基于數(shù)字信號(hào)處理器的振動(dòng)信號(hào)采集及邊緣計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)

劉 旭，劉海寧，林心園，李發(fā)家，崔煥勇

(濟(jì)南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250022)

數(shù)據(jù)采集與處理是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中的重要組成單元[1]。隨著機(jī)械設(shè)備的大量應(yīng)用以及人們對(duì)信號(hào)質(zhì)量要求的提高，狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備被大規(guī)模布置，采樣頻率也不斷提高，使得獲取到的振動(dòng)數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。海量數(shù)據(jù)不僅占據(jù)大量存儲(chǔ)空間，占用大量帶寬，阻塞網(wǎng)絡(luò)，增加通訊成本，而且會(huì)占用服務(wù)端的計(jì)算資源，影響監(jiān)測(cè)效率[2-4]。

為了解決狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的大量冗余數(shù)據(jù)問(wèn)題，郭俊鋒等[4]提出一種雙稀疏字典模型的壓縮感知方法，在充分保留振動(dòng)信息的情況下，實(shí)現(xiàn)了振動(dòng)數(shù)據(jù)的有效壓縮，減少了信號(hào)數(shù)據(jù)量。孫志偉等[5]提出一種系數(shù)分組編碼與區(qū)間差分編碼結(jié)合的壓縮編碼方法，在保留振動(dòng)信號(hào)特征頻率的同時(shí)，提高了信號(hào)的數(shù)據(jù)密度。Liu等[6]提出一種基于小波包變換、二維離散余弦變換(2D-DCT)以及符號(hào)聚合近似的子帶編碼技術(shù)，將采集的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械狀態(tài)哈希碼，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)信號(hào)密度的提升，并取得了良好的故障診斷和預(yù)測(cè)效果。

本文中結(jié)合TMS320F28335型數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)加速度計(jì)、AD7606型模數(shù)轉(zhuǎn)換(A/D)采樣芯片、CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片，設(shè)計(jì)一種振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)，并利用基于提升小波包變換(LWPT)、2D-DCT以及符號(hào)聚合近似(SAX)子帶編碼技術(shù)，完成邊緣計(jì)算算法在DSP的快速實(shí)現(xiàn)，將振動(dòng)信號(hào)在采集終端進(jìn)行初步計(jì)算和處理，提高數(shù)據(jù)信息密度。

1 總體設(shè)計(jì)

振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)的工作原理是在邊緣端利用采集模塊對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，由DSP對(duì)信號(hào)進(jìn)行LWPT、2D-DCT和SAX處理，最后通過(guò)通訊模塊把處理結(jié)果上傳至服務(wù)端，用于設(shè)備的進(jìn)一步性能評(píng)估、故障預(yù)測(cè)和故障診斷。涉及的振動(dòng)信號(hào)診斷流程如圖1所示，其中虛線框內(nèi)為本文中的振動(dòng)信號(hào)處理流程。

系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)包括硬件和軟件2個(gè)部分，如圖2所示。硬件由MEMS加速度計(jì)及AD7606型A/D采樣芯片構(gòu)成的數(shù)據(jù)采集模塊、TMS320F28335型DSP構(gòu)成的數(shù)據(jù)處理模塊和CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片構(gòu)成的數(shù)據(jù)傳輸模塊組成。軟件主要完成系統(tǒng)初始化、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、邊緣計(jì)算和數(shù)據(jù)發(fā)送等程序設(shè)計(jì)。

LWPT—提升小波包變換；2D-DCT—二維離散余弦變換；SAX—符號(hào)聚合近似。圖1 基于數(shù)字信號(hào)處理器的振動(dòng)信號(hào)診斷流程

MEMS—微機(jī)電系統(tǒng)；TCP—傳輸控制協(xié)議；A/D—模數(shù)轉(zhuǎn)換。圖2 基于數(shù)字信號(hào)處理器的振動(dòng)信號(hào)采集及邊緣計(jì)算系統(tǒng)硬件框圖

2 硬件設(shè)計(jì)

