旋转机械设备运行状态远程监测系统研究与开发*

王之宏, 范玉刚, 冯 早

(1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500；2.云南省矿物管道输送工程技术研究中心，云南 昆明 650500)

旋转机械设备运行状态远程监测系统研究与开发*

王之宏1,2, 范玉刚1,2, 冯 早1,2

(1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500；2.云南省矿物管道输送工程技术研究中心，云南 昆明 650500)

设计开发了一种旋转机械设备运行状态远程监测系统，对旋转机械设备的振动信号进行采集，将采集的振动数据通过以太网模块传输至路由器，再通过因特网传输至上位机。上位机采用固有时间尺度分解(ITD)方法对振动信号进行分解，对分解后的固有旋转(PR)分量绘制Teager能量谱，提取旋转机械设备振动信号的幅频特性。系统可实现振动信号的采集、传输及存储，实验表明：ITD结合Teager能量算子的方法可有效地检测出振动信号的幅频特性。

旋转机械； 以太网； 远程监测； 固有时间尺度分解； Teager能量算子

0 引 言

旋转机械设备广泛应用于工业生产的众多领域，一旦发生故障将带来巨大的人员伤亡和经济损失，若能准确及时地识别设备运行过程中故障的萌生和演变，对保障机械系统安全运行，减少或避免重大灾难性事故具有非常重要的意义[1]。因此，对旋转机械设备的运行状态监测就显得尤为重要。

本文开发了一种旋转机械设备运行状态远程监测系统。首先，通过I2C通信接口将传感器采集的数字量的振动信号传输到微处理器STM32。其次，采用SPI全双工、同步通信方式，使STM32控制以太网模块传输振动数据至路由器，进而通过因特网传输到服务器，在服务器中通过固有时间尺度分解(intrinsic time scale decomposition，ITD)方法对振动信号进行分析，得到一系列的固有旋转(proper rotation，PR)分量， 采用Teager能量算子分析PR分量，并绘制Teager能量谱，从而检测振动信号的幅频特性，最终实现了对于旋转机械设备运行状态的远程监测。系统通过因特网对振动信号进行远程分析，实现设备运行状态的远程监测，从而解决了常设专业的技术人员滞留现场监测设备的困境。

1 振动信号采集与远程传输

系统结构如图1所示。微处理器选用STM32F103ZET6[2],具有性价比高、处理速度快、性能稳定、功耗低、外围电路设计简单等优点，广泛应用于各种嵌入式场合[3]。

图1 系统结构

1.1 振动信号采集

振动信号的采集通过运动传感器MPU—6050[4]内部的三轴MEMS加速度计完成。加速度计的可测范围为2gn，采样频率为1 kHz，由于其内部集成了低通滤波器和3个16位的ADC，因此，可以将采集的振动信号进行滤波和模/数转换，实现数字信号的输出。同时其片内的1 024 kB FIFO使传感器处于实时采集状态，因此,直接通过I2C接口即可将采集的振动信号数字量传输到微处理器。MPU—6050接口电路如图 2所示。

图2 MPU—6050接口电路

1.2 振动数据传输

采用ENC28J60作为以太网控制器，ENC28J60采用LWIP通信协议，是一种小型无源的TCP/IP协议栈，对运行条件没有过多要求，有无操作系统均可使用，在保证了TCP主要功能的基础上减少了对系统RAM的占用。ENC28J60通过一系列包过滤机制和内部提供的DMA模块，对传入数据包进行限制，并实现快速数据吞吐和硬件支持的IP校验和计算。其中SPI_MISO/SPI_MOSI/SPI_SCK/NET_REST/NET_INT/NET_CS实现通信，通信数据传输的速率可达到10 MB/s。以太网传输距离远且利于上位机交互[5]。ENC28J60模块接口电路如图3所示。

图3 ENC28J60模块接口电路

2 振动信号接收与分析

2.1 振动信号接收

振动信号的接收根据以太网通信协议开发了一个服务器，完成与STM32作为客户端的实时双工通信，实现对振动信号的接收与转存。

上位机的服务器通过参数设置(IP地址和端口配置等)完成与客户端的通信绑定，实现信息的交互。将接收到的振动信号以.txt文件的存储格式转存到上位机的目标文件中，为分析振动信号做准备。系统结构如图1，上位机服务器接收界面如图4所示。

图4 上位机服务器接收界面

2.2 振动信号ITD[6，7]

对于待分解的振动信号Xt有其极值点Xk。定义L为其基线提取算子，Lt为基线分量，Ht为固有旋转量。ITD算法计算步骤如下[8，9]：

1)提取Xt序列的极值点Xk和对应时间{τk,k=1,2,…,N}，并定义τ0=0。

在区间(τk,τk+2]定义分段线性基线提取算子L为

(1)

式中t∈(τk+1],定义Lk+1为

(2)

式中α为线性缩放因子，用于调节提取固有旋转分量的幅度，α∈[0,1]，通常取值为0.5。

2)利用步骤(1)中计算出的基线信号Lt=LXt，按照式(3)提取出固有旋转分量Ht为

Xt=LXt+(1-L)Xt=Lt+Ht

(3)

式中Ht=(1-L)Xt为所求固有旋转分量。

3)将基线信号Lt作为下一次分解的输入信号重复步骤(1)、步骤(2)，分解终止的条件为Lt变得单调或者小于某个预设值。

经过ITD算法后原信号Xt被分解为多个PR分量和一个单调趋势分量，且这些PR分量的频率依次从高到低[10]。

2.3 振动信号Teager能量谱[11，12]

