基于LabVIEW的旋转机械振动在线监测和故障诊断系统设计

1、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

2、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

3、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。设备振动监测与故障诊

4、断是通过掌握设备过去和现在运行中或基本不拆卸的情况下的状态量，判断有关异常或故障的原因及预测对将来的影响，从而找出必要对策的技术。它是一门综合性技术，涉及传感及测试技术、电子学、信号处理、识别理论、计算机技术以及人工智能专家系统等多门基础学科，是对这些基础理论的综合应用。近二十多年来，随着科技与生产的发展，设备振动监测与故障诊断无论在理论上还是在技术和应用上都发生了令人瞩目的深刻变化。进入20世纪70年代以后，微型计算机的普遍推广应用，特别是FTF算法的引入，使得振动测试分析和故障诊断技术进入了新时期。1.2国内外发展状况目前国内大多数企业在生产中对设备的管理维修一般采用定期维修和事后维修方法

5、，即按预定的检修周期对设备进行维修或设备发生故障后才进行维修。定期维修有明显的缺点，主要表现在过剩维修和不足维修。过剩维修就是设备尚未出现故障，还可运行一段时间，但规定的检修时间己到，也要按制度停机检修。这不但浪费人力、物力和时间，还会因检修不当而引起人为故障，从而人为增加维修费用。而维修不足则是规定的检修期未到，但设备已出现故障，其结果将导致生产系统的非正常停机。因为许多故障与机组的运行状态有着密切的联系，即使多次启动机组有时也不能获得真正有价值的数据。因此，复杂故障诊断往往经历很长的时间，不仅耗费大量的人力、物力，而且多数情况下机组带病试验容易造成设备的损坏。随着机组容量的增加，现场对故障

6、的诊断及处理的质量和速度要求越来越高，同时对预测性维修的呼吁也越来越高。机组故障诊断，关键的问题是测试手段。由于不具备在线的测试及数据管理功能，使相当数量故障的诊断过程复杂化，增加了不必要的停机和检修时间，严重的还会扩大故障范围和程度，造成巨大的直接和间接经济损失。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状态参数进行信号的监测与分析是判断设备是否正常运行、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。在20世纪60年代，随着小型计算机的出现，使监控系统的设计及使用发生了巨大变化。在引入以计算机为基础的系统前，工业系统只能获得简单的状态信号。

7、采集大量的状态信号和模拟量是不切实际的。20世纪60年代后期，当以小型机为基础的新系统开始出现时，大幅度地增加数据采集功能的可能性是显而易见的，并且用“监控及数据采集”的表示方法成为对此类系统较合适的描述。世界上最早开发设备诊断技术的国家是美国。1967年，在美国宇航局和海军研究所的倡导和组织下，成立了美国机械故障预防小组，开始有计划、有组织地对诊断技术分专题进行研究。英国于20世纪70年代初成立了机器保健与状态监测协会。此外，设备诊断技术在欧洲一些国家和日本也得到了很大发展。随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展，机械设备振动监测与故障诊断技术被广泛应用于电力、石油化工、冶金等行业的大型

8、、高速旋转机械中。目前这种技术已成为设备现代化管理和提高企业综合效益的技术基础。它之所以得到迅速发展，是由于传统的设备计划维修制度的缺陷造成了维修费用的巨大浪费。1.3本文的主要工作本文基于LabVIEW语言开发了旋转机械振动在线监测与故障诊断系统，包括软件的开发和硬件的调试两大部分。本系统要实现的功能有:数据采集、实时监测、信号分析、数据存储与回放、故障诊断等。功能模块简介:(1)数据采集模块通过参数设定可对采样频率、采样点数、采样通道、数据块大小及数量等进行设定，且采集数据可以自动存盘。采样数据文件可被信号分析软件调用作进一步的处理。(2)实时监测模块将设备当前的运行状况通过图形和数字的方

9、式集中的显示在计算机屏幕上。动态的显示数据，对工业设备状况可进行实时、直观的监测。界面起到了直观显示数据的作用，而后台运行的数据采集才是核心的部分。(3)信号分析模块为了满足对信号进行分析处理的要求，这一个模块可以对信号进行时域分析、频域分析、轴心轨迹分析、轴向位移分析。（4）数据存储模块主要功能就是对数据备份，可根据用户需求进行数据的存取。信息存储保存运行过程中的状态。（5）故障诊断模块通过对采集到的振动信号的频谱分析，找到振动信号的特征频率，与常见故障的特征频率进行比较后判断故障类型并报警。1.4本系统的工程意义本系统选择LabVIEW作为应用软件开发工具。LabVIEW采用强大的图形化语

10、言(G语言)编程，面向测试工程师而非专业程序员，编程非常方便，人机交互界面直观友好，具有强大的数据可视化分析和仪器控制能力等特点。所开发软件可以在专用模拟输入硬件(数据采集系统)支持下，完成振动、噪声信号的数据采集、时域分析、频域分析、轴心轨迹分析、轴向位移分析等功能，能将数据转化成各种对应的图形。它可以广泛应用于实验室、生产现场和教学中作振动噪声的测试和分析。本系统软件具有可扩展性、模块化、由用户定义仪器功能等特点。仪器的功能可由用户自己来实现，不再完全由仪器生产厂家确定。在需要提高测试系统的性能时，用户可以根据自己的需要通过增加或修改软件，为系统加入新的测量功能而不用购买一台新的仪器。2.