機(jī)械設(shè)備故障頻率一般為十幾赫茲至千赫茲，在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中，通常需要多個(gè)通道實(shí)現(xiàn)多路振動(dòng)信號(hào)的同步采集，因此需要選擇較大頻率帶寬的傳感器和每秒采樣次數(shù)不少于1.5×104的多通道采樣芯片。為了滿足高效傳輸與監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性要求，數(shù)據(jù)傳輸速度需大于1 Mb/s，并且傳輸距離大于200 m，因此，選用MEMS加速度計(jì)、AD7606型A/D采樣芯片和CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片，完成系統(tǒng)的信號(hào)采集和數(shù)據(jù)傳輸工作。

系統(tǒng)采用TMS320F28335作為核心處理芯片，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制和數(shù)據(jù)的處理[7]。系統(tǒng)與其配套的接口電路主要分為2個(gè)部分：1)數(shù)據(jù)采集模塊電路，包括MEMS加速度計(jì)的接口電路設(shè)計(jì)和AD7606型A/D采樣芯片的接口電路設(shè)計(jì)；2)數(shù)據(jù)傳輸模塊電路，即CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片接口電路設(shè)計(jì)，主要用于對(duì)邊緣計(jì)算結(jié)果即機(jī)械狀態(tài)哈希碼的傳輸。

2.1 DSP

相較于單片機(jī)，DSP在實(shí)時(shí)性、可靠性、指令周期和執(zhí)行速率等方面具有很大優(yōu)勢(shì)，更適用于需要處理大量信號(hào)的應(yīng)用場(chǎng)景。TMS320F28335型DSP作為一款浮點(diǎn)型DSP，具有主頻為150 MHz的高速處理能力，片內(nèi)具有專門的硬件乘法器，在1個(gè)單指令周期中，芯片可以完成1次或2次乘法運(yùn)算，大幅提高了運(yùn)算速度[8-9]。采用哈佛結(jié)構(gòu)，8級(jí)流水線可以并行處理多條指令，使用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，能夠滿足本系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)快速處理的需求。

2.2 MEMS加速度計(jì)接口電路設(shè)計(jì)

與傳統(tǒng)加速度傳感器相比，MEMS加速度計(jì)不需要單獨(dú)的恒流源供電，芯片制造成本更低，并且一致性好，易于批量生產(chǎn)，適合狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的大規(guī)模布置。由于MEMS加速度計(jì)具有更高的集成度、更小的傳感器尺寸和整體外形尺寸，因此能夠靠近振動(dòng)源放置，實(shí)現(xiàn)更可靠的測(cè)量。

Xout、STANDBY、ST、OR—引腳編號(hào)。圖3 ADXL1005型微機(jī)電系統(tǒng)加速度計(jì)接口電路

2.3 A/D采樣芯片接口電路設(shè)計(jì)

AD7606型A/D采樣芯片為8通道16位同步采樣A/D芯片，理論上，所有通道每秒同步采樣次數(shù)均可達(dá)2×105，完全滿足機(jī)械振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)中的采樣需求。配置引腳RANGE為高電平，可支持電壓為±10 V的信號(hào)輸入，由于AD7606型A/D采樣芯片內(nèi)部的信號(hào)調(diào)理電路中包含低噪聲、高輸入阻抗的信號(hào)調(diào)理電路，因此不再需要外部驅(qū)動(dòng)[10]，AD7606型A/D采樣芯片的8個(gè)引腳V1—V8可以直接與MEMS加速度計(jì)的輸出Xout相連。短接CONVST_A和CONVST_B可同步接收DSP通用輸入輸出端口(GPIO)的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)8通道同步采樣。接口電路如圖4所示。

RANGE、V1—V8、CONVST_A、CONVST_B—引腳編號(hào)。圖4 AD7606型模數(shù)轉(zhuǎn)換(A/D)采樣芯片接口電路

2.4 以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片接口電路設(shè)計(jì)

