本科毕业论文---齿轮故障诊断虚拟仪器平台开发.doc

哈尔滨理工大学学士学位论文
齿轮故障诊断虚拟仪器平台开发
摘要
目前的齿轮箱故障诊断研究主要集中在状态监测仪器和分析系统的开发、信号处理和分析、故障机理研究和典型故障特征的提取、智能诊断等几个方面。Labview最初就是为测试测量而设计的，因而测试测量也是现在Labview最广泛的应用领域。同时，用户也可以十分方便地找到各种适用于测试测量领域的Labview工具包。国内已有不少基于虚拟仪器的故障诊断的研究，但还处于实验室研究阶段。本文论述了基于虚拟仪器的齿轮故障诊断的原理和方法，详细的介绍了齿轮故障的特征和齿轮故障信号的分析方法，采用时域分析、频谱分析、解调分析对信号进行了处理和分析。建立了齿轮故障实验平台，利用labview设计了具有数据采集、信号处理、故障监测、数据管理等功能的故障诊断程序，并介绍了这些功能基于labview的实现方法。制作了一套基于虚拟仪器的齿轮故障诊断系统，并且用齿轮故障实验台验证了该系统用于齿轮故障诊断的可行性。
关键词：齿轮故障诊断；虚拟仪器；包络分析；频率调制

The development of virtual instrument platform gear fault diagnosis
Abstract
Several studies of gearbox fault diagnosis at present mainly in the state monitoring and analysis system, signal processing and analysis, fault mechanism and fault feature extraction, intelligent diagnosis and etc.. Labview originally is for test and measurement and design, and test and measurement is now the most widely used Labview applications.At the same time, the user can conveniently find suitable for testing Labview kit. There are a lot of fault diagnosis based on virtual instrument, but also at the stage of laboratory research.This paper discusses the theory and method of gear fault diagnosis based on virtual instrument, introduces the analysis method of fault gear and gear fault signal, the time domain analysis, spectrum analysis, demodulation analysis for signal processing and analysis. Establishment of the gear fault experiment platform, program of fault diagnosis with data acquisition, signal processing, fault monitoring, data management and other functions of the design using Labview, and introduces the function implementation method based on labview. A set of gear fault diagnosis system based on virtual instrument, and the gear fault experiment verified the feasibility of system for fault diagnosis of gears.
Keywords: gear fault diagnosis；virtual instrument； envelope analysis；frequency modulation
II

目录
摘要 I
Abstract II
第1章 绪论 - 1 -
1.1虚拟仪器及labview简介 - 1 -
1.2基于labview的故障诊断系统研究现状 - 1 -
1.3本课题研究的意义 - 2 -
1.4本文研究内容 - 3 -
第2章 齿轮故障诊断的方法与原理 - 5 -
2.1基于振动的齿轮故障诊断方法 - 5 -
2.2故障诊断常用信号处理方法 - 6 -
2.3齿轮故障分类及典型故障信号的振动特征 - 11 -
2.4齿轮振动信号的调制现象 - 11 -
2.4.1齿轮振动信号的频率成分 - 11 -
2.4.2不同调制振动信号的分析方法 - 12 -
2.5共振解调 - 13 -
第3章 齿轮故障诊断系统设计 - 15 -
3.1 设计系统总体方案 - 15 -
3.2建立系统硬件 - 16 -
3.3 设计基于labview的虚拟仪器 - 19 -
3.3.1软件设计的总体方案 - 19 -
3.3.2各模块简介 - 19 -
3.3.3解调分析的仿真 - 24 -
第4章 基于labview齿轮故障诊断实验系统 - 27 -
4.1 故障实验台分析 - 27 -
4.2实验结果分析 - 28 -
结论 - 31 -
致谢 - 32 -
参考文献 - 33 -
附录 - 34 -

