基于FPGA的滾動(dòng)軸承故障在線檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

劉敬文,李俊峰,喬曉康,杜慶郎,馬增強(qiáng),董孝卿

(1.石家莊鐵道大學(xué),河北省交通電力網(wǎng)智能融合技術(shù)與裝備協(xié)同創(chuàng)新中心,河北石家莊 050043; 2.石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,河北石家莊 050043;3.邯鄲學(xué)院機(jī)電學(xué)院,河北邯鄲 056000; 4.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司機(jī)車車輛研究所,北京 100081)

0 引言

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的基本零件。滾動(dòng)軸承在運(yùn)行中可能會(huì)出現(xiàn)各種故障,這些故障容易導(dǎo)致軸承損壞,影響整個(gè)系統(tǒng)的工作,甚至直接造成經(jīng)濟(jì)損失[1]。對(duì)運(yùn)行狀態(tài)下的滾動(dòng)軸承進(jìn)行在線檢測,能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)判斷軸承是否存在故障、存在何種故障[2],有利于及時(shí)評(píng)估滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài),避免因故障導(dǎo)致安全事故的發(fā)生。因此滾動(dòng)軸承故障的在線檢測越來越受到重視,已經(jīng)成為目前主要的研究方向之一。

雖然目前滾動(dòng)軸承故障檢測常用的方案[3-6]效果很好,但大多在離線進(jìn)行,不能實(shí)現(xiàn)在線檢測,實(shí)時(shí)性較差,效率低。相對(duì)于此,FPGA能夠進(jìn)行并行計(jì)算,可以高速處理數(shù)據(jù),具有速度快、穩(wěn)定性高、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)勢,因此在FPGA開發(fā)平臺(tái)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障檢測受到了廣泛關(guān)注。

基于此,本文設(shè)計(jì)了基于FPGA的滾動(dòng)軸承故障在線檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承信號(hào)的在線采集、故障分析,并能在上位機(jī)顯示故障頻譜,滿足滾動(dòng)軸承故障實(shí)時(shí)在線檢測的需要,為滾動(dòng)軸承實(shí)時(shí)在線檢測提供了一種新方案。

1 系統(tǒng)整體方案

1.1 滾動(dòng)軸承故障特征頻率

滾動(dòng)軸承故障特征頻率是用來診斷和確定軸承故障類型的重要依據(jù),根據(jù)故障特征頻率就可以完成對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。因此,準(zhǔn)確計(jì)算滾動(dòng)軸承故障特征頻率非常重要,根據(jù)滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)特征和振動(dòng)機(jī)理可以得到內(nèi)圈故障頻率(fBPFI)、外圈故障頻率(fBPFO)、滾動(dòng)體故障頻率(fBSF)對(duì)應(yīng)的計(jì)算公式:

(1)

(2)

(3)

式中:Z為滾子數(shù);fr為旋轉(zhuǎn)頻率;α為徑向方向接觸角;d為滾動(dòng)體直徑;D為滾動(dòng)軸承節(jié)徑。

1.2 系統(tǒng)算法概述

在滾動(dòng)軸承故障檢測過程中,關(guān)鍵是要完成濾波降噪,準(zhǔn)確提取軸承故障特征頻率,共振解調(diào)技術(shù)是信號(hào)降噪與特征提取中常用的方法之一。當(dāng)滾動(dòng)軸承某部分發(fā)生故障后,會(huì)引起沖擊信號(hào);沖擊信號(hào)會(huì)激起系統(tǒng)高頻固有振動(dòng),這會(huì)進(jìn)一步放大故障產(chǎn)生的沖擊。利用帶通濾波分離某頻帶的故障沖擊信號(hào),對(duì)分離的信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析和頻譜分析處理可得到故障頻譜[7]。其原理示意圖如圖1所示。

圖1 共振解調(diào)原理示意圖

1.3 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

系統(tǒng)由傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、A/D轉(zhuǎn)換部分、數(shù)據(jù)處理部分和上位機(jī)顯示部分組成。檢測系統(tǒng)采用FPGA+ARM的架構(gòu)。這種架構(gòu)可以充分利用FPGA的高速A/D轉(zhuǎn)換、高速信號(hào)傳輸;也可充分發(fā)揮ARM接口資源豐富的優(yōu)勢。同時(shí)FPGA與ARM集成在同一片SoC,內(nèi)部通信速率更快,便于數(shù)據(jù)協(xié)同處理。系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)框圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)整體框圖

