基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统的制作方法

本发明涉及一种智能传感系统。更具体地说，本发明涉及一种基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统。

背景技术：

在振动测试和故障分析中，振动信号的峰峰值、有效值等指标是评价被测物体振动强度的关键指标参数，而振动偏度、峭度及特定滤波频率的幅值、包络解调特征幅值是对被测物体进行振源定位和故障诊断的关键特征参数。而上述振动特征参数主要通过振动测试系统测量获得。

一个传统的振动测试系统通常由振动传感器、采集装置、信号处理装置构成，如图1所示。振动传感器是基础敏感元件，其作用是将被测对象的振动位移、速度、加速度信号转换为电信号或数字信号，通过信号电缆或者无线网络传输给采集装置。采集装置一般配置有无线网络的接收装置，用于接收振动传感器通过无线网络传送来的振动信号，或者配置有模数(A/D)转换模块，用以将振动传感器输出的电流/电压信号转换为数字信号。采集装置在采集到数字化振动信号后，由信号处理装置计算振动信号的峰峰值、有效值、振动偏度、峭度及特定滤波频率的幅值等振动特征参数指标，供使用者进行分析判断。信号处理装置一般为计算机，采集装置和信号处理装置一般由专门的计算机完成。

在上述系统中，传统的振动传感器只能输出采集到的原始的振动时域波形信号(不论输出方式是无线方式还是有线方式)，因此需要配置后端的信号处理装置，并且编制相应软件模块实现振动特征参数的解算。而且，针对不同测量对象，其分析判定的特征参数也不尽相同，那么就要配置不同的采集设备、信号处理装置，编写不同的计算处理软件模块，常常造成用户使用的专用设备较多，和设备过于庞大等的弊端。

技术实现要素：

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是实现高智能化、系统化的信号处理方式，无需更换或加装其他传统传感器，就能实现同一个传感器多种振动特征参数的按需输出，以及振动特征参数计算所用滤波器频率范围和时间周期范围等约束条件的在线设定调整。

为了实现本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统，包括：

振动敏感元件，其用于将检测到的被测对象的原始振动信号转化为电信号，并输出至MCU模块；

MCU模块，其用于将接收到的电信号转换为数字信号，通过计算获得被测对象的所有振动特征参数并按要求输出；

蓝牙模块，其与所述MCU模块通讯连接，用于将接收到的MCU模块输出的振动特征参数以无线方式输出；

PC端，其与所述MCU模块通讯连接，用于设定需要输出的被测对象的振动特征参数指令，并发送至所述MCU模块；

其中，所述MCU模块接收所述PC端发出的指令，确定需要输出的被测对象的振动特征参数，并通过MCU模块以模拟电信号的方式输出和/或通过蓝牙模块以无线信号的方式输出。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述PC端还可以用于设定计算需要输出的被测对象的振动特征参数所必需的滤波器频率范围和时间周期范围指令，并将其发送至所述MCU模块。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述MCU模块在接收到所述PC端发出的指令后，重新调整频域特征参数的滤波器频率范围和时域特征参数的时间周期范围，进而确定最终需要输出的被测对象的振动特征参数。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述蓝牙模块将接收到的需要输出的被测对象的振动特征参数以无线方式输出至无线接收装置，并显示和存储。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述MCU模块在确定需要输出的被测对象的振动特征参数后，将该振动特征参数转换为模拟电信号后输出至后端采集装置，并显示和存储。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述MCU模块中包括AD转换模块、逻辑运算模块和DA转换模块，所述AD转换模块的输入端与所述振动敏感元件连接，以将接收到的振动敏感元件输出的电信号转换为数字信号并输送至所述逻辑运算模块，所述DA转换模块的输入端与所述逻辑运算模块连接，以将接收到的逻辑运算模块输出的数字信号转换为模拟电信号并输出。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述逻辑运算模块包括时域特征参数计算模块和频域特征参数计算模块。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述时域特征参数计算模块包括对被测对象的峰峰值、有效值、平均值、均方根值、方差、偏度、峭度、波形因子、峰值因子、脉冲指标和裕度系数的计算。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述频域特征参数计算模块包括对被测对象的窄带滤波频率幅值、宽带滤波频率幅值和包络解调幅值的计算。

