楊雷

（云南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，云南昆明650500）

基于LabVIEW的發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)研究

楊雷

（云南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，云南昆明650500）

對(duì)虛擬儀器技術(shù)和LabVIEW虛擬儀器開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行概述，對(duì)不同類型、不同狀態(tài)下的發(fā)動(dòng)機(jī)異響診斷原因和診斷方法進(jìn)行研究，對(duì)比人工診斷和基于現(xiàn)代信號(hào)處理的診斷方法，基于LabVIEW開發(fā)出發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的異響進(jìn)行分析與診斷，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的識(shí)別和發(fā)動(dòng)機(jī)故障的診斷。

發(fā)動(dòng)機(jī)異響；LabVIEW；狀態(tài)監(jiān)測(cè)；故障診斷

1 概述

1.1 工程背景及意義

發(fā)動(dòng)機(jī)是現(xiàn)代社會(huì)不可或缺的機(jī)械部件之一，其主要作用是為各種機(jī)械設(shè)備提供動(dòng)力，被廣泛應(yīng)用在汽車、船舶、飛機(jī)等領(lǐng)域。對(duì)汽車而言，發(fā)動(dòng)機(jī)是極為重要部件之一。汽車發(fā)動(dòng)機(jī)由上千個(gè)零部件組成，是高速運(yùn)轉(zhuǎn)并伴隨高溫、高壓的復(fù)雜機(jī)械設(shè)備，其中任何細(xì)微的部分出現(xiàn)故障都將對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生較大的影響，從而導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)非正常工作，嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成極大的損失甚至是人員傷亡。因此對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的故障監(jiān)測(cè)非常重要。

通常對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響的診斷方法主要有兩類：人工憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行診斷和借助專業(yè)儀器設(shè)備進(jìn)行診斷[1]。前者為傳統(tǒng)診斷方法，一些經(jīng)驗(yàn)豐富的現(xiàn)場(chǎng)工程師，借助簡(jiǎn)單的工具，僅依靠人耳就能從發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音中發(fā)現(xiàn)異常，確定故障部位；后者為現(xiàn)代診斷方法，借助各種專業(yè)的儀器設(shè)備，通過信號(hào)采集和分析對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)故障進(jìn)行定位和診斷。人工診斷的方法通常需要經(jīng)驗(yàn)較豐富的現(xiàn)場(chǎng)工程師才能做到，并且診斷的結(jié)果具有相對(duì)的主觀性和經(jīng)驗(yàn)性；而現(xiàn)代診斷方法，借助于信號(hào)采集、處理和各種分析方法，能夠?qū)收袭a(chǎn)生的部位、嚴(yán)重程度進(jìn)行分析與診斷。

基于專用儀器設(shè)備或虛擬儀器開發(fā)的發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響的分析和監(jiān)測(cè)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，及時(shí)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行診斷[2-3]。發(fā)動(dòng)機(jī)的異響分析與診斷流程一般為：首先使用傳感器采集發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)（常用的信號(hào)類型為振動(dòng)或聲音信號(hào)），然后使用現(xiàn)代信號(hào)分析方法來(lái)判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，最后對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)中的故障部位和嚴(yán)重程度進(jìn)行診斷。

本文首先對(duì)虛擬儀器技術(shù)和LabVIEW虛擬儀器開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行概述，對(duì)不同類型、不同狀態(tài)下的發(fā)動(dòng)機(jī)異響診斷原因和診斷方法進(jìn)行詳細(xì)描述，闡述人工診斷和基于現(xiàn)代信號(hào)處理的診斷方法，最后在實(shí)驗(yàn)室里基于LabVIEW虛擬儀器開發(fā)平臺(tái)開發(fā)出發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)（Engine abnormal noise monitoring system，EANMS）。使用EANMS系統(tǒng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的異響進(jìn)行分析與診斷，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的識(shí)別和發(fā)動(dòng)機(jī)故障的診斷。為了充分利用現(xiàn)場(chǎng)工程師積累的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，該系統(tǒng)除了能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的采集外，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)聲音信號(hào)的采集，通過對(duì)采集聲音的回放，在人工診斷的輔助下實(shí)現(xiàn)人工診斷和現(xiàn)代診斷兩種方法的結(jié)合，提高診斷的準(zhǔn)確性。對(duì)于在發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷領(lǐng)域中推進(jìn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷水平，對(duì)于提高現(xiàn)代化診斷技術(shù)在發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用具有非常重要的意義。

