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3.2LABVIEW的优势4
3.3数据采集的通道5
3.4NI9234采集卡的介绍5
3.5IEPE加速度传感器简介6
3.6数据的采集6
3.6.1数据采集介绍6
3.6.2数据采集卡功能7
3.6.3试验工况8
3.6.4实验的数据采集过程8
第4章电机故障监测特征提取10
4.1频域分析法10
4.2傅里叶变换10
4.3时频分析的性能评价12
第5章MATLAB数值分析13
5.1MATLAB简介13
5.2MATLAB的优势13
5.3MATLAB数值分析13
总结与展望17
参考文献18
致谢19
附录20
第一章绪论
1.1本课题研究的背景与意义
随着现代工业的不断发展,对生产设备的要求也在不断提高。
而作为工业系统中传动与执行的主要元件——电机,决定着生产制造过程是否安全.高效。
如果电机发生故障,不仅浪费人力物力,降低其效率,甚至还影响生产者的人身安全。
因此电机的正常运作具有非常重大的意义。
因此电机故障检测和研究也是我们值得关注的一个课题。
但随着工业要求的不断提高,电机的结构越来越复杂,电机故障诊断也越来越困难。
所幸运的是在计算机技术发达的今天,对电机采集信号并对信号进行处理已成为电机故障诊断的常用手段,其中,最普遍的是对信号进行频域分析。
1.2本课题研究的现状与发展
设备诊断技术最初的目的是用于航天,核能军事设备的早期异能检测。
最早在美国60年代后期出现。
因为在60年代后期,计算机科学领域得到空前的发展,使生产能力不断提高。
生产设备也不断地更新发展,逐步迈向更大型、更迅速、更自动化、性能越来越好,功能越来越强,精度越来越高的方向发展。
随着这些设备发展的,必然要求设备越来越复杂,越来越昂贵。
因此,随着生产设备的更新发展,大规模生产就越来越普遍,导致一旦发生意外,就会导致巨大的经济损失,甚至还可能造成人员伤亡以及各种各样的严重的问题。
而另一方面,随着设备越来越复杂,昂贵,很多设备的故障以很难凭人的感官和经验判断出来,因此,必需采取先进的仪器和科学方法来检测和诊断。
因此,为了确保生产质量,确保人身安全,设备诊断技术应运而生。
设备诊断技术是一门根据机械、电气等各类生产设备运行过程中产生的各种信息,识别设备或机械是否发生故障的综合技术。
因此,它能够完成设备在带负荷运行时,通过对其状态参数的检测和分析,判断是否存在异常和故障以及故障的位置和原因,并对设备未来状态进行预测。
1.3电机故障监测的内容
本论文主要利用matlab的时频工具箱对电机故障信号特性进行分析比较,从而进行电机故障诊断。
本次设计主要是在大量阅读关于时频分布的文献,了解时频分布的现状,对理论有了一定的认识基础上,基于国内外对时频分布等方面的研究应用,参考电机故障诊断的传统方法,提出用二次时频来进行电机故障信号的处理。
本文主要工作如下:
第1章绪论,介绍本课题研究背景,电机故障诊断的发展概况,频区分析的现状和主要的研究内容
第2章电机故障的定义和表现形式
第3章传感器的简单介绍和LABVIEW的简介和作用
第4章对频域分析的概念、定义和性质作必要的介绍
第5章讲述利用matlab进行频域分析的步骤和方法、使用MATLAB得出频谱图。
第2章电机故障
2.1电机故障的定义
电机在工作运行中由于受到工作时间、环境种种因素的影响,又或者在生产过程中受到机器的影响而不能正常运行的情况。
2.2电机故障常见类型
电机故障类型通常为以下几种:
(1)碰磨故障
碰磨故障是电机常见的故障之一,这是由于电机运行中,电机组转动部件和静止部件发生碰磨。
而动静碰磨可分为径向碰磨和轴向碰磨。
电机碰磨故障发生前具有多种征兆,在发生碰磨故障时,其信号特征会发生较大变化,例如振动信号的时域波形会发生异变,振动幅值将逐渐减小等。
电机发生碰磨故障的原因如下:
(1)动静部件的间隙过小;
(2)电机转轴振动过大。
(2)轴承故障
轴承故障是由于某些原因造成电机轴承损坏而发生的故障。
据了解,电机大多都是“端盖滑动轴承式”机构和“端盖滚动轴承式”结构。
所以超出预先固定值负载,非有效的密封,过度的配合而导致过小轴承间隙等都是造成轴承故障的原因。
(3)动不平衡故障
电机动不平衡故障主要是由于力偶不平衡和静不平衡所引起的,也就是说质量中心线与轴几何中心线轴线既不平行也不相交的不平衡状态。
当电机旋转时,转子产生一定的离心力,使电机整体产生振动,当振动过大时,就会引起电机的动不平衡问题。
电机动不平衡故障的振动特征就是过大,也可以归结于转子的质量偏心。
部件的脱落都会引起电机的动不平衡故障。
动不平衡往往会导致电机组运行不稳定,从而导致机器容易损坏,我们应该努力避免这个问题。
(4)电机共振问题
共振的原因就是当自振频率和强迫振动频率一致时所引发出的一系列问题,共振很容易造成机器过早地损坏。
那么我们该如何解决这个共振问题呢?
