基于LabVIEW的無線齒輪監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

鐘成豪，張麗萍，謝棕

(福州大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院，福建 福州 350108)

0 引言

齒輪作為常用的調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速零件，應(yīng)用十分廣泛，但其在變轉(zhuǎn)速、變負(fù)荷等工況下，極易受到損傷，導(dǎo)致故障的產(chǎn)生。隨著自動(dòng)化進(jìn)程的不斷提高，設(shè)計(jì)出便捷的故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)成為當(dāng)前工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的重要課題。

趙保偉、魏勇等[1-2]通過傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、PC機(jī)的有線連接(串口)方式設(shè)計(jì)了檢測(cè)系統(tǒng)；劉春林等[3]采用以 DSP-TMS320F28335為主控芯片的嵌入式故障診斷中心模塊和ZigBee-CC2530為主控芯片的無線通信模塊設(shè)計(jì)了無線嵌入式遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)。李蕊等[4]采用單片機(jī)、聲壓傳感器實(shí)現(xiàn)在減速箱發(fā)生異常時(shí)的報(bào)警、預(yù)警系統(tǒng)控制。

上述研究盡管能實(shí)現(xiàn)齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，但有線連接的檢測(cè)系統(tǒng)在空間較大的場(chǎng)合受到限制，而采用傳統(tǒng)單片機(jī)或DSP所設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程系統(tǒng)則往往無法獲取大量數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響監(jiān)測(cè)及故障識(shí)別效果。

本文先借助于LabVIEW軟件平臺(tái)[5-6]，提出利用樹莓派驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，解決大量數(shù)據(jù)獲取問題，再利用WIFI模塊遠(yuǎn)程控制樹莓派的數(shù)據(jù)發(fā)送設(shè)計(jì)了無線齒輪故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以解決有線連接問題。同時(shí)，為了提高系統(tǒng)的識(shí)別率，對(duì)天牛須算法進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，并以此優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別。整個(gè)系統(tǒng)便捷，僅需在上位機(jī)LabVIEW軟件上操作即可。

1 SVM與改進(jìn)的天牛須算法

1.1 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(SVM)的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論[7-8]，基本思想就是將空間升維并且線性化。最初要確定一個(gè)線性的最優(yōu)分類超平面，在計(jì)算最優(yōu)分類超平面的過程中，將分類對(duì)象映射到高維空間，再利用線性方法解決高維空間中的問題，使得正例和反例之間的隔離邊緣最大化，從而實(shí)現(xiàn)分類的功能。其主要研究關(guān)于小樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)過程，但其在進(jìn)行分類的過程受懲罰參數(shù)c及核參數(shù)g的影響較大,因此需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選取。

1.2 天牛須算法優(yōu)化SVM

天牛須(BAS)算法是于2017年被提出的一種尋優(yōu)算法，源自天牛的覓食原理[9]。其基本原理是：當(dāng)覓食時(shí),天牛不確定食物的具體位置，通過兩個(gè)觸角來檢測(cè)食物的氣味并決定其自身的方向。如果天牛左側(cè)接收的氣味強(qiáng)于右側(cè)，則天牛向左移動(dòng)；否則向右移動(dòng)。依據(jù)此原理,它可以很容易地找到食物,其具體步驟如下：

1)初始化參數(shù),天牛兩須之間的距離為d0,天牛步長(zhǎng)為Step，迭代次數(shù)為n,問題維度為K，隨機(jī)初始解為

x=rands(K,1)

(1)

2)計(jì)算天牛左須的坐標(biāo)：

XL=x+d0·dir/2

(2)

計(jì)算天牛右須的坐標(biāo)：

XR=x-d0·dir/2

(3)

式中dir=rands(K,1)，dir為K-1內(nèi)的隨機(jī)值。

3)計(jì)算須的氣味強(qiáng)度(即函數(shù)適應(yīng)度值),有

Fleft=f(XL)

Fright=f(XR)

(4)

4)計(jì)算天牛下一步要走的位置：

當(dāng)Fleft

x=x+Step×normal(XL-XR)

(5)

當(dāng)Fleft>Fright，

x=x-Step×normal(XL-XR)

(6)

即x=x-Step×dir×sign(FleftFright)。

5)判斷迭代次數(shù)是否滿足最大迭代次數(shù)。如果滿足，則計(jì)算終止；如果沒有滿足，則繼續(xù)循環(huán)。

適應(yīng)度函數(shù)值f為支持向量機(jī)訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率，最后將獲取的最優(yōu)[c,g]參數(shù)及預(yù)測(cè)集帶入，獲得其預(yù)測(cè)效果。

1.3 天牛須算法的改進(jìn)(IBAS)

