基于LabVIEW的无线信号采集与分析系统

李夏青，张仁杰，陈雷亮，黎剑华

(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093)



基于LabVIEW的无线信号采集与分析系统

李夏青，张仁杰，陈雷亮，黎剑华

(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093)

针对风力发电机运行过程中叶片损伤难以及时发现的问题，设计了一种风机叶片振动信号检测与分析系统。系统包括加速度传感器信号采集模块、信号调理模块、无线通信模块、MSP430单片机控制模块，利用LabVIEW软件平台对信号进行分析与处理。实验表明，该系统能对发出的振动信号进行实时分析，发现叶片是否存在缺陷，在满足设计要求同时使设备小型化。

无线通信；低功耗；MSP430；LabVIEW

由于一次性能源的大量使用，全球环境污染问题日趋严重[1]。风力发电因没有燃料问题，不会产生辐射或空气污染，并可循环利用，因此，而被广泛应用[2]。风力发电机设备经常会因复杂的工况条件受到破损或者发生事故[3]。风机叶片在运行过程中受到外界作用力产生形变，出现失稳现象，最终叶片会出现裂纹[4]。叶片损坏会影响到正常工作运行，造成经济损失。叶片开始出现裂纹时，用肉眼难以观察到，叶片安装位置通常较高，给检查带来不便[5]。因此为了保障风力发电机正常运行，及时发现叶片振动过程中出现的损伤[6]。本文设计了一种风力发电机叶片振动检测装置，考虑到风机叶片旋转过程中采集振动信号不方便传输，本文将无线传输装置和LabVIEW上位机信号处理系统相结合，能实时便捷地观察到风机叶片振动信号的状态[7]。

1 系统的总体设计方案

本文研究的对象是风机叶片振动信号，系统结构框图如图1所示。首先对硬件电路进行设计，硬件装置需要固定在旋转的叶片上，传统的信号采集装置无法满足工作要求[8]，本系统采用无线通信模式，将模拟信号通过A/D转换成数字信号发送给上位机。上位机采用LabVIEW软件，对信号进行处理和分析，包括数据采集、数据存储、信号分析等。正常情况下，装置处于休眠模式。工作时，上位机通过LabVIEW发送信号采集命令，单片机接收到上位机的命令后，从低功耗模式中被唤醒，开始信号采集。

图1 系统的结构框图

2 下位机硬件设计

装置采用低功耗设计模式，使用MSP430系列单片机作为主控芯片。系统硬件框图如图2所示。

图2 系统硬件框图

2.1 单片机和A/D模块

MSP430 系列的单片机是具有16位总线的超低能耗单片机，工作电压一般在1.8～3.6 V之间，通常供电使用3.3 V[9]。低功耗模式时耗电量为0.1 μA，正常工作模式下耗电250 pA/MIPS。MSP430时钟系统一般有基础时钟系统和DCO数字振荡器时钟系统两种。MSP430单片机有一种正常工作状态和5 种低功耗状态(LPM0～LPM4)，可通过矢量的方法去触发系统中断，且单片机片内有10几个中断源可供选择，各中断相互搭配使用，通过中断触发发送请求命令唤醒CPU只需6 ps。

传感器将采集到的振动信号转换为电信号，需要把电信号经过模数转换模块(ADC)转换为数字量才能被MSP430处理。MSP430带有12位模数转换模块ADC12，可实现12位精度的模数转换[10]。MSP430单片机通过定时器中断采样，采样率可通过定时器来确定，代码如下：

void Init_TimerA() //定时器A设置

{

TACTL |= TASSEL0 + TACLR;

//选择辅助时钟ACLK为时钟源

CCTL0 =CCIE; //CCRO中断允许

CCR0 = 33;//时间间隔为1 ms周期，采样率1 kHz

TACTL |= MC0; //增计数模式，开始计数

return;

}

2.2 传感器

在振动检测中，信号数据由加速度传感器采集到的。加速度传感器安装在叶片表面上，要求装置质量轻并采用锂电池供电。叶片的振动加速度范围在0.01g～1g(1g=9.81 m/s2)，要求传感器的灵敏度至少为500 mV/g。

LIS344ALH是意法半导体一款高性能微机电系统加速度传感器，包括一个传感元件和一个集成电路接口，能将加速度信号转换为模拟电压信号。LIS344ALH的灵敏度为660 mV/g，测量加速度范围为0～6 g，频率响应范围为0.2 Hz～6 kHz，质量是0.04 g，采用锂电池供电。

2.3 信号调理电路

LIS344ALH加速度传感器转换输出的电压信号微弱，并伴随着直流信号、噪声等干扰信号。为提高采样的准确性和稳定性，在进行数据A/D采集前，将电压信号放大并滤除掉噪声等干扰信号。

