基于 Labview 的数控机床故障诊断系统设计.doc

本人励志为大家提供最优秀，最全面的论文设计参考资料，如有不足请给予指正，本人将不甚感激！可订做部分论文！具体事宜可联系QQ：844423381 需要购买者请联系我，价格将给予优惠！摘 要数控机床作为高自动化的机电一体化典型设备，已经广泛应用于各种工业加工领域，如何保证它的设备完好率是摆在工程技术人员面前的新课题，在现代化生产线的加工现场，一旦数控机床出现故障，对整个流水线的正常生产都会带来巨大的损失。我们除了在数控加工系统过程中尽可能的提高安全性和可靠性以外，如何尽快的判断故障点是排除故障的首要工作。通过对大量数控机床故障现象统计、分类，总结了故障排除的特点，本文主要从数控机床机械系统故障诊断方面进行系统的研究： 利用压电式传感器对数控机床振动与噪声信号进行采集和处理，依据其噪声特性、响应信号及故障特征之间的内在关系，针对数控机床机械系统的非线性和噪声信号的非平稳特性，引入时、频域分析(FFT)方法有效的提取故障信息，精确找出故障点，以达到在最短的时间内排除故障的目的。AbstractAs a complete automatization equipment and machine and electric integration type equipment, the numerical control machine (NCM) has been widely applied to various fields of industrial machining. How to ensure the NCM in good condition becomes a new problem to be solved by engineering technician. In the machining locale of modernization product line, once the NCM appear fault, it will bring enormous loss to the natural production of the whole stream line. Besides improving security and reliability to the best of our abilities in the design process of numerical control machining system, how to quickly judge fault is the chief task for speedily obviating fault. The paper lay heavy stress on the fault diagnosis for the mechanical type of NCM: Piezoelectricity sensor is made use of to collect and dispose the vibration and noise signal of NCM. According to the mutual relation among noise characteristic、response signal and fault character, in allusion to non-linearity of NCM mechanism system and non-steady of noise signal, the analysis means of time-field and frequency-field are introduced to availably distill fault information, accurately find out fault, gain the ends of excluding faults in the least time. KEY WORDS：Virtual instrument, fault diagnosis, CNC machine tools, FFT 目 录第1章 绪论1.1 课题背景 . 