手機(jī)移動(dòng)平臺(tái)的虛擬軸承診斷儀的開發(fā)及應(yīng)用*

尹愛軍， 張 泉， 孫 兵

(1.重慶大學(xué)機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 重慶，400044) (2.華能沁北發(fā)電有限責(zé)任公司檢修部 濟(jì)源，459012)

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手機(jī)移動(dòng)平臺(tái)的虛擬軸承診斷儀的開發(fā)及應(yīng)用*

尹愛軍1， 張 泉1， 孫 兵2

(1.重慶大學(xué)機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 重慶，400044) (2.華能沁北發(fā)電有限責(zé)任公司檢修部 濟(jì)源，459012)

針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)分析儀器攜帶不便、測(cè)試效率低和受空間限制等問題，討論并實(shí)現(xiàn)了基于手機(jī)移動(dòng)終端的虛擬儀器開發(fā)原理和方法。分析了Android NDK技術(shù)，研究了Android平臺(tái)編程技術(shù)和無線藍(lán)牙傳輸技術(shù)，探討了Android系統(tǒng)中的跨平臺(tái)虛擬儀器開發(fā)原理，構(gòu)建了該平臺(tái)下虛擬儀器系統(tǒng)構(gòu)架，開發(fā)了基于手機(jī)移動(dòng)平臺(tái)的虛擬式軸承診斷儀。對(duì)開發(fā)的儀器進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)，并與LabVIEW進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，該儀器使用便捷，分析結(jié)果準(zhǔn)確，具有較好的實(shí)際應(yīng)用效果。

虛擬儀器; 手機(jī); Android; 軸承; 故障診斷

引 言

機(jī)械裝備廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造、冶金和化工等行業(yè)，一旦裝備出現(xiàn)問題，將會(huì)影響生產(chǎn)，甚至導(dǎo)致災(zāi)難性后果。因此，裝備故障診斷，特別是在線診斷具有重要的意義[1-3]。傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷系統(tǒng)一般基于PC機(jī)或嵌入式計(jì)算機(jī)平臺(tái)，易受數(shù)據(jù)有線傳輸束縛或供電等問題影響，且總體上儀器系統(tǒng)體積較大、成本高，在面對(duì)復(fù)雜的野外測(cè)試環(huán)境和測(cè)試要求時(shí)，此類系統(tǒng)攜帶不便，測(cè)試效率低。

隨著科技的進(jìn)步，手機(jī)的CPU頻率和存儲(chǔ)容量等性能已經(jīng)與中端計(jì)算機(jī)相媲美，可以完成較復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理等功能，其應(yīng)用已經(jīng)不僅僅限于通信，而是作為通用的移動(dòng)終端得到越來越廣泛的應(yīng)用。目前，基于手機(jī)平臺(tái)的檢測(cè)儀器已得到較多的應(yīng)用：a.日常生活，如便捷式手機(jī)醫(yī)療儀器；b.生產(chǎn)測(cè)量, 如氣體(液體)濃度的測(cè)量、區(qū)域面積測(cè)量和視覺測(cè)量等[4-5]；c.科研工作，如離子濃度的測(cè)量和有色液體(固體)成分確定等。從這些研究和應(yīng)用可以看出，基于手機(jī)移動(dòng)平臺(tái)的檢測(cè)儀器進(jìn)一步解放了儀器的應(yīng)用范圍和場(chǎng)合，真正實(shí)現(xiàn)測(cè)量的靈活性，擺脫自然條件及空間上的束縛，提高了檢測(cè)效率和時(shí)效性[6]。因此，基于手機(jī)移動(dòng)終端的檢測(cè)儀器必將成為儀器技術(shù)發(fā)展的新潮流。

軸承是機(jī)械裝備中的關(guān)鍵部件，其在役狀態(tài)檢測(cè)與診斷對(duì)保證裝備安全可靠運(yùn)行具有重要意義[7-8]。筆者研究了Android系統(tǒng)中的虛擬儀器開發(fā)技術(shù)，論述了跨平臺(tái)儀器開發(fā)原理，利用藍(lán)牙技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集和傳輸，開發(fā)了手機(jī)虛擬式軸承診斷儀，并通過對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證了儀器的有效性。該儀器融合了手機(jī)移動(dòng)終端和虛擬儀器的特點(diǎn)，促進(jìn)了檢測(cè)儀器向移動(dòng)平臺(tái)的新發(fā)展，真正實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)儀器的便捷性，提高測(cè)試的效率。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.1 系統(tǒng)構(gòu)架