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)一直是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)，隨著機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的發(fā)展，在發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷領(lǐng)域中，相關(guān)的理論和技術(shù)也得到不斷進(jìn)步。可以說(shuō)發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷理論和技術(shù)的發(fā)展是隨著汽車工業(yè)和狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷理論同步前進(jìn)的。與機(jī)械設(shè)備的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分為在線、離線兩大類一樣，在汽車領(lǐng)域中采用的故障診斷技術(shù)也是類似的兩類系統(tǒng)：隨車診斷系統(tǒng)（在線監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)）與車外診斷（離線監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)）。

隨著狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷理論和技術(shù)的發(fā)展，意大利于1982年首先開發(fā)出了汽車電路系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)充分利用現(xiàn)場(chǎng)一線工程師的經(jīng)驗(yàn)，以大量的維修經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)，對(duì)汽車電路系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。使用該系統(tǒng)，大大提高現(xiàn)場(chǎng)工程師的工作效率。美國(guó)通用公司于1985年成功研制出汽車發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲識(shí)別與診斷系統(tǒng)。1998年，Hipar L.Gellele等人研發(fā)出實(shí)用性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)。在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)方面國(guó)內(nèi)起步較晚，天津工程學(xué)院在1988年以Turbe-PROLOG語(yǔ)言開發(fā)了一套發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)，南京大學(xué)在1998年開發(fā)了一套汽車故障維修專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用可視化編程手段，提供了可視化知識(shí)獲取工具，從而完成基本的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷[4]。

2 發(fā)動(dòng)機(jī)異響的診斷

發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)良好時(shí)，在不同工作狀態(tài)下的聲響具有典型的特征，如低速時(shí)均勻的排氣聲，高速時(shí)平穩(wěn)的轟鳴聲，加速時(shí)過渡圓滑的轟鳴聲。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音中出現(xiàn)金屬敲擊聲、摩擦聲等異響時(shí)，說(shuō)明發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)作狀態(tài)出現(xiàn)問題，需要查找原因和進(jìn)行診斷。此外發(fā)動(dòng)機(jī)的異響與發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速、負(fù)載、溫度、潤(rùn)滑狀態(tài)等都有很大的關(guān)系，因此要想十分準(zhǔn)確地根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)異響進(jìn)行故障診斷，除了要掌握正確的診斷方法和具有豐富的經(jīng)驗(yàn)外，充分運(yùn)用現(xiàn)代儀器進(jìn)行檢測(cè)和分析同樣非常重要[5-14]。

在進(jìn)行異響診斷之前，應(yīng)首先檢查發(fā)動(dòng)機(jī)的常見問題是否出現(xiàn)，諸如油路、電路和潤(rùn)滑情況是否正常，因?yàn)檫@類問題會(huì)引起發(fā)動(dòng)機(jī)的異響。因此，發(fā)動(dòng)機(jī)的異響診斷前應(yīng)確保發(fā)動(dòng)機(jī)的電路、油路以及潤(rùn)滑正常。此外為了逐步的縮小范圍，還需要判斷發(fā)動(dòng)機(jī)異響的聲源是來(lái)自于發(fā)動(dòng)機(jī)外部還是發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部。如果在發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)、外均有異響時(shí)，應(yīng)該首先判斷外部異響，再判斷內(nèi)部異響。