11.2 研究现状 . .11.3 论文研究内容 . .2第2章故障诊断系统总体结构设计2.1 故障诊断系统基本原理及结构.42.2 故障诊断的主要项目.5第3 章数据采集3.1 数据采集 .73.2虚拟仪器 .83.3 与传统仪器比较 .83.4 虚拟仪器组成结构 .9第4章数控机床本体故障诊断4.1 数控机床噪声的产生 .124.2 故障诊断硬件部分 .124.2.1 噪声信号的测量.134.2.2 测点与环境.134.2.3 测声传感器.144.2.4 数据采集卡.154.3 故障诊断的软件部分 .154.3.1 故障诊断系统软件框图 .154.3.2 故障诊断系统软件.164.3.3 故障诊断及方法.17第5章结论5.1 结论 . .215.2 需进一步研究的问题 .21参考文献. .22致谢. .23第1章 绪论1.1 课题背景 随着科学技术的发展，现在计算机己成为故障诊断设备中不可或缺的支持环境，我们可以利用其丰富的软硬件资源提高数据采集的精度和数据的处理分析能力。传统仪器中的数据处理、结果显示等很多功能都可以由计算机软件来实现， 只要辅以相应的传感器和数据采集设备，即可组成一套一般仪器所没有的特殊功能的故障诊断系统。这就运用了虚拟仪器技术。虚拟仪器(Virtuel instrument)是计算机技术同仪器技术深层次结合产生的全新概念的仪器，是对传统仪器概念的重大突破，是仪器领域内的一次革命。虚拟仪器是继第一代仪器模拟式仪表、第二代仪器分立元件式仪表、第三代仪表 数字式仪表、第四代仪器智能化仪器之后的新一代仪器。在NI 公司首先提出这个概念之后，这项技术得到了迅速的发展和广泛的应用，它给予用户极大的自由度，可以根据自己的实际需要通过虚拟仪器的软面板方便的构建实际系统。随着计算机技术、大规模集成电路技术和通讯技术的飞速发展，仪器技术领域发生了巨大的变化，美国国家仪器公司(National Instruments)于八十年代中期首先提出基于专用集成电路ASIC 和计算机技术的虚拟仪器的概念，把虚拟测试技术带入新的发展时期，随后研制和推出了基于多种总线系统的虚拟仪器。虚拟仪器技术的优势在于利用计算机系统的强大功能，结合相应的硬件，由用户自定义仪器功能、结构等，且构建容易、转换灵活，可以方便地对其进行维护、扩展、升级等，因此应用领域十分广阔。到1993 年虚拟仪器已发展到三百多家厂商，一千多种虚拟仪器产品，1995 年厂商更达一千余家，产品达数千种。在短短20 年左右，该技术己经风靡全球，其中美国NI 公司、惠普VEE 等为代表的软件仪器供应商已经成功的为诸如摩托罗拉、诺基亚、丰田汽车等知名企业解决了很多现场测试、工业控制等方面的课题，应用领域己经拓展到了通讯、自动化、半导体、航空、电子、电力、生化制药及工业生产等各种领域，可以说虚拟仪器正以传统仪器无法比拟的速度飞速发展。总体来看虚拟仪器基本发展成熟，在各方面都有应用的经验借鉴，本课题的选题是有据可依的1.2 研究现状 现在随着国内计算机产业快速发展普及，许多设备制造企业进行了以信息技术为基础的改造，已具备了实现故障诊断的硬件基础。不少科研机构和企业也集中精力进行设备诊断领域的研究，其中包括华中科技大学、东南大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学等等国内著名高校，也取得许多实际应用的成果。但是大都作的远程协作诊断如：华中科技大学在国家“九五”科研项目的资助下，建立了设备故障远程诊断中心。该中心可以在Internet 上为用户提供远程信号采集，信号分析和故障诊断服务。东南大学研制的基于Client/S，模式的大型旋转机械远程故障诊断系统RMRDS；该系统主要利用计算机网络实现了对多用户的异地诊断服务。