Android操作系統(tǒng)因其開源等優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于手機(jī)等移動(dòng)終端[9]。筆者開發(fā)的手機(jī)虛擬儀器基于Android平臺(tái)，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。數(shù)據(jù)感知終端(下位機(jī))對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行調(diào)理并采集，然后通過藍(lán)牙/Wi-Fi等通信方式將數(shù)據(jù)發(fā)送到手機(jī)終端進(jìn)行分析處理。手機(jī) (上位機(jī))虛擬儀器接收數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,主要功能模塊包括通信模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊和結(jié)果圖形化顯示等。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.1 System architecture

1.2 跨平臺(tái)開發(fā)原理

基于手機(jī)平臺(tái)的虛擬儀器開發(fā)主要利用了Android NDK中的JNI(Java native interface)技術(shù)[10]和基于C語(yǔ)言的信號(hào)分析處理跨平臺(tái)開發(fā)技術(shù)，開發(fā)原理如圖2所示。

圖2 跨平臺(tái)開發(fā)原理Fig.2 Cross-platform development principle

在Android操作系統(tǒng)中，采用Java設(shè)計(jì)語(yǔ)言，通過Android NDK進(jìn)行儀器控制和用戶界面層程序開發(fā)。儀器分析處理功能，采用C語(yǔ)言開發(fā)。利用Android NDK中的Libraries & JNI模塊，實(shí)現(xiàn)了Java界面層和儀器算法功能之間的交互，并將分析層的分析處理結(jié)果返回給Java界面層顯示輸出。圖3為JNI調(diào)用示意圖。

圖3 JNI調(diào)用過程示意圖Fig.3 Schematic calling process of JNI

在這種跨平臺(tái)開發(fā)模式下，因?yàn)镃/C++語(yǔ)言所編寫的分析程序，效率比用純粹Java語(yǔ)言編寫的程序效率高；同時(shí)，采用JNI技術(shù)后，代碼不是在Java虛擬機(jī)中運(yùn)行，而是在系統(tǒng)底層直接運(yùn)行，使得運(yùn)行效率進(jìn)一步提高。因此，跨平臺(tái)開發(fā)保證了手機(jī)虛擬儀器具有較高的運(yùn)算速度。

1.由香日德出發(fā)東行，經(jīng)三道河灣、上西臺(tái)、都蘭、夏日哈、南谷、烏龍灘、沙柳灣、旺日尕、茶卡、石乃亥和大水橋，而后可以分別前往伏俟城和曼頭城；

2 Android平臺(tái)測(cè)試儀器開發(fā)

2.1 跨平臺(tái)信號(hào)分析模塊開發(fā)

軸承在運(yùn)行過程中，裝配不當(dāng)、潤(rùn)滑不良和過載等因素都可能導(dǎo)致軸承過早損傷而出現(xiàn)故障。軸承故障形式有疲勞、磨損、塑性變形和膠合等[8]。當(dāng)軸承出現(xiàn)疲勞剝落后，在其頻譜的中高頻區(qū)外環(huán)固有頻率附近出現(xiàn)明顯的調(diào)制峰群；同時(shí)軸承的不同部件將表現(xiàn)出不同的故障頻率，因此可以根據(jù)故障特征頻率進(jìn)行軸承狀態(tài)檢測(cè)。設(shè)主軸旋轉(zhuǎn)頻率為

其中：n為軸承轉(zhuǎn)速。

內(nèi)圈通過頻率為

(1)

其中：N為滾動(dòng)體個(gè)數(shù)；d0為滾動(dòng)體直徑；D為軸承節(jié)徑；α為接觸角。

外圈通過頻率為

(2)

滾動(dòng)體通過頻率為

(3)

2.2 雙緩沖繪圖機(jī)制與顯示模塊開發(fā)

在Android系統(tǒng)中，有兩種繪圖模式：由獨(dú)立線程繪圖；在主線程中直接繪圖。當(dāng)在主線程中繪圖時(shí)，會(huì)因更新畫面時(shí)間過長(zhǎng)，導(dǎo)致主線程阻塞，從而無法響應(yīng)其他事件(如按鍵操作等)，且易出現(xiàn)畫面閃爍等現(xiàn)象。因此，筆者采用Android中的Surface View多線程雙緩沖繪圖機(jī)制，其原理如圖4所示。

