labview实现机械设备状态监测与故障诊断

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1、LabVIEW实现机械设备状态监测与故障诊断刘全心鄒州大学机械系，湖北鄂州436000）摘要:提出了利用LabVIEW实现机械设备状态监测与故障诊断的方法，详细说明了机械设备中常见参量的监测和诊断原理，给出了监测诊断系统的硬软件结构和应用功能模块，最后提供了振动和温度两参量的监测和诊断程序实例。该系统简单易用测试效率高柔性强，同时可实现多参量测试并行化，大大提高机械设备状态监测和诊断水平。矣键词：LabVIBV机械设备状态监测故障诊断中图分类号：TP2文献标识码：AConditbnlnonitorhgandFailureldhgno

2、shgandDagnosisBasedonLabVIESVforMechanicEquentsLIUQuanxiiAbstract:AsystanbasedonLabVIEWtormonik)ringanddiagnosingmechanica1equipnientsisputibiwanl,theprinciplesofthissystemaredescribedindetail,thehaidwarestruclureandapplicatbnfunclionmodulesofthissystemaregiven,andthep

3、lograniexam：piesthevibratbnandtemperaturetestingarebtoughtfbiwaidfinallyThissystemissinpleandeasyuse.withhigherdetectingeCflciencyandflexibilityMullipleparaneterscanbetestedshiultaneouslySothemonit)ringanddiagnosisarebmughloamuchhigheilevelthanbeforeKeywords:LabVIEW;me

4、chanicequipment;conditionmonitoring;foilurediagnosing0前言机械设备故障诊断（MachineConditionDiagnosisTech：nique,缩写为CDT）是一项随着大型设备管理和维修发展起来的综合性技术。通过对设备的故障诊断，可以了解初械设备在使用过程中的状态，早期发现其整体或局部故障及其原因，从而及时采取措施予以修复，保证设备良好高效运行。常用诊断方法有振动法超声波法声发射探测法红外线法等，辅以温度监测技术噪声测昴压力测昴等技术手段c其中振动法应用最为广泛，它是依据设备

5、运行或激振时的振动信息，通过特征信息处理的方法来进行故障诊断。振动法使用的检测利分析仪器包括频谱分析仪模拟滤波器数字存储示波器动态信号分析仪等。但是，利用这些分析仪器进行设备故障诊断，往往需要的仪器种类繁多，操作复杂，价格昂贵，如一台HP3562A动态信号分析仪价值人民币近20万元，一台B&K的2010B频率分析仪价值人民币16万元。因此，必须寻找一种简便易行，功能齐全,价格低廉的检测和分析诊断方法山。虚拟仪器，一种代表着检测技术发展方向的新型技术，能满足该应用要求。虚拟仪器（Virtualinstnment,简称VD是由美国国家仪

6、器公司（Nationalhstnment,简称ND于20世纪70年代中期提出，它是以计算机作为仪器主机，充分发挥其运算分析显示储存等功能，实现对参数的检测分析表现和控制⑺。NI公司作为美国一家专门从事VI技术幵发和生产的公司，其独创的LabVBV作为图形化（G语言）的编程软件，直观方便简单易行，很符合非程序幵发的科研人员使用。另外该公司提供的硬软件系列产品性能可靠，种类丰富。该设备故障诊断系统将主要是利用NI公司产品（包括LabVIEW和采集卡）来松架和实现的。1实现原理"I根据需要，该诊断系统主要是对振动特征信号进行监测，辅以温度

7、转速应变压力等参量监测模块，综合考虑各种特征值后再基于知识和经验作出诊断。其过程包括：1）信号样本采集；2）分析提取特征信息；3）状态评价；4）自动或人工修复。即首先利用数据采集卡采集设备本身的特征参数信号样本，接看利用LabVIBV中的分析函数和功能模块对特征参数值进行分析，并采用一定机制方法，如值域判定、时域判定功能判定和逻辑判定等作出评判，最后实现故障诊断和修复等操作。1.1振动信号的监测和诊断设备在运转过程中不可避免地会发生振动，一般来说,振动由一系列简谐振动分量淇它振动分量和随机噪作者简介:刘全心（1969-），男•汉族，

8、湖北鄂州人，讲师，硕士研究生，研究方向:材料成型与控制。收稿日期：2008-1-11中国机械采购网Ao=2也）UUq图1系统硬件结构和配渥声迭加而成，其中简谐振动分量的频率大多数与转子转速或固有频率有尖，不规则振动主要来自非线性的自