第1章 绪论
1.1虚拟仪器及labview简介
虚拟仪器（VI）的概念是美国国家仪器公司（NI）提出的，通俗地讲就是利用计算机的丰富硬件资源在某种软件编程环境开发出的数据系统，测量数据在该系统内的传递是靠软件而不是硬件完成，它的核心是“软件就是仪器”。
传统的仪器如示波器，万用表，电子显示温度计等是利用某些特殊的物理效应来建立输入量和输出量之间的函数关系。示波器是利用电子流撞击荧光粉发出荧光来显示出波形，当输入的电压量变化时电子流的偏移量发生变化，于是输入的电压量和波形之间建立了确定的函数关系。万用表则是利用线性的欧姆定律来建立输入输出的函数关系，而电子显示温度计是由温度传感器建立温度与电信号之间的关系。抽象的讲：仪器就是输入量与输出量之间的传递函数。 计算机在函数关系模拟，计算等方面具有得天独厚的优势，因此利用计算机技术发展起来并与之几乎完美的相结合的虚拟仪器注定将引领仪器领域的发展方向。
虚拟仪器的设计除了需要计算机硬件资源，还需要一个良好的软件设计环境。Labview是实验室虚拟仪器集成环境(Laboratory Virtual rument Engineering Workbench)的简称,是美国国家仪器公司的软件产品,也是目前应用最广、发展最快、功能最强的图形软件开发集成环境。[1]它是NI公司开发的世界唯一一款基于图形的编程语言。所谓图形化编程语言就是将具体的代码封装起来以图标的形式显示成具有一定功能的控件（VI）只显示输入与输出接口。利用labview编写程序具有突出的直观性,,快捷性。直观体现在labview用封装成图形的功能控件取代了有杂代码表示的函数；快捷体现在labview利用图形化的控件取代了代码从而省略用户输入代码的麻烦。用户编程时只需将相应的控件的接口用“数据线”连接起来便“能量身定制”出具自己需要的仪器。虚拟仪器引入到当今计算机辅助测试领域，使数据采集和工业控制自动化技术发生了重大的变革。[2]
1.2基于labview的故障诊断系统研究现状
故障诊断技术发展到今天与计算机技术，现代数学，逻辑学产生了越来越密不可分的关系。随着科学技术的发展，机械设备结构变得越来越复
杂，故障诊断也因而变得更加必要和重要。
目前的齿轮箱故障诊断研究主要集中在状态监测仪器和分析系统的开发、信号处理和分析、故障机理研究和典型故障特征的提取、智能诊断等几个方面。[3]在监测仪器和系统开发方面，研究者已经取得了大量的成果，
开发出了许多性能优良的仪器及分析系统。美国国家仪器公司提出的虚拟仪器概念由于其卓越的设计理念和突出优势引起了仪器领域的革命性变化，虚拟仪器是未来测试仪器技术的发展趋势。在信号处理和分析方面，基于数学理论的发展，人们有了一系列先进的信号分析方法。除了传统的时域分析、频域分析还发展了诸如小波理论，能量算子解调，希尔伯特变换，统计特征分析等一系列先进的信号处理方法，为信号处理提供了丰富有效的手段。在故障机理研究方面研究人员也做了大量的工作，也取得了一定的成绩。
Labview提供了极其丰富的函数库和控件库，涵盖了信号截取、信号分析、机器视觉、数值运算、逻辑运算、声音震动分析、数据存储等众多方面，随着计算机技术的发展已可支持Windows，UNIX，Linux，MacOS等多种操作系统，因而被广泛的应用于工业测控领域。 Labview最初就是为测试测量而设计的，因而测试测量也是现在Labview最广泛的应用领域。经过多年的发展，Labview在测试测量领域获得了广泛的承认。至今，大多数主流的测试仪器、数据采集设备都拥有专门的Labview驱动程序，使用Labview可以非常便捷的控制这些硬件设备。同时，用户也可以十分方便地找到各种适用于测试测量领域的Labview工具包。国内已有不少基于虚拟仪器的故障诊断的研究，但还处于实验室研究阶段。
1.3本课题研究的意义
齿轮传动由于其精确的传动比广泛的用于各种机械设备的传动系统中，例如切削机床、航空工业、电力系统、农业机械、运输机械、矿山机械等均运用了齿轮传动装置。在精密机械如数控机床、高档轿车、精密工业机器人等产品中也广泛的采用了齿轮传动。可以说现代工业中具有不可替代的重要作用。
但是齿轮容易受的损坏出现故障，它是诱发机械故障的重要原因。据统计，传动机械中80%的故障是由齿轮故障引起的，旋转机械中齿轮故障占其故障总数的10%左右（如图1—1）。
齿轮故障将直接影响公司的生产数量和生产质量，如果一条流水线上的某台其关键作用的机器在预料之外突然出现故障将对工厂的生产计划产生严重的影响，也将严重影响公司的经济效益。如电力行业的发电机组、铁行业的轧辊机组、由于齿轮箱的意外故障造成的损失将是巨大的。我国的水泥行业由于齿轮箱故障是水泥产量每年减少200万吨以上。十年前，一家很有声望的齿轮公司生产的提升机，在进行建筑物外表清洁作业时齿轮箱轮齿发生断裂，造成清洁工人从高空坠落，这一事故的发生不仅是这家公司的产品信誉受到严重影响，还伤害了劳动人民的生命。1986年10月，一架英国斯威士兰公司的直升机在英国北海油田上空执行任务时，传输动力的弧齿锥齿轮突然断裂，造成飞机失事。[4]这都是一些很不幸的事故。如果当时对齿轮箱进行了实时故障监测也许就可以避免不幸。可见对齿轮进行故障诊

