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随着现代化工业大生产的不断发展，机械设备的结构变得越来越复杂，并且经常运行于高速、重载以及恶劣环境等条件下。由于各种因素的干扰和影响，会导致机械设备发生故障，轻则降低生产质量或导致停产，重则会造成严重的甚至是灾难性的事故。为此，为尽最大可能地避免事故的发生，机械设备状态监测与故障诊断技术近年来得到了极为广泛的重视，其应用所达到的深入程度十分令人鼓舞。目前，机械设备状态监测与故障诊断已经基本上形成了一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科。
在实际应用中，故障与征兆之间往往并不存在简单的一一对应关系，一种故障可能对应着多种征兆，反之一种征兆也可能是由于多种故障所致。因此，通常必须要借助信号处理等手段从采集的原始数据中加工出特征信息，提取特征量，从而保证有效、准确地进行故障诊断，也就是说，信号处理与故障诊断有着极为密切的联系，信号特征提取是故障诊断中必不可少的一个重要环节。 故障诊断技术的各种理论研究和方法探讨最终都必须落实到具体诊断装置的研制上。而传统的测控仪器以硬件为关键，其开发与维护的费用高、技术更新周期长、价格高、仪器功能柔性差、不易与其他设备连接等特点，越来越不能满足科技进步的要求。虚拟仪器的出现改变了这样的局面，它充分利用了计算机技术来实现和扩展传统测试系统与仪器的功能。 NI公司的图形化编程语言LabVIEW成为当今虚拟仪器开发最流行的一种语言。labview的最大特点是用图标代码来代替编程语言创建应用程序。LabVIEW有丰富的函数、工具包、软件包、数值分析、信号处理、设备驱动等功能，还有应用于专业领域的专业模块，解决了传统的虚拟仪器系统采用C++、C++、汇编等语言存在的编程、调试过程繁琐、开发周期长、对编程人员要求高等问题，广泛地应用于航空、航天、电子、机械等众多领域。 本文基于LabVIEW开发一个针对旋转机械故障诊断的振动信号分析系统，并在成都飞机设计研究所某航空设备监控上获得了应用。 
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6个回答
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系统设计
根据信号分析系统的设计原则，又考虑到LabVIEW具有图形化编程特点以及丰富的工具箱。因此，笔者选用NI公司的Lab VIEW 7.1作为信号分析系统的开发平台。 笔者开发的信号分析系统主要分为三大模块，即文件管理模块（文件的读取及存储）、信号分析模块、显示模块。按照图1所示的使用流程对这三个模块进行设计。 由于读取数据以及后面的数据分析存在明显的先后顺序，因此采用顺序结构将数据读取模块、信号分析模块结合起来，构成统一的总程序。图2示出总程序。左侧框图内实现信号的读取与存储的程序。由于读取的数据类型不同，因此采用选择结构。右侧是程序主体部分，用于实现信号分析及处理，包括幅域分析、时域分析、频域分析。由于信号分析方法的多样性，信号分析模块采用事件结构，通过调用子程序的办法来实现。信号分析系统总界面见图3。 |
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信号分析模块
信号的分析处理主要分成三各部分：幅域分析、时域分析以及频域分析。采用模块化程序进行编程。分别将幅域分析、时域分析以及频域分析三部分做成子程序，采用主程序调用子程序的办法实现信号分析模块的开发。 幅域主要包括峰峰值、均方根值、直流量、峭度、斜度以及波形最大值、最小值的分析;时域分析是按照信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序进行计量分析。频域分析是将时域信号变换至频域加以分析的方法。针对旋转机械，主要包括幅值谱、相位谱、功率谱、倒谱、Hilbert变换。 |
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实验结果
对旋转机械的三个主要部件转轴、齿轮、轴承所采集的数据进行分析，并与实际参数进行了比较，验证了所开发的基于LabVIEW的信号分析系统的正确性与可行性，主要包括： （1）利用分析转轴数据的幅值谱，得出的转轴转速与实际转速相近; （2）利用转轴时域分析的自相关功能，能够准确识别信号的周期; （3）利用幅域分析以及频域中的幅值谱、功率谱对齿轮数据进行分析，并与齿轮异常图及其振动特征比较，得出齿轮的初步故障诊断结果为齿轮表面磨损，有局部缺失，与实际情况相符; （4）利用倒谱计算出的频率与41齿齿轮转频相近; （5）利用轴承信号在频域的Hilbert变换得出了轴承存在内圈缺陷的初步诊断。 本文仅对最后一项进行呈现。 本文采用的数据为单列深沟球轴承的数据，所涉及到的滚动轴承试件类型为GB6203，试件基本参数如表1所示，轴承所在轴的转频约为12Hz，采样频率fs=12800Hz。 设单列角接触球轴承的工作轴转速为n（r/min），轴承节径为D（mm），滚动体直径为d（mm），接触角为b（rad），滚动体个数为Z。假设滚动轴承各滚动体和内外圈表面间的接触方式为纯滚动接触。其故障特征频率计算公式如下所示［5］。内圈旋转频率，即工作轴转频为： 滚动体上某一个固定点通过滚道（包括内、外圈）的频率，简称滚动体通过频率： 在工程中，这三个通过频率fbp、fip和fop又常被称作滚动轴承的滚动体故障特征频率、内圈故障特征频率和外圈故障特征频率［6］。 根据公式（1）~（4）可以得到故障特征频率理论值如表2所示。 工程中多采用频域分析方法来反映轴承的运转状态［7］。频域上分析又分为幅值谱、相位谱、功率谱以及Hilbert变换。这里主要利用轴承信号Hilbert变换对系统进行验证。 单列深沟球轴承信号的Hilbert变换如图4所示。由图中可以看出，幅值较大处所对应归一化频率分量如指针所示，边带带宽为0.00412。 因此，可以计算对应的频率： f1=fs×0.00412=52.7Hz 这与参考的内圈故障特征频率fin=51.9Hz（如表2）十分相近，可以得出诊断结果：轴承存在内圈缺陷。这与实际情况一致。 |
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该系统具有如下特点：
（1）采用当前测控领域中极为流行的图形化编程软件LabVIEW作为开发平台，提高了编程的效率和软件质量。 （2）能读取、存储不同类型的数据格式，从幅域、时域、频域三个角度对信号进行分析处理，正确提取信号特征，并具有相应的显示功能。 （3）具有友好的人机交互界面。 利用笔者开发的基于LabVIEW的机械振动信号分析系统，可以实现对旋转机械的主要部件的振动信号进行分析处理，解决了一些实际问题。如：利用转子的幅值谱分析推算出转子的转速;对齿轮的倒谱分析提取相对准确周期信息，可对其运转状态进行监测。对轴承的Hilbert变换分析得到故障的频率，对应于轴承故障特征频率，得出轴承的故障为内圈故障。通过这些问题的研究与解决，也验证了系统的正确性与可行性。本系统已经在成都飞机设计研究所某设备振动信号监控上得到了具体应用，效果良好。 |
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