基于生產者-消費者模式的機械振動故障診斷系統

譚華兵，易吉良，謝順利，黎 俊，何儒成

（1.湖南工業大學 軌道交通學院，湖南 株洲 412007；2. 湖南格德智能裝備有限公司，湖南 株洲 412007）

0 引言

旋轉機械設備的應用十分廣泛，而在旋轉機械設備中，滾動軸承、齒輪等關鍵部件，能夠影響整個設備系統的穩定運行[1]。齒輪和軸承被廣泛應用于礦山機械、精密機床、冶金設備、重型裝備與高檔轎車等重大裝備領域，以及風力發電、高鐵動車及航空航天等新興產業領域。為了能保障設備安全高效運行、保護使用者人身安全、提高經濟效益等[2]，迫切需要一種簡單可靠的測試系統對旋轉機械的傳動系統進行監測與診斷。其中，振動信號的實時高速采集和準確分析從而得出故障類型，是實現旋轉機械設備故障診斷的關鍵。為此，很多學者致力于研發一種低成本、實時性和高準確率的振動故障診斷系統。其中，基于LabVIEW 開發的傳統采集測試系統軟件一般采用主/從設計模式[3-4]。如文獻[5]中開發的便攜式振動測試系統，其軟件采用主/從設計模式，數據采集與處理在同一循環中，當需要高速采集和大運算量處理時，該模式難以達到實時性要求。文獻[6]中基于現場可編程邏輯門陣列（field programmable gate array，FPGA），通過以太網獲取機械設備振動信號，但數據處理采用主/從模式，無法滿足大數量的采集與復雜算法分析。近年來提出的生產者-消費者模式，能夠克服主/從模式的不足，得到了廣泛關注[7-8]。如文獻[9]中針對信號處理高實時性和高信噪比的難題，利用生產者-消費者程序結構設計了一類光纖振動信號傳感系統，極大提高了程序并行運算速率。文獻[10]中為了并行處理多通道的風速風向串口數據，采用生產者-消費者模式編程，極大提高了數據處理速度。

旋轉機械故障診斷系統為相關機構的生產和研發提供了一種高效便捷的故障診斷實驗平臺，隨著振動信號采樣率和算法復雜度的不斷提高，傳統主/從模式難以滿足實際需求。因此，本文擬基于生產者-消費者模式開發一種旋轉機械振動故障診斷系統，以期能夠實現對振動信號多通道大數據量實時高速采集，同時進行數據的存儲、分析以及故障診斷等處理。最后通過搭建模擬直升機傳動系統故障實驗臺，驗證所設計系統的有效性。

1 機械振動故障診斷系統結構及故障振動信號的提取

1.1 機械振動故障診斷系統硬件設計

考慮機械振動系統的高速實時性采集、低成本、易于二次開發利用等要求，本文設計的旋轉機械振動故障診斷系統的硬件組成如圖1 所示。硬件組成以計算機為核心，通過串口與運動控制單元通信，實現對旋轉機械設備的控制。振動加速度和振動位移傳感器、信號調理模塊、高速采集卡等組成了系統的高速實時采集通道。系統通過布局在旋轉機械設備上的振動位移和振動加速度傳感器采集設備運行時的振動信號，然后經信號調理模塊處理后用采集卡采集，并且將采集到的振動模擬量信號轉換為數字量，以供計算機處理分析，進行故障診斷等處理。同時，系統配備了帶有編碼器的運動控制器，以控制設備轉動和測得轉速。

圖1 故障診斷系統硬件組成示意圖Fig. 1 Schematic diagram of the fault diagnosis system hardware composition