[5]
图1—1 齿轮故障率统计

断具有非常重要的意义，可以在齿轮出现故障的早期对机器进行及时的维修从而避免出现严重事故。
与传统的故障诊断系统相比，虚拟仪器系统具有成本低、易于调试、便于修改和升级等优点。利用labview的图形化编程语言来设计软件大大缩短了系统开发时间。
1.4本文研究内容
机械设备的故障诊断技术的研究与应用是对故障征兆的提取和识别以及对机械设备的运行状态的评价展开的。机械设备故障诊断技术研究的主要内容，体现在机械设备故障诊断过程中故障机理的研究、故障信息的获取、故障特征的提取、机械设备状态的分析和诊断以及状态信息的存贮与管理等。
故障特征提取方法的研究是机械设备故障诊断技术的关键。含有丰富状态信息的机械设备运行状态信号的特征提取是建立在信号处理的基础上的。滤波技术、频谱分析是传统的信号处理方法。
机械设备状态分析和诊断方法的研究是设备诊断技术的核心，比较常用的机械设备状态分析和诊断方法有状态空间分析诊断法、函数诊断法、对比诊断法、统计诊断法、模糊诊断法、人工智能诊断法、遗传算法诊断法等方法。
本课题着重研究机械故障特征的提取方法，将虚拟仪器技术应用到机械故障诊断领域，以齿轮故障为例，采用 LabVIEW 软件进行虚拟机械故障诊断的研究，提高测试系统的整体性能，有效地解决传统故障诊断方法仪表不够灵活且成本过高的问题，并且，设计的虚拟故障诊断系统能够实现对测试信号的时域分析、频域分析、数字滤波、相关分析等功能，从而使得机械故障监测诊断更灵活。
本文主要完成了以下工作：
（1）论述了基于虚拟仪器的齿轮故障诊断的原理和方法。
（2）详细的介绍了齿轮故障的特征和齿轮故障信号的分析方法，采用时域分析、频谱分析、解调分析对信号进行了处理和分析。
（3）建立了齿轮故障实验平台。
（4）利用labview设计了具有数据采集、信号处理、故障监测、数据管理等功能的故障诊断程序，并介绍了这些功能基于labview的实现方法。
（5）制作了一套基于虚拟仪器的齿轮故障诊断系统，并且用齿轮故障实验台验证了该系统用于齿轮故障诊断的可行性。

第2章 齿轮故障诊断的方法与原理
2.1基于振动的齿轮故障诊断方法
齿轮箱故障诊断的方法很多，目前常用的方法有：基于振动的分析方法、扭振分析法、噪声分析法、油膜分析法等。扭振分析法就是在被测系统的轴上安装扭振传感器来测量该轴的扭矩的冲击性变化，这种方法在大型发电机的故障诊断中较为常用。噪声分析法是利用噪声传感器采集机械设备运行时的噪声并对其进行分析从而得出分析结论。油膜分析法是通过油液的化学成分或其中的磨粒数量、大小、形状分析对齿轮箱进行故障诊断，通常作为一种辅助手段。
目前普遍采用的是基于振动的故障诊断方法。机械振动无处不在，几乎所有的机械系统在运行时都会有机械振动现象，只是有强有弱。较强的机械振动我们凭借自己的感官就能观测到。例如自行车的某个零件产生了松动，当我们骑着它时就会听见“咔咔”的响声，可见对于某些类型的机械故障我们无需借助仪器便能把它辨别出来。这也正体现出了基于振动的故障诊断方法的可行性。因为我们对振动信号的采集技术已经非常的成熟，