發(fā)動(dòng)機(jī)的不同部位發(fā)生故障時(shí)的聲響具有特定的規(guī)律性，通過異響可以對(duì)故障發(fā)生的位置進(jìn)行定位。常見異響主要發(fā)生在曲軸主軸承、連桿軸承、活塞銷、氣門、氣缸、正時(shí)齒輪等位置。在人工進(jìn)行異響診斷時(shí)，通常使用金屬棒、聽診器等常規(guī)工具，也可以借助專業(yè)的頻率分析儀、示波器等儀器，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)出異響的部位進(jìn)行監(jiān)測(cè)，也可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)和儀器顯示結(jié)果對(duì)比分析，對(duì)故障發(fā)生的位置進(jìn)行定位，對(duì)故障的程度和潛在的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3 基于信號(hào)分析的現(xiàn)代診斷法及異響診斷的信號(hào)分析基礎(chǔ)

3.1 基于信號(hào)分析的現(xiàn)代診斷法

前面介紹的發(fā)動(dòng)機(jī)常見異響的診斷需要借助人工來(lái)進(jìn)行診斷，憑借簡(jiǎn)單的工具和現(xiàn)場(chǎng)工程師豐富的經(jīng)驗(yàn)，僅僅通過聽覺等感官效果來(lái)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)進(jìn)行判斷，這是需要多年的經(jīng)驗(yàn)積累才能夠擁有的判斷能力。由于人工診斷需要具有多年現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的工程師才能進(jìn)行，且診斷結(jié)果無(wú)量化指標(biāo)，因此借助于專用的診斷設(shè)備和診斷系統(tǒng)，能夠?yàn)槿斯ぴ\斷的準(zhǔn)確率、診斷結(jié)果的客觀性和診斷指標(biāo)的量化提供很好的手段。

發(fā)動(dòng)機(jī)異響診斷系統(tǒng)通常屬于頻率分析儀的一種，一般由傳感器、選頻網(wǎng)絡(luò)、放大器、顯示儀表、轉(zhuǎn)速表等部分組成，基本原理是通過傳感器將發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音進(jìn)行獲取，通過選頻網(wǎng)絡(luò)設(shè)置分析的頻段，通過時(shí)間波形、頻譜來(lái)對(duì)選定頻段的頻率進(jìn)行分析，以此來(lái)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的故障進(jìn)行定位和診斷。

此類發(fā)動(dòng)機(jī)異響診斷系統(tǒng)需要昂貴和專用的硬件儀器設(shè)備，且功能較為固定。功能的擴(kuò)展可通過各種功能模塊和擴(kuò)展模塊實(shí)現(xiàn)，但擴(kuò)展性較差。而基于虛擬儀器技術(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)異響診斷系統(tǒng)能夠更加靈活和方便地實(shí)現(xiàn)此類系統(tǒng)的功能，因而擴(kuò)展性和易用性更好，只需要傳感器和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，將信號(hào)采集到計(jì)算機(jī)中，通過計(jì)算機(jī)中虛擬儀器開發(fā)軟件進(jìn)行開發(fā)，滿足不同需求、不同功能的診斷系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)功能、架構(gòu)、界面的定制和靈活擴(kuò)展。

在人工診斷的診斷方法上，現(xiàn)代化的虛擬儀器技術(shù)、信號(hào)分析技術(shù)等為發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)診斷提供另外一種選擇，相比依靠人工的經(jīng)驗(yàn)判斷方式，此種診斷方法具有診斷結(jié)果的客觀性、診斷的準(zhǔn)確性、診斷指標(biāo)的量化等優(yōu)點(diǎn)，工程師只需要基本的發(fā)動(dòng)機(jī)診斷基礎(chǔ)就可以借助專用設(shè)備進(jìn)行專業(yè)的診斷，大大提高了發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷的水平。

3.2 異響診斷的信號(hào)分析基礎(chǔ)

對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)異響的發(fā)生，既可以通過基于振動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)采集和分析進(jìn)行處理，也可以通過對(duì)聲音信號(hào)的采集和分析進(jìn)行故障診斷。由于聲音產(chǎn)生的根源來(lái)自與機(jī)械部件的振動(dòng)，因此對(duì)于直接在故障部位附近采集振動(dòng)信號(hào)所得到的信號(hào)更直接，包含的故障信息更豐富。