設計的故障診斷系統，為滿足多通道的高速實時采集要求，計算機采用Intel 酷睿i5 9400 處理器，其配有PCI（peripheral camponent interconnection）插槽、串口等數據傳輸接口，用于實現信號的采集、存儲、處理和分析等操作。采集板卡采用LabVIEW支持的NI 6351，該采集卡具有16 位的ADC（數模轉換器）分辨率、16 個高速可配的模擬量輸入通道，多通道的最大采樣率為1.00 MSa/s。為滿足大部分旋轉機械的測試需求，故障診斷系統配備了三軸、單軸的IEPE 振動加速度傳感器（兩種傳感器參數均設置如下：靈敏度為100 mV/g、量程為±50 g、頻率范圍為0.5～9 000.0 Hz）。用于測量機械振動幅值隨時間變化的關系，然后經過一定的分析（如頻譜分析），計算得到振動頻率，進行故障診斷。三軸與單軸加速度傳感器在測量原理上沒有差別，其主要差別在于測量的維度不同，三軸加速度傳感器主要是將空間加速度在X、Y、Z3 個軸上進行分解，以滿足特殊測量點空間直角坐標系的測量要求。電渦流振動位移傳感器（量程為2.00～12.00 mm、靈敏度為1.00 V/mm）可提供一種非接觸式的振動位移測量方式，能滿足特殊場景的需求；同時搭配信號調理模塊，為振動傳感器提供電源和信號調理。

1.2 典型故障振動頻率信號的提取

旋轉機械的典型故障主要包括齒輪故障、軸承故障及軸系故障。下面簡要介紹故障特征頻率的產生和提取方法。

齒輪故障的主要類型有齒輪開裂、缺齒、偏心、點蝕等。齒輪嚙合關系如圖2 所示，若故障齒為齒1，則齒1 所在軸的旋轉頻率為

圖2 帶有故障的齒輪嚙合示意圖Fig. 2 Schematic diagram of gear engagement with fault

式中N為故障齒1 所在軸的轉速。

兩個齒輪的嚙合頻率為

式中：Z1、Z2分別為齒1、齒2 所在齒輪的齒數；f1、f2分別為齒1、齒2 的旋轉頻率。

帶故障的齒1 轉1 圈，當與齒2 嚙合時產生1 次沖擊，即齒1 轉1 圈振動1 次，故振動沖擊的次數就等于齒1 所在軸的轉頻。

當齒輪發生故障時，其振動信號如圖3 所示，圖中倒三角形標記位置為故障位置產生沖擊的時刻。

圖3 齒輪故障振動信號Fig. 3 Gear fault vibration signals

可以通過快速傅里葉變換（fast Fourier transform，FFT）頻譜分析檢測出周期性沖擊的頻率。同時由于故障導致的傳遞誤差，它作用到轉軸上，從而對齒輪的嚙合振動頻率產生了調制作用，導致高頻齒輪嚙合頻率附近產生以故障齒1 所在軸旋轉頻率為間隔的邊頻帶[11]，而包絡分析能夠解調出信號被調制的故障頻率信息。不同類型的故障在頻譜中有不同的表現形式，這在文獻[12]中有詳細描述，此處從略。本文設計的故障診斷系統可根據頻譜和包絡譜的表現形式分析診斷齒輪類型故障。

滾動軸承的主要故障類型有外圈故障、內圈故障、滾動體故障、保持架故障等。滾動軸承一般為外圈固定、內圈轉動，其幾何示意圖如圖4 所示。在理想情況下，若定義外圈的轉動頻率為fo=0，則內圈的轉動頻率為fi=N/60（N為軸轉速），可得外圈故障特征頻率（BPFO）fo為

圖4 滾動軸承幾何結構示意圖Fig. 4 Rolling bearing geometric structure diagram

內圈故障特征頻率（BPFI）fi為

滾動體故障特征頻率（BSF）fb為

保持架故障特征頻率（FTF）fc為

式（3）～（6）中：D為節圓直徑；

d為滾動體直徑；

α為滾動體接觸角；

Z為滾動體個數；

fr為軸承旋轉頻率。

當滾動軸承中的元件在運行過程中發生局部故障時，就會產生滾動軸承故障頻率的周期性沖擊信號[13]，如圖5 中倒三角形標記位置所示，同樣可以通過傅里葉變換檢測出此周期性沖擊的頻率。故障診斷系統可以借此對振動信號進行分析，診斷出滾動軸承的各類故障。