有以下措施:
1)改变刚性;
2)增加或减掉重量;
3)采取隔振措施;
4)安装调谐阻尼器;
5)要将动平衡调精确。
(5)不对中故障
不对中的情况有很多的类型,主要出现问题的是转子不对中。
机组各转子的联轴节不在同一直线造成电机不对中的故障。
因为不对中,将导致电机里面的各种力的方向出现不可预算的偏差,会导致其它非正常的振动。
如果此振动过大,不排除引起很严重的后果,例如电机烧坏等。
导致这样故障出现的原因又很多:
(1)电机受到过大的压力导致转子变形或位移偏差;
(2)安装的时候出现差错;
(3)电机负载过大,以致转子运行的时候,轴器连接发生位移偏差。
电机在工作过程中,会发出振动加速度信号,这些信号含有电机状态的信息。
本实验就是通过测量电机的加速度信号来,对电机状态进行有效合理的判断,为了进一步找出故障与没故障两者之间的特征区别,实验会分别对有故障的和没故障的电机进行多次测量和测量多组的办法,并对两者进行有效数据处理,在两组数据之间找出特征的不同,找出界线。
2.3机故障诊断技术的概况
电机故障诊断技术是设备诊断技术的其中之一。
电机故障诊断技术时至今天可分为三个阶段:
第一阶段:
诊断结果是以人的经验为主,对电机信号只作简单的数据处理。
第二阶段:
以动态测试技术和传感器技术为主要途径,利用信号处理软件对信号进行处理的现代化诊断技术,现今社会处于这一阶段。
这也在生产上得到了广泛的应用。
第三阶段:
随着电机的复杂程度加深,随着计算机几人工智能技术的发展,利用高端技术对信号进行处理,这就是现代化的智能诊断技术。
用于电机诊断技术有:
(1)振动诊断;
(2)温度诊断;
(3)噪声诊断;
(4)绝缘诊断。
第3章基于虚拟仪器的电机故障监测
3.1LABVIEW简介
LABVIEW(LaboratoryVirtualInstrumentEngineeringWorkbench)是杰夫·
考度斯基(JeffKodosky)是在1986年发明的。
LABVIEW是一种基于G语言的图形化开发语言,这是一种与C和BASIC一样的,LABVIEW也是通用的编程系统,有一个完成任何编程任务的庞大函数库。
它是一种面向仪器的图形化编程环境,用来进行数据的采集和控制,数据分析和表达,测试和测量,实验室自动化及监控过程,其目的是简化程序的开发工作。
LABVIEW其实是一中虚拟仪器。
虚拟仪器实际上是一个按照仪器需求组织的数据采集系统。
虚拟仪器的研究中涉及的基础理论主要有计算机数据采集和数字信号处理
3.2LABVIEW的优势
LABVIEW有很多优点,尤其是在某些特殊领域其特点尤其突出。
测试测量:
在最早期就以测试测量为目的而研发出来的LABVIEW,测试测量毫无疑问成为现在LABVIEW最广泛的应用领域。
随着时间的逝去,LABVIEW在次领域也获得了大众的认可。
如今,专门的LABVIEW驱动程序存在于各大主流的数据采集设备和测试仪器,使用LABVIEW控制这些硬件设备变得十分方便。
与此同时,用户要找到各种适用于测试测量领域的LABVIEW工具包也非常便捷。
用户在这些几乎覆盖了用户所需的所有功能的工具包的基础上再开发程序困难就大大减少了。
如果只要组成一个简单完整的测试测量应用程序有时只需简单地调用几个工具包中的函数就可以完成。
跨平台:
LABVIEW可以运行在最常见的三大台式机操作系统上:
Windows、MacOS及Linux,而且不需修改任代码。
何就除此之外,LABVIEW还支持各种实时操作系统和嵌入式设备,可见LABVIEW具有良好的平台一致性。
所以,如果多个硬件设备之上需要运行同一个程序,也可以优先考虑使用LABVIEW。
仿真:
LABVIEW特别适合进行模拟、仿真、原型设计等工作,因为它包含了多种多样的数学运算函数。