基于聲音的信號(hào)采集的要求就相對(duì)不是這么嚴(yán)格，只需要在發(fā)動(dòng)機(jī)周圍的自由場(chǎng)內(nèi)進(jìn)行測(cè)量，且傳感器指向可能故障的部位就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的采集。但是同樣要注意，雖然聲音信號(hào)的采集屬于非接觸性采集，不需要安裝傳感器，但是由于是非接觸采集，因此采集得到的信號(hào)中故障信息的強(qiáng)度就明顯弱于基于發(fā)動(dòng)機(jī)直接采集的振動(dòng)信號(hào)，且采集到的聲音信號(hào)中噪聲的干擾相對(duì)較強(qiáng)，需要后期進(jìn)行降噪、特征提取等處理后才能獲取正確的原始特征。后期的信號(hào)分析和處理相對(duì)比較麻煩。

在時(shí)域內(nèi)通過對(duì)采集信號(hào)（振動(dòng)或聲音）的分析，分析信號(hào)幅值隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，查看一個(gè)周期內(nèi)信號(hào)幅值的變化趨勢(shì)，確定發(fā)動(dòng)機(jī)異響的部位，確定故障的嚴(yán)重程度，這種方法稱為時(shí)域分析方法。在頻域內(nèi)通過對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，將信號(hào)的特征變換到頻率域中，能夠看到與時(shí)域不同的特征。在頻域內(nèi)信號(hào)的各個(gè)頻率組成部分按照大小依次排列，從頻譜上可以直觀地看到原始信號(hào)中各頻率成分的能量分布。發(fā)動(dòng)機(jī)由很多部件組成，每個(gè)部件的振動(dòng)和故障都具有獨(dú)特的頻率特征，在頻譜上每個(gè)部件對(duì)應(yīng)的特征都能清晰的顯示出來(lái)。因此在頻譜上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析能夠得到更加簡(jiǎn)潔的信號(hào)表示方法，利用特征頻率對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響進(jìn)行診斷能夠快速地對(duì)故障發(fā)生的位置、故障的嚴(yán)重程度進(jìn)行確定。因此頻譜分析為發(fā)動(dòng)機(jī)的異響診斷提供了有力的工具。與時(shí)域分析相比，頻域分析能夠準(zhǔn)確地確定故障的位置和故障的嚴(yán)重程度，這是時(shí)域分析很難做到的，此外相比起人工判斷而言，其能夠較為準(zhǔn)確地區(qū)分出異響部位以及異響的原因。

例如已知?dú)忾T異響的特征頻率為2 800 Hz，曲軸軸承異響的特征頻率為400 Hz，兩者的頻率相差非常大，前者的頻率屬于高頻段，后者的頻率屬于低頻段，而發(fā)動(dòng)機(jī)中其他部件的異響特征頻率與這兩個(gè)特征頻率相比相差也較大。因此根據(jù)特征頻率很容易判斷是否出現(xiàn)氣門異響或曲軸軸承異響的故障。而針對(duì)活塞銷異響、活塞敲缸異響這兩種故障來(lái)說(shuō)，故障診斷就相對(duì)較難，因?yàn)閮蓚€(gè)故障部位比較接近，如果測(cè)點(diǎn)的位置選擇不當(dāng)，對(duì)獲取到的信息進(jìn)行分析會(huì)導(dǎo)致結(jié)果差異較大。研究發(fā)現(xiàn)，活塞銷異響主要發(fā)生在氣缸蓋上方，而活塞敲缸的異響部位是氣缸的上側(cè)部，因此在診斷時(shí)測(cè)點(diǎn)的選擇必須正確。此外活塞的這兩種故障的特征頻率在2 100 Hz附近，因此在診斷這兩種故障時(shí)需要注意，在兩個(gè)關(guān)鍵的測(cè)點(diǎn)上分別進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，對(duì)比兩個(gè)位置上頻譜特征，看哪個(gè)位置上特征頻率出現(xiàn)，以及哪個(gè)特征頻率的幅值較大，則說(shuō)明故障發(fā)生在哪個(gè)部位上。