圖5 軸承故障振動信號Fig. 5 Bearing fault vibration signals

由上文描述可知，旋轉機械設備中齒輪和軸承的故障特征頻率都與轉速有關，轉速越快故障特征頻率越高。根據奈奎斯特采樣定理，實際應用中采樣頻率為信號最高頻率的2.56～4.00 倍。所以測試系統的采樣率一般很高，導致采集的數據量很大，當有多個通道采樣時，對系統的高速實時采集與處理能力的考驗更大。為了實現振動信號的低成本、高速實時采集和數據處理，本系統采用虛擬儀器技術，把計算機強大的數據處理能力和外圍儀器硬件的高速測量、控制能力結合在一起[14]。并在LabVIEW 平臺上基于生產者-消費者模式設計系統軟件，以降低信號采集與處理之間的耦合性，提高系統對信號采集、顯示、存儲和處理的能力。

2 基于生產者-消費者模式的系統軟件設計

2.1 生產者-消費者模式簡介及應用

本振動故障診斷系統軟件在LabVIEW 平臺上采用生產者-消費者模式開發，該模式的結構示意圖如圖6 所示。

圖6 生產者-消費者模式結構示意圖Fig. 6 Structure diagram of the producer-consumer model

因為有隊列的存在，采集的振動信號數據先存入隊列中，然后根據隊列先進先出原則，在消費者循環內再對數據讀取后進行其他處理[9]。該模式能夠以不同運行速率實現多個循環之間的數據共享，使數據生產循環和數據消費循環并行運行，大幅度提高系統的信號采集和處理性能。

本研究中設計的故障診斷系統軟件工作流程如圖7 所示。

圖7 軟件工作流程示意圖Fig. 7 Software workflow diagram

如圖7 所示，軟件用到了兩個生產者-消費者模式，1 個是響應事件的生產者-消費者模式，另1 個是處理數據的生產者-消費者模式。響應事件的生產者循環通過事件結構處理用戶在系統界面上的操作，如運動控制、系統管理、數據采集、分析和保存等事件響應。消費者循環則通過隊列讀取事件響應，執行相應功能程序。處理數據的生產者-消費者模式，用于隔開具有不同數據生成速率和消耗速率的進程；即在數據生產者循環內對振動信號實時高速采集，在數據消費者循環內對數據進行處理。基于以上兩個生產者-消費者模式，軟件設計主要分為在線分析和離線分析兩種模式。通過用戶在系統主界面選擇進入不同模式。在線分析時，一方面系統根據配置的采樣參數實現信號高速實時采集，并把采集到的振動數據快速保存。另一方面，利用信號特征提取方法對緩沖區的數據進行處理，通過頻譜分析和包絡譜分析實現旋轉機械的實時故障診斷。而離線分析模式通過加載和分析已保存的數據進行故障的分析診斷。同時，軟件系統還設計了運動控制和系統管理功能，可實現對旋轉機械設備的啟停，調速加載以及登錄管理和系統自檢等功能。

2.2 振動信號高速采集和處理

本研究中，系統信號采集板卡采用LabVIEW 支持的NI 6351，配套驅動為NI-DAQmx。根據實際需求，配置了最大14 個通道的采集，且采樣率可調。在軟件中數據生產者每次循環采集設定長度的數據，并放入處理數據的隊列緩沖區中，其速率與配置的硬件采集同步，實現振動信號的高速實時采集。

振動數據的處理，主要包括數據顯示、儲存和分析診斷等。這些功能通過數據消費者循環內的各線程實現，極大地提高了處理效率。在振動信號數據存儲消費者循環內，把每次更新的數據添加到以開始采集時刻為文件名的csv 文件中，并且把該文件內的數據導入Oracle 數據庫中，以便后續使用其他數學軟件調用驗證。

當然，在芭蕉的俳句中也有闊大奔騰的空間，如“匯集五月雨，奔騰最上川”，“海濤洶涌，銀漢橫佐渡”。亦有寧靜高遠的，如“去賞月吧，在玉江蘆葦割去前”，“去敲三井寺的門吧，踏著今晚的月色”。

在振動信號故障分析診斷消費者循環內，可以選擇不同的分析方法對數據進行處理。限于篇幅，本文主要探討了頻譜和包絡譜分析對振動信號診斷。頻譜分析主要通過FFT 得到頻譜圖，找出信號在不同頻率下的信息，可以用于提取信號的故障特征頻率。包絡譜分析方法首先采用Hilbert變換得到解析信號，然后求解析信號的模，得到信號的包絡，最后對包絡信號做FFT 得到包絡譜。包絡譜分析對沖擊事件的故障比較敏感，可剔除不必要的頻率干擾，實現對頻譜信號的解調，更能夠凸顯該類故障特征頻率。在軟件系統輸入齒輪和軸承的幾何參數后，首先根據公式（1）～（6）計算出各故障特征頻率，然后基于頻譜和包絡譜分析的結果，通過搜索頻譜圖和包絡譜圖上最大的幅值頻率點，對比故障特征頻率理論計算值得出故障類型，并在界面顯示。