以太網(wǎng)技術(shù)具有數(shù)據(jù)傳輸帶寬大、系統(tǒng)穩(wěn)定性好、傳輸距離遠(yuǎn)、實(shí)現(xiàn)成本低的優(yōu)勢(shì)。CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片自帶10/100M(10～100 Mb/s自適應(yīng))以太網(wǎng)介質(zhì)傳輸層和物理層，完全兼容IEEE 802.3協(xié)議，內(nèi)置有傳輸控制協(xié)議/因特網(wǎng)互聯(lián)(TCP/IP)協(xié)議棧。本文中在此基礎(chǔ)上提出實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸功能的以太網(wǎng)設(shè)計(jì)方案[11-12]。CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片分別與DSP和帶網(wǎng)絡(luò)變壓器的信息插座連接器RJ45相連，其中，CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片與DSP串行外設(shè)接口(SPI)相連，使用頻率為30 MHz的外部晶體振蕩器，接口電路如圖5所示。

圖5 CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片接口電路

3 邊緣計(jì)算方法

3.1 提升小波包變換

對(duì)于給定的信號(hào)X，提升小波變換[13-14]通過(guò)分裂、預(yù)測(cè)和更新將X分解為近似系數(shù)ai+1(i∈)和細(xì)節(jié)系數(shù)di+1，如圖6所示。具體步驟如下：

X—給定信號(hào)；ai+1—近似系數(shù)，i∈；di+1—細(xì)節(jié)系數(shù)。圖6 提升小波步驟

1)分裂。將給定序列X分裂為偶數(shù)樣本序列ai,e和奇數(shù)樣本序列ai,o,

(1)

式中n∈。

2)預(yù)測(cè)。構(gòu)造預(yù)測(cè)算子P，用偶數(shù)樣本序列ai,e預(yù)測(cè)奇數(shù)樣本序列ai,o，誤差為細(xì)節(jié)系數(shù)di+1，

di+1=ai,o-P(ai,e)。

(2)

3)更新。構(gòu)造更新算子U，在細(xì)節(jié)系數(shù)di+1的基礎(chǔ)上，對(duì)偶數(shù)樣本序列ai,e進(jìn)行更新，得到近似系數(shù)ai+1，

ai+1=ai,e+U(di+1)。

(3)

提升小波重構(gòu)過(guò)程包含反預(yù)測(cè)、反更新和合并3個(gè)步驟，僅需對(duì)提升過(guò)程的逆變換調(diào)整正變換順序、改變正負(fù)即可實(shí)現(xiàn)。提升小波包變換及其重構(gòu)則是在提升小波方法和提升小波重構(gòu)方法的多層運(yùn)用。

3.2 二維離散余弦變換

通過(guò)行列分解技術(shù)，在行和列分別執(zhí)行N個(gè)離散余弦變換后就能實(shí)現(xiàn)2D-DCT。Lee[15]提出了一種快速離散余弦變換算法，利用離散余弦變換的對(duì)稱屬性，將N個(gè)點(diǎn)的離散余弦變換轉(zhuǎn)換成2個(gè)N/2個(gè)點(diǎn)的離散余弦變換，并不斷分解和重復(fù)該過(guò)程，從而極大減少乘法的數(shù)量，主要計(jì)算步驟如下：

1)將序列x(n)分為g(n)和h(n)，

(4)

其中n=0,1,…,N/2-1。

2)進(jìn)行2次N/2個(gè)點(diǎn)的離散余弦變換變換，得到離散余弦變換系數(shù)G(k)、H(k)為

(5)

其中k=0,1,…,N/2-1。

3)蝶形運(yùn)算，

(6)

其中k=0,1,…,N/2-1。

3.3 符號(hào)聚合近似

1)標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列x為x′，使序列x′的平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。

(7)

3.4 邊緣計(jì)算算法

邊緣計(jì)算算法流程如圖7所示。首先，對(duì)采集得到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行LWPT，得到提升小波包系數(shù)，然后對(duì)系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)得到提升小波包重構(gòu)系數(shù)；其次，對(duì)重構(gòu)系數(shù)分組，得到分組矩陣，并將分組矩陣進(jìn)行2D-DCT處理；再次，根據(jù)2D-DCT系數(shù)提取每組系數(shù)的特征值作為采集振動(dòng)信號(hào)的子集特征值；最后，通過(guò)SAX將特征值轉(zhuǎn)換為含有豐富機(jī)器狀態(tài)信息的哈希碼。