图2-1 各类传感器

即便是非常微弱的信号我们也能很好的把它采集起来。而且振动传感器的种类非常的齐全（如图2-1是各类传感器），安装方式也丰富多样，使用起来非常方便。当机械系统出现故障时，它的振动信号也会随之发生明显的变化。例如一对正常运行的齿轮所产生的啮合振动整体上是平稳的，当其中一个齿轮出现断齿时就会产生冲击性振动。如上所述也正是基于振动的故障诊断方法被普遍应用的原因。
利用基于振动的方法来对机械设备进行故障诊断是通过监测机械设备振动信号能量和频谱实现的。[6]
振动信号的峰值、有效值、平均值从三个不同的角度体现了振动信号
的能量。峰值能够反映系统振动的能量大小，但是它反映的只是某一时刻，不能反映系统整体上的振动能量状况。有效值是一个周期内振动能量的方根，所以又叫方根值。它反映的是系统整体上的振动能量状况。有效值在工程上的应用最为广泛。平均值能够反映振动系统整体上的偏移。这三个值在故障监测和诊断中具有重要的作用。机床的传动箱为例，当它正常运行时整体上振动能量较小，这时其有效值为Xrms1，当它出现故障时系统整体上的振动能量变大了，此时的有效值变为Xrms2，这样我们只需在这两个有效值之间取一个合适的阈值Xrms0，把它作为故障存在与否的分界线，便能实现对系统的故障监测。
振动信号的频谱是进行故障诊断时最重要分析工具。我们知道，像正弦函数、余弦函数所对应的信号是简谐信号，它的频率成分是单一的。但是我们所遇到的大多数的信号并不是简谐信号，它们是由不同频率的信号叠加融合起来的，咋一看我们很难理解它是什么样的成分组成的（就像我们很难想象白光是由颜色绚丽的七色光组成的一样）牛顿利用三棱镜分离出了白光的成分，同样振动信号的频谱就像是牛顿手中的“三棱镜”“折射”出了振动信号的成分。如图2-2是自然光的光谱和机床振动信号的的频

图2-2 光谱与频谱
谱。从一台机械设备上采集来的振动信号是这台设备上所有零件振动信号“叠加”而来的，我们对信号进行频谱分析便是这个“叠加”的逆过程，从频谱中我们就能知道这台设备上所有零件的振动情况，如果某个频率的振动异常，我们便知道是设备的那一部分出了问题，这也正是我们的目标。
2.2故障诊断常用信号处理方法
常用的信号分析方法可以分为频域分析和时域分析两大类，时域分析包括振幅分析、相关性分析等，频域分析包括频谱分析、解调分析。
时域分析方法是最简单最直接的故障分析方法。时域分析的主要指标如下：
（1）振动幅值
对于一组离散的信号,振动参数主要包括：
均值
2-1
绝对平均值
2-2
最大值
2-3
均方根值
2-4
方根幅值
2-5
歪度
2-6
峭度
2-7
在实际应用中，均值的意义不大；歪度反映信号幅值分布密度的不对称性，峭度常用于监测是否有脉冲性故障。一般来讲与幅度有关的参数反映了振动能量的大小，随着故障的发生发展，这些参数也会逐渐增大。

（2）与振动幅值相关的其它参数
有量纲参数不但与机器的运行状态有关，也与机器的运动参数如转速、载荷等有关。无量纲参数只与振动信号的分布密度有关，所以无量纲参数指标是一种很好的机器状态监测诊断参数。常用的无量纲参数指标有：
波形指标
2-8
峰值指标
2-9
脉冲指标
2-10
裕度指标
2-11
峭度指标
2-12
上述参数是设备故障早期诊断的常用评价指标。