3 模擬直升機傳動系統實驗臺中應用

3.1 實驗臺搭建

為驗證開發的旋轉機械振動故障診斷系統的有效性，搭建了模擬直升機傳動系統實驗臺，并把設計的振動故障診斷系統和搭建的實驗臺進行聯調測試。實驗臺模擬直升機傳動系統的“三器兩軸”正常狀態和典型故障狀態下的傳動，以獲取不同狀態下的振動數據。搭建的實驗臺主要由主減速器箱、中間減速器箱、尾減速器箱、軸組件、負載及故障模擬件等組成，組成關系如圖8 所示。

圖8 機械振動故障診斷系統與實驗臺聯調測試示意圖Fig. 8 Schematic diagram of joint commissioning and test of the mechanical vibration fault diagnosis system and test bench

本研究開發的實驗臺采用直-8 傳動比設計，并通過更換故障件進行故障模擬實驗。實驗臺主要傳感器布局如圖8 所示，位置1、2、3 為三軸振動加速度傳感器，分別用于各監測點，監測主減速器、中減速器、尾減速器內齒輪在空間直角坐標系的3 個軸向的故障振動值；位置4、5、6 為單軸振動加速度傳感器，分別監測動力傳動軸前端、動力傳動軸后端的滾動軸承以及主減速箱輸出位置的單一軸向故障振動值。位置7 和8 為振動位移傳感器，分別用來無接觸地監測動力傳動軸和尾傳動軸故障振動位移值。結合振動故障診斷系統的運動控制和數據采集硬件設計，以及基于生產者消費者模式，實現運動控制、數據采集、數據分析診斷、系統管理等功能的軟件設計。將實驗臺的傳感器信號接入所設計的測試系統，進行模擬實驗，并且對典型故障狀態下的數據進行分析，以實現故障診斷。

3.2 振動信號高速采集驗證

故障診斷系統軟件的主界面如圖9 所示。在振動測試實驗中，通過主界面上的設置面板區對實驗臺進行運行控制，控制設備驅動機械傳動系統模擬直升機傳動系統動作，完成直升機傳動系統“三器兩軸”工作原理的模擬。通過更換機械傳動系統故障件，完成傳動系統的典型故障狀態模擬實驗。在線分析模式下，測試系統會根據配置的采樣率和采樣條件高速采集監測點運行狀態下的振動數據，并在圖形顯示區實時顯示采集的數據，當前設備的運行狀態以及數據保存的信息都呈現在狀態顯示區。本研究在各種轉速工況下做了大量的實驗，但是限于篇幅，僅展示了轉速為5 000 r/min、采樣頻率為100 kHz、8 個傳感器、14 個通道同時采集10 s 的結果，如圖9 所示。圖9 所示結果顯示，14 個通道的振動信號數據量都為1 000 000，數據精度可達到小數點后12 位。

圖9 機械振動故障診斷系統的系統軟件主界面Fig. 9 Main interface of system software for the mechanical vibration fault diagnosis system

以上實驗證明，得益于采用生產者-消費者的編程模式，設計的測試系統實現了14 通道的大數據量無丟失的高速實時采集，并將采集的數據進行存盤和存庫處理，實現了實時快速保存。

3.3 數據處理結果分析

根據模擬直升機傳動系統實驗臺的機械設計參數和式（1）～（6），以電機轉速為5 000 r/min 為例，表1～3 是計算出的主減速箱內齒輪、尾減速箱內齒輪及滾動軸承的故障特征頻率。

表1 主減速箱內各齒輪旋轉頻率和嚙合頻率Table 1 Rotation frequency and meshing frequency of gears in the main reduction box

表2 尾減速箱內各齒輪旋轉頻率和嚙合頻率Table 2 Rotation frequency and meshing frequency of gears in the tail reducer