11、振动在线监测与故障诊断的基本理论目前，监测旋转机械设备状态的手段虽然很多，但实践证明，振动信号监测是一种易于实现而又可靠的办法。设备振动信号是设备状态信息的载体，它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息。因此，振动测试是设备状态信号采集的基本测试手段。对振动信号的监测能够获得设备状态的有效信息，对它的分析则是设备诊断领域中一个被广泛采用的方法。从设备诊断的流程来看，设备诊断可以分为数据采集、信号处理与故障诊断三个方面。本章主要介绍这三个方面的理论知识，是设备振动监测与故障诊断系统开发的基础。2.1振动数据采集理论所谓数据采集，就是先将模拟信号分成一系列时间间隔为的离散信号并加以采集，此即采样过程；然

12、后将这些时间离散信号的幅值修改为某些规定的量级，此即量化过程；最后再将这些时间和幅值均不连续的离散信号编码成一定长度的二进制序列，这样，就将原模拟信号转化成了数字信号，这就是A/D转换。（1）采样定理在模拟信号的时间离散化过程中，所遇到的第一个问题就是如何确定采样时间间隔，时间间隔越小，离散化后的信号越能代表原模拟信号，当时，时间离散信号与原模拟信号几乎没有差别。因此，从减少采样误差的角度出发，希望越小越好。但是取得越小，相同时间长度段内取样个数越多，所需要的存储空间越大，后续信号分析处理工作量相应地增大。因此，从节约运算空间和时间地角度出发，又希望越大越好，但不能取得过大，否则会发生“混叠效

13、应”。由此引申出Shannon采样定理：假定信号中地最高频率成分为，当采样频率满足 （2-1）则由采样所得的信号能够很好地恢复到原信号而不致发生混叠现象。（2）数据采集性能指标数据采集板（A/D板）的重要性能指标有：1）采样率：对于数据采集设备来讲采样率就是进行A/D转换的速率，不同的设备具有不同的采样率，进行测试系统设计时应该根据测试信号的类型选择适当的采样率，盲目的提高采样率，会增加测试系统的成本。2）分辨率：是指数据采集中感知信号幅值微小变化的能力，取决于A/D板的位长，位长越长则分辨率越高，量化的误差也越小。3）通道数：目前NI的数据采集卡一般有16通道和64通道，可以根据被测试信号的

14、数量选择，如果有更多的信号需要测试可以采用多个数据采集卡，或使用多路复用的板子。4）同步采样：如果要分析多个被测试信号的相位关系，则要求有多通道同步采样的功能。5）模拟输出：需要产生模拟信号时，数据采集设备应有模拟输出功能。6）数字输入/输出：需要对被测试系统进行控制或者采集数字信号时，要求数据采集设备有数字量输入或输出功能。7)最大采样频率：是指采集卡能够实现的采样频率，其值越大则卡的性能越高。为了实现灵活多样的采样需求，采样频率应该可调。2.2振动数据处理与分析技术信号的分析与处理是对采集到的各种信号进行特征数据分析与图形的提取，是进行故障诊断的关键工作。信号分析主要依靠数学工具如：FFT

15、进行信号分析。FFT技术由于对平稳信号的适用性，目前旋转机械故障诊断系统中的振动信号处理大多采用该技术。FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。2.2.1 信号的分类根据信号发生过程(也就是信号时间历程)的特性，信号可分为确定性信号和随机(非确定性)信号，详细分类和相应的信号处理方法如表2-1所示。表2-1信号分类及其有效的处理方法信号分类确定性信号 随机信号周期信号 非周期信号平稳随机信号非平稳随机信号有效的信号处理技术正余弦周期信号复杂周期信号准周期

16、信号瞬变信号各态历经随机信号非各态历经随机信号FFT、时间序列STFT、Gabor小波变换、分形几何FFT、时间序列FFT、时间序列、小波变换、分形几何STFT、Gabor小波变换、分形几何 人工神经网络信号处理2.2.2信号的幅域分析在信号的幅值上进行的各种处理，即对信号的时域进行统计分析称为幅域分析。常用的幅域参数包括均值、最大值、最小值、均方根值等。对经过A/D变换的数字信号而言，假定信号为采样所得一组离散数据，则幅域参数的计算式为: 均值 (2-2)最大值 （i=1，2，3，·····，N） (2-3)最小值 （i=1，2，3，