为了验证设计的合理性,找到潜在的问题,在设计机电设备之前,可以先在计算机上用LABVIEW搭建仿真原型。
如果在高等教育领域,有时使用LABVIEW进行软件模拟,使学生得到实践的机会,还可以减少不必要的损失。
更重要的是达到的效果是一样的。
儿童教育:
由于儿童的注意力容易被图形外观漂亮的东西所吸引,同时图形比文字更容易被儿童接受和理解,所以LABVIEW比传统的文本语言开发程序更受孩子的青睐。
对于没有任何计算机基础的儿童来说,可以把LABVIEW想象成是一种特殊的“积木”:
把不同的原件搭在一起,就可以实现自己所需的功能。
控制:
LABVIEW拥有专门用于控制领域的模块----LABVIEWWDSC。
除此之外,LABVIEW驱动程序也普遍存在于工业控制领域常用的设备、数据线等设施当中。
使用LABVIEW可以非常方便的编制各种控制程序。
所以,LABVIEW在控制领域中也占有不少的市场份额。
快速开发:
根据前文所述,使用LABVIEW开发虚拟仪器的效率是基于文本的语言开发软件效率9到14倍,程序的执行速度却几乎不受影响。
差别之大毋庸置疑。
所以,在时间紧迫的情况下要完成开发任务,应选LABVIEW最为合适。
3.3数据采集的通道
LABVIEW的数据采集系统中有虚拟通道以及物理通道。
物理通道是被测试的信号或生成的信号实际上在计算机进出的路径,一般的情况就是:
接线端口→电缆线→数据采集卡。
方括号内的部分不一定是必需的。
每个信号各自走一个独立的通道,每个通道有一个编号。
虚拟通道是包括通道名、对应的物理通道、信号连接方式标度等一系列设置的集合。
3.4NI9234采集卡的介绍
图3-1实物图
NI9234采集卡一共有四个可提供同步采样模拟输入通道的连接器。
其通道都具备一个作为连接信号源的BNC连接器。
同时,用户能通过启动通道激励电流来连接IEPE传感器。
对地噪声可通过将接地或浮接信号源连接至NI9234来进行减弱,在此基础上,尽量避免BNC连接器的外壳和模块、外壳和机箱之间的摩擦,可达到进一步降低噪音的目的。
当NI9234与信号源形成接地连接,为确保NI9234的正常工作,应使AI外壳上的电压位于共模范围之内,在该电压的保护范围内时,可达到防治AI-外壳电压意外达到高电压的目的。
其中,NI9234电路图如图所示。
图3-2电路图
NI9234模拟输入通道通过一个50Ω的电阻连接至机箱地。
如要最小化对地噪声,应确保机箱接地。
每个通道均具有过压保护功能。
每个通道的输入信号经缓冲、调理后,由24位模数转换器对其采样。
可通过软件将通道配置为AC或DC耦合。
对于配置为AC耦合的通道,用户可开启或关闭IEPE激励电流。
NI9234的采样率:
NI9234的采样率由主时基频率决定。
NI9234内部带有一个频率为13.1072MHz的主时基,但模块也可使用外部主时基或输出主时基。
如要使NI9234的采样时钟与其它使用主时基控制采样的模块同步,所有模块必须共享同一主时基源。
可以根据下面的公式计算NI9234的可用采样率:
其中n表示1~31的任意整数。
但实际采样率必须在采样率范围之内而且满足采样定律。
当使用内部主时基的时后,采样率可为51.2KHZ、25.6KHZ等等,实际大少由n决定。
使用外部时基的时后,NI9234具有不同的采样率取值
3.5IEPE加速度传感器简介
IEPE是指一种自带电量放大器或电压放大器的加速度传感器。
因为加速度传感器传感器产生的电信号很容易受到噪声干扰,以为它产生的电量太小了。
因此,一般都要要用灵敏的电子器件对其进行信号处理。
IEPE就是集成了灵敏的电子器件,使得传感器可以保证有一定的抗噪声性。
图3-3加速度传感器实物图
