《電子技術應用》
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基于ARM9和Linux的機械故障診斷儀的設計
2014年電子技術應用第8期
  張 偉, 周鳳星, 嚴???/div>
(武漢科技大學 冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心, 湖北 武漢430081)
摘要: 針對機械早期故障的特點,設計了一種基于ARM9微處理器和Linux操作系統的便攜式機械故障診斷儀。數據采集模塊采用共振解調技術和24位高速A/D轉換器AD7760,通過GPRS或以太網實現與遠程監控系統的實時數據傳輸。采用基于形態提升小波的自適應多尺度算法對振動信號進行放大、降噪、自適應多尺度濾波,提取出微弱的沖擊信號。通過故障軸承的實例分析,表明該診斷儀的診斷結果具有較高的可靠性。
中圖分類號: TP216
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)08-0076-04
Design of mechanical fault diagnosis instrument based on ARM9 and Linux
Zhang Wei, Zhou Fengxing, Yan Baokang
Engineering Research Center of Ministry of Education of Metallurgical Automation and Detection Technology, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China
Abstract: A portable mechanical fault diagnosis instrument based on ARM9 and Linux was designed, according to the characteristics of mechanical early fault. Resonant demodulation technology and AD7760 that is 24 bits high speed A/D converter were designed in data acquisition module. The instrument transmits data to remote monitoring system by GPRS or Ethernet.Adaptive multi-scale filtering based on morphological lifting wavelet is introduced to amplify weak impulse and smooth the noise, and then the weak impulse could be extracted efficiently. High reliability of the diagnostic result has been proved by fault rolling bearing example.
Key words : S3C2440A; Linux; fault diagnosis; demodulated resonance; morphological lifting

  隨著現代工業的不斷發展,企業對大型化、自動化、連續化的生產設備的依賴性與日俱增。如何對設備進行有效的管理以及如何對設備的運行狀態進行有效的監控,讓設備的運行狀態在可知以及可預知的范圍之內,是現代工業企業亟待解決的問題[1]。

  目前在線設備故障診斷系統大多采用PC和采集卡的模式,通過PC軟件實時接收和處理采集卡傳來的數據。這種系統體積龐大、數據傳輸復雜、成本昂貴,不適合應用在生產設備分散和現場工作環境惡劣的地方。

  本文設計了基于ARM9 S3C2440A微處理器和Linux操作系統的便攜式點巡檢機械故障診斷系統,硬件部分采用共振解調技術、以太網、GPRS、RS485、電子標簽、AD7760和U盤等,軟件部分采用基于形態提升小波的自適應多尺度算法。儀器能夠有效提取機械設備早期的微沖擊脈沖信號,識別出故障類型。

1 硬件設計與實現

  1.1系統硬件結構框圖

 

001.jpg

  系統硬件結構框圖如圖1所示。根據設計要求,診斷儀需要豐富的片上資源和運算大量數據,一般微處理器不具有上述能力,本設計采用三星公司的16/32 位精簡指令集(RISC)微處理器S3C2440A,S3C2440A是基于ARM920T核心,ARM920T實現了MMU、AMBA總線和哈佛結構高速緩沖體系結構,這一結構具有獨立的16 KB指令高速緩存和16 KB數據高速緩存。其主頻在1.3 V下高達400 MHz,數據處理能力很強。4路傳感器的信號進入獨立的信號調理電路,根據需要選通多路開關,調制后的信號通過A/D轉換器變為數字量,送給微處理器S3C2440A。人機交互界面采用TFT觸摸屏,內嵌入軟鍵盤,交互界面提供了豐富的操作信息,可顯示時域波形、自相關、互相關、倒頻譜、功率譜和基于形態提升小波的自適應多尺度頻譜圖。存儲部分擴展了128 MB的NandFlash和64 MB的SDRAM。

  1.2 數據采集

  1.2.1信號調理電路

002.jpg

  組合傳感器是由加速度傳感器、速度傳感器、位移傳感器組成。信號調理電路如圖2所示,有兩路調制:一路采用共振解調技術提取機械設備出現故障時的微沖擊信號;另外一路對常規振動信號進行放大、隔離、低通濾波處理,可以對設備中后期故障進行預測。信號調理部分需要注意選擇合適的器件帶寬BW、濾波參數、放大倍數。