17、3;····，N） (2-4)均方根值 (2-5)方差 (2-6)均方根值反映信号的能量大小，方差表示数据的分离程度，它们之间有如下关系 (2-7)在工程实际应用中，用加速度单位进行振动测量时，通常使用其最大峰值;用速度单位进行振动测量时，通常使用均方根值;而使用位移单位进行振动测量时，通常使用峰值或峰峰值来表示。这些常用的幅域参数计算简单，对设备状态识别与故障诊断有一定作用。在旋转设备的振动诊断时常常使用峰峰值来观察信号强度的变化。事实上，在压缩机在线监测中，峰峰值是一个很重要的参考指标，目前己作为一种工业标准(如美国的AP1670标准)在工业界得到广

18、泛的应用。2.2.3 信号的时域分析时域分析的主要特点是针对信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序。在时域中提取信号特征的主要方法有相关分析和时序分析。2.2.3.1时域波形分析常用工程信号都是时域波形的形式，时域波形有直观、易于理解等特点。由于是最原始的信号，所以包含的信息量大，但缺点是不太容易看出所包含信息与故障的联系。而对于某些故障信号，其波形具有明显的特征，这时可以利用时域波形作出初步判断。例如对于旋转机械，其不平衡故障较严重时，信号中有明显的以旋转频率为特征的周期成分；而转轴不对中时，信号在一个周期中，旋转频率的2倍频成分明显加大，即一周波动2次。2.2.3.2相关分析所谓“相关”是指

19、变量之间的线性关系。对于确定性信号，两个变量之间可以用函数关系来描述;对于两个随机信号之间就不具有这样的确定性关系，但是通过大量统计就可以发现它们之间还是存在具有某种内涵的物理关系。通常相关分析用于研究两个信号之间的相关性。如判定设备振动和噪声与其部件振动的关系等。在振动控制、故障源识别、雷达测距、运动物体的精确测速和声发射探伤等方面均有相关分析的应用。(1)自相关分析一一描述信号与自身的相关性自相关函数是描述信号一个时刻的取值与另一个时刻的取值之间的依赖关系，计算公式为: (2-8)其中:为相关函数，为要分析的信号序列，为时间延迟。工程中通常使用自相关系数来描述相关性，更具有对比性和方便性。

20、定义为: 为均值为方差 (2-9)自相关系数的值总是在的区间上。当时，自相关系数总为1。自相关分析可用于以下几个方面:(a)判断信号的性质，周期信号的自相关函数仍为同周期的周期函数;对于随机信号，当时间延迟趋于无穷大时，自相关系数趋于信号均值的平方，当时间延迟为零时，自相关系数为最大，等于1。(b)用于检测随机信号中的周期成分，尤其是噪声中的确定性信号。因为周期信号在所有时间延迟上，自相关系数不等于零，而噪声信号当时间延迟趋于无穷大时，自相关系数趋于零。(c)对自相关函数进行傅里叶变换，可以得到自功率谱密度函数。2.2.4信号的频域分析频域分析是机械故障诊断中使用最广泛的信号处理方法之一，因为

21、伴随着故障的发生，往往会引起信号频率结构的变化。例如旋转机械在发生不平衡故障时，振动信号中就会有回转频率成分等。频域分析方法的手段是频谱分析方法。简单的说，频谱分析的目的就是把复杂的时间历程波形经傅立叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率结构以及各谐波的幅值和相位信息。频域分析得到的最终结果是频谱图，频谱图分为离散谱(谱线图)与连续谱。周期性及准周期信号经频谱分析后得到的是离散谱，非周期信号及随机信号进行频谱分析后得到的是连续谱。2.2.4.1快速傅里叶变换（FFT）早期的信号特征提取主要是借助于傅里叶变换进行的，称为经典信号分析方法。但是，由于计算量大，基于傅里叶变换的信号分

22、析发展缓慢。直到1965年Cooley和Turkey提出快速傅里叶变换（FFT）算法之后，经典信号分析方法才得到迅速发展，并在设备状态监测和故障诊断中发挥巨大的作用。快速傅里叶变换是实施离散傅里叶变换的一种极其迅速而有效的算法。FFT算法通过仔细选择和重新排列中间结果，在速度上较之离散傅里叶变换有明显的优点。忽略数学计算中精度的影响时，无论采用的是FFT还是DFT，结果都一样。如果直接应用离散傅里叶变换，将花费很多计算时间，因此很长的一段时间里DFT的使用受到了限制。直到1956年美国的J.W.Cooley和J.W.Turkey提出了一种离散的傅里叶变换的快速算法，即FFT（Fast Four