傳感器采集滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)作為輸入信號(hào),調(diào)理電路將信號(hào)調(diào)節(jié)到合適范圍,A/D轉(zhuǎn)換部分將調(diào)理后的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。數(shù)據(jù)處理部分主要利用共振解調(diào)技術(shù)通過帶通濾波、包絡(luò)分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)濾波,之后通過頻譜分析繪制故障頻譜。雙核ARM將得到的頻譜信號(hào)通過以太網(wǎng)口傳輸至上位機(jī)顯示故障頻譜圖,從而實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障檢測。

2 系統(tǒng)硬件架構(gòu)

2.1 FPGA芯片選型與系統(tǒng)配置

系統(tǒng)選擇使用了Zynq-7000系列的XC7Z020-2CLG400C芯片。Zynq將高性能FPGA和ARM整合,包含多種數(shù)字信號(hào)處理需要知識(shí)產(chǎn)權(quán)核(intelligent property,IP),能夠?qū)崿F(xiàn)FPGA和ARM高速通信,具有更快的系統(tǒng)運(yùn)行速度、更低的功耗以及更好的可靠性,符合系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求。

系統(tǒng)所需要的時(shí)鐘包括A/D轉(zhuǎn)換需要的32 MHz時(shí)鐘和高速數(shù)據(jù)緩存需要的150 MHz時(shí)鐘。這些時(shí)鐘均由FPGA內(nèi)部產(chǎn)生,由一個(gè)參考時(shí)鐘為100 MHz動(dòng)態(tài)時(shí)鐘控制器得到,動(dòng)態(tài)時(shí)鐘控制器可以根據(jù)不同的要求配置出不同的時(shí)鐘輸出。

2.2 傳感器模塊

系統(tǒng)選用的傳感器型號(hào)為CA-YD-188GF。這種傳感器的靈敏度為500 mV/g,最大量程為10g,安裝諧振頻率為6 kHz。工作時(shí)需恒流電源供電,工作電流為2～10 mA,受環(huán)境影響小,符合系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求,能為后續(xù)試驗(yàn)提供較高精度的數(shù)據(jù),便于進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障類型分析實(shí)驗(yàn)。

2.3 信號(hào)調(diào)理電路

信號(hào)調(diào)理電路要求既能放大輸入信號(hào)的幅值,獲得更大的信號(hào)增益,同時(shí)也要兼具一定的濾波作用,以減小噪聲的干擾[8]。因此在設(shè)計(jì)中分為2部分,前一部分是放大電路,能夠提供穩(wěn)定的信號(hào)增益;后一部分是由R4和C1組成的低通濾波電路,可以消除引入運(yùn)算放大器之后可能出現(xiàn)的高頻噪聲以及外部環(huán)境的一些噪聲干擾,同時(shí)也兼具一定的信號(hào)放大作用。設(shè)計(jì)的信號(hào)調(diào)理電路如圖3所示。

圖3 信號(hào)調(diào)理電路

信號(hào)調(diào)理電路選用的是AD8605芯片,采用5 V單電源供電,R1在電路中起到保護(hù)電路的作用,以免輸入電壓過大造成元件損壞。電路放大倍數(shù)為(1+R3/R2)(1+R6/R5)。通過調(diào)節(jié)R2、R3、R5和R6就可以改變電路放大倍數(shù)。經(jīng)多次測試,選擇R2=2 kΩ,R3=8 kΩ,R5=R6=5 kΩ,整體放大倍數(shù)為10時(shí),放大后信號(hào)幅值可以穩(wěn)定在1～2 V,滿足系統(tǒng)的輸入要求,能夠達(dá)到較好效果。

2.4 A/D轉(zhuǎn)換

滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈的固有振動(dòng)頻帶很寬,包括1 kHz以內(nèi)的低頻振動(dòng)和1 kHz以上的中高頻振動(dòng)。為滿足信號(hào)采樣需要,A/D轉(zhuǎn)換芯片選用的是AD9280。AD9280采樣精度為8 bit,采樣率可達(dá)到32 MSPS,功耗較低,適合系統(tǒng)設(shè)計(jì)[9]。AD9280與FPGA接口如圖4所示。

圖4 AD9280與FPGA接口

AIN為采集的模擬信號(hào),AD_DATA為A/D芯片轉(zhuǎn)換后輸出的8位數(shù)字信號(hào)。AD_CLK為時(shí)鐘信號(hào)。AD_OTR可以判斷模擬信號(hào)AIN是否在量程范圍內(nèi),若超出量程范圍,會(huì)變?yōu)楦唠娖?停止轉(zhuǎn)換;反之,則一直處于低電平,正常轉(zhuǎn)換。STBY信號(hào)和THREE_STATE信號(hào)均為低電平,保證A/D芯片正常工作。

