摘要： 噪聲檢測(cè)是電機(jī)出廠檢測(cè)的一個(gè)重要項(xiàng)目，本文采用虛擬儀器技術(shù)構(gòu)建了一套電機(jī)故障聲頻檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)基于LabVIEW虛擬儀器軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)電機(jī)聲信號(hào)的實(shí)時(shí)采集、分析和后處理，達(dá)到檢測(cè)故障電機(jī)的目的。除了功率譜和三分之一倍頻程分析，系統(tǒng)在LabVIEW平臺(tái)下，采用MATLAB Script節(jié)點(diǎn)方法完成小波變換，實(shí)現(xiàn)噪聲信號(hào)的特征向量提取?，F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明該系統(tǒng)效果良好。 關(guān)鍵詞：電機(jī)，虛擬儀器，故障檢測(cè) Abstract：It is important to do acoustic detecting for motor leaving factory. This paper introduces an acoustic detecting system of motor faults based on visual instruments. This system can detect, analyze and process acoustic signal with National Instrument’s graphic programming language, LabVIEW. Besides the power spectrum and 1/3 octave analysis, system performs wavelet transform to get acoustic signal eigenvector by using MATLAB Script method under LabVIEW. And the system has been supplied successfully. Keywords：motor，Virtual Instrument，fault detecting 　　 1．引言 　　 為了確保產(chǎn)品的高質(zhì)量，每臺(tái)電機(jī)出廠前都要進(jìn)行參數(shù)檢測(cè)，在規(guī)?；a(chǎn)的今天，電機(jī)檢測(cè)線是目前大部分電機(jī)生產(chǎn)廠家采用的出廠檢測(cè)方式。噪聲檢測(cè)是其中一個(gè)測(cè)試項(xiàng)目。通常的方法是讓檢測(cè)線經(jīng)過消音室，富有經(jīng)驗(yàn)的工人在室內(nèi)用人耳聽辨別故障電機(jī)。這種方式對(duì)操作人員要求高，缺乏客觀性，不能保證質(zhì)量的穩(wěn)定性。而且檢測(cè)速度慢，勞動(dòng)強(qiáng)度大。嚴(yán)重影響了電機(jī)出廠試驗(yàn)的速度與準(zhǔn)確率。因此電機(jī)廠家迫切需要改造現(xiàn)有的噪聲出廠檢測(cè)技術(shù)。 　　 目前廣泛采用的方法有振動(dòng)診斷技術(shù)和聲頻診斷技術(shù)，但振動(dòng)診斷技術(shù)是接觸式測(cè)量，需克服測(cè)試線線體振動(dòng)的影響，設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，速度慢；而聲頻診斷技術(shù)為非接觸式測(cè)量，設(shè)備簡(jiǎn)單、速度快。因此，我們研制基于美國(guó)NI公司軟件平臺(tái)Labview的電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)。 　　 2．虛擬儀器系統(tǒng)的構(gòu)成 　　 虛擬儀器是當(dāng)今世界最流行的一種儀器構(gòu)成和檢測(cè)控制方案。虛擬儀器是一種開放式的，把計(jì)算機(jī)平臺(tái)與具有標(biāo)準(zhǔn)接口的硬件模塊以及開發(fā)測(cè)試軟件結(jié)合起來的系統(tǒng)，具有通用性好，使用方便等特點(diǎn)。其典型的硬件結(jié)構(gòu)為：傳感器信號(hào)調(diào)理器數(shù)據(jù)采集設(shè)備計(jì)算機(jī)。電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示，由監(jiān)聽頭（傳聲器、放大和保護(hù)電路）、音頻卡和計(jì)算機(jī)組成[1]。 監(jiān)聽頭采用多個(gè)麥克風(fēng)，拾取被測(cè)電機(jī)多點(diǎn)噪聲信號(hào)，將空氣振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)；音頻卡采用聲卡，實(shí)現(xiàn)噪聲電信號(hào)（模擬信號(hào)）與數(shù)字信號(hào)（WAV格式）的相互轉(zhuǎn)換；計(jì)算機(jī)記錄WAV格式數(shù)字信號(hào)，并對(duì)該波形進(jìn)行處理，判斷有無(wú)故障發(fā)生。 　　 3．電機(jī)故障聲測(cè)軟件系統(tǒng) 　　 LabVIEW是虛擬儀器概念的首創(chuàng)者，該軟件平臺(tái)綜合了諸如GPIB、VXI、PXI、RS-232、RS-485以及數(shù)據(jù)采集卡等硬件通訊的全部功能，提供了大量的信號(hào)處理函數(shù)和信號(hào)分析工具，使用戶構(gòu)建虛擬儀器測(cè)試系統(tǒng)高速、快捷。因此軟件部分采用圖形化軟件LabVIEW。系統(tǒng)的軟件總體結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示，系統(tǒng)軟件完成的主要任務(wù)有： 　　 1） 電機(jī)噪聲信號(hào)的顯示、記錄； 2） 信號(hào)分析，包括文件分析和實(shí)時(shí)分析。