基于角域采样声强法的故障检测系统研究

韩杰 张志强 陈品

（合肥工业大学，安徽 合肥，230009）

0 引言

现如今，电机控制的机电产品已广泛应用于国民生活、生产的各个领域。为控制产品质量，除了功能和电气性能检测之外，通常会在生产线的末端对此类旋转机械结构的机电产品进行故障检测，发现产品早期可能存在的故障。传统检测方法大多使用人工利用探针听诊器的方式，效率较低。近十年随着故障监测技术的不断发展，人们开始研究具有自动故障诊断功能的监测方法和测试设备。

从基于声强法的故障诊断技术上，国内外都做了较多的研究。国外的的R.P.Kending等人[1]曾提出“声强测量法”的噪声测量技术，可以实现测量环境情况较差的车间内进行声功率测量。国内的甘长胜等人关于声强在一些常用机械结构的噪声检测发面做了大量的实验和研究[2-4]，为声强测量和故障检测技术的发展做出巨大贡献。但是针对声强法的这些研究都是对稳态下的测试对象做等时基测试而展开的，而旋转机械结构的机电产品故障往往是在升速或降速过程中显现较为明显，使用传统的声强测试分析方法并不适用。

本文提出了一种基于角域声强法的故障监测方法，与传统故障诊断方法相比较，具有测试效率高、指向性强、诊断效率高的优点，具有更多的优势和发展空间，且有着较好的实用前景和巨大经济价值。

1 声强测量理论基础

1.1 近场声强测量方法

根据声学理论，当介质中无均流时，在稳态条件下的随机过程，某点声强等于该点上质点瞬时速度和瞬时声压的乘积

图1 p-p测量法声强探头

在使用如图1.1所示的声强探头测量时，左右两个传声器分别测得声压数据设为以及，传声器A以及传声器之间的距离设为 。

于是，式（2）可改写为

被测点的声压用算术平均声压代替

则在两传感器中心线连线方向上的瞬时声强为

1.2 角域采样法

在机电产品运行过程中，电机在变速阶段其转速是变化的 ，对其转速实现跟踪测量并进行等角度增量采样的过程称为阶次跟踪采样。阶次跟踪技术能够测量并获得旋转机构在旋转过程中的转速相关数据 ，且对和转速无关的信号进行过滤 ，达到二次滤波的效果。

角域采样法是对时域信号进行角域重采样，阶次跟踪分析法的一种运用。阶次跟踪分析采用的方法是等角度信号采样，在信号的每个周期内采样点数相同，即同步采样。非稳态信号在等角度采样后会变为稳态信号，再将采样后的信号进行FFT变换即可得到阶次谱。

实现等角度采样的方法有下面两种

转速脉冲触发采样是通过分析旋转电机上的固定转速盘，在发动机每旋转一定角度时，转速盘发出脉冲信号，同时进行采样。这种方法能够严格控制采样的同步，但实际操作难度大，不具有普适性。

等时重采样具体分为等时间间隔采样和插值重采样两个过程。首先是在相同时间间隔的条件下对旋转机构的振动信号和转速脉冲信号进行采样，并且要保证采样的频率不会改变，以得到同步采样信号。然后，根据测得的转速数组，计算出一组的时间点，这组时间点就是等角度采样的时刻，在这些时刻的邻域内对同步信号进行插值算法处理，并进行再次采样，最后得到所需的角域重采样信号。

角域重采样需要求出在时域条件下，重采样的时刻，要先设定被测机构旋转轴的角加速度，一般取很短的时间内旋转轴作匀角加速度运动，此假设在文献[6]的可以查到。

在这样一前提下，参考轴的转角 可以有如下表达式

对同步采样信号，将相邻的三个脉冲时间点和间隔时间段内转过的角度带入式（7），得

对上式求出的单位角增量所对应的时刻，利用插值算法对振动信号用处理，即可得到振动信号在角域重采样后对应时刻的幅值数据，然后对其进行快速傅里叶变换，就能得到重采样信号的阶次谱。

2 故障检测系统设计

2.1 硬件方案设计

图2 基于角域采样声强法故障诊断技术试验研究基本硬件方案

图3 基于角域采样声强法的故障诊断软件模块组成

图2 为基于角域采样声强法故障诊断技术试验研究基本硬件方案。角域采样声强法的硬件系统主要包括三大方面：声强探头、处理电路、计算机。声强探头将探头所在的声音信号转化为电信号，通过前置放大器带动低噪声电缆输送到处理电路；处理电路前端总成了低频补偿、双级变换、差分变换电路对信号进行初步处理，再通过电缆输送至单端电路、增益电路、单极变换电路进一步处理，处理后的信号经过抗混滤波电路处理再通过数据采集器进行A/D转换后经USB接口输入计算机；在计算机中通过 LabVIEW软件对采集到的声音信号进行分析处理达到所需的效果。

本小组采用的数据采集器为NI USB-9233。NI USB-9233带有4个BNC连接器，可提供4路同步采样模拟通道输入。

其中 表示2到25的任意整数。

其中 表示2或3。

2.2 软件模块设计

经硬件电路采集到的信号在LabVIE中进一步分析处理并显示出来。主要包括：角域声强阶次比分析、对比及故障识别、谱库建立。角域声强阶次比分析即通过软件自带功能进行角域重采样实现对信号的跟踪测量；对比及故障识别是对多次采样的信号谱进行对比分析找出异常部分；谱库建立需要通过大量实验建立一系列异常谱谱库供故障诊断使用。

图4 LabVIEW数据采集前面板

图5 LabVIEW声音数据采集程序框图

2.3 LabVIEW软件的应用

基于角域采样声强法的故障检测系统设计采用NI公司的虚拟仪器（VI）开发平台Labview来进行应用程序的设计。程序总共有两个部分：前面板和程序框图。

前面板可以设置输入参量，也可以观察输出变量和输出谱线图。在前面板中的每一部分都对应一段框图程序。

图4为LabVIEW声强数据采集前面板，在前面板中可以设置每通道采样数、采样频率、采样模式等。同时，通过前面板可以直观的观察到采集的声强的时频波形图、滤波后的波形图、频域转换后的幅度谱图和相位谱图和功率谱。通过分析这些谱图所显示出来的信息，将被测样品的图形与合格品图形相互对比，即可检测出被测样品的合格与否。

框图程序可用LabVIEW图形编程语言——G语言来编写。

图5为声强数据采集程序框图，声强数据在while循环体外被写入，进入while循环体之后首先在前面板中显示其时域波形（图4）；然后对声强数据进行功率谱变换，转换为功率谱后，再对数据进行幅值以及相位信息提取，并在前面板中以图像方式显示；之后再进行角域谱的变换，在前面板上显示各个阶段的图形谱，以便采集分析数据。程序里还设置了数据的存储，以便形成图谱数据库，建立故障谱和正常谱的数据库，为后续数据分析提供支持。

3 结论

在分析旋转机构旋转过程中经常出现的变速过程时，测量得到的信号常常是非稳态信号，而传统的频谱分析方法因“频率模糊”而不能反映被测机构的真实情况； 而角域采样声强法，在对时域信号进行角域重采样，将频域非稳态信号转变为角域稳态信号，可以避免“频率模糊”现象的发生，对基于声强检测的故障诊断方法有很大帮助。

基于角域采样声强法的故障检测法能够克服传统振动阶比故障诊断方法的不足，研究基于角域采样声强法的非接触式故障在线诊断技术并开发其应用系统，具有很好的实用前景与巨大的经济价值。