3 共振解調(diào)的FPGA實(shí)現(xiàn)

由于FIR濾波器具有良好的線性特性、運(yùn)行穩(wěn)定、易于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法等優(yōu)點(diǎn)[10],因此選擇使用FIR濾波器實(shí)現(xiàn)共振解調(diào)部分的設(shè)計(jì)。

3.1 帶通濾波器設(shè)計(jì)

共振解調(diào)中帶通濾波器的作用是利用中心頻帶分離沖擊信號(hào),因此確定中心頻帶尤為關(guān)鍵。確定中心頻帶的方法一般是先對(duì)傳感器采集的軸承信號(hào)繪制頻譜,如圖5所示。選擇大于傳感器安裝諧振頻率一半且譜線幅度最大的頻率為中心頻率,中心頻率左右旁瓣有10%～20%左右的裕量[11]。由圖5可知,在4 kHz左右處譜線幅度最大,由此確定帶通濾波器中心頻率為4 kHz,帶寬可選為1 kHz。

圖5 振動(dòng)信號(hào)頻譜曲線

3.2 包絡(luò)分析實(shí)現(xiàn)

包絡(luò)分析可以去除信號(hào)中混雜的高頻衰減成分和其他機(jī)械干擾頻率,能有效地從采集的信號(hào)中提取出有用信號(hào)[12]。工程上常用Hilbert變換法實(shí)現(xiàn)包絡(luò)分析,原理步驟如式(4)～式(6):

(4)

(5)

(6)

式中:x(n)為帶通濾波后的信號(hào);H[·]為Hilbert變換;z(n)為構(gòu)造的解析信號(hào);a(n)為得到的包絡(luò)信號(hào)。

選擇利用FIR IP完成Hilbert變換設(shè)計(jì),其系數(shù)由MATLAB軟件的FDA tool工具箱確定。包絡(luò)幅值的平方和加法運(yùn)算可調(diào)用FPGA內(nèi)部乘法器IP、加法器IP完成;Cordic IP完成開方計(jì)算。包絡(luò)分析仿真結(jié)果如圖6、圖7所示,輸入信號(hào)Data_in為傳感器采集的軸承信號(hào),輸出信號(hào)為包絡(luò)分析處理后的信號(hào)。

圖6 包絡(luò)分析仿真圖

圖7 包絡(luò)分析仿真局部圖

包絡(luò)分析后的輸出信號(hào)除故障特征信號(hào)之外,還有高頻噪聲和載波[13],因此需要設(shè)置抗混頻濾波器濾除這些噪聲,減少頻率混疊,保證檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。由于滾動(dòng)軸承故障特征頻率一般在1 kHz以內(nèi),因此可設(shè)置抗混頻濾波器的截止頻率為1 kHz。

3.3 頻譜分析實(shí)現(xiàn)

快速傅里葉變換(FFT)是離散傅里葉變換(DFT)的一種快速算法,相對(duì)于DFT算法能夠大幅度減少運(yùn)算量,是目前數(shù)字信號(hào)處理中較為常用的一種頻譜分析方法[14]。FFT算法主要分為2類:時(shí)域抽取法和頻域抽取法。本文選擇基-2時(shí)域抽取完成32 768點(diǎn)FFT運(yùn)算,基-2時(shí)域抽取基本原理是將N點(diǎn)有限序列x(n)按奇偶分成x(2r)與x(2r+1)兩個(gè)序列并按照式(7)運(yùn)算。

(7)

流水線結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)能將一個(gè)復(fù)雜運(yùn)算分解成多個(gè)的小運(yùn)算,這些小運(yùn)算可以連續(xù)、并行執(zhí)行,因此能提高運(yùn)算效率,有效減小FPGA資源占用[15]。鑒于以上優(yōu)勢,故選擇流水線結(jié)構(gòu)完成頻譜分析設(shè)計(jì),將FFT運(yùn)算分成3部分,其過程如圖8所示。

圖8 32 768點(diǎn)FFT流水線結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

FFT流水線結(jié)構(gòu)包括基-2 FFT部分、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)排序3部分?；?2 FFT部分完成FFT運(yùn)算中蝶形運(yùn)算;數(shù)據(jù)交換實(shí)現(xiàn)前一級(jí)蝶形運(yùn)算單元的輸出和下一級(jí)蝶形運(yùn)算相匹配;由于完成基-2 FFT后的輸出順序不是需要的自然順序,因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)排序以調(diào)整輸出順序。