LWPT—提升小波包變換；2D-DCT—二維離散余弦變換；SAX—符號(hào)聚合近似；a1—第1層提升小波包近似系數(shù)；d1—第1層提升小波包細(xì)節(jié)系數(shù)；S1—S2j—提升小波包重構(gòu)系數(shù)，j∈；分組后的系數(shù)；二維離散余弦變換系數(shù)；信號(hào)特征值，其中i,p∈。圖7 基于LWPT、2D-DCT、SAX算法的邊緣計(jì)算算法流程

4 軟件設(shè)計(jì)

DSP程序采用C語(yǔ)言編程，系統(tǒng)軟件運(yùn)行中流程如圖8所示。系統(tǒng)首先調(diào)用初始化程序，對(duì)DSP系統(tǒng)時(shí)鐘、GPIO、SPI、外部接口(XINTF)、外設(shè)終端擴(kuò)展模塊(PIE)中斷向量表進(jìn)行初始化，然后關(guān)閉、清除中斷標(biāo)志，初始化AD7606型A/D采樣芯片、CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片，DSP使能中斷，從而啟動(dòng)AD7606型A/D采樣芯片進(jìn)行同步采樣工作，并讀取AD7606型A/D采樣芯片數(shù)據(jù)寄存器中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果，對(duì)采集到的一段振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)編碼轉(zhuǎn)換，并進(jìn)行提升小波包變換、離散余弦變換以及符號(hào)聚合近似計(jì)算。當(dāng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化完成時(shí)，啟動(dòng)CH395L型以太網(wǎng)協(xié)議棧芯片通過(guò)RJ45將數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)，從而完成一次信號(hào)采集工作。

A/D—模數(shù)轉(zhuǎn)換；LWPT—提升小波包變換；2D-DCT—二維離散余弦變換；SAX—符號(hào)聚合近似。圖8 基于數(shù)字信號(hào)處理器的振動(dòng)信號(hào)采集及邊緣計(jì)算系統(tǒng)軟件運(yùn)行流程

5 實(shí)驗(yàn)分析

5.1 CL100型齒輪接觸疲勞試驗(yàn)條件設(shè)置

在CL100型齒輪接觸疲勞試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行系統(tǒng)信號(hào)采集及處理結(jié)果的驗(yàn)證與分析，試驗(yàn)機(jī)與信號(hào)采集及邊緣計(jì)算系統(tǒng)如圖9所示。試驗(yàn)齒輪箱內(nèi)主動(dòng)輪齒數(shù)Z1=17，從動(dòng)輪齒數(shù)Z2=19，支承軸承型號(hào)為HRB6406。設(shè)置試驗(yàn)機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩為420 N·m，電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 480 r/min。

布置MEMS加速度計(jì)于試驗(yàn)齒輪箱主動(dòng)輪支承軸承的正上方(見圖9)，設(shè)置系統(tǒng)采樣頻率為20 kHz，在試驗(yàn)齒輪箱零部件正常狀態(tài)(以下稱為正常狀態(tài))以及齒輪箱常見的齒輪故障和軸承故障條件下分別進(jìn)行試驗(yàn)，使用本系統(tǒng)采集相應(yīng)振動(dòng)信號(hào)。其中，齒輪故障設(shè)置為僅主動(dòng)輪單齒點(diǎn)蝕(以下稱為齒輪點(diǎn)蝕)，如圖10所示。軸承故障設(shè)置為僅主動(dòng)輪右側(cè)支承軸承內(nèi)圈點(diǎn)蝕(以下稱為軸承點(diǎn)蝕)，如圖11所示。

MEMS—微機(jī)電系統(tǒng)。圖9 CL100型齒輪接觸疲勞試驗(yàn)機(jī)與信號(hào)采集及邊緣計(jì)算系統(tǒng)

(a)正常狀態(tài) (b)齒輪點(diǎn)蝕圖10 試驗(yàn)齒輪箱主動(dòng)輪的不同狀態(tài)