4 EANMS系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 EANMS系統(tǒng)概述

發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)（Engine abnormal noise monitoring system，EANMS）通過對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)聲響的采集、分析與監(jiān)測(cè)，能夠?qū)Πl(fā)動(dòng)機(jī)所處的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的內(nèi)部故障的發(fā)生部位、嚴(yán)重程度進(jìn)行診斷。

基于EANMS的發(fā)動(dòng)機(jī)診斷流程為：通過傳聲器將發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音由數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集到計(jì)算機(jī)中。在EANMS系統(tǒng)中，使用現(xiàn)代信號(hào)分析方法分析發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)中的特征，利用故障診斷技術(shù)來(lái)識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)中故障部位進(jìn)行定位和診斷。如通過時(shí)域分析對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)的幅值、聲壓等參數(shù)進(jìn)行分析，在頻域內(nèi)通過分析聲音的頻率，與不同轉(zhuǎn)速、不同狀態(tài)、不同條件下發(fā)動(dòng)機(jī)的特征頻率進(jìn)行對(duì)比，確定故障發(fā)生的位置及嚴(yán)重程度。

此外為了充分利用現(xiàn)場(chǎng)工程師所具有的豐富經(jīng)驗(yàn)，EANMS系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)采集的聲音信號(hào)的回放，這樣就能結(jié)合人工診斷和現(xiàn)代診斷兩種診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提高診斷的準(zhǔn)確性，對(duì)于在發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷領(lǐng)域中推進(jìn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷水平，提高現(xiàn)代化診斷技術(shù)在發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用具有非常重要意義[15-23]。

EANMS系統(tǒng)使用LabVIEW2011平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)，其中數(shù)據(jù)分析功能使用信號(hào)分析工具包，采集的信號(hào)既可以是振動(dòng)信號(hào)，也可以是聲音信號(hào)，數(shù)據(jù)采集卡為NI公司的9234，檢測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)類型為汽油發(fā)動(dòng)機(jī)。

4.2 EANMS系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

EANMS系統(tǒng)基于LabVIEW開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)，充分利用LabVIEW的G語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)EANMS系統(tǒng)中主要的功能采用模塊化的設(shè)計(jì)方式，這樣既有利于系統(tǒng)具有良好的架構(gòu)，易于維護(hù)、易于擴(kuò)展和升級(jí)，也有利于系統(tǒng)的開發(fā)。

EANMS系統(tǒng)有4大部分組成：分別為系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、采集與停止、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)回放。下面就對(duì)這四個(gè)功能進(jìn)行簡(jiǎn)要描述。如圖1所示。

圖1 EANMS系統(tǒng)功能列表

系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置：用于對(duì)EANMS系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行配置，如采集數(shù)據(jù)的存放位置、采樣參數(shù)等。

采集與停止：用于控制數(shù)據(jù)的采集過程。采集到的數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)目錄中，數(shù)據(jù)目錄由用戶在系統(tǒng)參數(shù)配置中進(jìn)行設(shè)置。

數(shù)據(jù)分析：用于對(duì)采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括時(shí)域的時(shí)間波形查看、頻域的頻域分析、小波分析和趨勢(shì)分析等功能。

回放數(shù)據(jù)：用于對(duì)采集到聲音數(shù)據(jù)文件進(jìn)行回放?？梢栽跀?shù)據(jù)目錄中選擇需要回放的數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)將聲音播放出來(lái)，與人工診斷方式相配合，實(shí)現(xiàn)更精確的故障診斷。

為了使EANMS系統(tǒng)具有易維護(hù)、易擴(kuò)展的系統(tǒng)架構(gòu)，將系統(tǒng)的各模塊以子VI的形式進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，在系統(tǒng)中使用子面板加動(dòng)態(tài)加載技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)不同系統(tǒng)功能的加載。這樣的實(shí)現(xiàn)方式使得系統(tǒng)執(zhí)行過程中占用內(nèi)存小、運(yùn)行速度快，且在系統(tǒng)編程過程中，每個(gè)功能子模塊相對(duì)獨(dú)立，既保證子模塊可以獨(dú)立運(yùn)行和獨(dú)立測(cè)試，也保證子模塊的故障不會(huì)影響到整個(gè)系統(tǒng)，使得系統(tǒng)在良好的架構(gòu)下易于維護(hù)和擴(kuò)展。4.3 EANMS系統(tǒng)主要功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

