履帶車輛發動機振動采集裝置設計分析范文

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摘要：發動機故障診斷分析方法的發展十分迅速，每建立一套發動機故障診斷模型都需要耗費大量時間、人力和物力采集龐大體量的狀態樣本，此過程中存在嚴重的樣本流失、資源浪費的現象，同時也延長了診斷模型的訓練周期。本文提出一種履帶車輛發動機狀態采集裝置，通過以STM32F407為核心的嵌入式平臺以及AD模塊和壓電薄膜加速度傳感器對發動機外表面的振動信號進行測量、信號調理并寫入外部存儲單元形成一個發動機狀態樣本。通過這種方式為發動機故障診斷技術的研究提供全面的訓練樣本既保證了樣本的全面性、同時也大大縮短了模型的訓練周期。

關鍵詞：狀態采集；發動機；STM32

引言

利用發動機振動信息對其進行狀態跟蹤檢測，是現有的發動機狀態采集檢測設備的常用方法之一。通過檢測發動機振動頻率強度值的差異來判斷發動機的狀態，并通過長期觀察記錄分類，形成有效的故障診斷數據庫。但是這種狀態跟蹤檢測是存在局限性的，我國自上個世紀八十年代開始研究發動機故障診斷，主流診斷方式先后涉及了時域分析、頻域分析（比如：功率譜分析、倒譜分析）、時頻域分析（比如短時傅里葉分析、小波變換）以及智能化診斷（比如專家系統、模糊神經網絡）[1]，不同的診斷方法會形成不同的診斷數據庫，而且此類數據庫內的發動機狀態模型形式各異沒有統一標準。通過長期觀察記錄，耗費大量資源建立的故障診斷數據庫，往往對以后進一步研究智能化發動機故障診斷技術的借鑒意義并不大。履帶式底盤發動機是一個復雜而極為完善的機械設備。該類發動機的主要特點是結構復雜、干擾激勵源多樣。本文以某型履帶車輛發動機為目標發動機，設計了一套便攜易用的振動采集裝置，將目標發動機的外表面的振動樣本數據進行采集，結合目標發動機的對應狀態信息一起存儲。該裝置旨在為發動機故障診斷技術的研究提供全面的訓練樣本既保證樣本的全面性、同時也大大縮短診斷模型的訓練周期。

1履帶車輛發動機振動分析

1.1振動激勵源分析引起履帶式底盤發動機表面振動的激勵源一般包括三種，一是曲軸和飛輪等旋轉產生的離心慣性力；二是連桿機構的往復運動產生的往復式慣性力；三是缸體內的氣體燃爆產生的沖擊壓力。作用于機體表面上的激勵源主要有以下幾種1）開啟時排氣門的氣體沖擊力；2）開啟時進氣門氣體沖擊力；3）進氣門落座沖擊力；4）排氣門落座沖擊力；5）燃燒氣體壓力；6）噴油器針閥落座沖擊力；7）各種隨機激勵力。綜合以上激勵，使得發動機缸體表面振動信號既存在周期性同時也存在時變非線性。

1.2測點選定在該采集裝置的設計中，為了使獲取的樣本數據對不同工作狀態更具表達力，測點位置的選擇很重要。根據理論分析，發動機的曲軸箱側壁、缸體以及缸蓋罩附近振動信號的表達力較強，而且這些地方比較方便設置測點[4]。表1列出測點分布。

2裝置工作原理

振動采集裝置主要由壓電薄膜加速度傳感器、前置電荷放大電路、數據采集模塊、數據處理芯片MCU和負責人機交互的串口HMI等器件組成，原理圖如圖1所示。之所以摒棄以往采用計算機作為中樞控制單元而采用嵌入式系統是為了在保證采集工作正常進行的前提下使采集裝置盡可能的小，便于攜帶，便于展開使用。不管采用什么算法建立發動機故障診斷模型，對所需的訓練樣本要求發動機故障狀態全覆蓋，然而實際上發動機的大部分故障是不方便人為設置的，所以需要操作人員攜帶該采集裝置前往各故障發動機所在地實施故障采集工作。因此采集裝置得小型化設計是必要的。該裝置采用LDT0-028K型壓電薄膜加速度傳感器來采集發動機振動信號。整個實驗將傳感器布置在各測點后，啟動發動機至測試轉速，傳感器將采集到的振動信號經過前置電荷放大后傳遞給數據采集模塊，隨后由MCU對數據進行預處理，打包存儲。