滤波电路如图3所示。电阻R2、R3，电容C4、C5与运算放大TL084组成二阶有源低通滤波器，起到抗混叠作用。将该滤波器的上截止频率设定在

则f0=79 Hz，低通滤波器的截止频率设定在80 Hz，保留有用信号同时滤掉高频干扰成分。

图3 滤波电路

采用的低功耗运算放大器AD627完成信号放大[11]，AD627可提供单电源供电，工作过程中最大损耗只有85 μA。由芯片手册可知，Gain=5+(200 kΩ/RG)，R1=33 kΩ，放大倍数约为11倍。LIS344ALH加速度传感器在零加速度的情况下会产生VCC/2的直流电压，应在输出电压中减去VCC/2，输出电压直接反映了加速度的数值。

图4 放大电路

2.4 电压调整及控制模块

此模块负责给各个电路提供电源。将锂电池电压稳定在3.3 V，一路输出为Vout供CPU及无线通信模块使用，另一路VCC供振动加速度传感器、信号调理电路、信号电平位移电路使用。为减少功率损耗，Vout始终供电，而VCC在进入测量后由CPU控制命令开启，这样可以延长装置的使用寿命。

图5 电源调整及控制原理图

2.5 无线通信模块

采用SV610无线模块作为上、下位机的无线通信模块。SV610是一款具有高集成的无线信号收发模块，空间结构小巧、灵敏度高、功耗低，输出功率达100 mW以上，在业界处于领先地位。模块有多个频段、信道和网络ID可供选择，增加了信号传输性能，传输距离最远可达到几千米。可通过控制上位机软件或者在线的方式去重置端口和射频的相关参数。工作频段选为433 MHz，工作电压为2.8～ 6.0 V ，由锂电池直接供电。

3 上位机软件设计

上位机LabVIEW软件采用模块化设计，整体构架主要包括串口通讯、参数图形化显示、数据存储和信号分析与显示。

3.1 串口通讯

LabVIEW提供了完善的串口通讯模块[12]，在上位机程序设计时只需要设置VISA的相关参数即可完成与下位机的通信，包括VISA参数配置、VISA读取、VISA写入、VISA关闭等。采用该方式设计的优点是：每个函数开始接收一个端口号，结束后输出一个其复制的口号，这样在设计中就不会出现对于一个端口有遗忘或重复的操作。

串口通讯程序波特率为9 600 bit·s-1， 8个数据位，无奇偶校验位，1个停止位。下位机传送的数据格式是十六进制的ASCII形式，需要将其转换成十进制数字形式代能保存并显示，可以通过Extract Number转换成为数字形式。

3.2 参数图形化显示

专门建立一个数据库，保存输入的风机基本参数，方便数据的查询调用，数据库依据时间排序来保存本次数据参数。将系统的当前获取时间放入表中作为存储顺序，这样只需输入时间便可调出该时间段的所有数据[13]。

如图6所示，参数设置主要记录本次实验的基本信息，包括传感器安装位置、模拟失效类型、叶片长度、叶片安装角度、叶片质量、叶片旋转速度以及叶片质量分布等[14]。其中两个选项采用复选框的格式：传感器安装位置设了叶尖部位、叶中部位和叶根部位3个选项；模拟失效类型用户可自身设置。其他均采用文本输入格式。输入本次实验风机的基本参数，点击<确定>，就会进入数据采集主界面。

图6 风机参数录入

3.3 数据存储

使用NI公司提供的LabVIEW SQL Toolkit进行数据库访问，采用微软的Access创建数据库。

首先创建一个文件夹，命名shujuku，在文件夹下创建一个shujucunchu.accdb数据库文件，然后采用DSN连接数据库。连接完成后，进行数据库的搭建。为了直观验证波形数据的正确性，将波形数据完整保存，同时存储数据波形的图片，存储顺序是按系统的时间来存储。用户只需要根据时间便可找出该时间段的所有数据，方便后续数据的读取。波形数据与参数设置都放在同一个数据库中，建立两个表来存储，与之前的参数设置匹配。图7所示为数据存储的程序框图。

图7 数据存储框图

3.4 信号分析模块

获取的信号往往含有多种频域成分，为了利于信号的进一步处理与分析，将其中需要的频率成分提取出来，将不需要的频率成分衰减掉。信号采集需要较好的高频衰减特性，选用巴特沃斯滤波器对信号进行滤波处理。

时域测量模块调用信号源选择模块的数据，进行相关参数测量，本模块主要实现信号的周期平均值、周期均方根、正反峰以及均方根等参数测量。通过时域分析对设备故障给出简单诊断，如设备运行中有异常发生，时域信号会产生一定波动。将时域信号变换成频域信号称为频谱分析，频谱分析模块实现了对信号的FFT，通过频谱分析可得到信号的幅值谱和相位谱，可进一步观察信号状态。