表3 滾動軸承故障特征頻率Table 3 Rolling bearing fault characteristic frequency

故障診斷系統結合頻譜和包絡譜分析對故障信號進行診斷。傅里葉頻譜分析提取故障信號表征的特征頻率，而當信號發生調制時，基于Hilbert 包絡譜分析則能夠有效地將被調制的低頻沖擊信號頻率進行解調提取，最后通過與故障特征頻率的理論值進行匹配得出故障類型。

以5 000 r/min 轉速工況為例，對主減速箱軸3處28 齒的直齒輪缺齒故障振動數據進行分析診斷的結果，如圖10 所示。

圖10 主減速箱直齒輪缺齒故障振動數據分析圖譜Fig. 10 Vibration data analysis atlas of the main reducer spur gear missing tooth fault

結合表1 計算的故障特征頻率，可以明顯看出圖10 所示頻譜圖內存在故障件所在軸的嚙合頻率GMF3（325.9 Hz）處有最大幅值，且存在以故障件所在軸的旋轉頻率f3（11.6 Hz）的邊頻帶；采用帶通濾波器對信號200～500 Hz 頻段做包絡譜解調分析，包絡譜圖上可見明顯的軸3 旋轉頻率f3（11.6 Hz），并較其他頻率幅值偏大。系統軟件會自動識別出最大幅值對應的頻率點，并與計算出的理論特征頻率進行比較，由此可以判斷出主減速箱的內軸3 處28 齒直齒輪發生了故障。

以電機轉速為5 000 r/min、采樣頻率為100 kHz下采樣10 s 的尾減速箱軸5 處28 齒錐齒輪開裂故障振動為例，進行數據分析，結果如圖11 所示。

圖11 尾減錐齒輪開裂故障振動數據分析圖譜Fig.11 Vibration data analysis atlas of the tail reducer bevel gear cracking fault

結合表2 計算的故障特征頻率，可以明顯看出圖11 所示頻譜圖內存在故障件所在軸的嚙合頻率GMF5（1 142.4 Hz）處有最大幅值，并且存在以故障件所在軸的旋轉頻率的邊頻帶f5（1 142.4-1 101.6=40.8 Hz），通過包絡譜解調分析，明顯可見軸5 旋轉頻率f5（40.8 Hz），系統軟件會自動識別出最大的幅值對應頻率點，并且與計算得出的理論特征頻率進行比較，由此可判斷出尾減速箱軸5 處28 齒的錐形齒輪發生了故障。

以采樣頻率為4 096 Hz、電機轉速為5 000 r/min的軸承外圈故障數據為例，結合表3 計算的故障特征頻率進行分析，結果如圖12 所示。

圖12 軸承外圈故障振動數據分析圖譜Fig.12 Vibration data analysis atlas of the bearing outer ring fault

結合表3 可知，圖12 所示頻譜圖中在外圈故障特征頻率fo（196.97 Hz）及其倍頻處有明顯的最大幅值，系統軟件會自動識別出最大幅值對應的頻率點，并且與計算出的理論特征頻率進行比較，由此判斷軸承外圈發生故障。

通過以上3 種類型故障分析模擬結果，驗證了本文開發的旋轉機械振動故障診斷系統，在實現高速實時振動信號采集的同時，能夠實時準確地完成故障分析算法，證明了生產者-消費者模式能夠滿足多任務的信號高速采集和大運算量算法處理。

4 結語

本文基于生產者-消費者模式開發了一種旋轉機械振動信號故障診斷分析測試系統，將生產者-消費者程序結構原理與LabVIEW數據采集相互結合，極大提高了系統程序運行效率和實時性。通過將所設計的振動測試系統應用到搭建的直升機傳動系統模擬平臺上進行驗證，證明測試系統能夠實現14 通道、100 kHz 采樣頻率下大數量的振動信號無丟失的高速實時采集和存儲。同時，結合頻譜包絡譜的分析方法，實現了對不同故障類型的準確診斷。模擬結果證明，生產者-消費者模式能夠滿足大數據量、多任務的高速采集和處理等。基于此，探索人工智能等更大運算量的故障診斷算法在本系統的可實現性值得進一步研究。