大型直線振動(dòng)篩故障診斷在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

朱清慧　王志奎

摘要：根據(jù)大型直線振動(dòng)篩側(cè)幫裂紋故障診斷的需求，利用已有的硬件平臺(tái)，對(duì)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件進(jìn)行開發(fā)設(shè)計(jì)，以小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論算法為基礎(chǔ)，綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)、Visual Basic和Matlab軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和辨識(shí)，設(shè)計(jì)了上位機(jī)在線數(shù)據(jù)采集、處理和故障診斷系統(tǒng)。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)φ駝?dòng)篩側(cè)幫早期疲勞裂紋進(jìn)行及時(shí)預(yù)警，對(duì)設(shè)備維護(hù)有非常積極的意義。

關(guān)鍵詞：故障診斷；振動(dòng)篩；上位機(jī)在線監(jiān)測(cè)；軟件設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP277 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）06-1554-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.06.049

大型直線振動(dòng)篩是一種廣泛用于煤炭、礦石等等級(jí)篩選或雜質(zhì)分離的礦用篩分設(shè)備[1]。由于其兩側(cè)側(cè)幫長(zhǎng)期受到的動(dòng)應(yīng)力比較集中，特別容易產(chǎn)生裂紋甚至造成側(cè)幫斷裂，如不及時(shí)發(fā)現(xiàn)，會(huì)給生產(chǎn)帶來潛在的巨大危害。

本研究以平煤集團(tuán)田莊選煤廠所用篩分設(shè)備大型直線振動(dòng)篩DZK2466為研究對(duì)象，建立其側(cè)幫裂紋故障在線監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)，通過軟、硬件綜合控制對(duì)其側(cè)幫裂紋進(jìn)行檢測(cè)并預(yù)警。系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括硬件和軟件兩部分，其中硬件部分主要完成對(duì)故障數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)，而軟件部分主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、處理和分析并得出診斷結(jié)論。在自主開發(fā)的在線監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)硬件平臺(tái)上，重點(diǎn)研究分析了上位機(jī)診斷系統(tǒng)，主要包括基于VB和數(shù)據(jù)庫(kù)的診斷界面設(shè)計(jì)，以及基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論的后臺(tái)Matlab軟件處理程序設(shè)計(jì)與調(diào)用[2，3]，完成對(duì)側(cè)幫裂紋等級(jí)的在線識(shí)別和預(yù)警。該系統(tǒng)軟件通過調(diào)試、仿真及現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，獲得了理想的診斷結(jié)果。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件主要由單片機(jī)、A/D轉(zhuǎn)換器、傳感器、電荷放大器、液晶顯示器和上位機(jī)等構(gòu)成。其中，傳感器采用三軸加速度傳感器BZ1114，電荷放大器自行設(shè)計(jì)，其功能是進(jìn)行電荷和標(biāo)準(zhǔn)電壓的轉(zhuǎn)換，單片機(jī)采用內(nèi)置2通道10/8位ADC的16位微控制器MC9S12XS128。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)如圖1所示。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)包括兩大部分，即單片機(jī)程序和上位機(jī)程序及界機(jī)，由6大模塊組成，分別是數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)通訊模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊和用戶管理操作模塊，如圖2所示。

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊

數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)模塊主由完成由傳感器BZ1114到單片機(jī)的信號(hào)采集、轉(zhuǎn)換和預(yù)存儲(chǔ)，以及上位機(jī)通過單片機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)采集過程中的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置和監(jiān)控的過程。

2.2 數(shù)據(jù)分析模塊

數(shù)據(jù)分析模塊是上位機(jī)針對(duì)采集和存儲(chǔ)的原始離散信號(hào)，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，主要有小波降噪、小波包故障特征提取、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和訓(xùn)練及故障識(shí)別等，以Matlab、Visual Basic軟件和數(shù)據(jù)庫(kù)等作為主要分析手段。

2.3 數(shù)據(jù)通訊模塊

數(shù)據(jù)通訊模塊主要通過在上位機(jī)編寫通訊協(xié)議及調(diào)試程序，完成單片機(jī)與上位機(jī)之間的數(shù)據(jù)交換。單片機(jī)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、預(yù)存儲(chǔ)及故障顯示，上位機(jī)對(duì)從單片機(jī)發(fā)送來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，并把診斷結(jié)果回傳給單片機(jī)進(jìn)行顯示。

2.4 用戶管理操作模塊

用戶管理操作模塊主要是對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和處理操作。在上位機(jī)編寫用戶操作界面，通過調(diào)用后臺(tái)程序，實(shí)時(shí)對(duì)系統(tǒng)參數(shù)和診斷結(jié)果進(jìn)行設(shè)置和查詢，以便于維修人員和現(xiàn)場(chǎng)操作人員使用。