4 测试结果分析

叶片振动检测实验分为无损伤叶片振动检测和有损伤叶片振动检测[15]，将振动结果进行比较。正常风机叶片的时域波形以随机信号为主，伴有一定的调幅现象。实验叶片设计材料为玻璃纤维增强复合材料，叶片频域上的第一峰值约在16 Hz，第二个峰值约在45 Hz[16]。从图8(a)时域图难以看出正常振动信号的特征，通过信号的频谱图可知，第一峰值在17 Hz左右，第二峰值约在46 Hz，与理论值上的值极为接近，证明检测装置是可靠的。

实验以叶片裂纹为研究对象，采用两个同型号的叶片进行模拟裂纹实验，用切割方式分别在距离叶根部位1/4和3/4处切割裂纹。从图8中可得，损伤叶片与正常叶片振动信号之间差别较小，但损伤叶片比正常叶片振幅大。损伤叶片频谱图中的峰值所在的频率段与正常叶片相比有明显减小。

图8 实验测试结果的时域、频域波形图

通过实验可知，当叶片出现裂纹时，风机叶片时域波形有一定的变化，通常这种变化并不明显，而在频域内的峰值出现明显的变化。缺陷的产生会导致风机叶片的刚度减小，造成叶片的振动频率降低。所以当叶片振动的振幅发生变化时，叶片可能出现异常情况，再查看叶片振动的频域信号，如果频域中的峰值出现明显变化，则可以判定叶片产生缺陷。

5 结束语

本文设计了一个操作简单、功能齐全的风机叶片振动信号检测系统。其采用低功耗的MSP430微处理器，使得硬件运算速度快，系统运行平稳。无线传输装置克服了振动信号通过有线方式传输困难的问题。LabVIEW图形化编程软件成功实现了对数据的采集与分析功能。

[1] 张芳.当前能源形势及解决能源问题的对策[J].科技传播,2013(3):49-50.

[2] 孙安萍.风电发展专利情报分析研究[D].绵阳:西南科技大学,2011.

[3] 贺德馨.风工程与工业空气动力学[M].北京:国防工业出版社,2006.

[4] 乔印虎.风力发电机叶片振动研究与保护[D].乌鲁木齐:新疆大学,2006.

[5] Lu B,Li Y,Wu X,et al.A review of recent advances in wind turbine condition monitoring and fault diagnosis[C].NZ,USA:IEEE Symposium on Power Electronics and Machines in Wind Applications,2009.

[6] Ribrant J.Reliability performance and maintenance-a survey of failures in wind power systems[D].Sweden:KTH School of Electrical Engineering,2005.

[7] 李舜酩,李香莲.振动信号的现代分析技术与应用[M].北京:国防工业出版社,2008.

[8] 宫靖远.风电场工程技术手册[M].北京:机械工业出版社,2014.

[9] 沈建华,杨艳琴,翟晓曙.MSP430系列16位超低功耗单片机原理与应用[M].北京:清华大学出版社,2004.

[10] 胡大可.MSP430系列单片机C语言程序设计与开发[M].北京:北京航空航天大学出版社,2003.

[11] 汪华章.低功耗无线数据传输模块的研究与设计[J].中原工学院学报,2009,20(4):58-61.

[12] 刘君华,郭会军,赵向阳,等.基于LabVIEW虚拟仪器的设计[M].北京:电子工业出版社,2003.

[13] 黄云江.基于LabVIEW的数据采集的实现[J].福建电脑,2008,24(4):114,99.

[14] 蒋东翔,洪良友,黄乾，等.风力机状态监测与故障诊断技术研究[J].电网与清洁能源,2008,24 (9):40-44.

[15] 乔印虎,张春燕.风力发电机叶片振动失效机理分析[J].机械工程师,2007(4):55-57.

[16] 周伟,张洪波,马力辉,等.风电叶片复合材料结构缺陷无损检测研究进展[J].塑料科技,2010,38 (12):84-86.

Wireless Signal Acquisition and Analysis System Based on LabVIEW

LI Xiaqing，ZHANG Renjie，CHEN Leiliang，LI Jianhua

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)

Considering blade damage difficult be discovered during the operation of the wind turbine, a fan blade vibration signal detection and analysis system was designed in this paper. The system includes acceleration sensor signal acquisition module, signal conditioning module, wireless communication module and MSP430 MCU control module, using LabVIEW software platform for signal analysis and processing. Tests show that the system can analyze the vibration signal in real time, and find out whether there are defects in the blades, thus meeting the design requirements and miniaturizing equipment.

wireless communication; low-power consumption; MSP430 microcontroller; LabVIEW

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.12.010

2016- 02- 04

李夏青(1991-)，女，硕士研究生。研究方向：测试信息获取与处理。

TN92；TM614

A

1007-7820(2016)12-033-04