基于LabVIEW的無線齒輪監(jiān)測系統(tǒng)設計

鐘成豪，張麗萍，謝棕

(福州大學 機械工程及自動化學院，福建 福州 350108)

0 引言

齒輪作為常用的調(diào)節(jié)轉速零件，應用十分廣泛，但其在變轉速、變負荷等工況下，極易受到損傷，導致故障的產(chǎn)生。隨著自動化進程的不斷提高，設計出便捷的故障監(jiān)測系統(tǒng)成為當前工業(yè)自動化領域的重要課題。

趙保偉、魏勇等[1-2]通過傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、PC機的有線連接(串口)方式設計了檢測系統(tǒng)；劉春林等[3]采用以 DSP-TMS320F28335為主控芯片的嵌入式故障診斷中心模塊和ZigBee-CC2530為主控芯片的無線通信模塊設計了無線嵌入式遠程故障診斷系統(tǒng)。李蕊等[4]采用單片機、聲壓傳感器實現(xiàn)在減速箱發(fā)生異常時的報警、預警系統(tǒng)控制。

上述研究盡管能實現(xiàn)齒輪箱的運行狀態(tài)監(jiān)測，但有線連接的檢測系統(tǒng)在空間較大的場合受到限制，而采用傳統(tǒng)單片機或DSP所設計的遠程系統(tǒng)則往往無法獲取大量數(shù)據(jù)，進而影響監(jiān)測及故障識別效果。

本文先借助于LabVIEW軟件平臺[5-6]，提出利用樹莓派驅動數(shù)據(jù)采集卡進行數(shù)據(jù)采集，解決大量數(shù)據(jù)獲取問題，再利用WIFI模塊遠程控制樹莓派的數(shù)據(jù)發(fā)送設計了無線齒輪故障監(jiān)測系統(tǒng)，以解決有線連接問題。同時，為了提高系統(tǒng)的識別率，對天牛須算法進行相應改進，并以此優(yōu)化支持向量機的參數(shù)實現(xiàn)故障識別。整個系統(tǒng)便捷，僅需在上位機LabVIEW軟件上操作即可。

1 SVM與改進的天牛須算法

1.1 支持向量機

支持向量機(SVM)的基礎是統(tǒng)計學習理論[7-8]，基本思想就是將空間升維并且線性化。最初要確定一個線性的最優(yōu)分類超平面，在計算最優(yōu)分類超平面的過程中，將分類對象映射到高維空間，再利用線性方法解決高維空間中的問題，使得正例和反例之間的隔離邊緣最大化，從而實現(xiàn)分類的功能。其主要研究關于小樣本的機器學習過程，但其在進行分類的過程受懲罰參數(shù)c及核參數(shù)g的影響較大,因此需要對參數(shù)進行優(yōu)化選取。

1.2 天牛須算法優(yōu)化SVM

天牛須(BAS)算法是于2017年被提出的一種尋優(yōu)算法，源自天牛的覓食原理[9]。其基本原理是：當覓食時,天牛不確定食物的具體位置，通過兩個觸角來檢測食物的氣味并決定其自身的方向。如果天牛左側接收的氣味強于右側，則天牛向左移動；否則向右移動。依據(jù)此原理,它可以很容易地找到食物,其具體步驟如下：

1)初始化參數(shù),天牛兩須之間的距離為d0,天牛步長為Step，迭代次數(shù)為n,問題維度為K，隨機初始解為

x=rands(K,1)

(1)

2)計算天牛左須的坐標：

XL=x+d0·dir/2

(2)

計算天牛右須的坐標：

XR=x-d0·dir/2

(3)

式中dir=rands(K,1)，dir為K-1內(nèi)的隨機值。

3)計算須的氣味強度(即函數(shù)適應度值),有

Fleft=f(XL)

Fright=f(XR)

(4)

4)計算天牛下一步要走的位置：

當Fleft

x=x+Step×normal(XL-XR)

(5)

當Fleft>Fright，

x=x-Step×normal(XL-XR)

(6)

即x=x-Step×dir×sign(FleftFright)。

5)判斷迭代次數(shù)是否滿足最大迭代次數(shù)。如果滿足，則計算終止；如果沒有滿足，則繼續(xù)循環(huán)。

適應度函數(shù)值f為支持向量機訓練集的準確率，最后將獲取的最優(yōu)[c,g]參數(shù)及預測集帶入，獲得其預測效果。

1.3 天牛須算法的改進(IBAS)