采用小波分析、頻域分析方法。對(duì)非正常信號(hào)進(jìn)行報(bào)警，故障顯示； 3） 文件的保存和打??； 3.1信號(hào)采集 　　 本系統(tǒng)采用聲卡作為噪聲采集工具。從分辨率看，一般電腦多媒體聲卡為16位，取樣頻率為44.1/48kHz，而主流中高檔聲卡大多具備了96kHz/24bit的取樣精度，有的甚至達(dá)到了32位，噪聲水平、總諧波失真等指標(biāo)較高，超越了絕大多數(shù)模擬設(shè)備的指標(biāo)，并且價(jià)格較為便宜。因此系統(tǒng)采用聲卡是可行的。 Labview提供了完備的聲卡控制模塊，本文選擇的是“Sound Input”模塊，該模塊含有多個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲卡的設(shè)置、開始、采集、停止和清內(nèi)存的操作。圖3是一個(gè)通道的聲音采集程序框圖。系統(tǒng)中通道的參數(shù)設(shè)置如下：輸入為單通道、16位采樣位數(shù)、44.1kHz采樣頻率；輸出為16位單通道。圖4是某一電磁故障電機(jī)的噪聲信號(hào)。 3.2信號(hào)分析 　　 信號(hào)采集完畢后程序會(huì)自動(dòng)地進(jìn)行程序的處理和分析。一為頻域分析方法，得到噪聲信號(hào)的功率譜和1/3倍頻譜，便于測(cè)試人員觀察。圖4是圖3電機(jī)的功率譜。Labview軟件可選購(gòu)“聲音和振動(dòng)”工具包，可方便地進(jìn)行各種相關(guān)分析。 電動(dòng)機(jī)是一個(gè)非常復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，它的噪聲信號(hào)中蘊(yùn)涵著豐富的設(shè)備狀態(tài)信息。由于測(cè)得的聲音信息包含有各種成分和干擾，屬于非平穩(wěn)信號(hào)，而傳統(tǒng)的建立在傅立葉變換基礎(chǔ)上的濾波方法在提高信噪比和空間分辨率兩項(xiàng)指標(biāo)上存在矛盾，因此系統(tǒng)采用小波技術(shù)作為特征提取工具。采用的主要方法是： 　　 （1） 小波變換軟閾值消噪方法。在一維信號(hào)的消噪算法中最關(guān)鍵的是閾值的選取和閾值的量化，采用軟閾值消噪方法可以更準(zhǔn)確地提取信號(hào)特征。 （2） 小波變換的任意尺度重構(gòu)，可以按照選擇的尺度進(jìn)行連續(xù)小波的重構(gòu)，以提取信號(hào)特征。 　　 在LabVIEW平臺(tái)下，可采用外掛的Signal Processing Tools工具包實(shí)現(xiàn)小波變換，也可在LabVIEW中調(diào)用MATALB，即MATLAB Script節(jié)點(diǎn)方式。MATLAB Script節(jié)點(diǎn)使得用戶既可以將.m程序?qū)氲搅鞒虉D中，又可以在流程圖中根據(jù)MATLAB程序的語(yǔ)法編輯M程序。通過這種方式，用戶可以在LabVIEW中使用MATLAB強(qiáng)大的數(shù)值運(yùn)算功能。 　　 使用MATLAB腳本節(jié)點(diǎn)時(shí)有幾點(diǎn)必須注意：1）MATLAB腳本節(jié)點(diǎn)只能用于Windows平臺(tái)；2）機(jī)器上必須安裝有MATLAB才能使用MATLAB腳本節(jié)點(diǎn)；3） LabVIEW和MATLAB結(jié)合應(yīng)用時(shí)必須注意MATLAB腳本節(jié)點(diǎn)內(nèi)外數(shù)據(jù)類型的匹配，否則LabVIEW運(yùn)行時(shí)將產(chǎn)生錯(cuò)誤或錯(cuò)誤的信息。 　　 圖6是采集到的故障為后軸承刮的噪聲信號(hào)，采用MATLAB中的函數(shù)用軟閾值濾波算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行消噪，得到圖7所示的消噪效果，可見在一些突變或尖峰部分，達(dá)到了很好的消噪效果。 確定電機(jī)故障特征值是故障診斷關(guān)鍵之一，在各個(gè)頻段成分信號(hào)的能量中，綜合包含了豐富的故障信息，某些頻段能量蘊(yùn)涵了某種故障特征。本文采用多分辨率分析方法，對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行小波分解，以各頻段的能量特征值為判據(jù)，逐步從低頻到高頻進(jìn)行故障診斷。圖8是某軸承故障電機(jī)小波分解的第三層高頻系數(shù)。從圖中可以清楚地觀測(cè)出發(fā)生故障的時(shí)刻，也可以清楚地捕捉到噪聲信號(hào)在不同頻段上的故障特征信息，進(jìn)行特征提取。 4．結(jié)論 　　 （1） 應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)硬件架構(gòu)簡(jiǎn)單，適應(yīng)性強(qiáng)。 （2） 采用LabVIEW軟件平臺(tái)開發(fā)效率高。 （3） 應(yīng)用小波分析非平穩(wěn)信號(hào)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)故障特征提取，實(shí)際應(yīng)用證明該方法的有效性。 （4） MATLAB Script節(jié)點(diǎn)方式具有強(qiáng)大的數(shù)值運(yùn)算功能，但執(zhí)行速度會(huì)有損失。 　　 參考文獻(xiàn) 　　 1．沈標(biāo)正，電機(jī)故障診斷技術(shù)，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1996 2．雷振山，LabVIEW 7 Express 實(shí)用技術(shù)教程，中國(guó)鐵道出版社，2004 3．莫慧芳，基于LabVIEW的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電機(jī)聲頻故障診斷中的應(yīng)用，碩士論文，2005