基于DSP的電機軸頻信號實時故障檢測系統研究

邊 琰，李宏偉，耿麗清，鄭 桐，吳興利

BIAN Yan,LI Hong-wei,GENG Li-qing,ZHENG Tong,WU Xing-li

（天津職業技術師范大學 天津市信息傳感與智能控制重點實驗室，天津 300222）

0 引言

對電機故障判斷系統而言，需要在非常短的時間間隔內完成對故障信息的檢測和判斷并適時地給出起點信號。在實際電機故障檢測中，目標信號總是淹沒在大量的雜波或干擾中，先進的故障診斷算法十分關鍵，故障診斷算法設計必須滿足以下兩點要求：1）實時性要求。能否及時檢測到目標信號是至關重要的，只有及時地檢測到目標信號，才能為跟蹤、定位故障創造條件。因此故障診斷算法必須具有實時性，必須快速完成。2）低信噪比要求。故障判斷系統接收到的信號往往是淹沒在噪聲中的微弱信號，即信噪比很小的情況下能夠檢測目標并給出起點信號。

隨著對電機運行參數的深入研究，傳統單片機已經不能滿足運行復雜算法的要求。本文設計了基于TI公司（Texas Instruments Inc.德州儀器）數字信號處理TMS320F2812的電機故障實時檢測系統，該芯片是32位高性能數字信號處理器，能夠實現復雜數字信號處理算法的同時，具有豐富的外設資源，集成了高性能數字信號處理與微控制器，為電機系統故障檢測與故障處理提供了一個較為理想的解決方案。實驗表明，相對傳統單片機檢測系統，利用數字信號微處理器設計的檢測系統不僅在速度上具有優勢，還能實現二階功率譜算法等較為復雜的分析方法，提高電機軸頻信號實時故障檢測的準確性。

1 電機故障檢測算法原理

有效的電機軸頻信號實時故障檢測算法是電機故障檢測的關鍵，本文以二階功率譜算法作為檢測算法對軸頻信號實時檢測。該方法的實現步驟如下：

1）在實際應用中，電場傳感器將接收的電機信號轉化為電信號，經過放大、濾波后對信號實時采集，將采樣數據進行分段，每段為N（N＝1）秒時間內采集到的數據，每兩段之間有部分數據重疊；

2）求出N秒時間內數據的功率譜，將功率譜最大值和它附近兩個點的功率譜值的平均值作為特征量，然后計算下一段數據的特征量；

3）求出前W段特征值后，將前W段特征量的平均值Pave的u倍作為閾值，若n時刻特征量Pn大于n時刻之前W時間內特征量的平均值的u倍，即Pn＞u×Pave，則認為檢測到目標一次，為防止由于干擾產生誤檢測，若在n+1時刻和n+2時刻，仍能檢測到目標，即Pn+1＞u×Pave，Pn+2＞u×Pave，則故障診斷程序啟動。

對采樣數據進行滑動取值，由于以 次特征量的平均值作為閾值，可有效地去除實際數據中的隨機成分，提高電機軸頻信號實時故障檢測的準確性。

2 實時檢測系統結構與功能實現

2.1 系統總體結構

電機故障系統結構如圖1所示：

圖1 系統結構圖

系統主芯片DSP采用了TI公司的TMS320F2812，F2812是32位高性能精簡指令集（RISC）CPU，是目前控制領域比較流行的處理器之一，芯片內核為32位C28x CPU，具有高達150MHz的工作頻率和8級指令流水線。AD采集芯片采用 ADI公司的AD976，它是一種高分辨率16 位的AD轉換芯片；輸入范圍為-10V～+10V，單極5V電壓供電，采樣率可達100K。AD976與DSP之間采用并行通信方式，16位的轉換結果直接連到16位數據總線，DSP通過映射外部存儲空間讀取數據。

圖2 系統實現流程圖

圖3 AD轉換電路圖

2.2 系統功能實現

系統故障檢測功能實現過程如圖2所示。

2.2.1 AD轉換的實現

AD 轉換的實現電路如圖3所示。

AD轉換實現流程圖如圖4所示。

圖4 AD轉換流程圖

AD 轉換模塊的實現主要包含初始化、啟動、讀取數據、重置AD四個步驟，其中初始化AD時，將CS,RC,BUSY引腳均置1，然后將CS，RC置0，稍微延時將BUSY置0，延時80ns后，RC置1，即啟動AD，啟動AD后，延時大概5us后，一次轉換完成，將BUSY置1，數據在數據總線上可讀，讀取數據時，RC設為高電平，CS設為低電平。系統的采樣率由定時器中斷控制，在DSP的CPU工作在150M下時，設置中斷頻率為100，中斷一次在中斷函數中完成一次AD轉換，即將中斷頻率設置為系統的采樣率。

2.2.2 FIR低通濾波器的實現

數字濾波器相比模擬濾波器有更高的信噪比，更好的可靠性；IIR濾波器相對可以使用較少的階數實現FIR的濾波效果，但 FIR 濾波器具體嚴格的相位特性，這是IIR濾波器不具備的。FIR濾波器的結構計算公式如（1）所示：

在DSP中復雜的濾波計算部分使用匯編代碼實現，以提高程序的運行效率。

濾波器系數計算使用MATLAB數字信號處理工具箱中的濾波器輔助設計工具FDAtool獲得，選擇FIR濾波器選擇相應參數后 使用tool下生成c頭文件選項，生成的頭文件系數即為濾波系數，可以實現相應的濾波效果。圖5和圖6是一個正弦混合信號通過一個100階FIR濾波器的濾波效果對比圖。其中，圖5是頻率分別為5Hz、8Hz和10Hz的正弦混合信號，在這個信號通過截止頻率為6.5Hz的FIR低通濾波器后，輸出信號中只保留了頻率為5Hz的正弦信號，其他頻率被衰減，取得了較好的濾波效果。因電機軸頻信號頻率也較低（一般小于5Hz），因而設計的數字濾波器能夠滿足系統要求。

圖5 正弦混合信號

圖6 通過濾波器后的輸出信號

2.2.3 故障檢測算法的實現

故障檢測算法的關鍵是計算序列的二階功率譜，系統中使用快速傅里葉變換（FFT）計算功率譜，使用TI提供軟件工具包中為TMS320F2812專用的快速傅里葉變換的lib，該Lib中封裝了FFT計算所需函數，最大能計算1024點傅里葉變換，考慮檢測信號主要集中在低頻部分，系統采樣率不高，因此使用256點的傅里葉變換，計算的結果保存在MAG 數組中，通過對結果數組做出判斷，將檢測結果用于IO口控制，可以將故障的檢測結果顯示，并啟動相應的應急方案。采集的一段數據的功率譜如圖7所示。

由于對采樣數據進行滑動取值，由于以W次特征量的平均值作為閾值，可有效地去除實際數據中的隨機成分。閾值在每個時刻都是變化的，在故障出現時，曲線變化很明顯，提高了故障特征的提取精度。

圖7 采集數據的功率譜

圖8 軸頻信號故障曲線圖

3 結論

本系統使用32位高性能數字信號處理器作為電機故障檢測、分析，相對傳統單片機檢測系統，不僅在速度上具有優勢，由于數字信號處理器更具有優異數字信號處理能功能，能實現較為復雜的分析算法，在故障分析上同樣可以做出詳細診斷。同時，TMS320F2812還是一塊高性能控制器，具有豐富的外設資源與通信端口，能方便控制外部設備作為應急方案，利用豐富的通信端口，可以實現遠程控制功能。因此該方案具有很好應用前景與實用價值。

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