下面對(duì)EANMS系統(tǒng)中參數(shù)配置、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)回放等功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行描述。

4.3.1 EANMS系統(tǒng)主界面

EANMS系統(tǒng)的主界面由上下兩部分組成，主界面的上部為系統(tǒng)的功能按鈕區(qū)，點(diǎn)擊不同的按鈕，在下面的功能區(qū)內(nèi)顯示不同的功能界面。如圖2所示。

圖2 EANMS系統(tǒng)主界面

系統(tǒng)功能按鈕區(qū)內(nèi)將系統(tǒng)的功能按照診斷的流程進(jìn)行排列，方便用戶在診斷過程中方便使用。如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)功能按鈕流程

系統(tǒng)的功能區(qū)根據(jù)選擇的功能的不同顯示不同的功能界面，如參數(shù)界面、數(shù)據(jù)采集界面等。如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)功能區(qū)界面

4.3.2 參數(shù)配置功能

參數(shù)配置功能用于實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)中基本參數(shù)、采樣參數(shù)和數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)目錄等參數(shù)的設(shè)置。如圖5所示。

圖5 參數(shù)配置界面

（1）基本參數(shù)：用于設(shè)置采集通道的采樣點(diǎn)數(shù)。

（2）聲音參數(shù)：用于設(shè)置聲音采集的采樣參數(shù)，如采樣頻率、采集通道數(shù)、采樣率等。

（3）聲音文件存儲(chǔ)位置：用于設(shè)置保存采樣數(shù)據(jù)文件的目錄。

EANMS系統(tǒng)使用配置文件的方式保存各種參數(shù)，用戶在首次使用時(shí)由于沒有進(jìn)行參數(shù)配置，因此需要首先進(jìn)行參數(shù)配置，設(shè)置采樣參數(shù)、數(shù)據(jù)文件目錄等參數(shù)，然后EANMS系統(tǒng)的其他功能才能正常使用。在參數(shù)設(shè)置完畢后，EANMS將參數(shù)保存到系統(tǒng)目錄下的參數(shù)配置文件中。如需要修改參數(shù)，則參數(shù)配置功能將修改后的參數(shù)更新到參數(shù)配置文件中。4.3.3啟動(dòng)停止采集

在用于完成參數(shù)配置后，就可以點(diǎn)擊啟動(dòng)按鈕來(lái)啟動(dòng)聲音的采集，此時(shí)需要保證傳感器、數(shù)據(jù)采集卡與計(jì)算機(jī)連接正常，且能夠正常的通訊。

在啟動(dòng)采集后，在功能區(qū)內(nèi)可以選擇查看實(shí)時(shí)波形、趨勢(shì)圖、頻譜等功能，以實(shí)時(shí)趨勢(shì)圖為例，在啟動(dòng)采集后，再實(shí)時(shí)趨勢(shì)圖上將顯示采集到聲音的聲壓級(jí)變化趨勢(shì)，同時(shí)數(shù)據(jù)被以數(shù)據(jù)文件的形式保存到指定的數(shù)據(jù)目錄下，用于回放和分析。

由于EANMS系統(tǒng)中具有數(shù)據(jù)文件回放功能，用于回放采集到的聲音，因此在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，將數(shù)據(jù)文件的類型設(shè)置為wav，這樣采集得到的數(shù)據(jù)文件既可以使用EANMS系統(tǒng)進(jìn)行播放，也可以使用Windows系統(tǒng)支持的各種播放器進(jìn)行播放，方便用戶使用。

4.3.4 數(shù)據(jù)分析功能

數(shù)據(jù)分析功能是EANMS系統(tǒng)的主要功能，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)采集到的聲音信號(hào)的分析與故障診斷。EAMS的主要分析方法以時(shí)間波形、頻譜和趨勢(shì)分析為主，通過不同的分析方法，在不同的分析域上查看信號(hào)的特征，識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)，進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別和故障診斷。數(shù)據(jù)分析的功能如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)分析功能列表

