基于DSP轴承故障诊断系统的设计

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摘要： 本系统主要适用于轴承振动信号数据采集和分析，可以实现对信号的时域和频域分析。该本系统硬件部分是以DSP为核心进行振动信号的采集与分析，软件部分是采用C语言与汇编语言编制，利用小波变换对信号进行处理。该系统也可以进一步推广到其他振动信号的采集与分析。

Abstract： A diagnosing system has been designed for the detection of the surface defects of element bearing. It is mainly based on sampling and analyzing the vibration signals for time and frequency domains. The diagnosing system of data acquisition and realization based of DSP， and the basic principle of it is wavelet transform. The software is written in C language and assembly language. The system is suitable to diagnose the rolling elements bearing， and is possible to be extended to the application of other mechanical vibration signals.

关键词： 轴承；DSP；小波变换；故障诊断

Key words： element bearing；DSP；wavelet transform；fault diagnosis

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）23-0053-02

0 引言

本文研究内容是以数字信号处理器（DSP）为核心，设计一套集数据采集与分析为一体的故障诊断系统，以功率谱分析在机械故障诊断中的应用和小波变换在信号处理中的应用为基础，用数字信号处理技术提取轴承的故障特征信息，编制计算机软件，辩识轴承滚动体、内环、外环的故障。

1 工作过程与测试原理

1.1 工作过程

图1是轴承故障诊断系统的工作过程方框图。从图可以看出工作过程主要有4个部分：信号预处理部分；A/D转换部分；故障信号分析部分；故障特征信息提取与识别部分。

1.2 测试原理 该系统利用共振解调技术诊断轴承故障，当轴承某一元件表面出现局部损伤时，在受载运行过程中要撞击与之相互作用的其它元件表面，从而产生了冲击脉冲力。由于冲击脉冲力的频带很宽，必然包含轴承外圈、传感器等固有频率，从而激起整个测振系统的高频固有振动，通过带通滤波器的滤波，分离出受调制的高频固有振动信号，再通过包络检波器的检波，得到了只包含故障特征信息的低频包络信号，对这一包络信号进行频谱分析，可以诊断出轴承的故障，其原因是共振解调技术放大（或谐振）和分离（带通滤波）了故障特征信息，极大地提高了信号比。共振解调诊断原理如图2所示。

2 系统组成

系统由软件系统和硬件系统两部分组成，具有数据采集和处理及故障诊断等主要功能。系统硬件配置框图如图3所示。

2.1 硬件设计

如图3所示，整个系统的核心部件是DSP芯片TMS320VC5402。它是TI公司生产的TMS3205000系列的16位定点数字信号处理器。TMS320VC5402采用先进的改进型哈佛结构，工作速率为100MIPS，内核工作电压为1.8V，I/O工作电压为3V。

组成数据采集与处理的主要硬件包括：①用于传感器信号拾取与预处理部分，包括2路振动加速度传感器的放大滤波处理；②A/D转换器：仪器选用AD公司推出的6通道模拟输入的16位串行口可编程A/D转换器；③数字信号处理器TMS320VC5402；④单片机AT89C51：用于管理键盘输入、参数显示和报警电路等，由DSP控制；⑤异步通信单元：用于与PC计算机进行通信；（610）电源电路：为各单元电路提供电源。

2.2 软件设计 系统的软件设计主要包括C51单片机程序和DSP程序两部分。C51单片机程序主要包括上电初始化、与DSP通信、按键输入和报警程序等；DSP程序主要包括上电初始化、仪器自检、数据采集、数据分析处理、与单片机通信、与PC机通信等功能模块。在此，本文主要介绍数据分析处理的程序模块。

在对振动信号进行分析处理时，我们用到的是共振解调的原理。在进行包络解调的各步骤中，关键在于带通滤波。能否将包含有故障信息的固有振动分离出来，带通滤波器的设计极为重要。由于小波变换具有带通滤波的特性，通过选择合适的小波和分解层次，可以得到原始信号在不同频率段的振动特性，其信息是完整的，再从中找出需要的频率段进行信号重构，在不降低信号时域分辨率的同时达到滤波目的。本文采用小波分解与重构来实现滤波，并采用MALLAT算法来进行小波分解和重构。

图4和图5是在CCS2.2软件环境下得到的所采集信号在进行变换前后的波形图。

3 结束语

本文介绍的基于小波变换与dsp技术的轴承故障诊断系统，功能强、可靠性好。

参考文献：

[1]Texas Instruments. TMS320C54X User's Guide， 2010.

[2]周霖.DSP算法设计与系统方案[M].北京：国防工业出版社，2004.7.

[3]程正兴，杨守志，冯晓霞.小波分析的理论、算法、进展和应用[M].北京：国防工业出版社，2007.7.