优选的是，所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，被测对象的原始振动信号包括振动位移、振动速度和振动加速度。

本发明至少包括以下有益效果：本发明以高性能微控制单元(Microcontroller Unit)MCU为硬件基础，结合蓝牙无线网络数据传输技术，振动敏感元件采集被测对象的原始振动信号的数据，通过MCU内部AD转换将模拟电信号转变为数字信号，在MCU模块内部通过数字信号处理算法实时计算被测对象的峰峰值、有效值、偏度、峭度及特定滤波频率的幅值、包络解调特征幅值等，再通过无线网络或模拟有线的方式将选定的振动特征参数输出。而后端的使用者则无需再采集振动信号的原始时域波形信号，也无须再进行特征值计算，只需通过无线网络向智能传感系统选定自己所关心的振动特征参数以及滤波器频率范围、时间范围周期等，即可直接获取所需振动特征参数，无需更换或加装其它传统传感器，实现了同一个传感器多种振动特征参数的输出，以及振动特征参数计算所用滤波器频率范围和时间周期范围等约束条件的在线设定调整。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为传统的振动测试系统的示意图；

图2为本发明的智能传感系统的基本结构示意图；

图3为本发明的智能传感系统的原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。

本发明提供一种基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统，如图2和图3所示，包括：

振动敏感元件，其用于将检测到的被测对象的原始振动信号转化为电信号，并输出至MCU模块。振动敏感元件为压电式或磁电式智能传感器。智能传感器将原始振动信号转化为电流或电压信号输出。

MCU模块，其用于将接收到的电信号转换为数字信号，MCU模块运行振动特征参数的计算程序，通过计算获得被测对象的所有振动特征参数并按要求输出。

本发明的MCU模块为STM32f405芯片，STM32f405是基于32位高性能ARM Cortex-M4内核的MCU芯片，特性如下：

MCU+FPU，210DMIPS，高达1MB闪存/192+4KB RAM，可设置3套SPI总线接口，USB OTG HS/FS，以太网，17个TIM，3个ADC，15个通信外设接口和摄像头。

STM32f405内嵌浮点数处理模块(FPU)，为进行各类特征参数计算提供了浮点数计算能力保证，而其内嵌的以太网接口模块是实现无线输出的基础，其内嵌的模数转换模块(ADC)可以对振动原始信号实现数字化转换和采集。

蓝牙模块，其与所述MCU模块通讯连接，用于将接收到的MCU模块输出的振动特征参数以无线方式输出。

蓝牙是一种无线技术标准，可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换(使用2.4G-2.485GHz的ISM波段的UHF无线电波)。蓝牙技术作为RS232数据线的替代方案。蓝牙可连接多个设备，克服了数据同步的难题。

蓝牙是基于数据包、有着主从架构的协议。一个主设备至多可和同一微微网中的七个从设备通讯。数据传输可随时在主设备和其他设备之间进行。主设备可选择要访问的从设备；典型的情况是，它可以在设备之间以轮替的方式快速转换。

PC端，其与所述MCU模块通讯连接，用于设定需要输出的被测对象的振动特征参数指令，并发送至所述MCU模块。使用者根据自己的需要选择一个或几个振动特征参数作为输出信号，并确定是通过蓝牙无线网络方式输出还是通过有线模拟方式输出。

