基于ARM的嵌入式軸承健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

尚書陽，徐志祥，張 海，王春雨，姜光宇，鄭榮燾

(1.大連理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，遼寧大連 116024；2.撫順煤礦電機(jī)制造有限責(zé)任公司，遼寧撫順 113122)

0 引言

軸承的健康狀況嚴(yán)重影響設(shè)備的安全運(yùn)行和生產(chǎn)效率，對(duì)軸承進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)，及時(shí)準(zhǔn)確地了解軸承的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)預(yù)防軸承早期故障、保證設(shè)備安全具有非常重要的意義[1-2]。傳統(tǒng)的軸承健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多采用上位機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，不足是集成度低、體積較大、成本高，導(dǎo)致系統(tǒng)難以在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)廣泛應(yīng)用。

隨著嵌入式技術(shù)及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以ARM為核心的微處理器正朝著小型、高速、低成本、良好的網(wǎng)絡(luò)支持方向發(fā)展，基于嵌入式控制器的系統(tǒng)具有無需上位機(jī)、結(jié)構(gòu)小巧、集成度高、成本低的優(yōu)點(diǎn)[3]，因此開發(fā)基于ARM微處理器的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)非常必要。本文基于上述技術(shù)設(shè)計(jì)了一套嵌入式軸承健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)24 h不間斷地監(jiān)測(cè)軸承的健康狀態(tài)，并將狀態(tài)參數(shù)實(shí)時(shí)上傳至云服務(wù)器，為遠(yuǎn)程監(jiān)控和大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)支持。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到軸承狀態(tài)異常時(shí)會(huì)發(fā)出報(bào)警并利用小波包能量熵和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別故障類型，及時(shí)發(fā)現(xiàn)軸承的早期故障，提高了檢測(cè)的質(zhì)量和效率，有效避免了設(shè)備故障的擴(kuò)大化。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)以ARM微處理器為核心，由傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊及嵌入式控制器模塊3部分組成，系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。傳感器模塊由振動(dòng)傳感器、溫度傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器組成，由于振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)量大，處理分析最復(fù)雜且振動(dòng)信號(hào)可以診斷出早期微小故障，因此本文以振動(dòng)信號(hào)為例，進(jìn)行詳細(xì)介紹。數(shù)據(jù)采集模塊主要是完成信號(hào)的調(diào)理及A/D轉(zhuǎn)換，將原始信號(hào)放大濾波后由模擬量轉(zhuǎn)換成數(shù)字量。嵌入式控制器模塊主要完成系統(tǒng)的總體控制與功能的實(shí)現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)的處理與分析、數(shù)據(jù)顯示、網(wǎng)絡(luò)傳輸、狀態(tài)預(yù)判和故障類型識(shí)別。

圖1 系統(tǒng)原理框圖

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 振動(dòng)傳感器

振動(dòng)信號(hào)的采集選用兩線制IEPE型壓電式加速度傳感器。由于壓電元件受力后產(chǎn)生的電荷量極其微弱，因此傳感器產(chǎn)生的電信號(hào)很容易受到噪聲干擾。IEPE中在盡量靠近傳感器的位置集成了靈敏的電子器件對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大和調(diào)理，以保證更好的抗噪聲性，更容易封裝[4]。測(cè)量點(diǎn)選擇在軸承座上盡量靠近軸承承載區(qū)的位置。

2.2 振動(dòng)信號(hào)調(diào)理電路

振動(dòng)傳感器將軸承的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)，原始電壓信號(hào)需要通過信號(hào)調(diào)理電路進(jìn)行預(yù)處理后才能輸入A/D轉(zhuǎn)換器進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換。信號(hào)調(diào)理電路包括3部分：恒流源電路、交流放大電路和濾波電路。

2.2.1 恒流源電路

三端可調(diào)恒流源LM334芯片可通過較少的元器件獲得精密恒流源，相比于其他恒流源電路更加穩(wěn)定可靠。恒流源電路由LM334芯片，電阻R1、R2和二極管D1組成，電路圖如圖2所示。LM334芯片工作電壓范圍為1～30 V，本系統(tǒng)使用典型電壓+24 V。由于LM334具有正溫度特性，本電路中使用二極管D1和電阻R2來消除其正溫度特征。通過設(shè)置電阻R1與R2的阻值，使電路輸出2 mA恒流，為傳感器供電。

圖2 恒流源電路圖

2.2.2 交流放大電路

振動(dòng)傳感器的輸出信號(hào)為在9 V的直流信號(hào)基礎(chǔ)上疊加一個(gè)動(dòng)態(tài)交流信號(hào)，由于振動(dòng)信號(hào)為交流信號(hào)，所以放大電路只需要放大交流信號(hào)，直流偏置作為交流信號(hào)的載體不需要放大。如圖3所示，交流放大電路由OP37AZ運(yùn)算放大器、電阻R3、R4和電容C1組成。電路對(duì)直流信號(hào)相當(dāng)于電壓跟隨器，對(duì)交流信號(hào)進(jìn)行放大，放大倍數(shù)根據(jù)傳感器實(shí)際輸出信號(hào)的大小和后續(xù)A/D轉(zhuǎn)換器的量程決定，設(shè)定放大倍數(shù)為G，根據(jù)式(1)