在数控设备故障诊断领域，北京工业大学与北京第一机床厂联合合作对数控机床远程故障诊断进行了相关研究，并取得了相应成果。其实国内现在对设备的故障诊断方面的研究已相当成熟了，正如设备诊断现场实用技术丛书一样，基本上分部作的比较好，其它院校作的远程协作诊断系统需要投资比较大，数控系统方面的诊断还是很成功的，当遇到综合性的故障时就一筹莫展了。本课题也就是把“振动与噪声的故障诊断”，“电气控制系统故障诊断”有机的结合为一个综合的数控机床故障诊断系统既经济又能快速诊断出数控机床的故障点，使排除数控机床故障效率大大提高。经过近一年的试用，排除故障率为100%，当然随着试用的时间增长，这个数值将有所降低。原来需要很长时间才能找到的问题，用本系统只用几分钟就搞定，的确给设备的维修带来了方便，给单位节约了开支，如果应用到企业将效果将会更加显著，所以我们先进制造技术中心这两年的设备维修费基本为零。1.3 论文研究内容 数控设备的故障是多种多样的，可以从不同角度对其进行分类。从故障发生的性质上看，数控系统故障可分为软件故障、硬件故障和干扰故障三种。其中，软件故障是指由程序编制错误、机床操作失误、参数设定不正确等引起的故障。硬件故障是指由CNC 电子元器件、润滑系统、换刀系统、限位机构、机床本体等硬件因素造成的故障。干扰故障则表现为内部干扰和外部干扰。从数控机床的结构来看，可大体分为机床本体故障、润滑系统和电子控制系统以及数控装置故障。随着集成电路规模的日益扩大，可靠性显著提高，功能也更加完善，数控装置的故障已降到了很次要的地位，约占整个故障的3%。数控机床本体故障约占整个故障的60%，包括主轴箱故障，导轨副和丝杆螺母副的配合故障，液压和气动装置故障，润滑系统故障。电子控制系统故障约占整个故障的38%，包括伺服系统故障，检测元件故障，机床电器故障，执行电器及各种电机故障。本文的研究内容主要放在数控机床的本体单元： 从数控机床主要机械元件噪声信号的产生机理出发，依据其噪声特性、响应信号及故障特征之间的内在关系，在此基础上研究分析，针对数控机床机械系统的非线性和噪声信号的非平稳特性，引入时、频域分析方法，将实测数据中分解出具有实际物理意义的瞬时频率，从而有效的提取故障信息，精确找出故障点，以至在最短的时间内排除故障。 第2章故障诊断系统总体结构设计2.1 故障诊断系统基本原理及结构利用虚拟仪器技术构建的数控机床故障诊断系统由三大功能构成:信号的采集与控制、信号的分析与处理、结果的表达输出。该系统是一种新型的测量仪器，它具备了下列这些功能能在不解体情况下对各种型号的发动机进行全面检测和故障诊断。自动采集信号； 自动进行数据分析和处理，并进行存储：对信号参数进行分析、处理，得出所需结果，并对其进行存储；波形和结果显示：采用波形图或显示型控件等多种方式来显示，从而很容易观察到所需参数，如幅度、频率信息等；输出：包括波形和分析结果。 要从一个基于计算机的数据采集系统得到合理的结果，完成自动测试，必须依赖于系统的每一个组成部分，即计算机、传感器、信号调理、数据采集硬件和虚拟仪器软件。数控机床故障诊断系统的原理是通过各种不同传感器从数控机床有关部位采集到多种信号，将这些信号经过调理后，由数据采集硬件进行采集，然后将信号送往主机，在相应软件支持下，通过键盘操作完成各种参数设置和性能检测，检测结果由屏幕显示。它的基本原理框图如图2-1 所示。由图中可看出，数控机床故障诊断系统有两大组成部分：硬件平台和软件系统。硬件平台包括传感器、信号调理模块、PC 计算机和数据采集卡，软件部分则利用LabVIEW 来实现信号的分析、处理和显示。（1）硬件平台在该系统中，传感器用来获取信号，它将被测参量转换成相应的可用输出信号。被测参量可以是各种非电气参量，如噪声、速度、加速度等，也可以是电气量，如电流、电压等。本数控机床故障诊断系统中采用了图2-1 中的五类传感器来获取所需信号。信号调理模块是数控机床故障诊断系统信号到被测对象的信号通路，其作用在于实现信号的分配、转接和调理，如电荷放大器。 