（3）相关分析
信号相关性指信号之间的线性联系或相互依赖关系。两个信号和的相关函数定义为
2-13
函数的变化反映了信号和的相关性。
信号自相关函数反映信号本身取值在两个不同的时刻的自相似性，信号的自相关函数定义为
2-14
利用自相关函数可以发现隐藏在复杂噪声环境中的周期分量以确定机器故障。特别是对于机器早期故障，周期信号不明显，直接观察难以发现，自相关分析则可以起到重要的作用。[8]
信号的互相关函数描述两个信号之间的线性相关情况或取值相互依赖关系，随机信号和的互相关函数定义为
2-15
如果两个信号均含有周期性分量，且周期相等，则互相关函数也含有相同周期的周期性分量。互相关函数的这一特性在信号检测和特征提取中有重要的作用。

频域分析方法是机械设备故障诊断中最常用最重要的方法
(1)频谱分析
信号频谱是在频率域中对原始信号分布情况的描述，能够提供比时域波形更加直观的特征信息，被广泛的用作故障诊断的依据。通过傅里叶变换可得到信号的频谱，即
傅里叶变换
2-16
傅里叶反变换
2-17
信号的幅值谱
2-18
信号的相位谱
2-19
信号的功率谱密度函数反映了信号的功率在频域随着频率的分布状况。自功率谱密度函数是信号的自相关函数的傅里叶变换，随机信号的互功率谱密度函数定义为互相关函数的傅里叶变换。其定义为
自功率谱密度
2-20
互功率谱密度
2-21
进行频谱分析时，首先应该注意幅度值较的谱峰，分析产生这些频率分量的原因。其次是幅值较小但是增长很快的频率分量。特别是在原频谱图上不存在或比较微弱的频率分量突然出现急剧增大时，极有可能在较短的时间内对设备造成破坏。因此，进行频域分析时既要注意分量的绝对大小，更要注意各个谱峰的发展变化趋势。
(2)包络分析
包络分析也称为解调分析，是提取载附在高频信号上的低频信号（即提取时域信号波形的包络轨迹）的重要手段。当齿轮等零部件出现局部故障时，都会产生周期性脉冲冲击力，激起设备的固有振动。选择冲击激起的高频固有振动为研究对象，通过滤波将其从信号中分离出来，然后通过包络检波提取载附在高频固有振动上的与冲击相对应的低频信号的包络，从包络信号的强度和频率就可以判断故障的严重程度和发生部位。这种检测技术成为共振解调，它是判断设备零件损伤的有效手段。
2.3齿轮故障分类及典型故障信号的振动特征
齿轮失效表现为多种形式，常见的齿轮故障类型有：断齿、点蚀、磨损等。不同的故障形式的振动信号也表现出不同的特点，这是有规律可循的。以下是典型故障产生原因及其振动信号的特征：
(1)断齿 齿轮工作承受载荷时，每个轮齿可以看做是一支悬臂梁，齿根受到周期性载荷的作用当齿轮到达其疲劳寿命或严重过载时齿根就可能断裂。齿轮出现断齿故障时，其振动信号变现为很强的冲击特征，频率成分主要为断齿轴的转频、啮合频率及其谐波，以及在啮合频率及其谐波附近存在以断齿轴转频为间隔的调制变频带。
(2)点蚀 齿轮的轮齿在啮合的过程中由于是高副接触，接触应力非常大，在这样的大应力的反复作用下轮齿齿面便会因疲劳产生裂纹，最终会剥落出麻点。齿面出现点蚀故障时，齿轮的频谱表现为在啮合频率及其高次谐波附近存在以点蚀齿轮所在轴的转频为间隔的调制边带，但调制变频带数量少且分布稀少。
(3)磨损 齿轮的磨损故障常常是因为其工作环境恶劣，齿轮箱中进入了沙粒，腐蚀性物质或是润滑油不足而造成的，严重的磨损将损坏齿轮的形状、尺寸导致其失效。齿轮出现均匀磨损故障时由于无冲击振动产生，不会出现明显的调制现象，当磨损发展到一定的程度时，啮合频率及其高次谐波幅值明显增大，同时振动能量有大幅的增加。
2.4齿轮振动信号的调制现象
齿轮出现故障时产生不同程度的调制现象，在频谱中会出现形式各异的调制边带。这些边带中包含了很多重要的齿轮故障信息。所以对调制现象及其边频带分布特点进行研究是齿轮故障诊断中的最重要的环节。
2.4.1齿轮振动信号的频率成分
（1）各轴的转频及谐波。
（2）齿轮啮合频率及其谐波。
（3） 以齿轮的啮合频率及其高次谐波为载波频率，以齿轮所在轴的转频及其高次谐波为调制频率的齿轮啮合频率调制现象而产生的边频带。
（4）以齿轮的固有频率为载波频率，以齿轮所在轴的转频及其高次谐波为调制频率的齿轮固有频率调制现象产生的边频带。
（5）其他可忽略成分
2.4.2不同调制振动信号的分析方法
