基于FPGA的振动信号在线分析与数据压缩方法.pdf

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1、emicResearch术交流基于FPGA的振动信号在线分析与数据压缩方法刘山尖，李江，赵鼎鼎(中国船舶重工集团公司第704研究所，上海200031)OnlineAnalysisandDataCompressionMethodofVibrationSignalsBasedonFPGALIUShan-jian，LIJiang，ZHAODing—ding(No．704ResearchInstitute，CSIC，Shanghai200031，China)Abstract：／nordertosolveth

2、eproblemoflimitedstoragecapacityduringthelongandcontinuousworMngconditionmonitoringofvibration，anonlineoctaveprocesssystemofvibrationsignal括setupbasedonField-ProgrammableGateArray(FPGA)．Thissystemiscapableofcompressingthevolumeofthemonitoringdata．Hbrat

3、ionsignalsaresubstantialcompressedandthecompressionratioishighupto1／420viaactualworkingtestsandoctavebandanalysis．Keywords：vibrationmonitoring,datacompression；FPGA0引言振动监测系统通常可对振动信号的原始数据进行存储【1'2J，并在监测完毕后进行离线频谱分析。这种方式不适于长期持续监测振动的情况，因为需要存储大量数据。一种解决方案是通过数据

4、抽样进行数据压缩，但该方法容易丢失高频分量；另一种方案是对较长时间段内的振动数据取均值，仅保持偏离均值较为显著的振动数据，此方法在测量冲击振动时具有较好的效果，但无法记录缓慢变化的振动信号，并且会丢失大量细节[31。本系统使用倍频程方法，对求得的频率分布进行存储，既能够有效提取其频率分量，又起到了数据压缩的作用。倍频程分析通过在频率坐标上按等比设置带宽，计算每个频带内的信号能量获得噪声或振动信号的分布规律。通常以时域滤波矩阵[4】，对每一频带进行巴特沃茨滤波计算求得频带内的均方根功率，加权计算实现倍

5、频程分析；JudithC．B．提出在频域上计算倍频程的方、法【51，对每一频带内的FFT谱线加权求和实现倍频程：以频带内在FFT分析谱线的能量表征频带内的近似功率，牺牲部分精度获得较快的计算速度【61。本系统通过ALTERA公司的FPGA芯片，通过调用FPGA内部的FFTIP核，实现了在线的船舶振动信号倍频程处理，能有效减小存储容量需求，延长监测时间。作者简介：刘山尖(1976一)，男，硕士。研究方向：环境工程与测试。1系统构成及固件设计本系统以ICP振动加速度计及抗混叠低通滤波模块等对振动信号进行

6、拾取以及调理，通过高速A／DC芯片AD7656进行采样，该芯片的采样率为250Ksps，16位输出。在数据采集状态下，FPGA从日历芯片PCF8563读取当前时刻作为数据标识。在FPGA芯片cycloneiii内实现ALTERA公司的FFT核的调用，获得各频带内的谱线，计算成倍频程数据后，存储入SD卡。利用FPGA并行执行的特征，按模块化设计程序，一个模块完成一种功能，各项任务独立运行。固件设计模块图如图l所示。图中，锁相环模块对外部的50M时钟进行锁相并分频以驱动其余模块，防止在多个上升沿事件后出

7、现时钟偏移。日历模块通过普通IO口模拟12C协议，读取BCD编码的日期及时间信息，作为AD驱动模块的触发条件。AD模块则对三路振动信号以1024Hz进行同步模数转换，传递给FFT通过IP(IntellectualProperty)核调用实现，倍频程分析模块进行各个频带内的加权求和，最后将倍频程数据存储入SD卡内。图lFPGA固件设计邛核为FPGA厂商预先设计好的通用模块，ALTERA公司提供了FFT算法处理Ⅲ核FFTMegaCoreFunctionVI1．0，采用cooley．tukey算法实现FF

8、T运算。用户通过控制内核的inverse管脚，可以完成FFT或者反FFT运算。FFT核提供四种数据输入输出流模式：Streaming、VariableStreaming、BufferedBurst、Burst，其中Streaming模式具有最快的数据吞吐量，能够进行连续的数据输入流运算，但消耗的片上RAM最多。而BufferedBurst、Burst模式计算FFT时需要中断部分数据流，但相对消耗的资源较少。cycloneiii调用内核时，Streaming模式的FFT