3.6数据的采集
3.6.1数据采集介绍
因为一般的虚拟仪器的测试系统其硬件构成为:
被测对象→传感器→调理器→数据采集卡→计算机。
传感器一般将被测量物体的温度、位移等各种物理量转换为电信号;
对电信号进行放大、滤波、隔离等预处理工作就是信号调理器的任务:
数据采集卡一般负责将模拟信号转换为数字信号,除此之外,数据采集卡还有放大和多路复用等功能。
数据采集是测试系统最主要的基础环节,根据信号的特征和测试目的,模拟信号可以分为三类:
(1)对于随时间缓慢变化的信号。
(2)对于随时间变化较快的信号。
(3)对于随时间变化较快。
对于在计算机的数据采集系统里面,所收集到的电压和电流等数字信号一般是由温度、压力、位移、加速度等物理信号经过传感器转化而来的。
所以一般的传感器也分为加速度传感器、压力传感器等多种传感器。
信号采样:
由外部模拟信号转换为离散信号传递到计算机中的过程。
主要包含几个基本技术参数:
分辨率、采样周期、采样率、采样个数以及采样长度。
1.分辨率:
一般指最小可测电压值,分辨率的高低直接决定信号被分割区间的数目多少,数据采样系统的硬件部分中采集设备的性能指标之一。
2.采样率:
即采样频率,每秒钟的采集的数据个数,对于采样过程是一个至关重要的参数,采样周期的倒数,单位为采样数/秒,确定了合适的采样频率,才能在数据采集设备允许的性能范围和硬件设备成本下,进行正确而可靠的采样。
过高的采样频率会增加采样设备的工作负担以及软件计算的工作量,另外也会增加硬件采购成本,而过低的采样频率也会造成频谱混叠,信号无法恢复。
采样定理指出,采样频率至少为原始信号中所包含最高频率的两倍时,所得到的采样信号才能包含原始信号所有频率分量的全部信息。
工程应用上为了避免频谱混叠,一般取5-10倍。
3.采样周期:
又叫时间间隔或采样间隔,单位为秒(s),采样频率的倒数。
4.采样点数:
1秒钟的采样点数即为采样频率。
5.采样长度:
即总采样时间,采样点数与采样间隔的乘积,或者是采样点数除以采样频率。
综上所述,信号重建是参数配置的目标任务,应符合信号的采样定理,只有当数据采样设备采样率大于被测信号最高频率的两倍时,采集得到的信号才能不失真地还原被测信号。
足够的采样个数和充分的采样长度。
采样长度至少为最低频率的一半,如果采样长度过短,频率间隔太大,频率分辨率太低可能无法分析信号中的低频成分。
而采样长度取得较长,虽然可以提高频率的分辨率,但是时间间隔不变的情况下,采样点数增多是的计算机工作量增多;
采样点数不变,采样时间间隔增大,采样频率降低,所能分析的信号的最高频率也随之下降,因此需要综合考虑采样长度、采样点数和采样频率之间的关系。
3.6.2数据采集卡功能
数据采集卡无论在科学研究室还是在工业生产上,都具有不可忽视的分量。
在工业现场和实验室可以实现多方面的测控,如温度、湿度、压力、振动、应变电桥、脉冲、开关量、编码器、加速度、角度、等输出信号都可以用数据采集卡进行采集。
数据采集还附带有输出功能,一般可以输出电压、电流、PWM、脉冲、开关量(集电极开路输出、继电器输出、TTL输出)等信号用于现场设备仪器的驱动与控制。
3.6.3试验工况
由于实验室缺乏对应的故障电机,我们采用人为的方式制造故障电机。
本试验主要分为四个步骤:
1.运行正常电机,测量50组数据,后期进行平均值、方差;
2.运行正常电机,拿硬物不停触碰电机前轴承,模拟前轴承故障电机运行,测量25组数据,记为1号前轴承故障电机数据;
再做一次,记为2号前轴承电机数据。
、偏度等数据;
3.同理,分别测量1号和2号后轴承电机25组数据;
4.如图,将硬物通过电机网孔插入电机内,模拟异物故障电机的运行,测量25组数据,记为1号故障电机;
再测量一次,记为2号异物故障电机。
