基于嵌入優化的銑削去重平衡機電氣測量系統研究

王義君，宮玉琳，焦勇，文大化

（1.長春理工大學　電子信息工程學院，長春　130022；2.中國科學院長春光學精密機械與物理研究所，長春　130033）

基于嵌入優化的銑削去重平衡機電氣測量系統研究

王義君1，宮玉琳1，焦勇1，文大化2

（1.長春理工大學電子信息工程學院，長春130022；2.中國科學院長春光學精密機械與物理研究所，長春130033）

目前銑削去重平衡機電氣測量系統是由微控制器和外圍器件級聯而成，集成度低、信號處理算法單一、測量誤差大，對實現智能銑削有很大的限制。基于此，提出了基于嵌入式OMAP的自動銑削去重平衡機電氣測量系統的實現方法。首先，通過OMAP雙核架構中的ARM子系統完成對平衡機電氣測量系統的控制功能，DSP子系統實現數字信號處理和不平衡量的解算；其次設計實現了基于諧波小波包的數字帶通跟蹤濾波器；最后利用諧波小波包在頻域對信號進行無限細分的特性來提取任意一段微弱信號的特征。仿真及測試結果表明，該系統有效抑制了近頻信號干擾，提高了信噪比，并對初始不平衡信號特征實現有效還原。

信號處理；OMAP；諧波小波包；跟蹤濾波；近頻干擾

銑削去重平衡機的提出依賴于旋轉機械的發展和平衡理論的完善［1］。旋轉機械的核心部件是轉子，轉子由于主、客觀因素而產生的不平衡是產生振動和噪聲的根源。因此，使轉子高效、可靠、安全、滿負載運行的關鍵是提高轉子的平衡精度和穩定性。為此需要在轉子旋轉時測出其不平衡量的幅值和相位，并通過加重或去重進行不平衡量的校正。銑削去重平衡機完成平衡校正的過程中，電氣測量系統的精確性和穩定性直接決定了不平衡量的銑削效果，是整個系統的核心組成部分。

在電氣測量系統研究方面，國內許多學者提出了一系列相關算法。趙鼎鼎提出基于殘差譜分析的不平衡信號處理方法［2］，劉健等提出一種自適應濾波方法以提取強背景噪聲下有用信號的信息特征［3］。上述兩種算法對信號處理有較好的效果，但未能克服硬件系統電路設計的復雜性。目前大多數電氣測量系統都是以單片機微控制器和各種外圍設備級聯而成，這種級聯式的方式無形中增強了測量通道近頻信號的影響，帶來了集成度低、穩定性差、抗干擾能力弱、運算速度慢等諸多缺點。基于此，本文提出基于嵌入優化的銑削去重平衡機電氣測量系統，本系統具有以下特點：（1）為了減少硬件電路設計的繁冗復雜，本系統應用高性能的雙核處理器OMAP（Open Multimedia Application Platform）嵌入式系統，該系統同時集成了ARM控制芯片和DSP快速處理芯片，將OMAP嵌入式系統作為平衡機電氣測量系統的主控系統既能合理利用ARM子系統強大的控制能力又能應用DSP子系統快速的信息處理能力；（2）針對測量通道近頻信號的影響，實現了基于諧波小波包算法的數字帶通跟蹤濾波器，利用諧波小波包在頻域可以對信號進行無限細分的特性，對微弱信號的局部特征進行分析和提取。

1　基于OMAP嵌入式平衡測量系統結構及原理

1.1電測系統總體結構

平衡機電氣測量系統的主要功能是對傳感器在各種噪聲信號中所提取的與轉子同頻的微弱信號進行前置處理和不平衡量的快速提取，從而得到不平衡量的幅值和相位信息，進行智能控制銑削。本文提出的自動銑削去重平衡機電氣測量系統總體結構如圖1所示。