其中，所述MCU模块接收所述PC端发出的指令，确定需要输出的被测对象的振动特征参数，并通过MCU模块以模拟电信号的方式输出和/或通过蓝牙模块以无线信号的方式输出。使用者通过PC端的无线网络向智能传感系统传输控制指令，该控制指令可直接发送至MCU模块，也可以通过蓝牙模块的蓝牙通讯环节和天线接口以蓝牙无线信号的方式发送至MCU模块，该指令包括两方面的内容：需要输出的振动特征参数；计算振动特征参数需要的滤波器频率范围和时间周期范围。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述PC端还可以用于设定计算需要输出的被测对象的振动特征参数所必需的滤波器频率范围和时间周期范围指令，并将其发送至所述MCU模块。用户可以在PC端在线设定，可操作性好。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述MCU模块在接收到所述PC端发出的指令后，重新调整频域特征参数的滤波器频率范围和时域特征参数的时间周期范围，MCU模块按照新的频域特征参数的滤波器范围和时域特征参数的时间周期范围实时计算振动特征参数，进而确定最终需要输出的被测对象的振动特征参数。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述蓝牙模块将接收到的需要输出的被测对象的振动特征参数以无线方式输出至无线接收装置，无线接收装置可以为带有接收模块的计算机，并显示和存储。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述MCU模块在确定需要输出的被测对象的振动特征参数后，将该振动特征参数转换为模拟电信号后，可以为电压或电流信号，输出至后端采集装置，后端采集装置可以为带有模数转化装置的计算机，并显示和存储。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述MCU模块中包括AD转换模块、逻辑运算模块和DA转换模块，所述AD转换模块的输入端与所述振动敏感元件连接，以将接收到的振动敏感元件输出的电信号转换为数字信号并输送至所述逻辑运算模块，所述DA转换模块的输入端与所述逻辑运算模块连接，以将接收到的逻辑运算模块输出的数字信号转换为模拟电信号并输出。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述逻辑运算模块包括时域特征参数计算模块和频域特征参数计算模块。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述时域特征参数计算模块包括对被测对象的峰峰值、有效值、平均值、均方根值、方差、偏度、峭度、波形因子、峰值因子、脉冲指标和裕度系数的计算。

1)峰值X_p

把{x_i}的N个采样点分成n段，在每一段中找出n个峰值{X_pj}(j＝1～n)，则{x_i}的峰值指标为：

$X_p=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{X}_{pj}$

峰值X_p反映的是某时刻振幅的最大值，因而适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断。另外，对转速较低的情况(如300r/min以下)，也常采用峰值进行诊断。

2)均值

对于简谐振动为半个周期内的平均值，对于轴承冲击振动为经绝对值处理后的平均值。

$\stackrel{\‾}{X}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\left|X_i\right|$

用于诊断的效果与峰值基本一样，其优点是监测值较峰值稳定，但一般用于转速较高的情况(如300r/min以上)。

3)均方根值(有效值)X_rms

$X_{rms}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=2}{\overset{N}{\Σ}}{x_i}^2}$

均方根值是对时间平均的，用来反映信号的能量大小，适用于像磨损之类的振幅值随时间缓慢变化的故障诊断。轴承制造精度越低或轴承磨损程度越大，则X_rms值越高。对早期故障不敏感，但稳定性很好。

4)方差

表示信号的波动分量，表征振动信号的频率稳定度。记为

5)峰值因子(波峰因数)C_f

$C_f=\frac{x_p}{x_{rms}}$

轴承元件上的局部剥落、擦伤、刻痕和凹痕等一类离散型缺陷，产生的脉冲波形总能量并不大，但是波形的尖峰度明显，因此，峰值因子适用于这类故障的诊断。(波峰因数C_f，能恰当的反映尖峰的相对大小。评判轴承合不合格的C_f界限值约为1.5，C_f值大于1.5，则认为轴承元件上存在局部缺陷。)

正常轴承的振动波峰因子约为4～5，因剥落等局部缺陷引起的振动峰值因子往往超过10，缺陷越大，C_f值也越大。

轴承发生剥落等局部缺陷时，C_f值相对较大；当发生润滑不良和磨损等异常情况时，C_f值相对较小。

需要指出的是，在轴承出现故障的整个过程中波峰因数值并不是一直增加，而是先增加再减小。这是因为故障初期，振动幅值会明显增加，而均方根值变化尚不明显，随故障不断扩展，峰值达到极限值，均方根值开始明显增大。