数据采集卡能够在计算机控制下完成数据采集与控制任务。随着计算机和总线技术的发展，越来越多的科学家和工程师采用基于PC 的数据采集系统来完成实验室研究和工业控制中的测试测量任务。建立在通用计算机和数据采集卡设备基础上的虚拟仪器系统具有一机多用、用户自定义功能和使用维护方便等特点， 因此在本系统中选择采用数据采集卡来实现数据采集的功能。在此硬件平台基础上，调用开发的应用软件来完成数控机床故障检测、诊断任务，便构成了虚拟数控机床故障诊断仪器。（2）应用软件系统该数控机床故障诊断软件系统是利用 LabVIEW 平台开发的，其由前面板和框图程序两部分组成。前面板就是图形化用户界面，用于输入数值和观察输出量。每一个前面板都有一个框图程序与之对应，该程序可理解成传统编程语言程序中的源代码。2.2 故障诊断的主要项目 数控机床性能包括动力性、安全性、经济性、可靠性、环保性能等。数控机床的主轴工作状态、运动的各种性能、润滑液的成分和状态、电器控制系统的运行情况，是影响这些性能的主要因素。通过数控机床故障诊断系统的检测可得到数控机床的主轴及运动轴的振动(速度、加速度、功率、转速等)和噪声以及电器控制系统等参数的动态数值，根据数据库存放的信息与之比较，得到初步的系统自诊断结果，结合人工综合分析可以准确判断数控机床的磨损情况、故障部件，为视情修理提供客观、科学的依据。根据故障诊断对象，主要从以下几个项目数控机床的故障诊断: （1）主轴的故障诊断：主轴电机的起动电压、电流、起动转速，主轴箱， 刀具夹持机构等； （2）运动轴故障诊断：轴驱动电机与驱动器，丝杠、螺母间隙，机床导轨，轴润滑等； （3）电器控制系统的故障诊断；输入、输出各种电源，输入、输出各种信号指令波形； （4）辅助系统的故障诊断：冷却系统，安全保护机构。为了能够定性地确定数控机床的故障状态，定量地获知数控机床机的故障信息，保证数控机床的可靠性，本数控机床故障诊断系统根据这些测试项目设计了三个故障诊断模块来实现数控机床故障诊断。第3 章 虚拟仪器3.1 数据采集 过去我们对设备运行维护过程中主要靠传统的听、摸、看等简单手段来判断旋转设备运行的状态好坏。这种感性判断与设备实际运行状态相差很远，设备振动的波形的频谱的变化，不能凭人的听、摸、看检查出来，因此，经常出现一些突发性故障，例如最常见的轴承故障、齿轮故障、叶片脱落及动平衡等故障；使我们常处于一种被动检修状态，使小问题酿成大事故。特别是生产线由于其生产连续性的特点，往往会由于一台设备的损坏处理不及时造成其它设备停产的连锁反应。给生产和检修工作带来繁重的负担。因此，国内外的机械专家和设备管理人员都在寻求一种较好的解决办法，在故障初始状态就能准确判断事故的原因，使设备能够进行预维修变被动为主动。经过广泛的探索和不断的实践，我们采用了振动分析或噪声分析系统对旋转机械设备进行故障检测。设备的状态监测故障诊断是在机械运行中或基本不拆卸机械结构的情况下，对机械技术状态进行定量测定，通过对所测信号的处理和分析，并结合诊断对象的历史状况来定量识别机械设备及其零件、部件的实时技术状态，预测机械的异常及未来技术状态，并对故障部位、原因进行分析和判断，及时确定必要对策和最适宜的修理时间。设备状态监测故障诊断技术有利于企业实行现代设备管理；克服维修工作中“过剩维修”及“维修不足”现象，从而达到设备寿命周期内，实现费用最为经济和设备综合效率最高的目标。设备噪声信号一般说来很复杂，但从数据处理分类来说，分为确定性信号和非确定性信号。通过对故障诊断实际应用中得出，在旋转机械中，机组的联接及转子存在不对中，不平衡，齿轮箱中轮齿的点蚀、剥落、断齿，滚动轴承中零部件损坏，滑动轴承中存在油膜涡动等等这些常见的故障，其信号都是确定性信和非确定性信号。通过对故障诊断实际应用中得出，在旋转机械中，机组的联接及转子存在不对中，不平衡，齿轮箱中轮齿的点蚀、剥落、断齿，滚动轴承中零部件损坏，滑动轴承中存在油膜涡动等等这些常见的故障，其信号都是确定性信号，都有可以用函数关系来描述，即通过理论计算和频谱分析技术均可确定它们的特征频率，从而确定故障的类型和部位。