23、ier Transformation），才使得DFT的计算工作量大为减少。傅里叶变换的快速算法为： (2-10)用矩阵表示可写成： (2-11)由于是复数，也可能是复数形式，这样，要完成上面矩阵运算需次复数乘数和复数加法。可见，计算量与成正比，随着N的增加，总运算次数将会急剧增加。设，于是可将分解成B个矩阵的连乘，即 (2-12)其中每个矩阵的各行元素都包含有两个非零项。例如，对于的情况有： (2-13)这里利用了关系，因此，将分解成 (2-14)由于上式在分解时充分利用了旋转因子具有周期性及合理的特点，从而使总的计算次数从量级减少到量级，极大地提高了运算速度，故形成了快速傅里叶变换。最常见的

24、FFT算法要求N 是2的幂次。显然，FFT可大大节约计算量，故仪器中广泛采用FFT算法。2.3旋转机械常见故障形式常见的转子故障形式有转子不平衡、不对中、油膜振荡、转子轴向位移等。2.3.1转子不平衡转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。据统计，旋转机械约有一半以上的故障与转子不平衡有关。旋转机械振动是作用在旋转件上各种力综合作用的结果，理论上讲，当旋转机械不平衡时，其基频处出现相应的振动幅值。传动轴以一定的角度，每转一圈速度变化两次，各种综合力作用使其能量分别在基频、倍频、半频处表现出来，这样就出现了不平衡减小时，其轴频的二倍频幅值减小，而不

25、平衡增加时，轴频的半频处幅值增加的现象。传动轴不平衡时，其不平衡能量在其轴频的半频、倍频处表现明显。表2.2和2.3是转子质量不平衡的振动特性和敏感参数:(1)振动特征表2-2不平衡振动特征 特征频率 振动频率 时域波形 轴心轨迹 进动特征 矢量区域 1× 稳定 正弦波 椭圆 正进动 不变 (2)敏感参数表2-3不平衡敏感参数随转速变化 随负荷变化 随油温度变化 随流量变化 随压力变化 明显 不明显 不变 不变 不变2.3.2不对中大型机组通常由多个转子组成，各转子之间用联轴器联接构成轴系，传递运动和转矩。由于机器的安装误差、工作状态下热膨胀、承载后的变形等，有可能会造成机器工作时各

26、转子轴线之间产生不对中。转子不对中通常是指相邻两转子的轴心线与轴承中心线的倾斜或偏移程度。转子不对中可分为联轴器不对中和轴承不对中，联轴器不对中又可分为平行不对中、偏角不对中和平行偏角不对中三种情况。表2-4和2-5列出了振动特性和敏感参数:(1) 不对中振动特征表2-4不对中振动特征 特征频率 振动稳定性 振动方向 时域波形 轴心轨迹 进动特征 2X 稳定 径向、轴向 1×频与2×频叠加 双环椭圆 正进动 (2)敏感参数表2-5不对中敏感参数 随转速变化 随负荷变化 随温度变化 随流量变化 随压力变化 明显 明显 有影响 有影响 不变 2.3.3油膜振荡油膜涡动和油膜振荡

27、是指转子轴在油润滑的滑动轴承中发生的一种自激振动，是以滑动轴承为支承的转子系统经常发生的一类失稳故障。表2.6和表2.7列出了振动特性和敏感参数:(1)油膜振荡振动特型 表2-6油膜振荡振动特征 时域波形 特征频率 振动稳定性 振动方向 轴心轨迹 进动特征 低频成分明显 <0.5× 不稳定 径向 不规则 正进动 (2)油膜涡动敏感参数表2-7油膜振荡敏感参数 随转速变化 随负荷变化 随温度变化 随流量变化 随压力变化 振动不变 不明显 明显 不变 不变 2.3.4 轴向位移又叫串轴，就是沿着轴的方向上的位移。总位移可能不在这一个轴线上，我们可以将位移按平行、垂直轴两个方向正交分

28、解，在平行轴方向上的位移就是轴向位移。轴向位移反映的是旋转机械转动部分和静止部分的相对位置，轴向位移变化，也是静子和转子轴向相对位置发生了变化。3.振动数据采集及分析系统开发3.1系统组成本论文的数据采集系统由数据采集硬件、硬件驱动程序和数据采集函数几个部分组成。数据采集硬件有多种多样的形式。数据采集硬件的选择要根据具体的应用场合并考虑到自己现有的技术资源，在实际工程应用中还要考虑到硬件的价格问题。硬件驱动程序是应用软件对硬件的编程接口，它包含着特定硬件可以接受的操作命令，完成与硬件之间的数据传递。依靠硬件驱动程序可以大大简化LabVIEW编程工作，提高开发效率，降低开发成本。NI公司硬件的驱