波峰因子是一个相对值的比率，它不受振动信号绝对电平值大小的影响，与传感器的灵敏度和放大器的放大率无关，同时也不受轴承尺寸大小和转速不同的影响，因而测定数据很方便。

6)峭度指标K

离散序列的峭度指标定义为归一化的4阶中心距：

$K=\frac{1}{N}\frac{{\Σ}_{i=1}^n{x_i}^4}{X_{rms}^4}$

振幅满足正态分布的无故障轴承其峭度值约为3，轴承振动信号的峭度值一般在3-45，当值大于4时，即预示着轴承有一定程度的损伤。采用该特征参数的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关，主要适用于点蚀类故障的诊断。

峭度值具有与波峰因子类似的变化趋势，轴承良好状态和严重故障状态下的裕度指标几乎是相同的。

对早期故障有较高的敏感性，但稳定性不好，可同时与有效值进行故障监测。

7)波形因子W_S

波形因数定义为均方根值与绝对均值之比：

$W_S=\frac{X_{rms}}{\stackrel{\‾}{X}}$

当W_S值过大时，表明滚动轴承可能有点蚀；当W_S值过小时，有可能发生了磨损。

8)脉冲指标I

9)裕度系数L

当时间信号中包含的信息不是来自一个零件或部件，而是属于多个元件时，如在多级齿轮的振动信号中往往包含有来自高速齿轮、低速齿轮以及轴承等部件的信息，在这种情况下，可利用波形因子(波形指标)W_S、脉冲指标I、裕度系数L无量纲指标进行故障诊断或分析。

10)偏度∝

偏度∝反映振动信号的不对称性，如果∝越大，不对称越厉害。由于存在某一方向的摩擦或碰撞，造成振动波形的不对称，使偏度指标增大。

计算表达式：

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，所述频域特征参数计算模块包括对被测对象的窄带滤波频率幅值、宽带滤波频率幅值和包络解调幅值的计算。

11)窄带滤波

由于弱小高频冲击共振信号被叠加在转频等低频信号中，采用FFT无法分离出来，因此需要先将幅值较大的低频信号和更高频的非共振信号滤除，只留下由周期性出现的冲击共振信号。

如果周期分量的频率为ω₀，用中心频率为ω₀、带宽为Δω的窄带滤波器对原始信号进行滤波。对周期分量，它的谱峰值在滤波后不随带宽变化，但带宽随机噪声的能量是大致均布在一定频率范围内的，滤波后它的输出会随着带宽的减小而减小，因此窄带滤波器能有效地抑制这种噪声。

12)宽带滤波

宽带滤波是相对于窄带滤波而言，即保持某一带宽的频率信号，在信号分析中可实现对于我们所需要的特定带宽内的信号进行综合分析。

13)包络解调谱

包络谱分析是针对调制信号而言的。

通常的包络分析方法是用Hilbert变换提取信号的包络，Hilbert包络是时域信号绝对值的包络，它从信号中提取调制信号，分析调制函数的变化，对提取故障特征具有很大的优越性。

经过窄带滤波以后的共振信号无法直接采用FFT进行频率识别，需要采用Hilert变换进行包络检测，检测出冲击信号包络信号。

摆度包络信号中存在一个周期性的包络，该包络是周期性冲击振动共振信号的包络。

包络谱识别：

在求得包络波形以后，对包络波形进行快速傅立叶变换，获得包络信号的频谱图，从该频谱图中可以获得主信号(幅值最大信号)幅值、主信号频率、主信号空间相位。

从包络信号的频谱图中可以清楚看到，信号的主频(幅值最大)是机组转速频率，其余大幅值频率全部是该频率的高次谐波。从包络信号的频谱图中可以清楚得出结论，由碰磨引起的冲击每个周期一次。另外通过包络信号的频谱图也可以得到冲击发生的空间相位，也有助于故障定位。

所述的基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统中，被测对象的原始振动信号包括振动位移、振动速度和振动加速度。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。