該系統總體由前置信號處理電路、A/D轉換電路、基于諧波小波包算法的數字帶通跟蹤濾波電路、OMAP嵌入式系統等結構組成。

為了能夠實現系統的高精度、高效率智能銑削，本系統應用雙核高性能處理器OMAP嵌入式系統［4，5］。將以往獨立的數據采集系統和數字信號處理系統集成于一體，實現智能控制與數字處理的同步進行和實時處理。電氣測量系統使OMAP豐富的片內資源得到合理利用的同時，在整個設計過程中降低了電路的復雜程度，避免了大量模擬器件的使用。

1.2電測系統工作原理

1.2.1前置調理電路

主軸旋轉的振動信號是整個系統數據的起始點，由于轉子的不平衡量而引起的振動信號非常微弱，如何獲得微弱信號的信息特征，是本系統所要解決的問題。系統對兩路信號進行實時并行處理。其中一路為左、右磁電傳感器，將振動信號轉換為電壓信號，并將產生的微弱模擬電壓信號傳送給前置信號調理電路單元。經模擬電路單元采集、信號放大、硬件低通濾波以及通過程控增益的調節送往下一級信號處理單元；低通濾波電路濾除電路中的高頻成分，保留含有不平衡信號的基頻信息和其它低頻干擾信息，通過程控增益的調節將信號調節到適合后續電路處理的范圍內。另一路為與旋轉主軸同頻的基準信號由光電編碼器送進基準信號處理電路，前置模擬電路單元對光電傳感器送來的轉頻信號進行均值提取、整形放大、鎖相倍頻后作為A/D轉換的時鐘信號，該基準信號經脈沖整形后一方面用于測量轉子的轉速，另一方面作為OMAP嵌入式系統中斷控制的時鐘信號和整周期采樣的時鐘信號。

1.2.2A/D轉換和濾波

圖1　電氣測量系統總體結構圖

經過預處理的兩路振動信號在N倍頻時鐘信號的作用下經過數字采樣將模擬信號轉換為數字信號，通常該數字信號包含有其它低頻雜波的干擾，特別是參考通道近頻信號的干擾對后續信號的處理有嚴重的影響，為此將得到的數字信號經過數字跟蹤濾波器來濾除近頻信號的干擾，用軟件實現的數字濾波器不但減少了非線性器件的反復使用，而且對抑制近頻干擾可以得到更好的效果。經過上述處理得到包含基頻信息的信號，送入OMAP嵌入式系統的數采單元和數字信號處理單元進行后續處理和解算。

1.2.3OMAP嵌入式系統

OMAP雙核架構按照系統要求合理利用雙核的優勢，基本的控制功能由ARM子系統來完成，而復雜和大量的運算由DSP子系統來實現。在平衡機電氣測量系統中，ARM子系統主要完成了人機交互接口、數據采集、數控銑削、系統管理等功能，作為主控制設備，還負責控制外圍設備，如觸摸顯示、打印功能、鍵盤鼠標等輸入輸出功能的實現。DSP子系統作為從設備主要完成接收來自ARM的信息處理、數字信號處理、幅度和相位的補償、轉速的測量、幅值和相位的提取等。為了實時共享處理器，ARM 和DSP子系統主要通過SCR/EDMA來協調雙方的通信，EDMA是獨立的數據通道支持大量數據流的傳輸，可在CPU后臺實現復雜傳輸、自動初始化、鏈接和連鎖通道。OMAP嵌入式系統在時鐘信號的作用下對整周期采樣的信號進行解算來提取不平衡量的幅值和相位信息，同時根據基準信號經過整形來測量轉子的轉速，并通過補償環節對振動信號相位延遲的頻率補償，然后進行平面分離即可以求取轉子的不平衡量。

