基于小波理论的便携式振动监测系统设计.pdf

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1、·28·基于小波理论的便携式振动监测系统设计水张国平(湖南机电职业技术学院，湖南长沙410151)摘要：针对传统的机械振动监测系统复杂，价格昂贵、识别率不高等特点，提出一种基于小波理论的便携式振动监测系统。该系统采用OMAP—L138为嵌入式处理核心，具有强大的数据处理能力。通过对模拟转矩试验台的振动信号进行分析，结果表明，小波分析能够对故障诊断达到了精确、实用的效果。关键词：数字信号处理小波理论OMAP—L138机械振动中图分类号：TH165+．3文献标识码：B文章编号：11302—6886(2010)03-"0028—03Desig

2、nofPortableVibrationMonitoringSystemBasedonWaveletTheoryZHANGGuopingAbstract：Becausethetraditionalmechanicalvibrationmonitoringsystemiscomplex，expensive，lowrecognitionrateandSOon．Thispaperpresentsaportablevibrationmonitoringsystembasedonwavelettheory．ThesystemusestheOMAP

3、—L138forembeddedprocessingcore，ItCanprocesscomplexdata．Thispaperanalyzesthevibrationsignalsoftorquetestplatform，Theresultsshowthatwaveletanalysistofaultdi—agnosiscanreachaprecise，practicalresults．Keywords：digitalsignalprocessing；waveletTheory；OMAP—L138；mechanicalvibratio

4、nmonitoring3)多路信号采集。机械振动信号复杂，单路信号不能保0引言证能够完全反应设备的运行情况。这就需要比较多的振动随着科学技术的进步，现代设备的结构越来越复杂，功信号输入通道。能越来越完善。机械装备状态监测和故障诊断技术越来越4)同步整周期采样。在汽轮发电机组振动监测系统中，受到重视。然而基于工业计算机设计的监测系统存在很多我们不仅要知道振动信号值的大小，而且要知道信号彼此之缺点，主要体现在：体积庞大、携带不方便、价格昂贵、需要布间的相位关系，这时就需要采用同步采样技术来实现。置大量电缆等。5)低功耗设计。整个系统采用充电

5、电池供电。便携式振动监控系统是随着嵌入式DSP技术发展而产2硬件电路设计生的面向工业现场的分析仪器。与传统的测试仪表相比，此系统具有价格低、体积小、重量轻、操作简单等特点。适合在本监测系统采用1rI测点分散、检测量大而又不需要作连续在线监测的场合进行公司的OMAP—L138为OMAP-Ll38设备状态监测和诊断。小波理论能够把任何信号映射到数据处理芯片，采用压电匦匝∞SP+ARM)由一个母小波伸缩、平移而成的一组基函数上去，实现信号在加速度传感器拾取被测调试模块—不同时刻、不同频带的合理分离而不丢失任何原始信息。在对象的振动信号。如图1

6、图1硬件设计框图非平稳信号的处理上比傅里叶分析有很大的优越性。本所示，具有存储、LCD显示、调试、触摸等功能。文通过移植小波理论算法，可以直接在现场进行测量和诊断。由于监测的对象是机械振动信号，因而要求满足高速数据采集以及处理；同时，考虑到复杂电磁环境的影响，选用l系统需求OMAP—L138处理器。它采用双内核SoC，包括300MHz1)高可靠性。机械设备一般放置在工厂环境下，电、磁ARM926EJ—STMRISCMPU以及300MHzC674xVUWDSP。等环境恶劣，如何保证设备稳定运行成为设计的重点。其中DSP处理系统设计主要是完

7、成对采集数据进行处理，2)较高的采集速度和精度。旋转机械往往转速都比较ARM处理器则实现对数据存储以及与外围设备协调工作的高，比如汽轮机的正常工作转速一般在3000r／min左右，有功能。TMS320C674x浮点VuwDSP内核，支持非对齐的装时甚至会达到更高的转速，因而数据采集系统需要足够的处载一存储(LDad—Store)结构；支持32位整数、SP(IEEE单精理速度和采集精度来适应这一要求。度／32位)和DP(IEEE双精度／64位)浮点运算；每个时钟最基金项目：湖南省科学技术厅项目(2009FJ3035)。作者简介：张国平(1

8、964一)，男，湖南石门人，大学本科，湖南机电职业技术学院副教授，主要从事先进制造技术和高等职业教育研究。收稿日期12009—4—29·29·多可支持4次sP加法，每两个时钟可支持4次DP加法；每个Ax)=