3.4 顯示界面設(shè)計(jì)

顯示界面左側(cè)展示了實(shí)驗(yàn)軸承的基本參數(shù),右側(cè)可以實(shí)時(shí)顯示傳感器采集的滾動(dòng)軸承信號(hào)波形圖和診斷后輸出的故障頻譜圖。為了更直觀地展示診斷結(jié)果,在顯示界面輸出診斷后的故障頻率,實(shí)現(xiàn)了檢測結(jié)果的可視化。

4 現(xiàn)場試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 現(xiàn)場試驗(yàn)

選擇在QPZZ-Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行現(xiàn)場實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)環(huán)境如圖9所示。

圖9 QPZZ-Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)

實(shí)驗(yàn)中選擇的滾動(dòng)軸承型號(hào)為N205EM。這種軸承材質(zhì)堅(jiān)硬,性能較好,能夠在高轉(zhuǎn)速下工作,便于進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)[16],其參數(shù)如表1所示。

表1 滾動(dòng)軸承 N205EM 參數(shù)

實(shí)驗(yàn)中選用的滾動(dòng)軸承故障類型為內(nèi)圈故障,實(shí)驗(yàn)時(shí)轉(zhuǎn)速保持在300 r/min不變,無加載。在QPZZ-Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)上放置好傳感器,連接好實(shí)驗(yàn)設(shè)備。啟動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái),將電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)至300 r/min,待電機(jī)速度穩(wěn)定后開始實(shí)驗(yàn)。上位機(jī)顯示的滾動(dòng)軸承故障頻譜如圖10所示。

圖10 上位機(jī)界面

4.2 結(jié)果分析

由式(1)計(jì)算可得滾動(dòng)體故障理論特征頻率約為38.83 Hz;由圖10可知,檢測系統(tǒng)得到的故障特征頻率為38.21 Hz。這與內(nèi)圈故障理論特征頻率接近,可以判斷滾動(dòng)軸承存在內(nèi)圈故障,檢測結(jié)果與軸承實(shí)際狀態(tài)一致。

實(shí)際測試證明系統(tǒng)能較準(zhǔn)確提取軸承故障特征頻率,能夠完成對(duì)滾動(dòng)軸承的故障分析和診斷。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)實(shí)際測量值與理論值存在微小誤差。造成誤差的原因可能是由于以下幾個(gè)方面:

(1)轉(zhuǎn)頻波動(dòng):由于外界因素的干擾,轉(zhuǎn)頻在設(shè)定值上下波動(dòng);

(2)軸承尺寸誤差:軸承存在加工誤差,導(dǎo)致實(shí)際尺寸與標(biāo)定參數(shù)存在差異;

(3)機(jī)械振動(dòng)的干擾:旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行狀態(tài)下產(chǎn)生的噪聲會(huì)對(duì)檢測帶來一定干擾。

4.3 系統(tǒng)性能分析

如表2所示,統(tǒng)計(jì)了檢測系統(tǒng)在FPGA平臺(tái)中查找表(LUT)、觸發(fā)器(FF)、存儲(chǔ)單元(BRAM)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)和輸入輸出接口(I/O)的資源占用情況。由表2可知,系統(tǒng)資源占用率適中,說明資源利用較為合理。

表2 FPGA資源占用情況 %

選用上文滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障信號(hào)與MATLAB軟件檢測方案進(jìn)行對(duì)比,對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能進(jìn)行測試,對(duì)比結(jié)果如表3所示。由表3可知,在二者診斷結(jié)果均正確的情況下,本文系統(tǒng)時(shí)間上優(yōu)勢明顯,證明設(shè)計(jì)的系統(tǒng)檢測速度快,效率高。

表3 實(shí)時(shí)性能對(duì)比

5 結(jié)論

針對(duì)傳統(tǒng)滾動(dòng)軸承故障診斷方案無法實(shí)時(shí)在線診斷的問題,設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的滾動(dòng)軸承故障在線檢測系統(tǒng)。采用傳感器和高速率A/D芯片采集滾動(dòng)軸承信號(hào),適用于運(yùn)行狀態(tài)的故障在線檢測;采用共振解調(diào)技術(shù)完成故障診斷,較準(zhǔn)確地提取了滾動(dòng)軸承的故障頻率;完成了故障頻譜在線顯示,實(shí)現(xiàn)了結(jié)果的可視化;對(duì)比軟件檢測方案,系統(tǒng)有很好的實(shí)時(shí)性,解決了傳統(tǒng)檢測方案效率低的問題,滿足滾動(dòng)軸承故障實(shí)時(shí)在線檢測的需要。