电动机振动数据采集分析系统的制作方法

本发明涉及光纤振动传感、振动数据分析、频谱图分析等领域，是一种涉及光纤瑞利散射、光电转换、电模转换、频谱分析、数据库存储等多领域的综合振动分析系统。

背景技术：

瑞利散射是入射光与介质中的微观粒子发生弹性碰撞引起的，散射光的频率与入射光的频率相同。一般采用光时域反射（otdr）结构来实现被测量的空间定位。瑞利散射的原理是沿光纤传播的光在纤芯内各点都会有损耗，一部分光沿着与光纤传播方向成180°的方向散射，返回光源。利用分析光纤中后向散射光的光强变化来记录扰动位置振动情况。

由于瑞利散射属于本征损耗，因此可以作为应变场检测参量的信息载体，提供沿光路全程的单值连续检测信号。当窄带光脉冲被注入到光纤中去时，该系统通过测后向散射光强随时间变化的关系来检查光纤的连续性并测出其衰减。入射光经背向散射返回到光纤入射端所需的时间为t，激光脉冲在光纤中所走过的路程为2l=v*t。v是光在光纤中传播的速度，v=c/n，c为真空中的光速，n为光纤的折射率。在t时刻测量的是离光纤入射端距离为l处局域的背向散射光。采用otdr技术，可以确定光纤发生扰动的位置。当检测光纤受到物体振动干扰影响发生振动时，光纤中传输光的部分特性就会改变，软件系统对这些信号变化进行采集存储分析出振动特征。

电动机运转会产生恒定的频率，而将光纤附着在电动机上，实时采集并分析振动，通过频率可以判断设备是否出现故障，从而达到非人工巡检的目的。

技术实现要素：

本发明主要解决的技术问题是提供一种电动机振动信息采集分析系统，能够实现对电动机的振动进行实时采集分析。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：脉冲光源向光纤中发射脉冲光，光纤布置在电动机上，振动信息会通过光纤传输到dsp，dsp会将数据传输到上位机分析系统，上位机分析系统对数据进行进一步分析、存储，应用层会对振动频谱进行实时展示，并开放多个数据接口供使用单位进行二次开发调用。系统架构图如图1。

由dsp程序控制可编程门阵列（fpga），fpga控制脉冲光源发射向光纤中发射脉冲入射光。

光在光纤中传输，会与介质中的微观粒子发生弹性碰撞引起各种散射，其中最具规律性的是瑞利散射。因此本系统以背向瑞利散射作为信息载体进行检测。

背向瑞利散射会沿光纤传回到入射端，由于回光并不会是垂直于入射口返回，而是会有各种角度。因此在入射端放有分束器，将回光分成正交的两束光。最终取两束光组成的三角形的斜边作为强度值。

其中，两束正交光分别会经过光电转换器（apd），将光信号转换成电信号，再经过电模转换器（adc）将电信号转换成模拟信号，最终传入到dsp中。

数据传输到dsp后，在dsp中进行基础运算、组装，分不同信道将数据传输到上位机。

上位机接收到数据后，分开两个线程，一个线程直接将收到的原始数据存储到数据库中；另一个线程将收到的数据进行实时fft运算，运算后进行实时频谱展示的同时进行数据库存储。

预留标准接口取数据库中保存下来的数据，便于其他系统调用分析。

上述方案，只需要单根光纤，在入射端检测回光进行分析，通过fft算法可将收到的振动直接转换为实时频域数据，如此每个瞬间每个点的振动频率、强度情况都比较直观的展示出来并且原始数据有存储，解决工厂中非人工排查电动机故障的问题。

附图说明

图1是电动机振动数据采集分析系统流程图；

图2是波长对应损耗图；

图3是背向散射光强度图；

图4是fft算法流程图；

图5是系统频谱实时显示截图；

图6是运算系统流程图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明电动机振动数据采集分析系统流程图，系统包括：

光纤：振动信号传感器。紧贴于振动物体，振动物体的振动信号会由光纤传输到分析系统进行记录和分析。

dsp：控制fpga、接受模拟信号并分析组装数据放入传输列队。

其中，所述fpga是可编程门阵列，由其控制脉冲光源。关于脉冲光波长请参见图2波长对应损耗图，可见波长为1550nm时损耗最小。因此向光纤射入波长为1550nm的脉冲光，光在光纤传输与微观粒子发生碰撞，产生各种散射光，请参阅图3背向散射光强度图，可见几种有规律的反射光中，瑞利散射光最强，因此此系统采用背向瑞利散射作为信息载体进行采集检测分析。