  1.2.2 共振解調技術

  機械設備出現早、中期故障的信號特征是產生幅度很小、寬度很窄的沖擊脈沖。脈沖信號自身包含無限次諧波的脈沖,高頻分量尤其豐富[2],其數學模型可表示為:ke-t(k1sinw1t+k2cosw2t+…)。把傳感器輸出信號經過放大,然后經過中心頻率f0與加速度傳感器的諧振頻率相等的帶通濾波器UAF42達到共振,再經過高通濾波器,濾掉低頻振動信號及部分噪聲,獲取信號中的高頻成分,再經過調制器進行包絡檢波,就得到與脈沖沖擊發生頻率相同的低頻信號,通過上述的共振解調技術就可以實現高信噪比的故障診斷。

  1.3 通信模式

  根據診斷儀應用的環境不同,采用了4種通信模式:GPRS通信、以太網通信、RS485、RS232。遠程智能監控系統與每一種通信模式之間都有一套通信協議,診斷儀將采集到的數據發給遠程智能監控系統進行分析與處理,進而實現更精準、專業的遠程故障診斷。

  1.3.1 GPRS通信

  GPRS通信采用華為的MG323模塊,MG323與S3C2440A之間通信采用AT指令, S3C2440A通過串口將AT指令發給MG323,MG323將數據幀通過Internet傳到遠端的上位機監控系統上。MG323外圍電路如圖3所示,MG323_TXD和MG323_RXD分別接S3C2440A的串口3的TXD3和RXD3。TERM_ON、MG_RST分別是MG323的開關機和復位接口。ESDALC6V 1W5是ESD防護器件,保護SIM卡。LPG是網絡狀態指示管腳,通過該管腳輸出的脈沖信號來控制三極管Q1的導通與關斷,LED是網絡連接狀態指示燈。同時,還利用GSM網絡的SMS通信機制發送短信,實現了與手機的聯動告警和監控。

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  1.3.2 以太網通信

  以太網具有數據傳輸速度快、傳輸距離遠、穩定等特點,被廣泛使用。網絡接口芯片選用高度集成的、低成本的以太網MAC控制器DM9000,支持MII/RMII接口和8/16/32位的處理器接口方式,10 M/100 M收發器。S3C2440A與DM9000的連接圖如圖4所示。

004.jpg

  1.4 單總線1-Wire技術

  一般被檢測設備較多,且分布在不同的位置,為了規范巡檢操作過程、提高效率和避免差錯,采用了基于單總線技術的具有64位注冊碼的電子標簽iButton DS1990R自動識別檢測點。為了防止設備故障點溫度過高,采用溫度傳感器DS18B20實時監控,借助溫度變化反應故障情況。為了保證通信的連續性并創建可靠的單總線網絡,采用串口接口轉換器DS2480B,DS2480B會自動產生精確的單總線數據傳輸時序,保證數據傳輸可靠,DS2480B與 1-Wire器件連接電路如圖5所示。

005.jpg

  1.5 模數轉換器AD7760

  AD7760是一款高性能、24位∑-Δ型模數轉換器ADC,融合了寬輸入帶寬、高速特性與∑-Δ轉換技術的優勢,2.5 MS/s時信噪比可達100 dB,使其廣泛地應用于高速數據采集系統、振動分析系統[5]。AD7760內置用來驅動基準電壓的緩沖、用于信號緩沖和電平轉換的差分放大器、超量程標志、內部增益與失調寄存器以及低通數字FIR濾波器,是一款高度集成的緊湊型數據采集器件,只需選擇極少的外圍元件。AD7760與S3C2440A的連接圖如圖6所示。

006.jpg

2系統軟件設計

  2.1嵌入式Linux操作系統

  診斷儀以嵌入式Linux操作系統為軟件平臺,在Linux環境下使用C和匯編語言編程,使用Qtopia2.2.0開發了一套圖形界面。嵌入式Linux操作系統開發包括開發環境的搭建(Ubuntu、交叉編譯工具arm-linux-gcc)、U-Boot的移植、Linux內核的移植(修改頂層Makefile中的ARCH和CROSS_COMPILE、修改MTD分區、移植YAFFS文件系統)、構建根文件系統(移植根文件系統制作工具busybox)、內核調試、設備驅動的開發。

  2.2設備驅動程序的開發

  嵌入式開發的難點在于設備驅動的開發,Linux內核雖然有85%的驅動程序,但都是些常見的設備驅動,對于用戶板載的非常見設備,就需要自己編寫驅動程序加載進內核。Linux操作系統將所有的設備都看成文件,以操作文件的方式訪問設備,應用程序必須使用統一的接口函數調用硬件驅動程序。接口函數集合在file_operations類型的數據結構中,struct file_operations的成員全部是函數指針,這些指針指出了設備驅動程序所提供的入口點位置,即函數跳轉表。對于不需要的函數接口可以直接初始化為NULL,也可不定義,但此時將會調用缺省函數[4]。當應用程序使用read、write、ioctl等函數讀寫、控制設備時,驅動程序的file_operations結構中的相應成員就會被調用。因此編寫驅動程序就是為具體硬件的file_operations結構編寫各個函數。