2.5 數(shù)據(jù)顯示模塊

數(shù)據(jù)顯示模塊主要是將設(shè)備的故障診斷信息通過LCD和上位機(jī)分別顯示出來。

3 上位機(jī)監(jiān)測(cè)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

上位機(jī)監(jiān)測(cè)軟件主要完成振動(dòng)篩側(cè)幫裂紋的在線檢測(cè)、分析和處理，綜合運(yùn)用小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等理論，以Visual Basic為前臺(tái)編程語言，采用Access數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，基于ADO數(shù)據(jù)庫(kù)連接技術(shù)進(jìn)行上位機(jī)診斷界面開發(fā)，通過調(diào)用Matlab軟件計(jì)算模塊對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波降噪、小波包能量特征提取，再調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)得出故障診斷結(jié)果[4-6]。

3.1 上位機(jī)軟件程序

上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)流程為信號(hào)的定時(shí)采集、手動(dòng)采集、信號(hào)的小波降噪處理、能量特征計(jì)算、故障診斷結(jié)果。程序流程如圖3所示。

3.2 數(shù)據(jù)表關(guān)系分析

為了方便在具體時(shí)間段內(nèi)對(duì)各路采集信號(hào)的檢索和查看，在Access數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)表及其關(guān)系，如圖4所示。圖4中共包含7個(gè)數(shù)據(jù)表，分別是采集記錄表、4個(gè)通道傳感器數(shù)據(jù)表、特征向量表和診斷結(jié)果表。在振動(dòng)篩在線故障診斷過程中，這些表格用來實(shí)時(shí)存儲(chǔ)采集到的多個(gè)傳感器信號(hào)、降噪后的數(shù)據(jù)以及故障特征和診斷結(jié)果。

3.3 上位機(jī)主要功能模塊

3.3.1 信號(hào)采集模塊 信號(hào)采集模塊通過調(diào)用采集卡接口函數(shù)GetSignal（）來獲取信號(hào)，根據(jù)信號(hào)所在的通道號(hào)，將其存入相應(yīng)的信號(hào)表內(nèi)，同時(shí)將信號(hào)波形實(shí)時(shí)顯示在采集窗口，主要程序代碼如下：

Dim Plv As Single

Dim i As Integer

Dim Ylv As Single

Dim GetSig as Single

Private Sub ReadSignal （PID as Long，Channel as Byte）

GetSig=GetSignal（Channel） '讀采集信號(hào)

sql = "Insert Into 信號(hào)表" & Channel & "（PID，PValue） Values（" & PID & "，" & GetSig & "）" '構(gòu)建存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)SQL語句

Conn.Execute sql '將信號(hào)存到數(shù)據(jù)庫(kù)

'將信號(hào)波形實(shí)時(shí)顯示到前臺(tái)

Plv = Me.Pic1（0）.ScaleWidth / 2048

Ylv = Me.Pic1（0）.ScaleHeight / 26

Me.Pic1（0）.DrawStyle = vbSolid

Me.Pic1（0）.CurrentX = 0

Me.Pic1（0）.CurrentY = 0

Me.Pic1（0）.Line Step（0， 0）-（j， （13 - GetSig） * Ylv）

Plv = Plv + Plv

i=i+1

End Sub

3.3.2 信號(hào)降噪模塊 信號(hào)降噪模塊調(diào)用Matlab中的小波降噪M文件ReduceNoise（Signal as Single），對(duì)實(shí)時(shí)采集到的信號(hào)進(jìn)行小波降噪處理，并把降噪后的信號(hào)波形顯示到前臺(tái)，主要程序代碼如下：

Private Sub RedNoise（Signal As Single）

RedNoise = ReduceNoise（Signal）

'將降噪后信號(hào)波形實(shí)時(shí)顯示到前臺(tái)

Plv = Me.Pic1（1）.ScaleWidth / 2048

Ylv = Me.Pic1（1）.ScaleHeight / 26

Me.Pic1（1）.DrawStyle = vbSolid

Me.Pic1（1）.CurrentX = 0

Me.Pic1（1）.CurrentY = 0

Me.Pic1（1）.Line Step（0， 0）-（j， （13 - RedNoise） * Ylv）

Plv = Plv + Plv

i=i+1

End Sub

3.3.3 能量故障特征提取模塊 能量故障特征提取模塊調(diào)用Matlab中的小波包能量計(jì)算M文件CalEnergy（Signal as Single），計(jì)算降噪后信號(hào)的8個(gè)能量特征值，并以柱狀圖顯示到前臺(tái)，同時(shí)在特征向量數(shù)據(jù)表中存入計(jì)算結(jié)果，作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)。