振动分析仪器利用电压加速度传感器将振动信号转换为电信号，对振动信号进行处理和分析，得到设备各种振动量的准确值，进而判断这些设备运转状态是否良好，故障的部位和故障原因以及检修的方法。为了更好地研究振动分析设备故障诊断技术，首先要对波形理论、机械理论、以及计算机应用等有一定的了解。振动的参数指标很多，经过长期的实践和学习，我们认为时域波谱图、频域波谱图、轴心轨迹图、脉冲指标、峭度指标等对设备的故障分析很有效果3.2 虚拟仪器 虚拟仪器(Virtual Instruments，简称VI)的概念，是美国国家仪器公司(NationalInstruments Corp，简称NI)在1986 年提出的。虚拟仪器是由计算机硬件资源、模块化仪器硬件和用于数据分析、过程通讯及图形用户界面的软件组成的测控系统，是一种由计算机操纵的模块化仪器系统。虚拟仪器用NI 公司的话来说就是“软件即仪器”。它是在通用计算机环境中，依托功能强大的处理单元和高速的数据总线，利用LabVIEW 等虚拟仪器软件平台，在显示器屏幕上构建与真实仪器类似的可视化软面板，通过软面板上的虚拟控制软件控制底层硬件，用功能强大的软件来完成信号的采集、(实时或事后)分析、显示和存储，并给出检测结果。虚拟仪器(VI)技术是现代计算机系统和仪器系统技术相结合的产物，是当今计算机辅助测试(CAT)领域的一项重要技术。它推动传统的测量仪器朝着数字化、智能化、模块化、虚拟化、网络化的方向发展。3.3与传统仪器比较 与传统仪器相比，虚拟仪器有以下优点： 表 3-1 虚拟仪器与传统仪器的比较Tab. 3-1 Comparison between Virtual Instrument and tradition instrument 传统仪器 虚拟仪器 功能由仪器制造商定义并固定硬件是关键 价格高，开发维护费用高图形界面小而呆板不友好技术更新慢（周期长）系统封闭，与其它仪器连接，受限制功能由用户自己定义并 软件是关键 基于计算机的开放系统 仪器的通用化和网络化有好的中英文图形界面 价格低，软件结构可节省开发维护费用 技术更新快（周期短） 虚拟仪器所拥有的优势使得虚拟技术的发展越来越快，而计算机技术的发展又辅助了虚拟仪器进一步发展的潜力。虚拟仪器正取代传统仪器成为测试领域的新兴发展力量。3.4 虚拟仪器组成结构 虚拟仪器的结构从功能分类可以概括为三个模块：面板界面、功能模块和硬件接口。面板界面：用来表示传统仪器的面板，由各种各样的表示开关、信号灯和数字显示器等仪器部件的图形符号组成如图3-1 所示。图3-7面板界面功能模块：是虚拟仪器技术的核心部分，是虚拟仪器技术充分利用计算机技术的体现，其内容很丰富，从数学工具、数据处理到自动控制算法，甚至人工智能等，可以把计算机技术的最新发展都应用到所设计的仪器中去如图3-2所示。图3-2功能模块在功能模块中我们可以看几个例子：信号滤波如图3-3 所示。 图3-3信号滤波在数据采集后的处理方面有：写入文件如图3-4所示。 图3-4 写入文件 在显示功能不仅能三维曲线显示的而且能轻松的进行三维曲面和三维参数功能显示，如图3-5 所示。 图3-5 三维曲面和三维参数硬件接口：是把虚拟仪器的全部功能通过执行机构发挥出来。将虚拟仪器结构按照组成体系可归结为两大模块：自动测试系统的硬件结构和自动测试系统的软件结构。虚拟仪器技术作为今后仪器的一个发展方向，将仪器与算机、DSP 技术相结合，通过基本的硬件模块组成系统，只要设置不同的软件就可以实现不同仪器的功能。本系统采用了这种技术之后，使得其通用性和可扩展性都得到了大大的提高，只要添加一些传感器，在采集通道够用的情况下，软件中增加相应的模块即可对数控机床的另外一些参数进行采集，大大增加了本故障诊断系统的性能，在维护数控机床中更方便更有效。同时也可以扩展为其他设备服务。