  AD7760的驅動程序中定義的file_operations為:

  static  struct file_operations  AD7760_fops =

  {

  .owner  = THIS_MOUDLE,

  .write = AD7760_write,

  .read = AD7760_read,

  .open = AD7760_open,

  .release = AD7760_release,

  };

  2.3主程序流程圖

  系統初始化后,進入功能菜單頁面,按照面向操作對象的原則,功能菜單以樹的形式展開頁面。主程序流程圖如圖7所示,圖7(b)是圖7(a)的E樹枝。

007.jpg

3 形態提升的自適應多尺度算法

  目前小波分析應用在旋轉機械的故障診斷方面取得了很好地效果,但是對不同的故障信號,小波基的選擇具有一定的難度,同時閾值選擇得不當也使其抑制噪聲效果不明顯?;谛螒B提升小波的自適應多尺度算法是利用形態提升小波保留脈沖信號的特點將微弱脈沖在一定程度上放大,減少低頻信號的干擾,再利用自適應多尺度濾波對沖擊進行匹配,這樣提取脈沖信號效果更加明顯[6]。形態提升采用非下采樣的方式進行移不變擴展。

  3.1多尺度形態濾波

  定義RT%7%G)ZU%]D93N0{@3])MG.jpgs為多尺度形態膨脹和腐蝕,sg為s尺度下的結構元素,故多尺度形態梯度MGs(x)為:

  D@`$8XRH11_$}$V0PU`}76P.png

  3.2 自適應多尺度形態梯度算法

  當機械發生損傷性故障時,會產生突變的沖擊信號,其數學模型如下:

  GP]8YP(G%%V(~KZOY~2BDQH.png

  其中,P2VSMEY6_9O%U%FB~IM`RE5.png,s為尺度因子,u為位移因子,v為頻率因子,w為相位因子。

  參考文獻[6]提出了自適應多尺度變換后的信號fg(n)為:

  {JD1$G})A}O]FYGH}N{9T0D.png

  其中,sk為第k個尺度,wk為權重函數。

4 實例分析

  為驗證診斷儀在實際應用中的效果,采用實驗室故障診斷平臺中的軸承作為故障信號來源,軸承節徑為39.5 mm,滾動體直徑為7.5 mm,滾動體個數為12個,采樣頻率設為10 kHz,轉頻選為15 Hz。根據軸承故障特征頻率公式計算得到外圈故障頻率72.9 Hz,內圈故障頻率107.09 Hz。圖8是軸承外圈時域波形和頻譜圖,從頻譜圖可以明顯看到故障信號72.63 Hz,這與計算的外圈故障特征頻率理論值吻合,故可斷定為外圈故障。由實驗結果可以證明診斷儀采用的共振解調技術和基于形態提升小波的自適應多尺度算法能夠有效提取微沖擊信號,準確判斷機械的故障類型。

  本文將ARM和嵌入式Linux操作系統應用于便攜式點巡檢機械故障診斷儀,該儀器具有強大的數據處理能力、多任務實時調度和高穩定性,具有豐富的外設接口,通信方式多樣化,滿足了高可靠性、批量數據實時處理的要求。數據采集的硬件部分采用共振解調技術,從硬件上消除噪聲,有效地提取沖擊信號,24位高速A/D轉換器AD7760使得轉換的數據精度高達0.178 8 μV。 在軟件上采用了基于形態提升小波的自適應多尺度算法,該方法改善了形態小波閾值選擇的難度并擺脫了沖擊信號先驗知識的限制。故障實例分析很好地證明了該診斷儀對故障信號提取的有效性。

  參考文獻

  [1] 王旭,高立新.基于共振解調的嵌入式數據采集分析儀的研究[J]. 機械設計與制造,2009(9):57-59.

  [2] 周鳳星,程耕國,梁巍.共振解調和小波分析在機械故障診斷中的應用[J]. 系統工程與電子技術,2005,27(6):1128-1131.

  [3] 韋東山.嵌入式Linux應用開發完全手冊[M].北京:人民郵電出版社,2008.

  [4] 曹毅,何慎學,陳會鴿.ARM-Linux外擴AD驅動程序的研究與實現[J].自動化與儀表,2010,25(9):45-48.

  [5] 劉勝洋,魏星.高精度高速度的模數轉換器[J].電子技術,2008,45(4):34-37.

  [6] 嚴保康,周鳳星. 一種基于形態提升的自適應軸承微沖擊提取方法[J].振動與沖擊,2013,32(24):198-203.


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