天牛須在迭代尋優(yōu)過程中，其尋優(yōu)方向和步長(zhǎng)對(duì)收斂速度都會(huì)有很大影響，特別是對(duì)于離散函數(shù)(如SVM、PNN等)，易陷入局部最優(yōu)。因此對(duì)天牛須算法進(jìn)行改進(jìn)，獲取支持向量機(jī)的最優(yōu)參數(shù)[c,g]，再用最優(yōu)參數(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。文中提出的IBAS算法是在BAS算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)算法。

1)在迭代過程中加入了變異感知因子。當(dāng)天牛陷入局部極值時(shí)，在其原感知范圍內(nèi)，會(huì)出現(xiàn)左須與右須氣味相當(dāng)?shù)那闆r，天牛無法判別下一步運(yùn)行狀態(tài)，此時(shí)天牛出于覓食本能控制須端獲得增強(qiáng)型感知范圍，變異感知因子c由全局最優(yōu)值的變化率k決定。

(7)

(8)

XR=x-c·d0·dir/2

(9)

XL=x+c·d0·dir/2

(10)

2)在迭代過程中，同時(shí)考慮到步長(zhǎng)的影響，將全局最優(yōu)值的變化率k與變步長(zhǎng)的權(quán)值w聯(lián)系起來。主要策略如下：

(11)

(12)

即x=x-w×Step×dir×sign(Fleft-Fright)。

其中：k為N代內(nèi)最優(yōu)適應(yīng)度值的變化率；fitness(N)為第N代的最優(yōu)適應(yīng)度值；fitness(N-i)為第N-i代最優(yōu)適應(yīng)度值。當(dāng)最優(yōu)適應(yīng)度值變化較大時(shí)，表明天牛正向新空間擴(kuò)展，增大權(quán)值有利于其全局搜索；反之，當(dāng)最優(yōu)適應(yīng)度值變化較小時(shí)，說明算法處于局部搜索階段，減小權(quán)值能加快獲得最優(yōu)解。其適應(yīng)度曲線如圖1所示，預(yù)測(cè)分類效果如圖2所示。

圖1 對(duì)比適應(yīng)度曲線

圖2 預(yù)測(cè)分類效果

1.4 對(duì)比及應(yīng)用

為驗(yàn)證改進(jìn)的天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)(IBAS-SVM)有效性，采用已測(cè)得的齒輪數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，同時(shí)將其與SVM、粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)(POS-SVM)、原始天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)(BAS-SVM)對(duì)比,結(jié)果如表1所示。

表1 算法對(duì)比結(jié)果

由表1可以看出，改進(jìn)后天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)在樣本訓(xùn)練準(zhǔn)確率比POS-SVM、SVM、BAS-SVM略高，在樣本預(yù)測(cè)率上優(yōu)于其他幾種，同時(shí)在程序運(yùn)行時(shí)間上也具有一定優(yōu)勢(shì)。可以看出改進(jìn)的天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)具有較好的識(shí)別能力，因此可將其作為一種有效識(shí)別方法應(yīng)用到齒輪故障實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中。

2 系統(tǒng)的硬件組成

系統(tǒng)硬件構(gòu)成如圖3所示。主要包括振動(dòng)傳感器、恒流適配器、數(shù)據(jù)采集卡(Linux系統(tǒng))、樹莓派、單片機(jī)、WIFI模塊、繼電器模塊、上位機(jī)等。首先將WIFI模塊連接到單片機(jī)上，上位機(jī)利用TCP協(xié)議給WIFI模塊信號(hào)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制樹莓派和恒流適配器電源的開啟和關(guān)閉，將傳感器及恒流適配器、采集卡與樹莓派等連接獲取采集信號(hào)，通過TCP協(xié)議上傳采集的數(shù)據(jù)到上位機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集的功能。其次，利用LABVIEW平臺(tái)對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行限值監(jiān)控(當(dāng)數(shù)據(jù)超過限定值自動(dòng)進(jìn)行郵件報(bào)警處理)、特征數(shù)據(jù)提取、故障Access數(shù)據(jù)庫的建立以及模式識(shí)別等。

圖3 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

3.1 上位軟件流程及主要功能

上位機(jī)主程序主要是通過LabVIEW軟件設(shè)計(jì)的“狀態(tài)機(jī)”程序，并以此來控制整個(gè)監(jiān)測(cè)過程，程序流程如圖4所示。

圖4 上位機(jī)流程圖

系統(tǒng)具體功能如下：

1)系統(tǒng)管理。通過對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的加密設(shè)置保證系統(tǒng)安全性，用戶需輸入正確登錄名及密碼方可查看程序。

2)控制功能。利用WIFI模塊及繼電器遠(yuǎn)程控制樹莓派的開啟、關(guān)閉，進(jìn)而控制采集過程的開始與結(jié)束。

3)報(bào)警功能。對(duì)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行初步監(jiān)測(cè)，當(dāng)其越過上限時(shí)，軟件系統(tǒng)的警報(bào)燈會(huì)亮起以提醒操作人員。同時(shí)對(duì)警報(bào)燈亮的次數(shù)進(jìn)行限定，超過設(shè)定次數(shù)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)向相關(guān)技術(shù)人員發(fā)送郵件提醒，防止重大事故發(fā)生，其部分程序框圖如圖5所示。

