基于Labview和Matlab的变速器诊断系统开发*

赵 磊

(兰州职业技术学院，甘肃 兰州 730070)

1 引言

汽车变速器是将发动机动力传递到车轮的重要部件，同时变速器工况恶劣载荷冲击力极大，变速器的齿轮、轴承、轴系、同步器等极易受损。随着变速器性能的不断完善，结构的进一步复杂，依靠工程人员经验的听、摸、看诊断已远不能适应要求，此外要真正达到可重复的、客观一致的准确诊断，必须用电脑判断代替人为判断。因此，有必要开发变速器故障诊断系统，且诊断系统要具有良好的人机交互界面、图形化显示以及强大的数据处理分析能力。针对上述要求，笔者基于Labview和Matlab进行变速器故障诊断系统开发。利用Matlab Script节点技术［1］混合编程将Labview和Matlab二者优势互补，由Labview实现系统界面、信号采集、信号存储和查询，Matlab调用等功能;由Matlab实现信号降噪、提取、处理、返回Labview显示等功能。由于变速器轴承故障所引起振动信号是非平稳、非线性的调制信号，信号中还包含了噪声等干扰信号［2］，因此在诊断系统信号处理模块中设置了多种高级信号处理方法，先用小波变换对信号进行降噪处理［3］，再对降噪后的信号进行经验模态分解［4］(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)和包络谱［5］分析。通过实例采集某汽车变速器轴承故障振动信号，诊断结果表明所开发的诊断系统能快速、准确地提取出故障故障信号，具有良好的人机交互界面和强大的图形化显示功能。

2 硬件系统设计

硬件系统即下位机是以信号采集为核心，负责对变速器振动信号分通道采集、采样参数配置、信号调理、向上位机的数据库提供数据等。因此先要选择传感器测取变速器的振动信号，然后选择数据采集卡，将模拟量转换成数字量，再选择信号调理卡，对信号进行滤波和放大等处理，最后传到计算机诊断系统中的数据库。其硬件系统构成如图1所示。

图1 硬件系统构成

2.1 传感器选择

一般有3种基本的振动传感器，即速度传感器、位移传感器和加速度传感器，不同的传感器其特性及使用范围也不同。笔者选用加速度传感器，在测试时直接完全接触安装在变速器轴承端外壳X，Y方向处，其有效频率范围在1 510 kHz以上，在采样频率范围内具有线性度和动态性能。

转速信号是通过安装在轴端的编码器获取，编码器的精度达到360脉冲/转。相比与1脉冲/转的精度，不需要经过转速插值处理就可以获得每度转过相应的时间点。

2.2 采集卡和计数器及信号调理卡选择

对于振动信号采集，采样率［6］为:2.56×最高计算阶次×最高转速/60;而转速计脉冲的采样频率为:4×2.56×最高计算阶次×最高转速/60。因此选择采集卡为NI公司的NI-6512数据采集卡，允许IEPE供电，即向压电传感器提供电源;选用计数器为NI-6605，转速信息经编码器获得后输入到此计数器，档位等数字量信号通过NI-6605的I/O扩展口读入;信号调理为DBK45调理卡，可程控增益，输入电压范围-10～+10 V，巴特沃斯带通滤波。各路信号由板卡之间的RTSI数据线保证同步。

3 软件系统设计

软件系统是以Labview 2010和Matlab 7.0混合编程实现的，包括信号采集、数据库、信号处理等模块。主要任务是驱动下位机，接收下位机传送过来的信号保存到数据库，从数据库调用信号，对信号进行处理提取故障信息，图形化显示处理结果等。其中信号采集用Labview提供的DAQ以及各子VI完成信号采集参数配置和多通道采集;数据库模块利LabSQL［7］ADO Functions中的VI与Office自带的Microsoft Access数据库进行连接，可以完成数据写入、查询、调用。软件系统的核心是信号处理，信号处理方法需要根据测试对象的信号特征来选择，具体有:小波变换，EMD包络谱分析等。而实现信号处理的关键技术是通过Matlab Script节点技术将Labview和Matlab相结合。图2(a)是诊断系统主界面，图2(b)是系统子模块界面。

图2 系统主界面和子模块界面

3.1 EMD包络谱算法

变速器轴承故障振动信号是非线性，非平稳的调制信号。传统的傅里叶分析无法有效提取出故障信息，因此采用EMD包络谱方法。EMD基于如下假设:信号具有相同数量的极值点和过0点，或最多相差一个;由所有极大值极小值点确定的上下包络线关于时间轴局部对称，即均值为0。对信号x(t)的进行EMD包络谱分析的具体步骤如下。

(1)用三次样条曲线连接信号x(t)所有局部极大值点和所有局部极小值点形成上下包络线，求上下包络线平均值记为m1(t)，令:

如果h1(t)是满足IMF分量要求，则循环停止。

(2)若不满足，则返回以h1(t)为原始信号按第1步继续求上下包络线以及平均值m2(t)，令:

判断h2(t)是否满足IMF分量要求，如此循环n次，直到式中hn(t)满足IMF分量要求为止:

(3)将hn(t)分离出来，记c1(t)=hn(t)为信号x(t)的第一层IMF分量，得到:

(4)再重复以上步骤n次，得到信号x(t)所有层次

IMF分量为止，即:

(5)那么原始信号x(t)组成如下:

式中:rn(t)为残余函数，代表信号平均趋势。

(6)对分解得到的每一层IMF分量ci(t)做Hilbert变换得到:

