[发明专利]基于虚拟仪器的机床状态故障诊断系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于虚拟仪器的机床状态故障诊断系统及方法，系统包括信号采集模块、信号预处理模块、信号时域分析模块和信号频域分析模块，所述信号采集模块与信号预处理模块连接，所述信号时域分析模块、信号频域分析模块分别与信号预处理模块连接。本发明采用压电式加速度传感器配合电荷放大器使用实现对车床振动信号的采集，再通过数据采集卡把采集到的振动信号传输到计算机，利用LabVIEW软件编程实现对振动信号的时域及频域的分析。通过时域和频域分析手段并综合故障诊断的理论知识，识别出机床内部滚动轴承以及齿轮的故障，并根据故障的状况类型给出相应的解决方案，大大提高了故障诊断准确率。

技术领域

本发明属于故障诊断的技术领域，具体涉及一种基于虚拟仪器的机床状态故障诊断系统和方法。

背景技术

机械故障诊断的技术起始于上个世纪70年代，由美国宇航局(NASA)成立的故障预防小组开展了故障诊断的工作。随后其他国家(英、法、德等)相继对改技术进行不断的完善和探索。历经多年的研究，如今该技术已由最初的航天领域渗透到各个制造业领域。

我国的故障诊断技术的研发起始于上个世纪90年代，在时间上虽然落后发达国家20余年，但是在广大学者和研发团队的努力下，也取得了一定成果，并开始往故障诊断的先进技术靠拢。其中包括哈尔滨工业大学自主开发的RTHTLENE、MMD-2、MMD-3系统，西安交通大学开发的Rb-20系统。虽然国家越来越多学者都投身于故障诊断领域的研发中，但是与先进水平相比较仍然具有一定的差距。这其中的原因主要是企业对机床的故障诊重视程度远远不够，追求的只是短期效益，对故障诊断技术的投资少且分散，开发出来的检测诊断系统的通用性和可靠性有待提高，导致科技与实际应用脱节。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于虚拟仪器的机床状态故障诊断系统和方法，通过时域和频域分析手段并综合故障诊断的理论知识，识别出机床内部滚动轴承以及齿轮的故障，并根据故障的状况类型给出相应的解决方案。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明一种基于虚拟仪器的机床状态故障诊断系统，包括信号采集模块、信号预处理模块、信号时域分析模块和信号频域分析模块，所述信号采集模块与信号预处理模块连接，所述信号时域分析模块、信号频域分析模块分别与信号预处理模块连接；

所述信号采集模块，用于将数据采集卡采集的数据导入到LabVIEW程序作为程序的输入模块，

所述信号预处理模块包括小波降噪模块以及低通滤波模块，用于对采集的数据进行降噪和滤波；

所述信号时域分析模块，用于对时域信号进行分析，所述信号时域分析模块包括统计特征参数计算模块、时序信号显示模块以及自相关模块；

所述统计特征参数计算模块，利用了LabVIEW的统计函数，该统计函数用于将预处理后的振动信号的统计特征参数计算；

所述时序信号显示模块，用于显示对采集到的振动信号特征参数的计算结果；

所述自相关模块，是对信号在时域当中特性的平均度量，用来描述信号x(t)在两个不同的任意时刻s,t之间的相关程度；

所述信号频域分析模块，用于反映故障特征频率，从而有效辨别故障的类型，所述信号时域分析模块包括傅里叶变换模块、自功率频谱分析模块、倒谱分析模块以及包络谱分析模块；

所述傅里叶变换模块，通过频域分析旋钮搭配条件结构实现自相关模块功能的启用与关闭；

所述自功率频谱分析模块，用于获得振动信号的频率结构特征，振动信号通过自功率谱函数，输出功率谱图；

所述倒谱分析模块，用于将信号的傅里叶变换频谱图进行对数运算；