29、动程序软件包目前的主流版本是NI-DAQ8.5，它包含两套驱动程序，即传统的NI-DAQ和NI-DAQmx。这两套驱动程序各自有单独的应用程序编程接口API，分别有不同的硬件和软件设置方法。因此也形成了两套独立的数据采集系统。由于传统NI-DAQ的使用已经逐渐淡化，DAQmx实现了新的多线程支持，使系统性能在一定程度上得到了提高，本系统中采用NI-DAQmx。在驱动程序的用户接口MAX（Measurement&Automation Explorer）中用户可以对硬件进行各种必要的设置和测试。LabVIEW中的数据采集函数按照Measurement&Automation Expl

30、orer中的设置采集数据。用户调用数据采集函数编写数据采集程序。基于DAQmx的数据采集系统总体结构如图3-1所示。驱动程序的用户接口Measurement&Automation Explorer数据采集助手 LabVIEW数据采集程序DAQmx数据采集函数数据采集助手NI-DAQmx数据采集硬件图3-1 基于NI-DAQmx的数据采集系统可以使用MAX对硬件进行各种必要的设置和测试，然后调用DAQmx数据采集函数编写数据采集程序，同时它还提供了通过数据采集助手DAQ Assistant快速进行交互式的硬件设置和自动生成数据采集程序图形代码的方法。可以在MAX中打开数据采集助手，也可以

31、在LabVIEW中启动数据采集助手。3.2硬件配置3.2.1传感器配置在实际应用中，我们选择传感器要根据监测对象、监测参数与实际条件合理地选用传感器，这样才能得到真实可信的数据，达到监测诊断的目的。在选用传感器时需要考虑到这些性能指标：灵敏度、精确度、线性范围、稳定性、频率响应特性、测量方式与使用场合等。3.2.1.1 压电加速度传感器原理和选型压电式加速度传感器又称压电加速度计。它也属于惯性式传感器。它是利用某些物质如石英晶体的压电效应，在加速度计受振时，质量块加在压电元件上的力也随之变化。当被测振动频率远低于加速度计的固有频率时，则力的变化与被测加速度成正比。由于压电式传感器的输出电信号是

32、微弱的电荷，而且传感器本身有很大内阻，故输出能量甚微，这给后接电路带来一定困难。为此，通常把传感器信号先输到高输入阻抗的前置放大器。经过阻抗变换以后，方可用一般的放大、检测电路将信号输给指示仪表或记录器。在本系统中我们把压电加速度传感器通过磁座吸附在旋转机械的轴承上，拾取被测旋转机械的振动信号。采用内置电荷转换电路，将对应振动加速度的电荷量转变为电压信号并放大后传递到数据采集卡，这样的传感器需要恒流源激励。我们选用Endevco公司的6237M70120压电加速度传感器，6237M70120的线性范围为2000g，10的灵敏度，25000Hz的频率响应范围，冲击极限为2000g，温度范围为-5

33、5 +650，考虑到旋转机械长时间的工作后，轴承温度会比较高，所以选用的这个传感器温度上限比较高。3.2.1.2 电涡流位移传感器的原理和选型电涡流位移传感器（位移传感器）测振动原理是通过在感应线圈上通高频电流，在线圈周围产生高频电磁场，进而在金属被测物表面产生感应电流，即电涡流。电涡流产生的磁场与感应线圈磁场相互叠加，从而改变感应线圈阻抗。在金属导体结构均匀、各向同性且其他参数一定的情况下，可以将阻抗的变化看成感应线圈与金属导体之间距离的单值函数。将感应线圈接入振荡回路，在高频振荡输出端可以获得与空隙有关的高频谐波。然后对该信号进行放大、检波、滤波后，便可得到一个与间隙成正比的输出电压。输出

34、电压的直流分量正比感应线圈与金属导体之间的静态间隙。若线圈与被测导体间存在相对振动，则有交流电压输出，它正比于感应线圈与金属导体间的相对位移。由于电涡流传感器可以进行非接触测量，所以在旋转机械状态监测中得到普遍应用，经常用于转子的轴向位移、转速和轴心轨迹测量。我们选用EHSY西域公司的L520433电涡流位移传感器，传感器的探头直径为，测量位移为1mm，灵敏度为，的分辨率，小于2%的线性度，温度误差只有。3.2.1.3 电涡流位移传感器的安装和测量（1）将2路电涡流传感器的2个探头分别在水平和垂直方向安装，这样不仅可以测得振动波形，还可以根据轴上某点的水平和垂直方向振幅变化绘制轴心轨迹。X方向