实际上不论是齿轮本身存在缺陷和故障，或是由于轴弯曲等其他故障引起齿轮传动产生异常振动时都可能产生调制现象，调制的载波频率是以啮合频率及其倍频成分为主，是以齿轮本身的各阶固有频率为主，还是以箱体的各阶固有频率为主取决于激励能量，也表征了故障的严重程度。当故障较轻时，比如轻微的轴弯曲或面积小、数量少的齿面点蚀，一般表现为啮合频率为转频调制的啮合频率调制现象，如果故障较严重，激励能量较大时，则齿轮本身的固有频率被激起，产生以箱体固有频率为载波频率的共振调制现象。当激振能量非常大，故障非常严重时，则齿轮箱箱体的固有频率被激起，产生箱体固有频率调制现象。应当特别注意的是不论载波频率是多少，这三种调制现象的调制频率均为故障轴的旋转频率及其高次谐波，这一点对故障渗断非常重要。
针对不同故障引起的不同振动调制现象，应采用不同的诊断方法：
（1）对啮合频率调制采用频谱和解调谱相结合的双谱分析法。用解调谱找到有故障轴的转频或倍频成分，从而渗断故障发生的主要部分在哪个轴；再利用频谱分析找到载波频率，也就是啮合频率及其倍频成分，诊断出产生主要故障的齿轮副。不论是转频还是啮合频率，在已知或实测出转速各传动链的情况下，是可以通过计算得到的，这为珍断提供了有效的参考数据，如果辅以时域波形和包络时域波形分析，则会进一步提高诊断的准确度。
（2）对箱体固有频率调制现象，可采用时域波形分析、频谱分析、解调分析和能量分析相组合的故障诊断方法。表现在时域上，时域波形为有规律的冲击振动，一个大冲击是由多个连续小冲击构成；在频域中，频率成分多，产生丰富的有故障啮合齿轮的啮合频率及其高次谐波。
（3）对齿轮固有频率调制现象，可采用解调谱、细化谱和频谱相结合的双谱分析法。由解调谱分析有故障轴的转频，找出故障所在轴部位，但一般不可能事先计算或测出各种不同齿轮的固有频率，所以我们往往不知这种调制的载波频率，缺少了针对性。另外当箱体中有滚动轴承产生故障时，会激起其固有频率，虽然其径向弯曲的各阶固有频率可以通过近似公式计算，但是其他三阶以上的计算频率与实测频率之间误差较大，往往不易于与齿轮的固有频率分辨开，这是这种诊断的缺点之一。但是如果齿轮固有频率被激励并产生振动调制，一般频率成分较少，只有围绕低阶齿轮固有频率附近的几个突出的谱峰。
2.5共振解调
前面讲到信号的频谱就像三棱镜折射出白色光的七色光谱一样将信号的组成成分一一呈现了出来，这些频率成分与机械设备中的一个个零件的振动相对应，通过观察信号的频谱就能实现对机器的故障诊断。但实际上仅仅通过机器上采集的原始信号的频谱来实现准确有效地故障诊断是非常困难的。原因是机械故障中的这些频率成分并不让人省心，这些成分在组成完整的故障信号的时候并不是老老实实的挨个儿排好队，他们之间会发生很复杂的相互作用，这种相互作用通过信号的调制现象表现出来。
一百八十多年前傅里叶提出了信号在时域和频域之间的变换关系，一直以来频域分析是作为最重要的信号分析手段。传统的信号分析，就是直接对振动信号作傅里叶变换得到其频谱，该频谱中含有整个系统所有零部件的振动信息。因此，当我们进行故障分析时某些振动能量很强的干扰信号可能严重对我们的判断造成严重的影响，甚至让我无法做出判断。以齿轮箱信号为例，它包含的信号有：机器转子不平衡、轴系支承对中不良等因素引起的低频振动的多阶频谱、齿轮啮合频率振动的多阶频谱和轴承故障损伤引起冲击的若干阶频谱。其中，前两种因素的谱线能量非常强大，在信号的频谱中很难看见轴承故障冲击的谱线。[12]
于是，我们需要一种能够将我们所需要的但又相对较弱的故障信号从传感器采集的原始信号中较好的分离出来的方法。瑞典SKF公司就提出了共振解调方法，后来该方法又被美国MRR公司和瑞典SPM公司进一步发展，用于提取淹没在强烈背景噪声中的冲击脉冲信号。
共振解调方法的原理是：当机械设备正常运转时，各回转部件大多数作匀速转动。当系统中某个零件发生故障时，运行部件之间便会产生冲击，振动信号在时域内表现为明显的周期性冲击特征。冲击可看作脉冲，频谱展开可得到很宽的频带，其中必然包含一些零件的较高频的固有振动，可根据需要选择某一高频固有振动作为研究对象，利用带通滤波器将该固有振动分离出来，然后通过包络检波得到包含故障特征信息的低频信号的包络，对这一包络进行频谱分析即可诊断出元件故障。
从共振解调方法的运用过程[13]如下图