通過時(shí)域分析對(duì)時(shí)間域上聲音的幅值變化進(jìn)行分析，可以從時(shí)間波形上分辨出明顯的沖擊、敲擊等信息。如圖7所示。

圖7 實(shí)時(shí)波形圖

在頻譜分析中，通過對(duì)頻域的與發(fā)動(dòng)機(jī)主要部件對(duì)應(yīng)的特征頻率的識(shí)別來(lái)判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)，關(guān)鍵部件是否出現(xiàn)異常及故障的嚴(yán)重程度等。如圖8所示。

圖8 頻譜分析圖

趨勢(shì)分析用于對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)在一段時(shí)間內(nèi)的聲壓級(jí)變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，通過聲壓級(jí)的變化，可以識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)，如果出現(xiàn)了異常的敲擊、沖擊等異響，則發(fā)動(dòng)機(jī)聲音的聲壓會(huì)發(fā)生變化，且體現(xiàn)在趨勢(shì)分析圖表上。此外趨勢(shì)圖將當(dāng)前最大的峰值、最小的峰值和平均值進(jìn)行計(jì)算并顯示在界面上，方便用戶根據(jù)最大、最小峰值進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行趨勢(shì)的判斷。如圖9所示。

圖9 實(shí)時(shí)趨勢(shì)圖

在數(shù)據(jù)分析功能使用中，需要使用到隊(duì)列機(jī)制，即數(shù)據(jù)的采集由啟動(dòng)采集功能進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，在啟動(dòng)采集.VI中創(chuàng)建隊(duì)列，并負(fù)責(zé)將每次采集到的數(shù)據(jù)推出隊(duì)列中。在數(shù)據(jù)分析功能中所使用的數(shù)據(jù)都是從隊(duì)列中獲取到，數(shù)據(jù)分析功能在循環(huán)中不斷的刷新隊(duì)列狀態(tài)，從隊(duì)列中讀取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域、頻域和趨勢(shì)分析。

4.3.5 數(shù)據(jù)回放功能

數(shù)據(jù)回放功能是EANMS系統(tǒng)的為配合人工診斷設(shè)置的輔助功能。在其在數(shù)據(jù)采集的同時(shí)，將采集到的聲音以wav格式保存在用戶指定的目錄下，這樣用戶就可以隨時(shí)對(duì)特定時(shí)間段采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行回放和分析，通過對(duì)回放聲音的分析，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，可以對(duì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，提高診斷的精確度。數(shù)據(jù)回放界面如圖10所示。首先需要選擇聲音文件，然后EANMS系統(tǒng)使用計(jì)算機(jī)的音箱將聲音播放出來(lái)。用戶也可以直接使用Windows支持的各種播放器進(jìn)行播放。

圖10 數(shù)據(jù)回放功能界面

4.4 EANMS系統(tǒng)關(guān)鍵機(jī)制

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集過程中對(duì)數(shù)據(jù)的采集、保存、顯示和分析功能不會(huì)相互影響，且能夠同步進(jìn)行，提高處理效率，在EANMS系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)中，采用數(shù)據(jù)隊(duì)列的數(shù)據(jù)同步機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享。EANMS所有功能所需要的數(shù)據(jù)都采用數(shù)據(jù)隊(duì)列進(jìn)行后臺(tái)傳輸與共享，通過數(shù)據(jù)采集功能獲取的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推動(dòng)到數(shù)據(jù)隊(duì)列中，保證保存、顯示和分析功能所使用的數(shù)據(jù)同步和實(shí)時(shí)，這種設(shè)計(jì)方案既能保證采集、分析、保存等功能的同步，又能簡(jiǎn)化程序的復(fù)雜程度，使得程序易讀、易維護(hù)、易擴(kuò)展。