35、和Y方向电涡流传感器的安装位置如图3-2所示。图3-2 轴心轨迹测量示意图安装涡流式位移传感器时，首先应注意的是平均间隙的选取。为了保证测量的准确性，要求平均间隙加上振动间隙，也即总间隙应在线性段以内。否则，在非线性段的灵敏度变化将带来测量上的误差和波形失真。使用此传感器的建议初始间隙为。（2）旋转机械转子的轴向位移和转速测量轴向位移是旋转机械最重要的检测量之一，通过监测轴向位移可以防止转子系统动静件之间摩擦故障的发生，并为判断设备负荷状态提供必要信息。在虚拟仪器软件中采集与电涡流探头配套的前置器的电压信号，根据电涡流探头的标定数据就可以得到转子轴向位移值。转速变化与旋转机械运行状态关系密切，

36、准确测量转速是设备状态监测重要内容之一。利用做轴向位移测量的电涡流探头可以同时进行转速测量，这也是工业上常用的经济有效的转速测量方法之一。在转子的平衡盘面上贴一窄条的金属片，其位置与电涡流探头相对，这样转子每旋转一周，轴向位移信号就会产生一个脉冲。测量出单位时间内的脉冲数就可以算出转速。如图 3-3所示。图3-3轴向位移和转速测量原理在虚拟仪器中计算出一个采样序列中的脉冲数m，用式(3-1)可以计算出转速： (3-1)式中：r：转速（转/分） m：一个采样序列中的脉冲个数。 S:一个采样序列中的采样点数。 R：采样率（采样数/秒）在信号分析中，工频的频率直接由转速值换算而得，所以转速的精度是十

37、分重要的。3.2.2信号预处理设计来自传感器的电信号一般还不能用数据采集设备来测量，最主要的问题是它们大多数输出电压非常小，且极易受噪声影响，而有些信号又有可能存在很高的尖峰值。因此在将它们转换为数字量之前，需要先进行放大、滤波或隔离等预处理，这项工作叫做信号调理。3.2.2.1信号调理器信号调理器由信号调理机箱、信号调理模块和信号连接端口组成，信号调理模块是实现信号调理的主要部件，具有多种模块可以选择。这是一种高度可扩展的信号调理系统，也是信号调理设备的常见形式。它用做插入式数据采集卡的前端信号调理装置。在本系统中采用了SCXI-1000信号调理机箱、SCXI-1122多功能信号调理模块和S

38、CXI-1322接线端子这套典型的信号调理设备。SCXI-1000信号机箱有4个插槽，可以安装4个模块，本文中只有SCXI-1122一个模块。SCXI-1122是16通道多功能信号调理模块，提供电压激励和电流激励、滤波与放大、应变片组桥等功能，可以连接热电阻、应变片和电压信号等。SCXI-1122模块输出端是50针插口，与16通道数据采集卡连接时要通过68M-50F转接头连接到68芯电缆上。3.2.2.2 信号调理设备与数据采集设备的通信信号调理器做前端信号调理系统时，它向数据采集设备传递数据有两种基本的操作模式：多路复用模式和并行模式。但是有些信号调理设备只支持多路复用模式。采用多路复用模式

39、时，信号调理设备的所有输入通道都被复合到一个通道输出。在缺省情况下，以差分方式输出到数据采集设备的0通道。如果机箱中装有多个模块，则只需要将一个模块直接连接到数据采集设备。由于所有模块都有插入信号调理器总线背板，所以数据采集设备可以通过信号调理器总线访问机箱中的其他模块。数据采集卡上某些模拟和数字线保留做信号调理器通信用。当模拟输入模块在并行模式下运行时，这个模块直接把它每个通道的信号传送到与它相连的数据采集设备的一个单独的模拟输入通道。此时如果信号调理器中装有其他模块，也不能通过这个模块来与数据采集设备通信。在这种情况下，可以在计算机中安装多个数据采集设备，分别与信号调理器机箱中各个单独的模

40、块上连接。3.2.2.3数据调理设备的安装与设置许多信号调理设备需要在安装前进行一些跳线设置，以确定诸如与数据采集设备传递数据的方式、信号调理设备的增益、参考地点的选择、相连的机箱或模块的数量等工作条件。信号调理设备一般是非即插即用设备，安装后还需要在MAX中进行不同的设置，LabVIEW获取需要的设置信息后才能使信号调理设备正确工作。例如，信号调理卡要设置为一个附件，而信号调理器要设置为一个设备。（1）在DAQmx中做信号调理器设置 在MAX的我的系统-设备和接口项上弹出新建向导，弹出如图3-4所示的对话框。图3-4 添加信号调理器在这个窗口中选择NI-DAQmx设备-NI-DAQmx SC