圖4 Surface view原理Fig.4 The principle of surface view

圖4中，Activity Window包含Decor View，Text View以及Surface View三種視圖。Surface Flinger運(yùn)行于Android系統(tǒng)進(jìn)程中，負(fù)責(zé)管理Android的幀緩沖區(qū)(frame buffer)。Activity Window中的Decor View和Text View對(duì)應(yīng)Surface Flinger中一個(gè)Layer， 而Surface View對(duì)應(yīng)另一個(gè)獨(dú)立的Layer或Layer Buffer。同時(shí)，Activity Window中可以有多個(gè)Surface View實(shí)例，而每一個(gè)Surface View實(shí)例在Surface Flinger都有一個(gè)獨(dú)立的Layer分別用來描述各自的繪圖屬性。因Surface View為獨(dú)立的繪圖線程，從而提高了應(yīng)用程序的響應(yīng)速度。在雙緩沖繪圖模式下，顯示模塊工作的流程如圖5所示。

圖5 顯示模塊流程圖Fig.5 Process graph of display module

2.3 基于藍(lán)牙通信的數(shù)據(jù)采集與傳輸

傳統(tǒng)檢測(cè)儀器的數(shù)據(jù)傳輸大都是通過有線連接實(shí)現(xiàn)的，在傳輸過程中受到空間上的限制。為了讓檢測(cè)更加靈活、便捷；且手機(jī)一般都自帶有藍(lán)牙通信功能，因此筆者所開發(fā)的儀器首先通過下位機(jī)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理和采集，然后通過藍(lán)牙模塊與手機(jī)進(jìn)行藍(lán)牙通信，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)傳輸和處理[15]。Android藍(lán)牙通信流程所圖6所示。

圖6 藍(lán)牙通信流程圖Fig.6 Process graph of Bluetooth communication

筆者開發(fā)的手機(jī)虛擬儀器系統(tǒng)如圖7所示。其中采集器為Arduino MEGA 2560，A/D轉(zhuǎn)換精度為10位，最高采樣頻率為15 kHz；藍(lán)牙通信模塊為HK-750，藍(lán)牙2.0通信協(xié)議，傳輸距離約為10 m，其傳輸率為1 Mbps[16]。當(dāng)以最高采樣頻率采集數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)量為0.15 Mbps，符合藍(lán)牙通信要求。

圖7 完整儀器系統(tǒng)圖Fig.7 Full instrumentation system diagrain

3 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

現(xiàn)用所開發(fā)的儀器在一軸承故障試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,并與LabVIEW系統(tǒng)分析結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖8所示，其中振動(dòng)傳感器為MMA7260低功耗三軸加速度傳感器；手機(jī)為M9,CPU頻率為1 GHz，其內(nèi)存容量為512 MHz，主頻分辨率960×640。試驗(yàn)軸承型號(hào)為6205-2RS JEM SKF深溝球軸承，內(nèi)徑為25 mm，外徑為53 mm，軸承節(jié)徑為39 mm，滾動(dòng)體9個(gè)，滾動(dòng)體直徑8 mm，接觸角α=0°。試驗(yàn)臺(tái)工作轉(zhuǎn)數(shù)為1 750 r/min，采樣頻率為12 kHz。根據(jù)式(1～3)，軸承主要故障特征頻率如表1所示。

圖8 軸承測(cè)試實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖Fig.8 Bearing test site map

類型特征頻率內(nèi)圈故障157.943外圈故障104.557滾動(dòng)體故障137.477

圖9 本儀器分析結(jié)果Fig.9 Analysis results of the instrument

圖10 LabVIEW分析結(jié)果Fig.10 Analysis results of LabVIEW

圖9～10為分別利用本儀器和LabVIEW對(duì)圖9所示的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的結(jié)果。可以看出，兩類系統(tǒng)的分析結(jié)果完全一致。同時(shí)，由圖9(a)可見,信號(hào)頻率成分非常復(fù)雜，難以準(zhǔn)確評(píng)定故障。根據(jù)軸承故障信號(hào)特點(diǎn)，對(duì)圖該振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行希爾伯特包絡(luò)譜分析，結(jié)果如圖9(b)，10(b)所示。從圖11(b)中可以看出，在158.2 Hz位置出現(xiàn)了明顯的峰值。結(jié)合表1，該頻率與軸承內(nèi)圈的故障特征頻率吻合,所以可以判斷軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障，結(jié)果與實(shí)際情況一致。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著手機(jī)運(yùn)算等性能的提高，基于手機(jī)移動(dòng)終端的檢測(cè)儀器系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用已得到越來越廣泛的研究，是檢測(cè)儀器發(fā)展的新趨勢(shì)。筆者分析了Android系統(tǒng)中虛擬儀器的跨平臺(tái)開發(fā)的基本原理，建立了基于數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)氖謾C(jī)虛擬儀器系統(tǒng)框架，探討了虛擬儀器開發(fā)過程中的關(guān)鍵問題，最終開發(fā)了在線手機(jī)虛擬儀器，并在軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行了對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)。與傳統(tǒng)虛擬儀器比較，手機(jī)虛擬儀器攜帶使用方便，操作便捷，該儀器分析結(jié)果準(zhǔn)確，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