3.4 在線監(jiān)測(cè)界面的實(shí)現(xiàn)

大型直線振動(dòng)篩側(cè)幫裂紋故障在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的上位機(jī)診斷過程如圖5所示。首先進(jìn)入用戶登錄界面，通過輸入賬號(hào)和密碼，進(jìn)入振動(dòng)篩側(cè)幫裂紋故障在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主界面。

系統(tǒng)主界面由信號(hào)采集、小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制中心4個(gè)窗口組成，下面主要對(duì)前3個(gè)界面進(jìn)行介紹。

3.4.1 信號(hào)采集 信號(hào)采集界面如圖6所示，能同時(shí)對(duì)振動(dòng)篩兩側(cè)幫4個(gè)通道傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，數(shù)據(jù)的時(shí)域波形動(dòng)態(tài)地顯示在相應(yīng)的圖形區(qū)內(nèi)。其中，采樣的頻率、組數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)手動(dòng)設(shè)置，還可以設(shè)置采樣間隔時(shí)間和數(shù)據(jù)過期的時(shí)間。

3.4.2 小波分析 小波分析界面主要完成信號(hào)的小波降噪處理和小波包能量特征計(jì)算。首先查看相應(yīng)通道采集信號(hào)，單擊【降噪】按鈕通過后臺(tái)調(diào)用Matlab軟件的小波降噪程序，對(duì)當(dāng)前通道信號(hào)進(jìn)行降噪處理，并存入數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)關(guān)系表中去，同時(shí)把降噪后的信號(hào)時(shí)域波形顯示在對(duì)應(yīng)信號(hào)區(qū)域。小波降噪分解的層數(shù)及各層的降噪閾值均可通過此界面進(jìn)行單獨(dú)設(shè)置，并由Matlab自動(dòng)讀取到降噪程序中去，實(shí)現(xiàn)智能的軟閾值降噪處理功能。

然后，單擊【能量計(jì)算】按鈕，后臺(tái)調(diào)用Matlab小波包能量故障特征提取程序，對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行三層小波包分解，計(jì)算出8個(gè)子頻帶的信號(hào)能量并進(jìn)行歸一化處理，存入數(shù)據(jù)庫(kù)的相應(yīng)關(guān)系表中，同時(shí)把故障特征向量以柱狀圖的形式顯示在界面下方。圖7中顯示的是大型直線振動(dòng)篩DZK2466通道1信號(hào)的自動(dòng)降噪、小波能量故障特征提取以及八維特征向量柱狀圖等圖形信息。

3.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷界面通過選擇4個(gè)通道中的任意1個(gè)信號(hào)進(jìn)行故障診斷監(jiān)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)為數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的小波包能量特征信號(hào)[8]，網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果為振動(dòng)篩側(cè)幫裂紋的4種故障等級(jí)：正常、有早期疲勞裂紋、有形成期裂紋和有已成形裂紋。圖8中顯示的是通道1信號(hào)的診斷結(jié)果。

選擇要診斷的數(shù)據(jù)通道后，單擊【故障診斷】按鈕即可。軟件還能夠自動(dòng)診斷出該通道對(duì)應(yīng)的側(cè)幫裂紋等級(jí)，只需要在【自動(dòng)診斷】按鈕上打鉤即可。

通過上述診斷過程及分析可發(fā)現(xiàn)，該在線檢測(cè)系統(tǒng)由于綜合運(yùn)用了VB編程、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)、小波分析、Matlab輔助工具等多項(xiàng)功能，界面友好，操作方便[7，8]，能夠針對(duì)大型直線振動(dòng)篩DZK2466側(cè)幫裂紋故障特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障診斷的半自動(dòng)和全自動(dòng)在線處理功能，經(jīng)過現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用，系統(tǒng)分類準(zhǔn)確，診斷速度快，尤其對(duì)早期疲勞裂紋的預(yù)警準(zhǔn)確率高到96%以上，對(duì)設(shè)備的維護(hù)有著非常積極的現(xiàn)實(shí)意義。

4 小結(jié)

本研究對(duì)振動(dòng)篩側(cè)幫裂紋故障診斷的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)庫(kù)、VB和Matlab軟件的在線故障診斷系統(tǒng)，給出了上位機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)的過程。通過現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用，該系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)采集和診斷精度高的優(yōu)點(diǎn)，尤其對(duì)早期疲勞裂紋的快速準(zhǔn)確預(yù)警及設(shè)備維護(hù)具有非常重要的意義。

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