基于DSP的滚动轴承实时故障诊断系统设计

作者：bearingpower        发表时间：2010-12-12

http://afp21ic.allyes.com/main/adfshow?user=Afp21ic|news|keyword_ti4&db=afp21ic 1．引言 滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件，它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能。据统计，在使用滚动轴承的旋转机械中，由于滚动轴承损坏而引起的故障约占30％ [1] 。由此可见，滚动轴承的故障诊断在工程中还是有其重要意义的。 一方面国内企业的重要大型设备往往采用在线系统对设备的工况进行监测，但是在线系统价格高昂、通用性差、安装和维护不便，不适用于大量的中小型设备。另一方面小型的振动检测仪只是起到对数据采集和存储的作用，而且数据的分析需要有丰富经验的人去从事，难以实现实时诊断的要求。本文设计的以TI公司生产的TMS320C6713为数字信号处理器的滚动轴承实时故障诊断系统，就可以满足中小型设备实时智能故障诊断的需要 [2] 。 2．滚动轴承实时故障诊断系统原理 滚动轴承实时故障诊断系统主要包括硬件部分和软件部分两个方面： (1) 硬件部分：主要用模拟电路实现共振解调技术 [3-4] 和数字信号处理电路设计。故障产生的冲击信号使得硬件谐振器发生共振，通过谐振器的共振响应将微弱的冲击信号调制到高频的共振信号中去，再用解调的办法对高频信号处理，进而获得一种剔除了低频振动干扰的共振解调波，由此达到精确诊断的目的。最后信号通过A/D转换后，再送入DSP进行FFT变换。 (2) 软件部分：主要是基于DSP对共振解调后的振动信号进行故障特征的识别与诊断。DSP对AD传送来的数字信号进行时频转换，得到振动信号的频谱图，系统能自动分析频谱，得出故障位置、故障类型、严重程度等结论并通过LCD显示出来。 http://21ic.com/news/upload/络的诊断方法对信号进行智能诊断 [6] 。把能反映振动信号特征的信息作为神经网络的输入，把故障位置、故障类型和严重程度等诊断结论作为网络的输出，用BP算法对网络进行训练 [7] ，然后用这一神经网络对实际的轴承解调信号进行自动诊断，报告故障。 (3) 解调波的各分量以及故障位置、故障类型、严重程度和轴承号等数据通过大屏幕LCD显示，便于人工辅助判断。 (4) 键盘具有功能快捷键、英文及数字键支持人工数据录入与交互。操作过程中可以通过按键设置系统的参数、功能，控制采样长度等等。 (5) 所有测量数据被有效保存，便于数据管理。系统可将测量数据上传到上位机中存储和进行进一步的故障分析，同时也可下载上位机中轴承库的轴承具体型号参数及其特征频率等相关信息。 http://21ic.com/news/upload/络对故障进行诊断的，实现了诊断的智能化，提升诊断速度和诊断精度。另外本系统是采用硬件共振解调技术来实现振动信号分析以及故障诊断的，它比用软件实现共振解调技术的好处是在故障形成的初期，冲击故障信号较弱时就可以对故障进行成功的诊断，这样就可以对早期故障设备进行重点监视，同时也有充裕的时间采购替换件。因此本系统在工程中拥有很广阔的应用空间。 本文作者创新点：本文利用DSP系统高速信号处理的性能，实现了滚动轴承的实时智能诊断。采用硬件共振解调技术，避免了软件共振解调技术带来的早期故障难以发现的不足，能够广泛应用于中小设备的滚动轴承故障诊断。 标签: 故障诊断 DSP 接口 录入：jiasongpo