将产生巨大的经济效益和社会效益。

一般机组成套设备包括众多环节，影响其安全运行的因素极多，通过使用各种设备对机组运行的过程振动参数进行信号的监测与分析是判断设备是否正运行、是否存在潜在故障及预测故障发展趋势等问题的有力手段。

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【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.%For the problems of large computational quantity, low recognition precision and low automatization 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. With 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 external 8-character shaft orbit reaches as high as 97%. Meanwhile, the signal'sMatlab time domain shaft orbit is external 8-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 results show that the system can recognize the faults on line and it provides a reference for intelligent fault diagnosis of rotating machinery.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2018(044)004【总页数】6页(P69-74)【关键词】LabVIEW系统;轴心轨迹;关联度;故障诊断;Matlab【作者】刘其洪;叶聪;李伟光;万好;乔于格【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640【正文语种】中文0 引言对于大型旋转机械，由于现场工作环境的复杂性，以及通常需要在高速重载工况下连续运行，不可避免会出现振动，一旦振幅过大，极有可能造成机械系统运行不稳定，严重时会引起机械故障或停机，甚至会对现场工作人员的人身安全造成威胁，引发安全事故[1]。

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。

2008年11月Nov .2008第29卷　第6期Vol .29　No .6基于虚拟仪器的机械转子轴心轨迹分析罗开玉,李伯全,王小飞,潘海彬(江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013)摘要: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,文中研究了几种机械转子典型故障及其对应的频率和轴心轨迹特征,运用Lab V I E W 软件平台,开发出智能控件化虚拟式轴心轨迹测试分析系统,调用由VC ++编写的动态链接库(DLL )函数实现对机械转子振动信号的采集.试验表明,转子轴心轨迹测试分析系统可实时显示轴心轨迹、轴心位置和两路相互垂直振动信号的波形和频谱,以此可以判断一些常见的旋转机械故障,计算出用来消除转子不平衡的平衡质量块的大小及坐标点位置.关键词:轴心轨迹;转子;虚拟仪器;Lab V I E W 中图分类号:T M930.19 文献标志码:A 文章编号:1671-7775(2008)06-0474-04Study on mechan i cal rotor axis locus based on vi rtual i n stru mentLUO Kai 2yu,L I B o 2quan,WAN G X iao 2fei,PAN Ha i 2bin(College of Mechanical Engineering,J iangsu University,Zhenjiang,J iangsu 212013,China )Abstract:Rot or axis l ocus is an i m portant basis for esti m ating the running states and faults of mechanical r ot or .Detailed r ot or faults were analyzed and several typ ical faults and corres ponding characteristics of their frequencies and orbits of shaft center line were studied .An axis l ocus analyzing syste m based on in 2telligent virtual contr ol was devel oped,and the signal acquisiti on and analysis were realized by using Lab 2V I E W 7.0and transferring the dyna m ic link library (DLL )functi on in VC ++.The results indicate that axis l ocus,axis l ocati on and the wave and s pectru m of t w o orthogonal vibrati on signals can be real 2ti m e dis p layed,and s o me common faults of r otating machinery can be diagnosed by using the measure ment syste m.Key words:axis l ocus;r ot or;virtual instru ment;Lab V I E W收稿日期:2008-04-18基金项目:国家自然科学基金资助项目(70571030);科技部科技型中小企业技术创新基金资助项目(06C262132001064);江苏大学高级人才基金资助项目(02JDG001);江苏大学第六批大学生科研课题立项项目(06A134)作者简介:罗开玉(1975—),女,湖北天门人,博士研究生,讲师(luoteacher@ ),主要从事虚拟仪器技术的研究.李伯全(1956—),男,江苏宜兴人,教授(libq@ujs .edu .cn ),主要从事现代测试系统与仪器技术的研究. 轴心轨迹作为旋转机械重要的图形征兆是从轴承或轴颈同一截面的两个相互垂直的方向上监测得到的一组振动信号中提取的有用故障信息,是诊断旋转机械故障的一种有效途径,一直是研究的热点[1,2].虚拟仪器技术实现了计算机技术和仪器技术的完美结合,突出优点在于能够和计算机技术结合,从而开拓了更多的功能,具有很大的灵活性,极大地提高了测试系统的处理能力,能够获得较高的经济效益.