圖5 接收及報(bào)警模塊

4)顯示功能。接收下位機(jī)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并以數(shù)字、表格、曲線的方式顯示，把這些信息實(shí)時(shí)提供給管理人員，使管理人員直觀而迅速地了解被監(jiān)控對(duì)象的變化過程。

5)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能。對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的存儲(chǔ)，如文件存儲(chǔ)、Access數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)等。

6)遠(yuǎn)程發(fā)布功能。通過對(duì)LabVIEW軟件進(jìn)行相應(yīng)設(shè)置后，可實(shí)現(xiàn)上位機(jī)2通過網(wǎng)址登陸對(duì)上位機(jī)1進(jìn)行兩級(jí)控制，使得技術(shù)人員在收到郵件報(bào)警時(shí)，即可遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。

3.2 下位機(jī)數(shù)據(jù)采集模塊及TCP服務(wù)器

此部分主要是在下位機(jī)樹莓派上通過Python編程來實(shí)現(xiàn)。利用樹莓派驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采集卡，通過在樹莓派上設(shè)置的開機(jī)自啟動(dòng)程序，上位機(jī)遠(yuǎn)程控制樹莓派開關(guān)即可自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集及發(fā)送(特殊情況也可以通過動(dòng)態(tài)主機(jī)配置協(xié)議(DHCP)進(jìn)行檢查，獲得的IP地址用于打開具有PuTTY配置的Raspberry Pi桌面[12]來運(yùn)行程序)，如圖6所示。

圖6 樹莓派下位機(jī)流程

3.3 數(shù)據(jù)處理

采用在LabVIEW中調(diào)用Matlab Script節(jié)點(diǎn)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，提取時(shí)頻特征參數(shù)。針對(duì)采集過程中的噪聲干擾成分，采用小波閾值降噪法對(duì)原始的振動(dòng)與聲音信號(hào)降噪預(yù)處理。同時(shí)，采用小波包分解程序提取各節(jié)點(diǎn)小波包的能量比系數(shù)作為特征參數(shù)。

3.4 改進(jìn)的天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)

由于算法過程復(fù)雜，文中采用LabVIEW中的MATLAB Script 節(jié)點(diǎn)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)算法流程。相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)集通過程序已建立的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行提取，預(yù)測(cè)樣本則通過上述監(jiān)測(cè)系統(tǒng)直接測(cè)量獲得，通過天牛須算法獲取最優(yōu)c、g參數(shù)，然后建立分類模型，再利用得到的模型對(duì)預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。

4 實(shí)例驗(yàn)證

為了測(cè)試系統(tǒng)的識(shí)別效果，需先建立所需的樣本數(shù)據(jù)庫(由于客觀條件限制，齒輪箱的故障狀態(tài)為人為加工)，以JZQ200齒輪箱為對(duì)象，采集 6 種工作狀態(tài)樣本(含 1 種正常狀態(tài)和 5種典型故障狀態(tài))，樣本由常見時(shí)域、頻域特征參數(shù)以及小波能量主成分組成特征向量，每種工作狀態(tài)共60組，一共360組。

利用加速度傳感器CT1010獲振動(dòng)信號(hào)，測(cè)試點(diǎn)布置在齒輪箱箱體的平面和軸承端蓋方向上，采樣點(diǎn)數(shù)設(shè)置為 2048，采樣頻率設(shè)置為1 250 Hz，對(duì)應(yīng)齒輪箱額定轉(zhuǎn)速為1 200 r/min。

通過上述系統(tǒng)采集40組未知故障類型特征向量作為即時(shí)測(cè)試樣本。完成程序設(shè)計(jì)后對(duì)前面板進(jìn)行排版美化，前面板分為4個(gè)界面，如圖 7 所示。如圖7(d)右下角所示，識(shí)別率為95%(38/40)，印證了該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的有效性。

圖7 齒輪無線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)界面圖

5 結(jié)語

基于LabVIEW與改進(jìn)天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)的無線齒輪故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，克服在工廠環(huán)境下對(duì)齒輪進(jìn)行監(jiān)測(cè)存在的較多不便，能較好地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、控制及報(bào)警、振動(dòng)數(shù)據(jù)的分析。該系統(tǒng)操作便捷，系統(tǒng)界面友好，具有較強(qiáng)的通用性與多功能性；改進(jìn)的天牛須優(yōu)化支持向量機(jī)具有較出色的分類效果，能更好地解決小樣本情況下學(xué)習(xí)的問題，為檢測(cè)機(jī)械故障類型提供了新方法。通過實(shí)例驗(yàn)證，該系統(tǒng)能對(duì)齒輪故障進(jìn)行快速有效地識(shí)別，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作穩(wěn)定，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。