基于數字信號處理器的振動信號采集及邊緣計算系統設計

劉 旭，劉海寧，林心園，李發家，崔煥勇

(濟南大學 機械工程學院，山東 濟南 250022)

數據采集與處理是機械設備狀態監測過程中的重要組成單元[1]。隨著機械設備的大量應用以及人們對信號質量要求的提高，狀態監測設備被大規模布置，采樣頻率也不斷提高，使得獲取到的振動數據呈指數級增長。海量數據不僅占據大量存儲空間，占用大量帶寬，阻塞網絡，增加通訊成本，而且會占用服務端的計算資源，影響監測效率[2-4]。

為了解決狀態監測中的大量冗余數據問題，郭俊鋒等[4]提出一種雙稀疏字典模型的壓縮感知方法，在充分保留振動信息的情況下，實現了振動數據的有效壓縮，減少了信號數據量。孫志偉等[5]提出一種系數分組編碼與區間差分編碼結合的壓縮編碼方法，在保留振動信號特征頻率的同時，提高了信號的數據密度。Liu等[6]提出一種基于小波包變換、二維離散余弦變換(2D-DCT)以及符號聚合近似的子帶編碼技術，將采集的振動信號轉變為機械狀態哈希碼，實現了數據信號密度的提升，并取得了良好的故障診斷和預測效果。

本文中結合TMS320F28335型數字信號處理器(DSP)、微機電系統(MEMS)加速度計、AD7606型模數轉換(A/D)采樣芯片、CH395L型以太網協議棧芯片，設計一種振動信號采集系統，并利用基于提升小波包變換(LWPT)、2D-DCT以及符號聚合近似(SAX)子帶編碼技術，完成邊緣計算算法在DSP的快速實現，將振動信號在采集終端進行初步計算和處理，提高數據信息密度。

1 總體設計

振動信號采集系統的工作原理是在邊緣端利用采集模塊對振動信號進行采集，由DSP對信號進行LWPT、2D-DCT和SAX處理，最后通過通訊模塊把處理結果上傳至服務端，用于設備的進一步性能評估、故障預測和故障診斷。涉及的振動信號診斷流程如圖1所示，其中虛線框內為本文中的振動信號處理流程。

系統的實現包括硬件和軟件2個部分，如圖2所示。硬件由MEMS加速度計及AD7606型A/D采樣芯片構成的數據采集模塊、TMS320F28335型DSP構成的數據處理模塊和CH395L型以太網協議棧芯片構成的數據傳輸模塊組成。軟件主要完成系統初始化、數據類型轉換、邊緣計算和數據發送等程序設計。

LWPT—提升小波包變換；2D-DCT—二維離散余弦變換；SAX—符號聚合近似。圖1 基于數字信號處理器的振動信號診斷流程

MEMS—微機電系統；TCP—傳輸控制協議；A/D—模數轉換。圖2 基于數字信號處理器的振動信號采集及邊緣計算系統硬件框圖

2 硬件設計

機械設備故障頻率一般為十幾赫茲至千赫茲，在設備狀態監測過程中，通常需要多個通道實現多路振動信號的同步采集，因此需要選擇較大頻率帶寬的傳感器和每秒采樣次數不少于1.5×104的多通道采樣芯片。為了滿足高效傳輸與監測的實時性要求，數據傳輸速度需大于1 Mb/s，并且傳輸距離大于200 m，因此，選用MEMS加速度計、AD7606型A/D采樣芯片和CH395L型以太網協議棧芯片，完成系統的信號采集和數據傳輸工作。

系統采用TMS320F28335作為核心處理芯片，實現對系統的控制和數據的處理[7]。系統與其配套的接口電路主要分為2個部分：1)數據采集模塊電路，包括MEMS加速度計的接口電路設計和AD7606型A/D采樣芯片的接口電路設計；2)數據傳輸模塊電路，即CH395L型以太網協議棧芯片接口電路設計，主要用于對邊緣計算結果即機械狀態哈希碼的傳輸。

2.1 DSP

相較于單片機，DSP在實時性、可靠性、指令周期和執行速率等方面具有很大優勢，更適用于需要處理大量信號的應用場景。TMS320F28335型DSP作為一款浮點型DSP，具有主頻為150 MHz的高速處理能力，片內具有專門的硬件乘法器，在1個單指令周期中，芯片可以完成1次或2次乘法運算，大幅提高了運算速度[8-9]。采用哈佛結構，8級流水線可以并行處理多條指令，使用C語言實現復雜的數學算法，能夠滿足本系統振動信號快速處理的需求。

2.2 MEMS加速度計接口電路設計

與傳統加速度傳感器相比，MEMS加速度計不需要單獨的恒流源供電，芯片制造成本更低，并且一致性好，易于批量生產，適合狀態監測中的大規模布置。由于MEMS加速度計具有更高的集成度、更小的傳感器尺寸和整體外形尺寸，因此能夠靠近振動源放置，實現更可靠的測量。