41、XI机箱-SCXI-1000命令。然后单击完成按钮，出现图3-5所示的新建信号调理器机箱对话框。图3-5 DAQmx新建信号调理器的数据箱在机箱通信器下拉列表中出现计算机上已经安装采集卡，根据SCXI-1122在机箱里的位置选择通讯模块插槽号，机箱地址使用默认值，选中自动检测机箱中的模块，单击保存按钮后出现机箱设置对话框。3.2.3数据采集卡介绍在本系统中使用的数据采集卡为PCI-6221数据采集卡，16位传输， 250的传输速度，拥有 16模拟输入和 两个16位模拟输出通道，采用了NI-MCal校准技术，大大提高了测量精度 ，并且附有NI-DAQmx ，VI Logger Lite数据记录软

42、件和其他测量服务，24个数字I/O多路复用口; 32位计数器，采用数字触发。3.3软件开发环境LabVIEW3.3.1软件开发环境的选择软件开发环境是编程人员进行应用程序开发的工具。我们选择程序开发环境的原则，是看它是否擅长于完成我们所需要实现的功能，特别要考虑软件今后的更新和维护问题，具体涉及到诸多因素，例如应用需要、计算机硬件、操作系统以及仪器硬件。而所选用的软件也必须具有通用性，以便与不同的计算机结构、各式各样的设备配合使用。在编制具有视窗界面风格的软件时，目前用得比较普遍的是两类工具：可视化编程工具和图形化编程工具。前者包括Visual BASIC、Visual C+、Delphi等开

43、发环境。对于开发人员来说，这要求他们的编程能力和硬件知识的掌握程度较高，使得软件开发周期长、成本增加，而且软件的移植和维护、可再用性、可重新配置能力也是相当令人头疼的问题。另一类是图形化的编程环境，用户只需调用系统提供的各种功能图标（目标模块），通过交互式设置所需参数，然后按实际测试任务编制测试流程图，即可完成测试软件的编程工作。其中基于图形的用户接口和软件开发环境是应用软件最流行的发展趋势。目前市场上代表产品是惠普（HP）的VEE（可视化工程环境）和美国国家仪器公司（NI）的LabVIEW。图形化编程也可称为图符式的编程语言，它不是传统的基于文本的编程环境，而是通过创建和连接图符来创建程序，

44、具有形象直观、便于阅读和调试的特点，每个图符都代表完成某一特定功能的对象，或称之为“函数”，包括显示、开关、发生器、数学函数、GPIB设备、A/D板等等。各功能模块间通过“线”相连，在此我们称之为数据通道或“流”，图符和线就是程序代码。图形化编程具有编程效率高、修改灵活、功能完善、操作与显示界面形象、测试任务控制方便等特点，大大提高了测试领域生产力，能大大缩短测试系统开发时间。3.3.2 LabVIEW简介LabVIEW是虚拟仪器概念的首创者，是美国National Instruments（简称NI）公司推出的一个图形化软件开发环境。NI公司称，LabVIEW是一个通用软件的开发平台。确实，在

45、一般的数据管理、科学计算等方面，在LabVIEW环境下也可以开发出优秀的应用程序。但是LabVIEW最大的优势还在于测控系统的开发。因为它不仅提供了几乎所有经典的信号处理函数和大量现代的高级信号分析工具，而且LabVIEW程序还非常容易和各种数据采集硬件集成，可以和多种主流的工业现场总线通讯以及与通用标准的实时数据库链接。国内外在科学研究和工程技术的各个领域应用LabVIEW开发了大量出色的测控系统，取得了许多重要成果。3.4数据采集的实现数据采集是LabVIEW作为虚拟仪器开发语言最重要的的功能之一， DAQmx是LabVIEW新版本（7.0以上）所提供的数据采集功能，它和传统数据采集VI相

46、比在程序开发时具有缩短开发时间、简化图形代码的特点。本系统中应用DAQmx系统进行数据采集，下面介绍一下采集程序中用到的函数。3.4.1 DAQmx数据采集函数LabVIEW中的DAQmx数据采集函数位于NI MeasurementsDAQmx-Data Acquisition函数子模板中。（1）DAQmx Creat Task：该函数在DAQmx Adwanced Task Option 函数子模板中用来创建一个DAQmx数据采集任务。这个函数它的主要参数有：l New task name：新建任务的名称，如果在循环中新建一个任务，执行完任务以后必须清除任务，否则NI-DAQmx会在每个循环

47、试图创建同名的任务引起程序出错。l Task to copy：任务原型，如果这里连接一个已经建立的任务名，则新建的任务由它复制而来。l Global virtual channels：该参数输入的全局虚拟通道将被添加到新建的任务中。如果task to copy参数连接了任务名，这里输入的虚拟通道不是被添加到那个任务中，而是添加到新建的那个任务的副本中。l Auto cleanup：自动清除任务，设置为true时，程序执行完以后自动将任务清除。否则直到退出LabVIEW，任务才清除，这种情况下一个程序中创建的任务可以供其他程序使用。也可以用DAQmx Clear Task清除任务。l Task