2　基于諧波小波包的數字濾波原理及實現

2.1電氣測量系統干擾因素

動平衡測試系統工作環境會受到各種干擾源直接或間接地影響。主要的干擾包括：同頻干擾、高頻干擾、近頻干擾［6］。無用信號的載頻和旋轉主軸的載頻相同而造成的同頻干擾，不易分辨，只能優化硬件設計和重復標定測試系統來降低干擾；來自機械系統固有頻率和驅動系統引起的高頻干擾，通過前置低通濾波器基本可以消除；來自模擬電子元器件的噪聲容限和溫度、濕度引起的近頻干擾，由于疊加在有用信號及其附近，對信號的提取造成很大困難，要通過特定的方法才能實現信號的精確提取。

不平衡信號的準確提取直接影響結果的正確性，所以濾波技術是平衡測量系統的關鍵環節。數字濾波技術的發展逐漸取代了模擬濾波器，軟件編程實現的數字濾波系統不僅減少了硬件成本，而且有更好的可靠性。

2.2諧波小波包變換

設x（t）為連續時間信號，對其在參數m、n尺度下進行變換，可得到對應的諧波小波變換為：

對上式進過Fourier變換可得到：

則信號x（t）的諧波小波變換在參數m、n尺度下的時域和頻域表達式分別為式（1）和式（2）所示，其離散形式可寫為：

上述諧波小波的頻域譜特性雖然具有緊湊性、相位定位能力精確、函數表達式明確、算法容易實現的優點，但諧波小波在分析信號時不能對任意頻段的局部信號做詳細說明，也就是不能對感興趣的信號頻段進行無限細分來觀察其細節部分。作為諧波小波變換的延伸，諧波小波包在繼承了諧波小波變換優良特性的基礎之上，可實現對信號任意頻段的無限細化，可以在規定的頻帶內更加精確的提取有用信號的特征。本文所涉及的轉子振動信號是各種干擾噪聲的疊加，所要研究的是與旋轉主軸同頻的基頻信號，為了能夠保證基頻信號信息的完整性和濾除基頻附近的近頻信號，本文設計實現基于諧波小波包變換的數字帶通跟蹤濾波器［7］，利用諧波小波包的細分特性和數字濾波器的跟蹤特性來得到不平衡信號［8，9］。由諧波小波包頻域分布可以將信號分解到相應的層來提取所需頻段信號的信息特征，通過選擇合適的分解層數j和頻段數s可以更好的觀察到信號的細節特征。觀察信號的頻帶帶寬B和信號上、下限m、n由下式確定：

其中 fh為最高觀察頻率，s為頻段值。由上式可以看到當分解層數 j逐漸增大時，觀察信號逐漸趨于高頻，所以用諧波小波包分析信號時選擇合適的分解層數和頻段值是首要的任務，在此基礎上就可以對信號的整個頻帶進行無限細分而觀察信號的細節特征［10］。

根據諧波小波包變換的原理，數字濾波濾除近頻干擾的步驟如下：

（1）根據電測系統振動信號的特點，確定諧波小波包分解的尺度因子j和頻段數s；

（2）根據公式（4）計算諧波小波包的頻域帶寬B；

（3）對離散時間序列信號進行快速傅立葉變換，計算其頻域離散值；

（4）根據公式（5）計算所確定的頻段的小波包的上下限，對所確定頻段的信號進行頻域分析；

（5）進行逆FFT，求得小波包變換后的重構時域信號，對所確定頻段的信號提取出時域波形。

實現諧波小波包算法的數字帶通濾波器流程圖如圖2所示。

圖2　濾波器設計流程圖

3　測試實驗

不平衡量的振動信號通常都很微弱且被淹沒在各種噪聲當中。近頻信號一般疊加在不平衡信號的附近，要想完全濾除近頻信號的干擾，普通的濾波器很難達到理想的效果，基于此本文采用硬件和軟件相結合的方式實現該電氣測量系統。采用OMAP嵌入式系統及諧波小波包的數字跟蹤濾波測試環境如圖3所示，頻率測試結果如圖4所示。

圖3　測試環境

圖4　頻率測試結果

實驗數據如圖5所示，其中圖5（a）是現場提取的轉子在平衡轉速為16000RPM時的原始振動信號（包含不平衡信號）波形圖，從圖中可以看出振動信號雖然是一周期性的正弦信號，但不平衡信號被各種噪聲所淹沒而分辨不出其信息特征。