EANMS系統(tǒng)包含多種數(shù)據(jù)，如實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)等。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源自傳感器，發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音信號(hào)經(jīng)過聲音傳感器而傳輸至系統(tǒng)內(nèi)，進(jìn)而形成實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包。聲音數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充分析數(shù)據(jù)，在傳感器接收聲音信號(hào)時(shí)，聲音數(shù)據(jù)就由此產(chǎn)生，在系統(tǒng)工作過程中，聲音信號(hào)不會(huì)直接參與系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，聲音數(shù)據(jù)主要用作數(shù)據(jù)的回放功能，在當(dāng)前判斷的基礎(chǔ)上，有經(jīng)驗(yàn)的工程師能夠通過聲音來(lái)判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的異響情況。因此，聲音數(shù)據(jù)是對(duì)當(dāng)時(shí)的聲音進(jìn)行重放工作。作為系統(tǒng)的重要輸入之一的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，若將其直接引入系統(tǒng)，則會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)流的混亂，并且在功能模塊化的基礎(chǔ)上，直接導(dǎo)入數(shù)據(jù)并不容易實(shí)現(xiàn)，往往需要采用共享變量、全局變量等參數(shù)。但是這樣則會(huì)使得系統(tǒng)運(yùn)行效率下降，并且伴隨內(nèi)存占用量的上升。因此引入數(shù)據(jù)之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行部分的處理。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)一定類型、不同狀態(tài)下的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)異響的現(xiàn)象以及常用的診斷方法和診斷技術(shù)進(jìn)行研究。針對(duì)不同的異響原因，采用不同的診斷方法進(jìn)行對(duì)比分析。基于虛擬儀器技術(shù)，在LabVIEW虛擬儀器開發(fā)平臺(tái)上開發(fā)EANMS發(fā)動(dòng)機(jī)異響監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)采集振動(dòng)信號(hào)和聲音信號(hào)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域、頻域和趨勢(shì)分析，使用不同的信號(hào)分析方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響的故障定位，確定嚴(yán)重程度，以及預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì)。為了充分利用現(xiàn)場(chǎng)工程師積累的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，該系統(tǒng)除了能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的采集外，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)聲音信號(hào)的采集，并通過對(duì)采集聲音的回放，在人工診斷的輔助下實(shí)現(xiàn)人工診斷和現(xiàn)代診斷兩種方法的結(jié)合，提高診斷的準(zhǔn)確性。對(duì)于在發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷領(lǐng)域中提高狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷水平，提高現(xiàn)代化診斷技術(shù)在發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用具有非常重要意義。

對(duì)于本文的研究結(jié)果，可以對(duì)以下幾個(gè)方面進(jìn)行更近一步的研究和拓展：

（1）引入更加豐富的信號(hào)分析功能，對(duì)信號(hào)中包含的信息進(jìn)行更加全面、細(xì)致的分析，以便能夠?qū)Πl(fā)動(dòng)機(jī)異響實(shí)現(xiàn)更精確的診斷。

（2）將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、專家系統(tǒng)等技術(shù)引入到發(fā)動(dòng)機(jī)的異響監(jiān)測(cè)與診斷中來(lái)，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確、快速的異響分析與診斷。

（3）進(jìn)一步拓展液壓核心元件甚至整機(jī)的異響監(jiān)測(cè)與診斷。

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Engine Abnormal Noise Monitoring System Based on LabVIEW

YANG Lei
（Yunnan Jiaotong College，Kunming Yunnan 650500，China）

An overview of the technology of virtual instrument and virtual instrument development platform of Lab－VIEW，the abnormal engine of different types and different state of the sound diagnosis causes and diagnostic methods of comparison，artificial diagnosis and diagnosis methods based on modern signal processing，based on the development of LabVIEW engine noise monitoring and diagnosis system，the analysis and diagnosis of abnormal the noise of the engine，and the engine fault diagnosis identification on the running state of engine.

engine abnormal noise；LabVIEW；condition monitoring；fault diagnosis

U472.42

A

1672-545X（2017）06-0054-07

2017-03-26

楊雷（1967-），男，貴州水城人，工學(xué)碩士，副教授、高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，研究方向：機(jī)械工程設(shè)計(jì)及運(yùn)用。