利用虚拟仪器可实现各种物理量的测试与分析[3-5],如可以对定子线圈的转子匝间短路故障进行识别[6]、自动获取压电装置的非线性的实时振动波形[7],以及监测和控制SSRF 数字电力设备[8]等.目前多采用多测点三维轴心轨迹方法[9]以及关联度[10]等方法识别转子的轴心轨迹来快速诊断旋转机械的故障,这些方法都必须实测转子的轴心轨迹,进行预处理后再进行判别机械转子的运行状第6期　罗开玉等:基于虚拟仪器的机械转子轴心轨迹分析475　态.文中基于虚拟仪器开发平台Lab V I E W 软件建立了转子轴心轨迹测试分析系统,测量轴系的振型.根据轴心轨迹确定转轴最大振幅值及其方向、转轴涡动方向及其频率,对具体的转子故障进行研究,得出几种典型故障及其对应的频率和轴心轨迹特征,诊断机器转子不平衡、不对中或油膜涡动等故障,利用故障的特征信息判断旋转机械转子运行状态和进行故障诊断,大大提高了机械转子运行状态的监测和控制能力,降低了成本.1　轴心轨迹测试分析系统的功能建模利用安装在同一截面内互相垂直的两个电涡流传感器对轴颈振动检测,获得对应于轴心两垂直方向上的瞬时位移的电流信号,再经过相应的处理,从而可获得转子的轴心轨迹[11,12].轴心轨迹可以看作由x,y 方向振动信号x (t ),y (t )所组成的二维振动信号,也可以分解为各频率分量下的一个个椭圆[2].根据这个思路,将x (t )和y(t )分解为x (t )=A 1sin (2πf 1t +<1)+A 2sin (2πf 2t +<2)+…+A l sin (2πf 1t +<1)=x 1(t )+x 2(t )+…+x l (t )(1)y (t )=B 1sin (2πf 1t +ψ1)+B 2sin (2πf 2t +ψ2)+…+B l sin (2πf 1t +ψ1)=y 1(t )+y 2(t )+…+y l (t )(2)式中下标l 是振动信号中频率分量的数目,则各频率下的“轴心轨迹分量”为x 1(t )=A 1sin (2πf 1t +<1)y 1(t )=B 1sin (2πf 1t +ψ1)x 2(t )=A 2sin (2πf 2t +<2)y 2(t )=B 2sin (2πf 2t +ψ1)……x l (t )=A l sin (2πf l t +<1)y l (t )=B l sin (2πf l t +ψ1)(3)将这些轴心轨迹分量分解绘制出来,就清楚地反映了原来轴心轨迹的组成.在分析单频轴心轨迹分解方法的基础上,将若干个感兴趣的频率分量叠加起来,就可以实现轴心轨迹的合成.为了简单起见,假设对任选的m 个频率{f 1,f 2,…,f m }对应的分量感兴趣,则合成后的两路信号为x (t )=6mk =1x A k sin (2πf k t +<xk )y (t )=6mk =1y A k sin (2πf k t +<yk )k ∈{1,2,…,m}(4)以x (t )和y (t )作为X -Y 轴上的x,y 坐标点,即可得到m 个频率分量合成的轴心轨迹.2　轴心轨迹测试分析系统的硬件构建系统硬件由数据采集仪(装有深圳德普施DRDAQ -EPP 数据采集卡和信号调理模块)、电涡流位移传感器、多功能转子试验台以及US B 连线和PC 机组成,如图1所示.从转子试验台两个电涡流传感器输出的是分别对应于轴心两个垂直方向上的瞬时位移的电流信号,该电流信号经过前置放大器、信号调理电路得到标准信号,由数据采集卡A /D 转换后经US B 输送到PC 机,然后用Lab V I E W 软件编写相应的应用程序对信号进行分析处理并显示结果.图1　测试分析系统结构Fig .1　Structure of measure ment syste m3　轴心轨迹测试分析系统的软件实现使用Lab V I E W 语言在W indows XP 系统上编制轴心轨迹测试分析系统的软件程序.文中构建的测试分析系统所采用的数据采集卡不能采用Lab V I E W 平台软件内部的DAQ 库直接对端口进行操作,数据采集卡的驱动程序是用传统编程语言编写的,Lab V I E W 语言不支持,要使其在Lab V I E W 环境下运行,必须编写适用于Lab V I E W 的接口驱动程序.测试分析系统的数据采集程序是在VC ++6.0下编写的动态链接库(DLL )形式的驱动程序,再利用LabV I E W 调用库函数CLF 节点访问该动态链接库,从而实现对数据的采集.在转子轴心轨迹测试分析系统中,用双通道对X 轴和Y 轴两个方向的信号进行采样,连接相关的通道,设置好采样频率和采样长度之后,就可实现数据的采集.476　第29卷程序中使用A I Acquire W avefor m s 函数同时采集两个传感器传入的数据,运用I ndex A rray 函数分别将两路信号索引.运用Butter worth Filter 低通数字滤波器,滤出高频干扰信号分量.信号经滤波处理后,水平和垂直方向的信号分别送到Graph 控件显示波形图,同时将两个方向的信号叠加在1个X Y Graph 控件上显示转子的轴心轨迹图.4　试验与结果分析通过设置前面板上的参数,即可控制数据采集卡进行数据采集、分析处理、图形数据显示、存储、打印及远程网络传输等.启动转子平台电机,调整到稳定转速,在前面板上设置好相应参数后点击面板中的“运行”按钮,观察和分析所得到位移信号的波形,并记录试验结果,轴心轨迹测试系统程序框图如图2所示.测试结果如图3～5所示的前面板右侧的轨迹图.其中图3所示的是转子平衡时的轴心轨迹图,图4所示的是转子不平衡时的轴心轨迹图,图5所示的是转子严重不平衡时的轴心轨迹图.图2　轴心轨迹测试系统程序框图Fig .2　D iagram of measure mentsystem图3　转子平衡时的轴心轨迹图Fig .3　Axis l ocus of balanceable r otor图4　转子不平衡时的轴心轨迹图Fig .4　Axis l ocus of i m balance r otor图5　转子严重不平衡时的轴心轨迹图Fig .5　Axis l ocus of severe i m balance r ot or试验结果表明,轴心轨迹包含着丰富的转子状态信息,通过模拟转子正常和非正常的多种状态,显示出平衡转子和不平衡转子的轴心轨迹图,由轴心轨迹图可以定性和定量判别机械转子的平衡状态和故障类型.同时,根据不平衡转子的轴心轨迹图,可以计算出平衡质量块的大小及坐标点位置,为消除转子不平衡提供了有效途径.5　结　论将虚拟仪器引入到轴心轨迹分析系统中,开发出基于LabV I E W 的轴心轨迹测试分析系统,可实时显示轴心轨迹和轴心位置,还可以显示两路相互垂直振动信号的波形和频谱.基于LabV I E W 的轴心轨迹监测系统,相对于传统的测试仪器,测试精度高,能准确显示轴心轨迹图,对促进机器转子故障诊断的自动化、智能化具有现实意义的推进作用.参考文献(References)[1]　Joussellin Agnes,Chevalier Roger .D iagnosis of 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