调制
信号
低通
滤波
包络
分析
高通
滤波
原始
信号

图2-3 共振解调过程
在共振解调的过程包络提取是一项最为主要也是最关键的一项工作。信号包络提取的方法如下

包络

图2-4 包络解调过程
分析过程使用了希尔伯特变换来提取信号的包络一个实数域内的时间实函数f(t)的希尔伯特变换为：

2-22

以信号本身为实部，以其希尔伯特变换所得函数为虚部，得到一个复数解析信号，该解析信号的模即为信号的包络。设原始信号为，它的Hilbert变换为
2-23

与他的Hilbert变换组成解析信号：

2-24
信号的包络为：
2-25

对包络信号作频谱分析， 就得到包络信号的频谱。

第3章 齿轮故障诊断系统设计
3.1 设计系统总体方案
机械设备运行时的状态监测与故障诊断包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。[14]在进行总体方案设计之前，首先来回顾一下本课题的研究目标，以做到有的放矢。本课题的研究目标是探索一种齿轮故障诊断的新的实施方法——基于虚拟仪器的齿轮故障振断方法，并且在此基础上研制出一套可用于齿轮故障诊断的系统。
不论是进行理论方法的研究还是进行工程实践，我们首先的搞清楚齿轮故障的特点、产生原因，只有对其规律有了较深刻的了解才能利用其规律来实现我门的目的。但是仅从表面上是很难了解其内在规律的，最好的方法是对其进行数学分析，因此我们需要建立一个齿轮故障实验台。一方面我们能通过实验台更好的理解齿轮故障的特点，另一方面，我们可以通过实验台来验证我们的方法是否可行。
虚拟仪器是基于计算机的仪器系统，采集到的数据需要传送到计算机进行分析处理。实验台相当于一个数据源， 实验台上的数据怎样进入到计算机呢？我们需要一个性能优良的传感器。我们知道传感器将被测系统的机械振动转换为电信号，但传感器采集到的数据是模拟信号，而电脑所能直接处理的是数字信号，怎样解决这样的矛盾呢？数据采集卡能够实现由模拟信号到数字信号的转换在实际工程实践中，传感器采集到的信号时非常的微弱的，并不像教科书上画的那么明显，有些信号如果直接用示波器来显示，根本无法观察到，所以需要放大器对信号进行放大。
采集到的信号经过预处理后传入计算机内进行处理。上面讲到振动信号处理的一些实用的方法，例如包络分析，共振解调，频谱分析等，这些信号分析方法都是用数学语言描述的，怎样将这些方法装入计算机以用来对信号进行分析呢？这就需要将这些分析方法分析信号的过程编制成计算机程序——软件，让这些程序指挥计算机进行信号分析。第一章里讲到的labview在编写信号处理软件方面具有明显的优势。
综上所述，系统总体方案设计如图3-1所示
3.2建立系统硬件
上一节中概括性的讲了一下实验台，传感器，放大器和数据采集卡，计算机可以把这些东西统称为硬件。除了实验台得自己设计建立其它几样东西都是现成的产品，我们只需更具需要选择适合的型号。