(7)构造解析函数wi(t):

(8)求每一层IMF分量ci(t)的包络谱:

依据上述算法在Matlab中进行EMD包络谱程序编写，并利用仿真信号进行验证程序是否正确。

3.2 Matlab Script节点技术

Matlab Script节点技术的实质是将Matlab当作一个ActiveX服务器。运行时Labview将命令通过ActiveX通道发送给Matlab，由Matlab在后台执行，执行完后在Labview前面板显示。

打开Labview2010，按数学/脚本与公式/脚本节点/Matlab脚本创建Matlab Script节点。已预先在Matlab 7.0中编写、调试好程序，只需导入脚本节点，分析时按照不同的信号选择不同的EMD分解层数。Labview与Matlab Script节点之间的数据交换通过右键单击节点框，选择“添加输入”或“添加输出”来实现，需要注意的是数据类型的匹配。图3中添加了输入信号“A”，数据类型是一维数组，采样频率“B”，采样点数“C”，频率起点和终点“E”和“F”，数据类型均为实数。

图3 EMD包络谱混合编程面板

4 实例应用及分析

对某汽车变速器进行了实验来验证本文开发的诊断系统的有效性。当加速度传感器在输入转速为1 800 r/min、空挡的情况下测取第一轴前轴承(6205-Z)振动信号，采样频率为12 K，采样点数为10 240。分别设置了轴承正常和外圈单点点蚀故障，点蚀直径为0.18 mm，深度为0.2 mm。通过式(10)计算轴承外圈故障特征频率为107.5 Hz。

图4(a)是轴承正常时候的振动信号时域波形，图4(b)是外圈故障时候的振动信号时域波形。由于信号带有大量噪声等干扰信号，故对信号进行sym8小波降噪处理，从而减少由多次EMD分解带来的端点效应累积误差。图4(c)显示外圈故障信号经小波降噪后信号光滑，既去除了部分噪声又较好的保留了故障信息。

图4 振动信号

再对降噪后的正常和外圈故障信号信号进行6层EMD包络谱分析，由于轴承故障特征频率一般在中高频，故选取前3分量。图5(a)、(b)是正常和外圈故障信号前3分量时域波形，可见在外圈故障时前2个分量存在明显的周期性冲击，并且各分量之间的频率成分逐渐下降。经过分析选择第2分量进行包络谱分析，包络谱分析结果如图6所示。

图5 正常及外圈故障EMD分解前3分量

(1)轴承正常时从图6(a)可知第2分量包络谱中有30.03 Hz的输入轴转频，以及其2倍频60.06 Hz，均接近理论计算的30 Hz。此外包络谱峰值递减趋于平稳。

图6 正常及外圈故障EMD分解第2分量包络谱

(2)轴承外圈故障时从图6(b)可知第2分量包络谱存在输入轴转频30.03 Hz及其2倍频，外圈故障特征频率107.7 Hz的最高峰值，非常接近(10)式计算的107.5 Hz，以及2倍频、3倍频分别为215.3 Hz，323 Hz。说明轴承外圈故障时起了故障特征频率的倍频。

(3)通过正常和外圈故障EMD包络谱比较，笔者所开发的诊断系统能有效识别出非平稳、非线性轴承振动信号中的故障特征频率，且系统操作简单，反应快速准确，具有良好的人机交互和强大的图形化显示界面。

5 结论

文章通过Matlab Script节点技术将Labview和Matlab优势互补，用混合编程方法开发了汽车变速器故障诊断系统。实验结果表明:诊断系统能准确、快速地完成信号采集、存储、调用、分析，具有良好的人机交互界面和强大的图形化显示界面;利用小波变换降噪和EMD包络谱能的有效地识别轴承故障时的故障特征频率。此外系统还具有广泛的适应性，对不同的信号进行EMD包络谱分析时只需在图3所示程序框图中添加或减少以下语句:subplot(311);plot(t，imf(1，:));xlabel('t/s');ylabel('a/m.s2');title('IMF1时域波形图');和subplot(311);hua_baol(imf(1，:)，fs，1，xf1，xf2);xlabel('f/Hz');ylabel('a/m.s2');title('IMF1包络谱')即可。在工程中将Labview和Matlab结合开发诊断系统具有广阔的应用价值。

［1］ 柴敬安，廖克俭，潘德惠，等.Labview和Matlab混合编程方法的研究与实现［J］.计算机测量与控制，2008，16(5):737-740.

［2］ 刘宗政，陈 恳，陈振华，等.滚动轴承的振动特性分析及典型故障诊断［J］.机械设计与制造，2009(3):103-105.

［3］ 徐仁林，安 伟.小波降噪在信号基于EMD的Hilbert变换中的应用［J］.噪声与振动控制，2008(6):74-77.

［4］ Norden E Huang，Zheng Shen，Steven R Long，et al.The Empirical Modede Composition and the Hilbert Apectrum for Nonlinear and Nonstationary Time Series Analysis［J］.Proc R Soc Lond A，1998(454):903-995.

［5］ 亿 雄，顾海明.Hilbert变换在滚动轴承故障诊断中的应用［J］.煤矿机械，2008(12):49-54.

［6］ National Instruments Corporation.Order analysis toolkit user manual［Z］.2005.

［7］ 张 冰，戴晓强，朱志宇.ADO和LABSQL在数据库操作方面的应用［J］.微计算机信息，2005，2(10):88-90.