对于连续的信号Xt，Teager能量算子记为ψ，则Teager能量算子可以定义为

ψ[X(t)]=[(t)]2-X(t)(t)

(4)

式中Xt为振动信号；t和t分别为振动信号的一阶和二阶导数。

对于离散的信号Xn，用差分替代微分，Teager能量算子可定义为

ψ[X(n)]=[X(n)]2-X(n+1)X(n-1)

(5)

由式(5)可知对于离散时间信号，计算某一瞬时时刻的Teager能量算子只需要当前时刻和前、后各一个时刻的样本值，以适应信号的瞬时变化[13]。将经过ITD分解后的PR分量送入Teager能量算子中进行处理，通过绘制的Teager能量谱能够有效地提取振动信号幅频特性。

首先，对系统进行初始化并开启以太网；其次，传感器采集、转换数据并传输至STM32；再次，STM32与服务器绑定通信连接 并进行振动信号的远程传输，服务器完成接收数据；最后，在服务器上对振动信号进行分析，提取振动信号的幅频特性。系统流程如图5所示。

图5 系统流程

3 实验测试与仿真分析

为了验证系统的有效性，实验以阳春水泵1ZDB—35作为监测对象，额定功率为0.37 kW，电机的转速为2 850 r/min，采样频率为1 kHz。采用设计的远程监测系统对设备的外圈进行振动信号的采集与远程传输、接收与分析。

对振动信号进行分析,得到图6所示的外圈振动信号波形，图7为振动信号ITD图，图8为外圈Teager能量谱，实现了对振动信号的幅频特性的提取。

图6 外圈振动信号波形

图7 振动信号ITD

图8 外圈Teager能量谱

4 结 论

设计了旋转机械设备运行状态的远程监测系统，对振动信号进行采集，并将振动数据通过以太网模块传输到路由器，进而通过因特网传输至服务器。服务器对振动信号分析，提取信号的幅频特性。实验证明：系统能够实现振动信号的采集和远程传输，ITD结合Teager能量算子的方法可有效地检测出振动信号的幅频特性，从而实现对旋转机械设备运行状态的远程监测。

[1] 王国彪,何正嘉,陈雪峰,等.机械故障诊断基础研究"何去何从"[J].机械工程学报,2013,49(1):63-72.

[2] 杨 统,王 巍,刘晓卫.基于无线传感网络的光电信号采集系统设计[J].传感器与微系统,2015,34(11):116-121.

[3] 袁开鸿,魏丽君,唐冬梅.基于STM32平台的CAN总线式漏电流数字传感器[J].传感器与微系统,2014,33(5):63-66.

[4] 张世辉,李 松,陈 硕,等.基于射频技术的无线智能传感标签设计[J].传感器与微系统,2015,34(6):70-75.

[5] 邹 坤,石云波,焦佳伟,等.基于以太网的加速度传感器数据采集传输系统设计[J].传感器与微系统,2015,34(12):66-68.

[6] Huang N E.A new of non-linear waver:The Hilbert spectrum[J].Annual Review of Fluid Mechanics,1999,31(5):417-457.

[7] 张仕海,伍良玉,屈重年.EMD 中异常事件处理及其在转子动平衡中的应用[J].振动与冲击,2012,30(2):34-36.

[8] Frei G,Osorio I.Intrinsic time-scale decomposition:Time-frequency-energy and real-Time filtering of non-stationary signals[C]∥Proceeding of the Royal Society A:Mathematical,Physical and Engineering Sciences,2007:321-342.

[9] 张立国,李 盼,李梅梅,等.基于ITD模糊熵和GG 聚类的滚动轴承故障诊断[J].仪器仪表学报,2014,35(11):2624-2632.

[10] 张小龙,张 氢,秦仙蓉,等.基于ITD-形态学滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断[J].仪器仪表学报,2016,37(4):788-795.

[11] 武 哲,杨绍普,张建超.基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用[J].振动与冲击,2016,35(3):7-13.

[12] 马增强,李亚超,刘 政,等.基于变分模态分解和Teager 能量算子的滚动轴承故障特征提取[J].振动与冲击,2016,35(13):134-139.

[13] 王天金,冯志鹏,郝如江,等.基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2012,31(2):1-5.

Research and development of remote monitoring system of running status of rotating machinery*

WANG Zhi-hong1,2, FAN Yu-gang1,2, FENG Zao1,2

(1.Faculty of Information Engineering & Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China; 2.Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation,Kunming 650500,China)

A kind of remote monitoring system is designed and developed.This system collects vibrating signals generated by rotating machinery,and transmits to router by Ethernet module,and then transmits to upper computer through Internet.The intrinsic time scale decomposition(ITD)is introduced to decompose the collected vibrating signals on upper PC,so that the Teager energy spectrum can be drawn through proper rotation(PR)components,from which the characteristics of vibrating signal of rotating machinery can be extracted.This system is capable of collecting,transfmitting and storage of the vibrating signals,experimental results indicate that the method of ITD combining with Teager energy operator can effectively detect and amplitude frequency characteristics of vibrating signals.

rotating machinery; Ethernet; remote monitoring; intrinsic time scale decomposition(ITD); Teager energy operator

10.13873/J.1000—9787(2017)09—0088—03

2016—09—23

国家自然科学基金资助项目(61563024，51169007)； 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(2011CI017)

TH 165.3

A

1000—9787(2017)09—0088—03

王之宏(1990-)，男，硕士研究生，主要研究方向为信号处理、模式识别、机械故障诊断、嵌入式。

范玉刚(1973-)，男，博士，副教授，主要研究方向为基于机器学习的智能信息处理、机械故障诊断、模式识别、数据挖掘。