图3-1 系统总体框图

这一节将详细论述实验台的设计及这些元器件。
（1）实验台
（2）传感器
由于齿轮的振动频率一般在 10KHz 以下，因此选用SD1402 型压电加速度传感器。其主要技术参数如下：
·电荷灵敏度：2PC/m.s-2
·频率范围（Hz）：0.2～9K
·安装谐振点（Hz）：27K
·量程：1500m.s-2
·重量：15g
·安装螺纹孔：M5
·性能特点：通用测振

（3）放大器
目前用于压电式加速度传感器的信号放大器有两种：一是电压放大器，其输出电压与传感器的输出电压成正比；二是电荷放大器，其输出电压与传感器的输出电荷成正比。电压放大器的输出信号受连接电缆对地电容的影响,易产生干扰信号,信号不稳定,所以选择电荷放大器。本实验选用SD1433型电荷放大器。其技术参数如下
·测量方式：加速度
·最大输入电荷量：105PC
·最大输出峰值:±10V
·增益（dB）:0,20,40,60
·不准确度：1.5%
·低通(Hz)：30，100，300，1K，线性，-12dB/OCT
·频率范围(Hz)：0.5～100K
·通道数：6
·特点：通用型，高增益，高精度

（4）数据采集卡
数据采集卡的主要参数有通道数、位数和最高采样频率，它们是选择数据采集卡时的重要指标。本实验选用北京优采测控技术有限公司专业开发生产UA302/H 型A/D 采集器。它可与带USB 接口的各种台式计算机,笔记本机,工控机连接构成高性能的数据采集测量系统，该产品采用美国新型16 位A/D 转换芯片,设计讲究,测量精度高,速度快,编程简便,且具有USB 设备体积小巧,连接方便,无需外接电源,即插即用,可带电拔插等特有优点。广泛应用于科学实验,工业测量控制领域的信号采集，其主要的性能和技术指标如下：
·分辩率：16Bit
·精度：优于0.02％(满量程)
·最高实用采样频率：200KHz
·模入通道：16，可任意设定采样通道数.
·模入范围：±10V
·程控增益：1、2、4、8、16倍，可方便测量小信号
·输入阻抗：>100MΩ
·触发方式：定时器触发,软件触发，可任意设定采样频率
·FIFO 存储器：32KB，可实现自动数据块采集

(5)计算机
虚拟仪器是基于计算机的仪器系统，所以计算机是最重要的硬件。具体选择时应根据工程现场测试、图形化软件开发平台LabVIEW8.5 的硬件要求，同时考虑数据采集的要求，合理的选择相应的计算机。
3.3 设计基于labview的虚拟仪器
3.3.1软件设计的总体方案
在本系统中，软件的主要功能是工作模式选择、数据管理、信号分析、故障监测。
工作模式选择是指在线监测和离线分析两种工作模式中选择一种。[15]本系统设计两种工作模式。在线监测是系统对运行中的实验台进行实时监测，当实验台出现故障时诊断系统会自动报警，并且自动的保存故障数据。离线分析是读取在线监测时保存在本地的故障数据，对故障数据进行人工分析。这两种方式相辅相成，对设备进行故障监测和诊断。
数据管理功能主要是指信号数据的存储和读取。上面已经讲到故障信号的存储是系统自动完成的，但对故障数据的分析是由人工进行的。数据管理帮用户存储和寻找保存在计算机上的数据。
信号分析是该软件的核心功能。本软件进行三种分析功能：时域分析、频域分析、解调分析。
故障监测是指当设备出现故障，诊断系统能识别并报警。它要解决的核心问题是怎样识别是否出现故障。
综上所述，软件总体设计方案框图3-2所示
3.3.2各模块简介
1.数据采集模块
在NI-DAQmx 中，任务是包括一条或多条通道以及定时、触发等属性的集合。 从概念上来说，任务就是要进行的测量或生成。 例如，测量DAQ设备一条或多条通道的温度就是一个任务。
按照下列步骤，创建并配置一个从DAQ设备读取电压的任务。
（1） 新建一个空白VI 。
（2） 在程序框图中，打开函数选板并选择Express» 输入，显示输入选板。
（3） 选择输入选板上的DAQ Assistant Express VI，如图3-3所示。将该Express VI放置到程序框图上。 DAQ Assistant 打开，并出现Cr