(1)

式中：R3=100 kΩ；R4=10 kΩ；放大倍數(shù)為11倍。

為確保放大電路的運(yùn)算精度，電阻R3、R4均使用低溫漂、千分之一精度的精密電阻器。

圖3 交流放大電路圖

2.2.3 濾波電路

由于機(jī)械設(shè)備工作時(shí)會(huì)存在大量的噪聲干擾，為了提高信號(hào)的可靠性，避免失真，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理。濾波器由OP37AZ運(yùn)算放大器,電阻R5、R6和電容C2、C3組成二階有源巴特沃茲低通濾波器，截止頻率設(shè)置為10 kHz(一般正常的機(jī)械振動(dòng)頻率不會(huì)超過10 kHz)，電路如圖4所示。該濾波器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、帶內(nèi)紋波小、濾波效率高的優(yōu)點(diǎn)。由于從濾波器輸出的信號(hào)會(huì)帶有9 V直流偏置電壓，超過了A/D轉(zhuǎn)換器的量程電壓，因此使用電容C4和電阻R7組成的高通濾波器，濾除直流偏置。

圖4 濾波電路圖

2.3 嵌入式控制器模塊

由于需要采集不同類型的數(shù)據(jù)且振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)量大，為保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，選用S3C2440A作為嵌入式控制器的主控芯片，它是一款基于ARM920T內(nèi)核的32位RISC嵌入式微處理器，運(yùn)行主頻可達(dá)400 MHz，具有高速、低功耗、高性能的特點(diǎn)[5]。控制器內(nèi)部集成MMU、Cache、SDRAM和NANDFLASH控制器；外部配有雙FLASH存儲(chǔ)、LCD觸摸顯示屏、串口、USB接口、網(wǎng)絡(luò)接口等。控制器可運(yùn)行Linux操作系統(tǒng)，完成初始化、中斷控制，產(chǎn)生A/D轉(zhuǎn)換器的各種控制信號(hào)、緩存器的讀寫時(shí)序和對(duì)外接口時(shí)序等。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

軟件部分基于嵌入式操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)，選用具有性能優(yōu)異、穩(wěn)定可靠和良好的網(wǎng)絡(luò)支持的Linux操作系統(tǒng)[6]。軟件設(shè)計(jì)采用模塊化設(shè)計(jì)思想，包括信號(hào)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、顯示模塊、健康分析模塊、數(shù)據(jù)保存與傳輸模塊。主程序?yàn)樯想姾?，首先進(jìn)行初始化，然后開始采集數(shù)據(jù)，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)存放在指定的緩存中，隨后由控制器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取、分析處理、預(yù)判軸承的健康狀態(tài)(如果預(yù)判為狀態(tài)異常則發(fā)出報(bào)警并識(shí)別故障類型)，然后通過LCD顯示屏顯示實(shí)時(shí)狀態(tài)，最后保存數(shù)據(jù)并使用Socket基于TCP/IP協(xié)議與云服務(wù)器進(jìn)行通信。軟件流程圖如圖5所示。

圖5 軟件流程圖

3.1 顯示界面設(shè)計(jì)

顯示界面采用Qt圖形用戶界面軟件。Qt采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思路，具有良好的可重用性并且開發(fā)方便，其特有的信號(hào)和槽機(jī)制，使各個(gè)組件的交互操作更加簡(jiǎn)單和直觀。顯示界面如圖6所示，由時(shí)域波形、頻域分析、故障頻率、輸出參數(shù)和健康分析5個(gè)模塊組成，顯示軸承的實(shí)時(shí)健康狀態(tài)。

圖6 顯示界面圖

時(shí)域波形模塊實(shí)時(shí)顯示軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域圖；頻域分析模塊對(duì)時(shí)域振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行hilbert包絡(luò)解調(diào)，調(diào)用算法庫(kù)對(duì)解調(diào)后數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT變換，實(shí)時(shí)顯示軸承振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)譜；故障頻率模塊為根據(jù)軸承的型號(hào)和轉(zhuǎn)速計(jì)算的軸承故障特征頻率的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)值；輸出參數(shù)模塊顯示系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置和軸承的狀態(tài)參數(shù)；健康分析模塊通過峭度指標(biāo)和樣本熵值預(yù)判斷軸承的健康狀態(tài)，對(duì)于預(yù)判為異常的數(shù)據(jù)將發(fā)出報(bào)警并進(jìn)一步識(shí)別故障類型，軸承狀態(tài)包括正常、外圈故障、內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障。

3.2 健康分析設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的健康分析分為狀態(tài)預(yù)判和故障類型識(shí)別兩部分。狀態(tài)預(yù)判部分通過計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的峭度指標(biāo)和樣本熵來預(yù)測(cè)軸承的健康狀態(tài)是否異常；故障類型識(shí)別部分針對(duì)于預(yù)判為異常的數(shù)據(jù)，通過小波包能量熵提取特征值，再通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出具體的故障類型，狀態(tài)分析流程圖如圖7所示。