图3-4异物电机模拟图
3.6.4实验的数据采集过程
电机→传感器→LABVIEW→计算机
先测量好电机的50组数据:
将一个无故障的1号电机按上述过程连接好,确认连接无误后,启动计算机,运行LABVIEW软件,打开前面板,如下午所示:
图4-1电机故障测试系统示意图
设置如下图4-2所示。
图4-2参数设置示意图
跟着启动电机,按下前面板的开始按键,之后如图4-3所示。
图4-3各按键示意图
按停止按键,得到一组数据,最后按保存数据按键保存数据。
在测量下一组数据前,先按复位键。
如此类推,测量50组数据。
按照此方法,一次测量2号好电机的50组数据、1号后轴承故障电机的25组数据、2号后轴承故障电机的25组数据、1号前轴承故障电机的25组数据、
2号前轴承故障电机的25组数据、1号含异物电机的25组数据、2号含异物电机的25组数据,最后测量1号异物和轴承故障电机的25组数据和2号异物和轴承故障电机的25组数据。
第4章电机故障监测特征提取
信号分析的目的是通过对信号进行某种变换,从该信号中提取能表征该信号信息的有关特征。
4.1频域分析法
通过傅利叶变换,将信号分解成多个正弦函数的和(或积分),得到信号的频谱;
然后求系统对各个正弦分量的响应,得到响应的频谱,最后通过傅利叶反变换,求得响应,这就是频域分析法。
频域分析法它必须经过两次变换计算,有很大的计算量,但是避开了微分方程的求解和卷积积分的复杂计算,容易求得系统的响应。
而且在很多情况下,直接给定激励信号的频谱,且只需要得到响应信号的频谱,这时就可以不用或少用变换。
系统的频域分析或傅里叶分析,就是用频谱分析的观点来分析系统。
频域分析的变量是以输入信号的频率。
在频率域,研究系统的结构参数与性能的关系,揭示了信号内在的频率特性以及信号时间特性与其频率特性之间的密切关系,从而导出了信号的频谱、带宽以及滤波、调制和频分复用等重要概念。
频域分析法在系统分析中极其重要,并不仅仅是它简化了求解微分方程的过程,更主要是因为:
1.频域分析法易推广到复频分析法,同时可以将两者统一起来;
2.利用信号频谱的概念。
4.2傅里叶变换
傅里叶变换长期以来在科技界和各个工程领域得到极其广泛的应用,因为傅里叶变换和其它积分变换相比,不仅以为它有清晰的物理概念,还有和大一部分因为它具有正交性的正交变换。
傅立叶变换是以时间为自变量的信号和以频率为自变量的频谱函数之间的一种变换关系。
由于自变量时间和频率可以是连续的,也可以是离散的。
因此可以组成以下几种不同的变换对:
1.非周期的连续时间连续频率----傅里叶变换
2.周期的连续时间离散频率----傅里叶级数
3.非周期的离散时间、连续频率----序列的傅里叶变换
4.离散时间离散频率----离散傅里叶变换
我们主要介绍第1和第4种变换对。
1.非周期的连续时间连续频率----傅里叶变换:
傅里叶变换的公式为
(4-1)
下面从公式解释下傅里叶变换的意义
因为傅里叶变换的本质是内积,所以f(t)和
求内积的时候,只有f(t)中频率为
的分量才会有内积的结果,其余分量的内积为0。
可以理解为f(t)在
上的投影,积分值是时间从负无穷到正无穷的积分,就是把信号每个时间在
的分量叠加起来,可以理解为f(t)在
上的投影的叠加,叠加的结果就是频率为
的分量,也就形成了频谱。
傅里叶逆变换的公式为
(4-2)
下面从公式分析下傅里叶逆变换的意义
傅里叶变换的逆过程也就是傅里叶逆变换,在
和
求内积的时候,,时间分量内积的结果全部为0。
只有
的t时刻的分量内积才会有不为0的结果。
同样积分值就是把信号在每个频率在t时刻上的分量叠加
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