然而，手機(jī)運(yùn)算能力與一般計(jì)算機(jī)性能仍有差距，因此如何進(jìn)一步優(yōu)化測(cè)試分析功能，提高分析處理速度是手機(jī)儀器的關(guān)鍵。同時(shí)，目前絕大部分傳感器及其調(diào)理設(shè)備仍然主要面向Windows系統(tǒng)，因此Android系統(tǒng)下信號(hào)調(diào)理與采集系統(tǒng)的研究與開發(fā)是大力發(fā)展手機(jī)儀器的另一個(gè)關(guān)鍵問題。

[1] 張健. 機(jī)械故障診斷技術(shù) [M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2008：214.

[2] 朱革.齒輪噪聲解調(diào)分析新方法及其音質(zhì)主觀評(píng)價(jià)體系的研究[D]. 重慶：重慶大學(xué),2003.

[3] Chen Binqiang, Zhang Zhousuo, Sun Chuang, et al. Fault feature extraction of gearbox by using overcomplete rational dilation discrete wavelet transform on signals measured from vibration sensors[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2012,33(2012):275-298.

[4] Gong Aiping, Yu Junlin, He Yong, et al. Citrus yield estimation based on images processed by an Android mobile phone[J]. Biosystems Engineering, 2013, 115(2):162-170.

[5] Zhang P, Li B, Huang Z, et al. Research of Temperature measuring virtual instrument based on smart mobile phone [C]∥International Workshop on IEEE，Intelligent Systems and Applications(ISA). Washington,DC 20036-4910, USA:IEEE，2009:1-4.

[6] 尹愛軍, 楊正益, 孫麗萍, 等. 虛擬儀器開發(fā)中功能組態(tài)設(shè)計(jì)[J]. 振動(dòng)、測(cè)試與診斷, 2010, 30(2):193-196.

Yin Aijun, Yang Zhengyi, Sun Liping, et al. Design of function configuration in virtual instrument development [J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2010, 30(2): 193-196. (in Chinese)

[7] 梁鋒.通用性齒輪箱狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研究[D].重慶：重慶大學(xué),2004.

[8] Flores A Q, Cardoso A J M, Carvalho J B. Gearbox fault detection by wavelet and spectrum analysis of the induction motor power [C]∥2013 IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC). Washington,DC20036-4910, USA:IEEE, 2013: 88-92.

[9] Developers A. What is Android [EB/OL]. (2011-09-22)[2013-07-21].http:∥developer.android.com/guide/basics/what-is-Android.html.

[10]Son K C, Lee J Y. The method of android application speed up by using NDK[C]∥2013 3rd International Conference on Awareness Science and Technology (ICAST).Washington,DC20036-4910, USA: IEEE, 2011: 382-385.

[11]肖潔. 基于Walsh變換的滾動(dòng)軸承典型故障診斷方法研究[D].大慶：大慶石油學(xué)院,2010.

[12]Mohanty A R, Kar C. Multiresolution Fourier transform of ripple voltage and current signals for fault detection in a gearbox [C]∥ IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). USA:IEEE, 2006: 1367-1373.

[13]Oppenheim A V, Schafer R W, Buck J R. Discrete-time signal processing [M]. Englewood Cliffs: Prentice-hall, 1989: 9-70.

[14]沈國(guó)際.振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)在直升機(jī)齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2005.

[15]魏曉艷,李軍. 紅外通訊技術(shù)與藍(lán)牙技術(shù)比較[J]. 電子元器件應(yīng)用,2007,4:68-69,72.

Wei Xiaoyan, Li Jun. Comparison between infrared communication technology and Bluetooth Technology [J]. Electronic Component & Device Applications, 2007,4:68-69,72. (in Chinese)

[16]Rashid R, Yusoff R. Bluetooth performance analysis in personal area network (PAN)[C]∥RF and Microwave Conference. Washington D.C.,USA: IEEE, 2006: 393-397.

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.05.015

*國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51105396)

2013-10-21；

2013-12-25

TH7; TP3

尹愛軍，男，1978年5月生,博士、教授。主要研究方向?yàn)橹悄軠y(cè)試與虛擬儀器，現(xiàn)代信號(hào)分析處理，無損檢測(cè),故障檢測(cè)與診斷等。曾發(fā)表《Physical interpretation and separation of eddy current pulsed thermography》(《Journal of Applied Physics》2013，Vol.113,No.6)等論文。

E-mail：aijun.yin@cqu.edu.cn