圖11 試驗(yàn)齒輪箱主動(dòng)輪的支撐軸承點(diǎn)蝕故障

5.2 采集信號(hào)的有效性驗(yàn)證

系統(tǒng)結(jié)合MEMS加速度計(jì)分別采集并上傳正常狀態(tài)、齒輪點(diǎn)蝕和軸承點(diǎn)蝕的試驗(yàn)齒輪箱原始振動(dòng)信號(hào)，時(shí)域圖如圖12所示。圖13所示為正常狀態(tài)和齒輪點(diǎn)蝕情況下振動(dòng)信號(hào)的快速傅里葉變換(FFT)結(jié)果。從圖13中可以看出，盡管齒輪的制造誤差及安裝誤差造成了倍頻幅值的增加，但是實(shí)際嚙合頻率f=468.75 Hz與理論嚙合頻率f0=468.67 Hz基本吻合。同時(shí)，系統(tǒng)使用傳統(tǒng)加速度傳感器進(jìn)行原始振動(dòng)信號(hào)采集，F(xiàn)FT結(jié)果與圖13中的一致，由此驗(yàn)證了采集系統(tǒng)所采集振動(dòng)信號(hào)的有效性。

(a)正常狀態(tài)

f—齒輪實(shí)際嚙合頻率。圖13 正常狀態(tài)和齒輪點(diǎn)蝕振動(dòng)信號(hào)的快速傅里葉變換結(jié)果

5.3 系統(tǒng)結(jié)果分析

在采集到的試驗(yàn)齒輪箱正常狀態(tài)、齒輪點(diǎn)蝕和軸承點(diǎn)蝕的原始振動(dòng)信號(hào)中，均選取100組數(shù)據(jù)，利用MATLAB軟件，在PC端對(duì)每組1 024個(gè)點(diǎn)進(jìn)行LWPT和2D-DCT計(jì)算，獲取信號(hào)特征值，如圖14(a)所示。進(jìn)一步對(duì)特征值進(jìn)行SAX處理，每組獲得32個(gè)機(jī)械狀態(tài)哈希碼，結(jié)果如圖14(b)所示。使用本系統(tǒng)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集并對(duì)采集到的原始振動(dòng)信號(hào)邊緣計(jì)算處理，獲得不同齒輪狀態(tài)的哈希碼，對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果與圖14(b)中的相同，驗(yàn)證了本系統(tǒng)邊緣計(jì)算算法代碼的準(zhǔn)確性。

(a)特征值

通過(guò)邊緣計(jì)算算法，1 024N個(gè)4字節(jié)浮點(diǎn)數(shù)的原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成僅由32N個(gè)2字節(jié)整型數(shù)字組成的機(jī)械狀態(tài)哈希碼，實(shí)現(xiàn)了原信號(hào)體積的64倍壓縮。在機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，這將大幅減小數(shù)據(jù)量，能夠有效減少數(shù)據(jù)傳輸帶寬占用，節(jié)約傳輸成本和存儲(chǔ)空間，把初步計(jì)算放在網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠節(jié)省服務(wù)端的計(jì)算資源。在圖14(b)中，第1～100、101～200、201～300組分別為正常狀態(tài)、輪齒點(diǎn)蝕、軸承點(diǎn)蝕情況下的哈希碼，相同類型樣本具有相同的特征，不同類型樣本間哈希碼存在明顯差別，通過(guò)1組(32個(gè))設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)下的哈希碼分別與1組正常狀態(tài)、輪齒點(diǎn)蝕或軸承點(diǎn)蝕情況下的哈希碼對(duì)比，能夠判斷機(jī)器的不同健康狀態(tài)。由此可以得出結(jié)論：系統(tǒng)的邊緣計(jì)算提高了數(shù)據(jù)密度，同時(shí)系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)果可以表示機(jī)械設(shè)備的健康狀態(tài)。

6 結(jié)論

本文中完成了振動(dòng)信號(hào)采集及邊緣計(jì)算系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，并利用LWPT、2D-DCT和SAX算法實(shí)現(xiàn)了邊緣計(jì)算方法在該系統(tǒng)(邊緣端)的應(yīng)用。

1)實(shí)現(xiàn)了信號(hào)數(shù)據(jù)處理過(guò)程的前移，分擔(dān)了服務(wù)端的部分計(jì)算任務(wù)，提高了數(shù)據(jù)密度，降低了傳輸帶寬占用和服務(wù)端的存儲(chǔ)壓力。

2)完成了振動(dòng)信號(hào)的有效采集，結(jié)果明確地表示了機(jī)械設(shè)備的不同健康狀態(tài)，滿足設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用需求。