第4章 数控机床本体故障诊断数控机床是机电一体化在机械加工领域中的典型产品，集电力电子、自动控制、电机、传感器、计算机、机床、液压、气动和加工工艺等技术于一体,具有高精度、高效率和高适应性的特点，在各种精密、复杂、特殊的机械零件加工中，数控系统运行的稳定性和可靠性，直接影响数控机床使用的经济效益。4.1 数控机床噪声的产生 数控机床是个多声源的机械，包括电气噪声、电机丝杠噪声、齿轮箱噪声等。齿轮箱以看作为质量弹簧组成的一个振动系统，轮齿的弹簧刚度具有周期性变化的性质，制造装配误差、传动误差的存在和扭知的变动形成激振力，在此激振力的作用下，齿轮会产生振动，此振动通过轴、抽承传给齿轮箱，轴承、轴等的振动也传给齿轮箱，产生箱体的振动。同时振动还以固体声和空气声的形式传播成为噪声，齿轮箱运转噪声本质上属于冲击噪声，冲击噪声可以分为两部分， 即加速度噪声与自鸣噪声。所谓加速度噪声是指被撞击的物体产生瞬时加速度， 从而在空气介质中产生速度势，产生声压。自鸣噪声则指冲击过后物体的自由衰减振动而产生的噪声。实际上是振动在空气中或固体中的传播，所以噪声的频率成分与振动基本上是完全一样的，产生的机理也是一样的。但在噪声传播中，有些频率成分衰减较快，有些频率成分衰减较慢。噪声与振动产生传递过程如图4-1 所示。图4-1 齿轮箱振动、噪声的产生传递过程4.2 故障诊断硬件部分 虚拟测试系统的硬件部分是测试系统测试方案的重要组成部分。硬件部分将影响测试系统的测试精度、系统成本。本章节中将先分析被测试对象数据信号，然后给出硬件各个部分的选择对象。4.2.1 噪声信号的测量 有待测量的声学量很多，除了声压外，还有声强、声功率、混响时间、吸声系数、指向特性等。但是，所有这些声学量中，目前能够直接用传感器测量的，只有声压。其他声学量只有通过声压的测量作间接的推算。作为进行频谱分析、寻找噪声源的测量，也只要测量其声压即可。测量过程中，根据测量的目的不同，测量的方法也不一样。常用的测量方法有声压级测量和声强级测量两种。声强测量的原理是从经典的声强理论出发，强调声强为矢量的概念，其实现测量的数学表达式为：声强测量必须用两支性能相同声强探头来获取两路声信号使之相加得到平均声压，使之相减并积分则得到质点速度：再将二者相乘并对时间求平均即得声强。声强测量结果基本不受环境噪声的影响，适用于近场测量。但其侧量系统复杂，且必需两个声强探头，易引起相位失配误差。声压测量系统相对简单，不会引起相位失配误差，但受环境影响较大，而且对测点的布置也有要求。考虑到成本，声压测量比声强测量所需成本低，因而诊断系统采用声压测量方案。4.2.2 测点与环境 现场测量，声源多，房间大小又有一定限度，为了减小其它声源来的声波和反射声波的影响，应将传声器接近被测机械设备的噪声辐射面，以使测出的噪声中被测噪声源的直达声占主要部分，而其它噪声源及反射声的影响较小，故现场测量一般都采用所谓近声场测量法。测量环境的本底噪声亦称背景噪声，主要指电声系统中有用信号以外的总噪声，在噪声测量中，也指作为被测对象以外的噪声。由于环境本底噪声的存在，测量结果中就必然包含了背景噪声，其影响表现为使测量值比真实值增大。由图1-1 可知，本系统主要用于实验室的测量，房间的四壁、顶棚、地面等，既不完全反射声波，亦不完全吸收声波，故在这种房间内所作的测量，其结果需进行修正。现场测量时，测点的选择可按如下原则进行：对外型尺寸小于0.3m 的机器，测点距其外廓表面0.25m：对外型尺寸介于0.3-1m 的中型机器，测点距其外廓表面0.5m；对外廓尺寸大于lm 的大型机器，测点距其外廓表面lm；对特大型或有危险的设备，可根据具体情况，把测点选择在较远位置处。测点的数目，对均匀向四周辐射噪声的机器，即无指向性声源，可只选取一个测点：若机器辐射噪声有指向特性，应在机器周围均匀地选取数个测点，且测点数不应少于4，当相邻两测点噪声级差大于5dB 时，则应在其间增加测点，并以各测点处测量值的算术平均值或各测点测量值中的最大值表示该机器的噪声级。