48、out：新建任务的参考号。（2）DAQmx Creat Virtual Channel：新建虚拟通道函数，这是DAQmx数据采集系统中使用非常普遍的一个函数，在DAQmx-Data Acquisition函数子模板顶层。这是一个多态VI，它有许多子VI，每个子VI可以创建一种类型的虚拟通道，并将其加入到一个数据采集任务中。l Task in：指定创建的虚拟通道加入哪一个任务中，如果这个参数不连接，NI-DAQmx就创建一个新任务，并将创建的虚拟通道加入其中。但是这样在循环中NI-DAQmx就会在每次循环时创建一个新任务，知道程序终止才清除这些任务，极大的消耗了系统资源。因此这种情况下应该在任务

49、执行完以后，用DAQmx Clear Task清除任务。l Physicalchannel：物理通道，该物理通道常数位于DAQmx constant&property函数子模板中。l Name to assign：指定的虚拟通道名，其他函数和节点都要通过名称访问特定的虚拟通道。默认的名称是使用的物理通道名称。如果一次调用此函数产生多个虚拟通道，通道名之间用逗号隔开。l Units：测量电压值所用的单位，这个参数有两个选择，伏特volts或来自定制标度from custom scale。l Maximum value和minimum value：最大值和最小值，指定测量电压范围。l In

50、put terminal configuration：输入端口设置，设置被测信号连接方式。 （3）DAQmx Timing：DAQmx定时函数，这个函数也在DAQmx-Data Acquisition函数子模板顶层，也是一个多态VI。l Task/channel in：输入任务名后虚拟通道名，如果输入虚拟通道名，它自动创建一个任务。l Rate：设置每通道的采样率。l Source：设置采样时钟信号源，如果这个参数不连接就用卡上的时钟。l Active edge：在时钟的上升沿或下降沿进行采样。l Sample per channel：有限采样时每通道采样数量。l Sample mode：采样

51、模式，设置连续采样或采集一定数量的数据。（4）DAQmx Start Task：启动DAQmx任务函数，在DAQmx-Data Acquisition函数子模板顶层。若不使用此函数，当DAQmx Read函数执行时，数据采集任务自动启动。l Task/channels：输入任务名或虚拟通道名列表，如果输入虚拟通道名，它自动创建一个任务。（5）DAQmx Read：DAQmx读数据函数在DAQmx-Data Acquisition函数子模板顶层，它由指定的任务或通道读取采集的数据，这是一个多态VI，根据数据采集的类型、读取数据的数量和要求返回数据的类型，有许多子VI可以选择。l Task/cha

52、nnels in：输入任务名或虚拟通道名，如果输入虚拟通道名，它自动创建一个任务。l Number of sample per channel：执行一次从每个通道采回的数据量。如果是一个连续采集任务，而且这个参数没有连接或连接-1，则读回内存缓冲区里所有数据。如果是一个有限采集任务，而且这个参数连接-1，则读回任务中设置的采样数。l Timeout：超时，设置等待采样的时间，如果到时没采够数据，则有多少返回多少，并报告错误。如果设置为-1，就无限等待。如果设置为0，就立刻返回数据，数据不够时报告出错。l Data：数据，返回一维波形数组，数组每个成员对应任务中一个通道。数组成员的顺序与添加的任

53、务中的通道的顺序对应。(6)DAQmx Stop Task:停止任务函数，这个函数在DAQmx-Data Acquisition函数子模板的顶层，它能停止一个任务，并把它恢复到执行前的状态。3.4.2 DAQmx数据采集程序首先，在程序中用DAQmx create task VI创建一个DAQmx数据采集任务，并设置为自动清除。DAQmx create virtual channel VI新建一个虚拟通道，加入到数据采集任务中。由于需要连续采集数据，则把DAQmx timing VI 的采样模式设置为连续采集（acquire continuous）。这是一个多通道采集数据的程序，所以把DAQm

54、x create virtual channels VI 放在一个For循环中，所有设置参数都组织成数组，采集多少通道的数据就给数组多少元素赋值，数组每一个元素对应一个通道的设置参数。DAQmx start task VI 在进While循环前启动数据采集任务。DAQmx read VI的number of samples per channel参数设置为2048，即每次从缓冲区读取每通道2048个扫描的数据，至于缓冲区的管理则不必关心了。返回的数据是一维波形数组，数组每个元素是一个通道的波形数据。这个波形包括采样起始时间、时间间隔和采集数据。采集数据是一维标量数组。DAQmx task stop V