2.1振動信號采集電路設計2.1.1信號調理電路LDT0-028K型壓電薄膜加速度傳感器是一種典型的無源傳感器，輸出信號也比較微弱，較難直接采集，需要對其先進行電荷放大轉變為低內阻電壓信號。此類傳感器具有很高的輸入阻抗，要求電荷放大器中運算放大器具有非常高的輸入阻抗，使微弱的輸入信號不致泄漏掉[2,3]。所以本設計選用的Intersil公司CA3140高阻運放，其輸入阻抗為1.5T，輸入電容為4pF，增益帶寬為4.5MHz，寬帶等效輸入噪聲電壓為48μV，轉換速率為9V/μS，供電電壓為±12V。經過電荷放大后，再通過調理放大得到0-10V的模擬信號，之后通過AD采集電路采集。信號調理電路圖如圖2所示。2.1.2AD采集電路系統采用STM32F407ZGT6作為主控MCU，采用AD7606作為數據采集核心，兩者使用30PIN排線以FSMC方式連接。AD7606是一款集成式8通道數據采集系統，可以實現16位同步采樣，同步采樣速率可達到200kSPS。AD7606配置起來比較簡單，它自身沒有內部寄存器，量程范圍±5、±10可選，可通過外部IO控制過采樣參數。采樣速率由MCU提供的脈沖頻率控制。除此之外通過控制片選CS，還可以多塊并用實現16通道、24通道甚至32通道的信號采集。采集電路原理圖如圖3所示。

2.2軟件結構采集裝置通過STM32+AD7606實現8通道振動信號采集，并生成振動樣本存儲。信號采集流程圖如圖4所示，該過程細化成7個步驟：1）發動機準備就緒后，操作人員通過交互界面HMI下達采集指令；2）初始化時鐘以及端口，采樣頻率，PWM等；3）打開PWM時鐘中斷，開始8個通道同時采集振動信號；4）對一個采樣周期的數據進行去均值處理，然后通過巴特沃斯數字陷波器剔除工頻干擾；5）通過限定振幅，篩查數據，通過重復采樣的方式直至得到合格樣本；6）操作人員通過交互界面為樣本添加狀態標簽，例如正常、偶件卡死、供油提前角偏大等；7）將帶標簽的樣本數據以文件形式寫入內存卡。

3狀態采集

將振動信號采集裝置的8個壓電薄膜加速度傳感器牢固貼附于發動機缸蓋等部位設定的8個測點處。啟動發動機后，使其怠速穩定運行，通過串口HMI觸摸控制進行信號采集。振動信號通過AD轉換后，經過去均值、數字工頻陷波之后，此時通過交互界面為振動數據添加狀態標簽后以文件形式寫入存儲卡作為訓練樣本保存，同時也可以通過串口將樣本數據上傳至上位機算機實時查看振動采集信號曲線。圖5為發動機正常運行時，8個測點的振動樣本數據。從8個測點的振動信號波形圖可以看出，本文設計的采集裝置可以很好的實現對發動機表面振動信號的采集，通過多次試驗，統計測試數據表明，相同狀態下的樣本數據有效值誤差、裕度誤差均在0.2%以內，峭度誤差在0.15%內，具有良好的性能。

4結語

本項目結合履帶車輛發動機的結構特點與工作原理，對發動機振動信號激勵源的周期性、不平穩性進行分析及研究。首先，建立以STM32F407處理器+AD7606為核心的履帶車輛發動機振動信號的采集裝置，在發動機不解體的情況下，采集發動機機體表面的振動信號，對信號進行調理放大、降噪濾波以及AD采集生成樣本，為樣本添加狀態標簽，并寫入外部存儲單元形成一個發動機狀態樣本。通過這種累加的方式收集目標發動機的不同狀態的樣本數據，保證了樣本量的充足和樣本。這些樣本將為發動機故障診斷技術的研究提供有力的數據支持。

參考文獻：

[1]張帆.風力發電機齒輪箱故障分析診斷研究[D].華北電力大學(北京),2013.

[2]姚素芬,車躍軍,趙健強.一種電荷放大器的設計[J].太原機械學院學報,1989,(4):57-63.

[3]陶玉貴.一種新型電荷放大器的研究與設計[J].安徽師范大學學報:自然科學版,2008,31(5):443-447.

[4]宋越.基于小波包變換的內燃機故障診斷研究[D].北京信息科技大學,2014.

[5]陸兆峰,秦旻,陳禾,等.壓電式加速度傳感器在振動測量系統的應用研究[J].儀表技術與傳感器,2007,(7):3-4.

[6]陳國金,侯平智,胡以懷,等.發動機故障特征量提取方法的研究[J].內燃機學報,2002,20(3):262-266.

[7]馮志鵬,宋希庚,薛冬新,等.旋轉機械振動故障診斷理論與技術進展綜述[J].振動與沖擊,2001,20(4):36-39.

作者：康辰龍 張永鋒 單位：陸軍工程大學軍械士官學校