Xout、STANDBY、ST、OR—引腳編號。圖3 ADXL1005型微機電系統加速度計接口電路

2.3 A/D采樣芯片接口電路設計

AD7606型A/D采樣芯片為8通道16位同步采樣A/D芯片，理論上，所有通道每秒同步采樣次數均可達2×105，完全滿足機械振動信號監測中的采樣需求。配置引腳RANGE為高電平，可支持電壓為±10 V的信號輸入，由于AD7606型A/D采樣芯片內部的信號調理電路中包含低噪聲、高輸入阻抗的信號調理電路，因此不再需要外部驅動[10]，AD7606型A/D采樣芯片的8個引腳V1—V8可以直接與MEMS加速度計的輸出Xout相連。短接CONVST_A和CONVST_B可同步接收DSP通用輸入輸出端口(GPIO)的信號，實現8通道同步采樣。接口電路如圖4所示。

RANGE、V1—V8、CONVST_A、CONVST_B—引腳編號。圖4 AD7606型模數轉換(A/D)采樣芯片接口電路

2.4 以太網協議棧芯片接口電路設計

以太網技術具有數據傳輸帶寬大、系統穩定性好、傳輸距離遠、實現成本低的優勢。CH395L型以太網協議棧芯片自帶10/100M(10～100 Mb/s自適應)以太網介質傳輸層和物理層，完全兼容IEEE 802.3協議，內置有傳輸控制協議/因特網互聯(TCP/IP)協議棧。本文中在此基礎上提出實現數據傳輸功能的以太網設計方案[11-12]。CH395L型以太網協議棧芯片分別與DSP和帶網絡變壓器的信息插座連接器RJ45相連，其中，CH395L型以太網協議棧芯片與DSP串行外設接口(SPI)相連，使用頻率為30 MHz的外部晶體振蕩器，接口電路如圖5所示。

圖5 CH395L型以太網協議棧芯片接口電路

3 邊緣計算方法

3.1 提升小波包變換

對于給定的信號X，提升小波變換[13-14]通過分裂、預測和更新將X分解為近似系數ai+1(i∈)和細節系數di+1，如圖6所示。具體步驟如下：

X—給定信號；ai+1—近似系數，i∈；di+1—細節系數。圖6 提升小波步驟

1)分裂。將給定序列X分裂為偶數樣本序列ai,e和奇數樣本序列ai,o,

(1)

式中n∈。

2)預測。構造預測算子P，用偶數樣本序列ai,e預測奇數樣本序列ai,o，誤差為細節系數di+1，

di+1=ai,o-P(ai,e)。

(2)

3)更新。構造更新算子U，在細節系數di+1的基礎上，對偶數樣本序列ai,e進行更新，得到近似系數ai+1，

ai+1=ai,e+U(di+1)。

(3)

提升小波重構過程包含反預測、反更新和合并3個步驟，僅需對提升過程的逆變換調整正變換順序、改變正負即可實現。提升小波包變換及其重構則是在提升小波方法和提升小波重構方法的多層運用。

3.2 二維離散余弦變換

通過行列分解技術，在行和列分別執行N個離散余弦變換后就能實現2D-DCT。Lee[15]提出了一種快速離散余弦變換算法，利用離散余弦變換的對稱屬性，將N個點的離散余弦變換轉換成2個N/2個點的離散余弦變換，并不斷分解和重復該過程，從而極大減少乘法的數量，主要計算步驟如下：

1)將序列x(n)分為g(n)和h(n)，

(4)

其中n=0,1,…,N/2-1。

2)進行2次N/2個點的離散余弦變換變換，得到離散余弦變換系數G(k)、H(k)為

(5)

其中k=0,1,…,N/2-1。

3)蝶形運算，

(6)

其中k=0,1,…,N/2-1。

3.3 符號聚合近似

1)標準化。標準化時間序列x為x′，使序列x′的平均值為0，標準差為1。

(7)

3.4 邊緣計算算法

邊緣計算算法流程如圖7所示。首先，對采集得到的振動信號進行LWPT，得到提升小波包系數，然后對系數進行重構得到提升小波包重構系數；其次，對重構系數分組，得到分組矩陣，并將分組矩陣進行2D-DCT處理；再次，根據2D-DCT系數提取每組系數的特征值作為采集振動信號的子集特征值；最后，通過SAX將特征值轉換為含有豐富機器狀態信息的哈希碼。

LWPT—提升小波包變換；2D-DCT—二維離散余弦變換；SAX—符號聚合近似；a1—第1層提升小波包近似系數；d1—第1層提升小波包細節系數；S1—S2j—提升小波包重構系數，j∈；分組后的系數；二維離散余弦變換系數；信號特征值，其中i,p∈。圖7 基于LWPT、2D-DCT、SAX算法的邊緣計算算法流程