天牛須在迭代尋優(yōu)過程中，其尋優(yōu)方向和步長對收斂速度都會有很大影響，特別是對于離散函數(shù)(如SVM、PNN等)，易陷入局部最優(yōu)。因此對天牛須算法進行改進，獲取支持向量機的最優(yōu)參數(shù)[c,g]，再用最優(yōu)參數(shù)實現(xiàn)預測功能。文中提出的IBAS算法是在BAS算法的基礎上進行的改進算法。

1)在迭代過程中加入了變異感知因子。當天牛陷入局部極值時，在其原感知范圍內(nèi)，會出現(xiàn)左須與右須氣味相當?shù)那闆r，天牛無法判別下一步運行狀態(tài)，此時天牛出于覓食本能控制須端獲得增強型感知范圍，變異感知因子c由全局最優(yōu)值的變化率k決定。

(7)

(8)

XR=x-c·d0·dir/2

(9)

XL=x+c·d0·dir/2

(10)

2)在迭代過程中，同時考慮到步長的影響，將全局最優(yōu)值的變化率k與變步長的權值w聯(lián)系起來。主要策略如下：

(11)

(12)

即x=x-w×Step×dir×sign(Fleft-Fright)。

其中：k為N代內(nèi)最優(yōu)適應度值的變化率；fitness(N)為第N代的最優(yōu)適應度值；fitness(N-i)為第N-i代最優(yōu)適應度值。當最優(yōu)適應度值變化較大時，表明天牛正向新空間擴展，增大權值有利于其全局搜索；反之，當最優(yōu)適應度值變化較小時，說明算法處于局部搜索階段，減小權值能加快獲得最優(yōu)解。其適應度曲線如圖1所示，預測分類效果如圖2所示。

圖1 對比適應度曲線

圖2 預測分類效果

1.4 對比及應用

為驗證改進的天牛須優(yōu)化支持向量機(IBAS-SVM)有效性，采用已測得的齒輪數(shù)據(jù)樣本進行分析，同時將其與SVM、粒子群優(yōu)化支持向量機(POS-SVM)、原始天牛須優(yōu)化支持向量機(BAS-SVM)對比,結果如表1所示。

表1 算法對比結果

由表1可以看出，改進后天牛須優(yōu)化支持向量機在樣本訓練準確率比POS-SVM、SVM、BAS-SVM略高，在樣本預測率上優(yōu)于其他幾種，同時在程序運行時間上也具有一定優(yōu)勢?？梢钥闯龈倪M的天牛須優(yōu)化支持向量機具有較好的識別能力，因此可將其作為一種有效識別方法應用到齒輪故障實時監(jiān)測系統(tǒng)設計中。

2 系統(tǒng)的硬件組成

系統(tǒng)硬件構成如圖3所示。主要包括振動傳感器、恒流適配器、數(shù)據(jù)采集卡(Linux系統(tǒng))、樹莓派、單片機、WIFI模塊、繼電器模塊、上位機等。首先將WIFI模塊連接到單片機上，上位機利用TCP協(xié)議給WIFI模塊信號，實現(xiàn)遠程控制樹莓派和恒流適配器電源的開啟和關閉，將傳感器及恒流適配器、采集卡與樹莓派等連接獲取采集信號，通過TCP協(xié)議上傳采集的數(shù)據(jù)到上位機，從而實現(xiàn)遠程數(shù)據(jù)采集的功能。其次，利用LABVIEW平臺對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行限值監(jiān)控(當數(shù)據(jù)超過限定值自動進行郵件報警處理)、特征數(shù)據(jù)提取、故障Access數(shù)據(jù)庫的建立以及模式識別等。

圖3 系統(tǒng)硬件結構圖

3 系統(tǒng)的軟件設計

3.1 上位軟件流程及主要功能

上位機主程序主要是通過LabVIEW軟件設計的“狀態(tài)機”程序，并以此來控制整個監(jiān)測過程，程序流程如圖4所示。

圖4 上位機流程圖

系統(tǒng)具體功能如下：

1)系統(tǒng)管理。通過對系統(tǒng)進行相應的加密設置保證系統(tǒng)安全性，用戶需輸入正確登錄名及密碼方可查看程序。

2)控制功能。利用WIFI模塊及繼電器遠程控制樹莓派的開啟、關閉，進而控制采集過程的開始與結束。

3)報警功能。對接收數(shù)據(jù)進行初步監(jiān)測，當其越過上限時，軟件系統(tǒng)的警報燈會亮起以提醒操作人員。同時對警報燈亮的次數(shù)進行限定，超過設定次數(shù)系統(tǒng)會自動向相關技術人員發(fā)送郵件提醒，防止重大事故發(fā)生，其部分程序框圖如圖5所示。