例如针对华中数控机床的齿轮箱，最大外型尺寸为 0.3m，因此测点选在距外廓表面0.5m 处。在确定测点数目时，先用声级计分别齿轮箱四周的声压级。结果表明，在齿轮箱的顶端声压级明显高于其他各点，因此需要选择齿轮箱的顶端作为唯一测量点。4.2.3 测声传感器 声信号采集传感器在声学测量中起着非常重要的作用，它的精确程度直接决定着整个声学测量系统的精度。传声器主要的性能参数有两个：灵敏度和频率响应(动态特性)。传声器的灵敏度有三种：声场灵敏度、声压灵敏度和扩散场灵敏度。传声器主要有电容式传声器和驻极体传声器。电容式具有频率范围宽，频率响应平直，灵敏度变化小，长期使用稳定性好等优点，标准传声器和多级精密声级计多采用这种传声器。它的缺点是内阻高，需要用阻抗变换器与后面的衰减器和放大器匹配，而且要加极化电压才能正常工作。驻极体传声器的主要优点是不需要用极化电源，除了稳定性稍差以外，它几乎具有与电容式传声器相同的性能。测量用驻极体传声器多采用背极驻极体方式：随着背极驻极体传声器的制造技术提高，这种传声器被广泛用于各种声学仪器，包括不少精密声学测量仪器。本次测试所选的传感器，频率响应范围为 20Hz20kHz，输出阻抗：200hm，灵度：10mV/Pa，就能够满足要求。4.2.4 数据采集卡 DAQ(Data Acquisition)数据采集卡，指的是基于计算机标准总线的内置功能插卡。它能充分利用计算机的资源，大大增加测试系统的灵活性和扩展性。利用DAQ 可方便快速的组建基于计算机的仪器。本系统采用了NI USB-6009 数据采集卡，其具有基本的数据采集功能，如数据记录、便携式测量等应用。该产品价位低，而其功能强大，足以用于复杂的测量应用。在定义测量应用程序时，以Windows 为系统平台，LabVIEW 为开发平台，用NI-DAQmx 为USB-6009 进行编程。4.3 故障诊断的软件部分虚拟仪器技术的核心的思想，就是利用计算机的硬软件资源，使本来需要硬件实现的技术软件化(这就是称为“虚拟化”的来源)，以便最大限度的降低系统成本，增强系统的功能与灵活性。基于软件在VI 系统中的重要作用，NI 提出了“软件就是仪器”的口号。VPP 系统联盟提出了系统框架、驱动程序、VISA 软面板、部件知识库等一系列VPP 软件标准，推动了软件标准化的进程。虚拟仪器中的应用软件，包括通用数字处理软件，用于分析处理被测量(比如数控机床)性能与振动特性。通用数字处理软件包括用于数字信号处理的各种功能函数，如频域分析的功率谱估计、FFT，FHT、逆FFT、逆FHT 和细化分析等；时域分析的相关分析、卷积运算、反卷运算、均方根估计、差分积分运算和排序、数字滤波等。这些功能函数为用户进一步扩展虚拟仪器的功能提供了基础。4.3.1 故障诊断系统软件框图 故障诊断系统软件包括人机界面、参数输入、数据采集、数据显示、性能分析、数据管理、故障诊断、系统检测等功能模块。需要完成的功能有：噪声时域图显示、实验运行时间显示、噪声频谱图显 示、传感器参数调整、实验数据实时记录、自动/手动测试方式切换、测试时间控制和时间间隔调整、设备运行状态监视、仪器运行开关、测试数据峰值记录、数据分析结果显示等。图4-2 给出了最基本的软件程序结构框图。 图4-2 系统程序结构图4.3.2 故障诊断系统软件 数控机床运行时噪声源多，频率范围广。要探索其控制策略，仅仅只知道总的声压级是远远不够的，若不分清主次，盲目采取降噪措施，不但会浪费财力物力而且又收不到应有的降噪效果。因此，在采取噪声控制措施之前，首先应了解被测对象噪声的频率特性，找准声源的确切位置，查明噪声的传播途径，也就是进行声源识别。声源识别的方法很多，常用的有近场测量法、分部运转法、时域分析法、频域分析法、倒频谱分析法等，应根据具体实验条件选取适当的方法。本系统用频域分析法对数控机床的噪声采取的频谱分析，根据噪声信息，进行故障诊断，最终排除数控机床的故障，同时证明了基于虚拟仪器的数控机床噪声诊断系统的可行性。