圖7 狀態(tài)分析流程圖

軸承從正常狀態(tài)到異常狀態(tài)的過程中振動(dòng)信號(hào)會(huì)出現(xiàn)異常變化，因此可通過特征信息來判斷軸承的運(yùn)行狀態(tài)是否異常。本文通過提取振動(dòng)信號(hào)的峭度指標(biāo)和樣本熵來初步判斷軸承的狀態(tài)是否出現(xiàn)異常。峭度指標(biāo)對(duì)軸承狀態(tài)變化的敏感度高，基于樣本熵算法的復(fù)雜性衡量具有計(jì)算速度快、抗噪性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，有利于從復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)中提取出軸承的狀態(tài)變化，可有效地預(yù)測(cè)軸承的早期故障[7]。

當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)軸承狀態(tài)為異常時(shí)，會(huì)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，并調(diào)用故障類型識(shí)別程序識(shí)別故障類型。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解，選擇小波基為db10[8]，將第3層的8個(gè)小波熵構(gòu)造成一組8維特征向量作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷算法的輸入量，將軸承狀態(tài)分為4類，分別編碼為：正常[1000]、外圈故障[0100]、內(nèi)圈故障[0010]和滾動(dòng)體故障[0001]，并以此作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想輸出，實(shí)現(xiàn)故障類型的識(shí)別。小波包分解能避免小波分析高頻分辨率低的問題，且小波包能量熵可以準(zhǔn)確地反映出故障聚集的頻段，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建簡(jiǎn)單，訓(xùn)練時(shí)間短，結(jié)果穩(wěn)定，將兩者結(jié)合能高速有效地識(shí)別出故障類型[9-10]。

4 試驗(yàn)與驗(yàn)證

為了驗(yàn)證系統(tǒng)的各項(xiàng)功能，利用實(shí)驗(yàn)室機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷試驗(yàn)臺(tái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。本次試驗(yàn)所用軸承為滾動(dòng)軸承N205，基本尺寸如表1所示，實(shí)驗(yàn)共分為4組，以1 000 r/min的轉(zhuǎn)速分別測(cè)試正常軸承和3種類型的故障軸承，設(shè)置系統(tǒng)采樣頻率為10 240 Hz。測(cè)試過程中系統(tǒng)無死機(jī)、卡頓等現(xiàn)象，顯示界面清晰、操作流暢，查詢?cè)品?wù)器接收到的數(shù)據(jù)，與本地保存的數(shù)據(jù)一致且連續(xù)，數(shù)據(jù)丟失率小，系統(tǒng)可靠性好。

表1 滾動(dòng)軸承N205的基本尺寸

以一組外圈故障軸承的數(shù)據(jù)為例，分別使用MATLAB和本系統(tǒng)進(jìn)行效果對(duì)比，驗(yàn)證本系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。圖8、圖9分別為MATLAB和本系統(tǒng)對(duì)外圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)譜圖，即首先對(duì)原始時(shí)域信號(hào)進(jìn)行hilbert包絡(luò)解調(diào)，然后通過FFT得到頻譜圖。對(duì)比上述2種波形，可以看出特征頻率均為87 Hz。通過計(jì)算可以得到此特征頻率與外圈故障特征頻率86.67 Hz相吻合，可以判斷該故障為外圈故障。

圖8 MATLAB包絡(luò)譜圖

圖9 本系統(tǒng)包絡(luò)譜圖

為驗(yàn)證故障類型識(shí)別的準(zhǔn)確性，每種狀態(tài)提取10組樣本，共40組作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，將與訓(xùn)練樣本無重疊的8組測(cè)試樣本(每種狀態(tài)各2個(gè))，輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到的故障特征輸出結(jié)果，如表2所示。P1～P4代表測(cè)試樣本屬于4種狀態(tài)的概率，從表中可以看出各種狀態(tài)下的輸出值均符合理想目標(biāo)，能夠得到較準(zhǔn)確的診斷結(jié)果，并且屬于正確類別的概率都達(dá)到了90.00%以上，具有很高的置信度。

表2 故障特征輸出結(jié)果

5 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)了一套基于ARM微處理器和Linux操作系統(tǒng)的嵌入式軸承健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了軸承健康狀態(tài)的全方位監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好，信號(hào)分析處理功能強(qiáng)，適合于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)使用。在健康分析過程中，利用峭度系數(shù)與樣本熵預(yù)測(cè)軸承的健康狀態(tài)，利用小波包能量熵提取特征值參數(shù)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別故障類型，提高了軸承故障診斷的效率和準(zhǔn)確率。試驗(yàn)證明，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、實(shí)時(shí)性好、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠、網(wǎng)絡(luò)傳輸效果好且故障識(shí)別準(zhǔn)確率高，能夠很好地滿足實(shí)際應(yīng)用需求。