4 軟件設計

DSP程序采用C語言編程，系統軟件運行中流程如圖8所示。系統首先調用初始化程序，對DSP系統時鐘、GPIO、SPI、外部接口(XINTF)、外設終端擴展模塊(PIE)中斷向量表進行初始化，然后關閉、清除中斷標志，初始化AD7606型A/D采樣芯片、CH395L型以太網協議棧芯片，DSP使能中斷，從而啟動AD7606型A/D采樣芯片進行同步采樣工作，并讀取AD7606型A/D采樣芯片數據寄存器中的數據轉換結果，對采集到的一段振動信號數據編碼轉換，并進行提升小波包變換、離散余弦變換以及符號聚合近似計算。當數據轉化完成時，啟動CH395L型以太網協議棧芯片通過RJ45將數據發送到上位機，從而完成一次信號采集工作。

A/D—模數轉換；LWPT—提升小波包變換；2D-DCT—二維離散余弦變換；SAX—符號聚合近似。圖8 基于數字信號處理器的振動信號采集及邊緣計算系統軟件運行流程

5 實驗分析

5.1 CL100型齒輪接觸疲勞試驗條件設置

在CL100型齒輪接觸疲勞試驗機上進行系統信號采集及處理結果的驗證與分析，試驗機與信號采集及邊緣計算系統如圖9所示。試驗齒輪箱內主動輪齒數Z1=17，從動輪齒數Z2=19，支承軸承型號為HRB6406。設置試驗機負載轉矩為420 N·m，電機轉速為1 480 r/min。

布置MEMS加速度計于試驗齒輪箱主動輪支承軸承的正上方(見圖9)，設置系統采樣頻率為20 kHz，在試驗齒輪箱零部件正常狀態(以下稱為正常狀態)以及齒輪箱常見的齒輪故障和軸承故障條件下分別進行試驗，使用本系統采集相應振動信號。其中，齒輪故障設置為僅主動輪單齒點蝕(以下稱為齒輪點蝕)，如圖10所示。軸承故障設置為僅主動輪右側支承軸承內圈點蝕(以下稱為軸承點蝕)，如圖11所示。

MEMS—微機電系統。圖9 CL100型齒輪接觸疲勞試驗機與信號采集及邊緣計算系統

(a)正常狀態 (b)齒輪點蝕圖10 試驗齒輪箱主動輪的不同狀態

圖11 試驗齒輪箱主動輪的支撐軸承點蝕故障

5.2 采集信號的有效性驗證

系統結合MEMS加速度計分別采集并上傳正常狀態、齒輪點蝕和軸承點蝕的試驗齒輪箱原始振動信號，時域圖如圖12所示。圖13所示為正常狀態和齒輪點蝕情況下振動信號的快速傅里葉變換(FFT)結果。從圖13中可以看出，盡管齒輪的制造誤差及安裝誤差造成了倍頻幅值的增加，但是實際嚙合頻率f=468.75 Hz與理論嚙合頻率f0=468.67 Hz基本吻合。同時，系統使用傳統加速度傳感器進行原始振動信號采集，FFT結果與圖13中的一致，由此驗證了采集系統所采集振動信號的有效性。

(a)正常狀態

f—齒輪實際嚙合頻率。圖13 正常狀態和齒輪點蝕振動信號的快速傅里葉變換結果

5.3 系統結果分析

在采集到的試驗齒輪箱正常狀態、齒輪點蝕和軸承點蝕的原始振動信號中，均選取100組數據，利用MATLAB軟件，在PC端對每組1 024個點進行LWPT和2D-DCT計算，獲取信號特征值，如圖14(a)所示。進一步對特征值進行SAX處理，每組獲得32個機械狀態哈希碼，結果如圖14(b)所示。使用本系統對振動信號進行采集并對采集到的原始振動信號邊緣計算處理，獲得不同齒輪狀態的哈希碼，對比發現，本系統計算結果與圖14(b)中的相同，驗證了本系統邊緣計算算法代碼的準確性。

(a)特征值

通過邊緣計算算法，1 024N個4字節浮點數的原始振動信號轉換成僅由32N個2字節整型數字組成的機械狀態哈希碼，實現了原信號體積的64倍壓縮。在機械設備狀態監測中，這將大幅減小數據量，能夠有效減少數據傳輸帶寬占用，節約傳輸成本和存儲空間，把初步計算放在網絡邊緣，能夠節省服務端的計算資源。在圖14(b)中，第1～100、101～200、201～300組分別為正常狀態、輪齒點蝕、軸承點蝕情況下的哈希碼，相同類型樣本具有相同的特征，不同類型樣本間哈希碼存在明顯差別，通過1組(32個)設備運行狀態下的哈希碼分別與1組正常狀態、輪齒點蝕或軸承點蝕情況下的哈希碼對比，能夠判斷機器的不同健康狀態。由此可以得出結論：系統的邊緣計算提高了數據密度，同時系統的計算結果可以表示機械設備的健康狀態。

6 結論

本文中完成了振動信號采集及邊緣計算系統的硬件設計，并利用LWPT、2D-DCT和SAX算法實現了邊緣計算方法在該系統(邊緣端)的應用。

1)實現了信號數據處理過程的前移，分擔了服務端的部分計算任務，提高了數據密度，降低了傳輸帶寬占用和服務端的存儲壓力。

2)完成了振動信號的有效采集，結果明確地表示了機械設備的不同健康狀態，滿足設備狀態監測的應用需求。