数控机床故障诊断软件的主界面如图4-3 所示。当数控机床出现故障时，不可能用一种方法就可解决问题，所以本系统由“振动测试”，“噪声测试”，“油液测试”，“电气控制测试”四个模块构成。由于本系统采用的数据采集卡是8 通道的，对不同量的测试时选用了不同的通道，所以在面板上添加了“通道选择开关”和相应的“采样频率”，“每次显示的数据量”，“窗函数”等功能选择窗口和开关。显示面板设计了“波形”和“自功率谱”。“波形”显示了单位时间内采集信号的幅度与时间的关系，“自功率谱”显示了用不同函数处理的信号的频率与信号幅值的关系。 图4-3 故障诊断软件主界面4.3.3 故障诊断及方法 测试步骤： 首先启动数控机床，主轴不动作让机床通电十分钟，等其噪声稳定后。然后将传声器贴于主轴箱侧壁。开始实时采集信号，持续约20 秒钟，按“停止”开关系统锁定此时的信息，屏幕上同时显示稳定情况行下的噪声的“波形”和“功率谱”，即可进行实时频谱分析。将采集信号存储为01.vi。接下来将信号采集传声器移至主轴箱顶部平坦处，采集信号，持续20 秒，显示实时频谱分析，将采集信号存储为02.v-i。再将主轴运转。将传声器分别贴于变速轴的端部，重复以上操作过程，并将测试所得信号分别存储为：03.vi、04.vi 、05.vi。作者正在测试中图4-4： 图4-4 测试正在进行中上述所得数据的时域图和频域图加下：图4-5 为齿轮侧壁所测到的噪声信号的，图4-6 为齿轮箱顶部所测到的噪声信号图谱(齿轮没工作的状态下)。图4-7 为主轴200r/min 时在齿轮箱顶部所测到的噪声信号的，图4-8 为主轴360r/min 时齿轮箱顶部所测到的噪声信号图谱，图4-9 为主轴高速运转时，在齿轮箱顶部测到的噪声信号。图4-5 齿轮箱侧壁噪声信号 图4-6 齿轮箱顶部噪 图4-7 主轴200r/min时的噪声信号图4-8主轴200r/min时的噪声信号图4-9 主轴高速运转时的噪声信号频谱分析与结论： 通过对该设备测得的频谱进行分析，在图 4-5，图4-6中的时、频域谱图中我们可以清楚地看出，该谱线疏密均匀，没有截波现象，峰值、均值、有效值和峭度指标均在正常范围之内。图4-5 与图4-6 比较，相同的条件下，图4-6 测得的信号幅度大，也就是说传感器放到齿轮箱顶部的灵敏度大，这就决定了测实点的位置；在图4-7，图4-8 中的时、频域谱图中我们可以看出，在主轴转速为200r/min 和360r/min 的时域图中噪声信号的幅值增加了10 多倍；在其频域图中相应的几个频点上有明显的变化，根据主轴转速进行计算噪声源的频率为底速变换轴的运转频率的整数倍，说明故障是同一个部位或同一个零件，让图4-7、4-8与图4-9比较发现主轴高速运转时主轴箱的噪声很正常，这就充分证明了故障部件就是底速变换轴，在其轴上的零件有轴承和齿轮，根据频谱图可知噪声信号与工作频率相差的没有起过10 倍，而此轴上最少齿数的齿轮为40 个齿，那么可能出现问题的就是轴承了，经查其这个底速轴用的是302 轴承，当主轴高速时这个轴又不工作，故判断为此轴上的轴承有问题。故障排除： 拆开主轴箱，发现底速轴上端轴承有长期没用的痕迹，下端轴承在滚珠上由于沉淀了许多金属磨粒，轴承严重磨损(原因详见第四章)。更换轴承，处理相关问题故障得以排除，再次进行测试，噪声的时、频域谱图与图4-9几乎一样。第5章结论数控机床是机电一体化的高技术自动化机械设备。因此，对其检测、维修技术是相当复杂的。数控机床的故障诊断技术与传统机床有着较大的区别，需采用更为先进的故障诊断技术，及时在线监测和诊断数控机床的故障。一旦发现故障前兆就可及时判断出故障的性质和部位，找出事故隐患，有目的地进行适时控制，予以排除。5.1 结论 该故障诊断系统在我院实验室近几年的应用中，不断的在实际应用中修改、完善，经过多次重大改进，取得了良好的应用效果。本课题的研究，完成了基于虚拟仪器的故障诊断系统，能够满足测试需求，测量所得数据能够满足分析的要求。体现了在低成本下开发基于虚拟