圖5 接收及報警模塊

4)顯示功能。接收下位機傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并以數(shù)字、表格、曲線的方式顯示，把這些信息實時提供給管理人員，使管理人員直觀而迅速地了解被監(jiān)控對象的變化過程。

5)數(shù)據(jù)存儲功能。對接收的數(shù)據(jù)進行相應的存儲，如文件存儲、Access數(shù)據(jù)庫存儲等。

6)遠程發(fā)布功能。通過對LabVIEW軟件進行相應設置后，可實現(xiàn)上位機2通過網(wǎng)址登陸對上位機1進行兩級控制，使得技術人員在收到郵件報警時，即可遠程控制系統(tǒng)。

3.2 下位機數(shù)據(jù)采集模塊及TCP服務器

此部分主要是在下位機樹莓派上通過Python編程來實現(xiàn)。利用樹莓派驅動數(shù)據(jù)采集卡，通過在樹莓派上設置的開機自啟動程序，上位機遠程控制樹莓派開關即可自動進行數(shù)據(jù)采集及發(fā)送(特殊情況也可以通過動態(tài)主機配置協(xié)議(DHCP)進行檢查，獲得的IP地址用于打開具有PuTTY配置的Raspberry Pi桌面[12]來運行程序)，如圖6所示。

圖6 樹莓派下位機流程

3.3 數(shù)據(jù)處理

采用在LabVIEW中調(diào)用Matlab Script節(jié)點的方式進行數(shù)據(jù)處理，提取時頻特征參數(shù)。針對采集過程中的噪聲干擾成分，采用小波閾值降噪法對原始的振動與聲音信號降噪預處理。同時，采用小波包分解程序提取各節(jié)點小波包的能量比系數(shù)作為特征參數(shù)。

3.4 改進的天牛須優(yōu)化支持向量機的實現(xiàn)

由于算法過程復雜，文中采用LabVIEW中的MATLAB Script 節(jié)點技術來實現(xiàn)算法流程。相應的樣本數(shù)據(jù)集通過程序已建立的數(shù)據(jù)庫進行提取，預測樣本則通過上述監(jiān)測系統(tǒng)直接測量獲得，通過天牛須算法獲取最優(yōu)c、g參數(shù)，然后建立分類模型，再利用得到的模型對預測樣本進行分類預測。

4 實例驗證

為了測試系統(tǒng)的識別效果，需先建立所需的樣本數(shù)據(jù)庫(由于客觀條件限制，齒輪箱的故障狀態(tài)為人為加工)，以JZQ200齒輪箱為對象，采集 6 種工作狀態(tài)樣本(含 1 種正常狀態(tài)和 5種典型故障狀態(tài))，樣本由常見時域、頻域特征參數(shù)以及小波能量主成分組成特征向量，每種工作狀態(tài)共60組，一共360組。

利用加速度傳感器CT1010獲振動信號，測試點布置在齒輪箱箱體的平面和軸承端蓋方向上，采樣點數(shù)設置為 2048，采樣頻率設置為1 250 Hz，對應齒輪箱額定轉速為1 200 r/min。

通過上述系統(tǒng)采集40組未知故障類型特征向量作為即時測試樣本。完成程序設計后對前面板進行排版美化，前面板分為4個界面，如圖 7 所示。如圖7(d)右下角所示，識別率為95%(38/40)，印證了該監(jiān)測系統(tǒng)的有效性。

圖7 齒輪無線監(jiān)測系統(tǒng)界面圖

5 結語

基于LabVIEW與改進天牛須優(yōu)化支持向量機的無線齒輪故障監(jiān)測系統(tǒng)，克服在工廠環(huán)境下對齒輪進行監(jiān)測存在的較多不便，能較好地實現(xiàn)實時監(jiān)測，可以實現(xiàn)對齒輪箱振動信號的采集、數(shù)據(jù)存儲、控制及報警、振動數(shù)據(jù)的分析。該系統(tǒng)操作便捷，系統(tǒng)界面友好，具有較強的通用性與多功能性；改進的天牛須優(yōu)化支持向量機具有較出色的分類效果，能更好地解決小樣本情況下學習的問題，為檢測機械故障類型提供了新方法。通過實例驗證，該系統(tǒng)能對齒輪故障進行快速有效地識別，監(jiān)測系統(tǒng)工作穩(wěn)定，達到了設計要求。