分束器：回光经分束器分为正交的两束光。

其中，瑞利散射回光会根据光线弯曲而造成不同程度的角度的变化，但以水平线为基准，如果光偏上和偏下的角度相等，则两次的强度也就近似相等，因此此处会用分束器将光分为两束正交的光，最后取两束组成的三角形的斜边作为强度取值，如此可避免相同应力不同角度的两种振动检测为不同振动。

光电转换器和电模转换器：瑞利散射回光经过分束器分成正交光后，就开始准备将强度量化进行计算。本发明系统中先将光信号转换为电信号，再由电信号转换成模拟信号。

其中，转换成模拟信号后，会继续返回到dsp中进行数字的初步计算组装和加入网络列队。

至此，下位机部分由此环形结构构成。经过dsp拼装的数据会通过网络传输到上位机。上位机由数据采集系统、数据存储系统、数据运算系统构成。

采集系统：开启tcp通道，实时读取网络流中数据。

其中取到数据后分为两个进程，一个进行原始数据的存储；另一个将数据推送到数据运算系统进行运算。请参阅图6运算系统流程图。

其中数据运算系统主要由低通滤波算法、简单回归算法和fft算法构成。

低通滤波(low-passfilter)是一种过滤方式，规则为低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。但是阻隔、减弱的幅度则会依据不同的频率以及不同的滤波程序（目的）而改变。它有的时候也被叫做高频去除过滤（high-cutfilter）或者最高去除过滤（treble-cutfilter)。本系统需检测的振动频率范围为1—50hz，因此需要将数据进行低通滤波处理。

简单回归算法即将杂乱无章的点通过简单的处理移到正弦线上或靠近正弦线的位置。将低通滤波后的数据顺序排列，取当前点前三点后三点作为滑窗范围，求滑窗范围的均值作为基准值，当前点与基准值的差值作为简单回归后的值。

简单回归后的数据在通过fft算法。fft（fastfouriertransformation）即快速傅里叶变换，它是一种用来计算dft（离散傅里叶变换）和idft（离散傅里叶反变换）的一种快速算法。这种算法运用了一种高深的数学方式、把原来复杂度为o(n²)的朴素多项式乘法转化为了o(nlogn)的算法。

按输入序列在时间上的次序是属于偶数还是奇数来分解称为“按时间抽取法”(dit)。另一种是把输出序列x(k)按顺序的奇偶分解为越来越短的序列，称为按频率抽样的fft算法（dif）。dit算法是先作复乘后作加减，而dif的复乘只出现在减法之后。本次系统fft算法采用dit算法实现fft。倒位序的实现可以使用“反向进位加法”，即倒位序二进制数的下面一个数是上面一个数在最高位加一并由高位向低位进位而得到的。对于点数为n=2^l的fft运算，可以分解为l阶蝶形图级联，第m阶蝶形图内又分为2^(l-m)个蝶形组，每个蝶形组内包含2^(m-1)个蝶形。而且旋转因子与蝶形阶数和蝶形分组内的蝶形个数存在关联。因此我们就可以构造循环来实现蝶形运算。参见图4fft算法流程图。

上位机收到的数据相当于时域pcm数据，是16位的short类型，取值范围是-32768--32767。对于频谱显示用512点fft就足够了，我们知道音频数据的截止频率是由其采样率决定的，如果采样率为2khz，截止频率为1khz。可以计算出fft后频率间隔为1*1024/(512/2)=4hz，即经过fft后得到256个值，而这256个值是4*i至4*(i+1)hz（i=1--256）频率范围内的“幅值”（这里不是真正的幅值，是复数模的平方再乘以512，如果要得到幅值，需要开方后再除以512）。

为了减少不必要的浮点运算，本系统淘汰了“幅值”较小的输出，直接将它的值置零。依据的原理是：如果fft后得到的复数的模太小，除以512后取整为零。

512点fft的输出为线性的，即0到音频截止频率（例如1khz）等分为256个频段，频谱显示时至多可以显示256段。但本系统只显示16段。本系统采用指数方式作非线性划分。音频数据抽取。频谱显示本系统采用每秒显示1帧，因为本系统的目的是采集分析存储振动信息，实时显示不需要刷新频率太高，以给监测人员留出反应时间。参照图5系统频谱实时显示截图。

fft算法结束后，程序中会有标志位改变，存储线程会及时将运算结果存储到数据库。开发c#接口，用以获取两种数据做不同运算。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。