經前置低通濾波電路預處理后得到如圖5（b）所示時域信號，原信號中突變的高頻成分被濾除掉，信號變得平滑，輪廓分明，但不平衡信號仍然包含在其它低頻信號當中，仍然不能有效提取出基頻信號的信息特征。

選擇采樣頻率 fs=512Hz，分析頻率 fh=30Hz，對上述低通時域信號進行FFT變換，得到如圖5（c）所示的頻譜圖。在頻域中由于基頻信號包含有強烈的低頻干擾信號，對于基頻信號的頻率幾乎分辨不出，顯然在頻域還需對信號做進一步處理。

對以上頻域信號采用諧波小波和諧波小波包兩種方式進行分解和提取。諧波小波分解法通過調節數字窄帶濾波器的上、下限頻率，可觀察某一頻段內的信息特征，信號頻帶設置為28～32Hz，通過諧波小波變換得到如圖5（d）所示的頻譜圖，在整個頻帶內明顯有其它低頻信號的影響，未能實現有效地抑制雜波信號的干擾。

對此諧波小波包采用‘db6’對信號進行n1=6層分解，帶寬為B1=4Hz，信號頻帶分別在28～32Hz，496～500Hz之間，通過諧波小波包變換得到如圖5 （e）所示的頻譜圖，與諧波小波相比，諧波小波包提取的信號頻譜中所含其它頻率成分明顯減少，特別是對于某一頻段內近頻信號的抑制有優良的效果，對諧波小波包提取的頻域信號進行重構，可得到重構后的信號波形，也就是轉子基頻信號的時域波形，如圖5（f）所示。

4　結論

針對國內平衡機發展現狀及發展趨勢，提出了基于嵌入優化的銑削去重平衡機電氣測量系統。在平衡機中應用OMAP嵌入式系統將控制系統和信號處理系統集成于一體，在減少了外部電路設計的復雜度和外圍模擬器件使用的同時，也節約了設計的成本。OMAP雙核架構能夠將平衡測試系統的總任務按照雙核各自的優勢進行合理的規劃，ARM子系統和DSP子系統分別完成控制和信號處理等功能。同時對測量通道近頻信號的干擾，設計實現了基于諧波小波包算法的數字窄帶跟蹤濾波器。實踐證明該系統集成度高、速度快、精度高、功耗小，具有良好的應用前景。

圖5　抗近頻諧波小波包濾波器設計

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Electrical Measurement System in Milling Balance Machine Based on Embedded Optimization

WANG Yijun1，GONG Yulin1，JIAO Yong1，WEN Dahua2
（1.School of Electronics and Information Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；2.Changchun Institute of Optics，Fine Mechanics and Physics，Chinese Academy of Science，Changchun 130033）

Electrical measurement system in milling balance machine currently consists of microcontroller and peripheral devices.The structure has the problems which include low integration，single signal processing algorithms and great measurement error.Therefore，electrical measurement system in milling balance machine based on embedded optimization is presented in the paper.Firstly，the device control electrical measuring system by ARM subsystem of OMAP dual-core architecture，and DSP subsystem realizes digital signal processing and unbalance computing.Secondly，the system implement digital band-pass tracking filter based on harmonic wavelet packet.Thirdly，the system extracts any period of weak signal characteristics using the unlimited segmentation features harmonic for wavelet packet signal in the frequency domain.Simulation and test results show that the system effectively inhibits nearly frequency signal interference，improves signal to noise ratio，and reduces the initial imbalance signal characteristics.

signal processing；OMAP；harmonic wavelet packet；tracking filter；near frequency interference

TN945

A

1672-9870（2015）05-0092-05

2015-09-11

吉林省教育廳項目（201576）；吉林省科技廳重點科技成果轉化項目（20140307009GX）

王義君（1984-），男，博士，講師，E-mail：wangyijun@cust.edu.cn