基于虚拟仪器的转子轴心轨迹监测系统的研究
转子轴心轨迹是判断机械转子运行状态和故障征兆的重要依据，由多功能转子实验台、数据采集卡和数据处理软件组成了基于LabVIEW的轴心轨迹监测系统。

连接多功能转子实验台、测控装置和数据处理软件，利用LabVIEW采集数据，可实时显示转子系统轴心轨迹。

通过大量实验确定识别故障类型，使程序能有效实现在线自动识别。

此系统可以准确的判断转子轴心轨迹的运行情况，进行诊断故障。

标签：转子；虚拟仪器；LabVIEW；轴心轨迹
引言
旋转机械的转子轴心轨迹图能够形象、直观地表现出设备的运转状态，图形中包含了大量的故障信号，是在故障诊断过程中不可缺少的，转子系统轴心轨迹的精度提升与自动化识别的研究水平决定着故障诊断系统的智能化水平，因此有着重要的研究价值。

基于虚拟仪器的监测平台已经在各行各业中得到了越来越广泛的应用。

它采用图形化的编程方式，编程简易，功能多样，能够用于监测各种机械设备，比传统仪器效率更高、成本更低。

将虚拟仪器设备用于故障诊断领域，能够充分发挥虚拟仪器的优点，为旋转机械故障诊断提供了更便捷的方法[1-3]。

1 监测原理
由北京航天智控监测技术研究院生产的多功能转子实验台，配置HZ-891系列电涡流传感器，进行轴心轨迹测量，其主要结构如图1所示。

图1中，1、2为电涡流传感器，两个传感器在同一截面上相互垂直安装。

传感器获得位移信号，可反映转子的轴心轨迹。

转子轴心轨迹是由X、Y方向两个振动信号X（t）、Y（t）所组成的二维振动信号，也可以分别分解为各自频率下的一个个椭圆图谱[4]。

根据这个原理，可以将X（t）和Y（t）分解为
X（t）=A1sin（2πf1t+φ1）+A2sin（2πf2t+φ2）+…Ansin（2πfnt+φn）
=x1（t）+x2（t）+…xn（t）（1）
Y（t）=B1sin（2πf1t+φ1）+B2sin（2πf2t+φ2）+…Bnsin（2πfnt+φn）
=y1（t）+y2（t）+…yn（t）（2）
上式中下标n表示振动信号中频率分量的数目，下式为各频率下的“轴心轨
迹分量”
将上面的轴心轨迹分量分解出来，就能够清晰地看到原本转子系统轴心轨迹的组成。

完成轴心轨迹的分解后，将要研究的频率分量叠加起来，就能够合成轴心轨迹。

为简化计算，假设要对任选的m个频率{f1，f2，…，fm}对应的分量进行研究，则合成后的两路信号分别为：
X（t）=A1sin（ωt+α1）+A2 sin（2ωt+α2）Y（t）=B1cos（ωt+β1）+B2cos （2ωt+β2）
以X（t）、Y（t）作为X-Y轴上的X、Y坐标点，则可以得到m个频率分量叠加后所合成的轴心轨迹。

方程式（4）中8个参数A1、A2、α1、α2、B1、B2、β1、β2分别表示X（t）和Y（t）的一倍频和二倍频的幅值和初相位。

在复平面内，对它们进行组合形成复信号：
z（t）=x（t）+jy（t）（5）
调整（5）中的8个参数的大小，就可以仿真出六种比较典型的转子系统轴心轨迹，采集到故障诊断所需要的轴心轨迹图谱。

如图2所示为仿真出的六种比较典型的轴心轨迹图谱。

2 虚拟测试系统软件程序设计
该系统应用程序设计是利用LabVIEW语言进行编写，LabVIEW语言类似于C语言，但是C语言采用的都是文本编辑模式，而LabVIEW编程采用的是图形，产生的程序是具有标志性的框图[5-6]。

LabVIEW的两大基本功能是DAQ数据采集和仪器控制，NI公司提供的采集卡中拥有自己的驱动程序，采集卡的硬件操作由驱动程序控制。

数据采集卡驱动软件主要有两种，分别为NI-DAQ和NI-DAQmx，本系统是以DAQmx作为驱动。

首先设置虚拟通道，用到的是DAQmx Timing.vi，其作用是为任务添加一个或一批虚拟通道。

数据采集前，要提前设置好采样数、采样率、采样模式等。

再设置触发，DAQmx Tigger.vi配置一个触发器使DAQ设备能够完整地完成一个预定指令，并使用DAQmx Start Task.vi。

如图3所示，是用NI-DAQmx编辑的转子轴心轨迹监测系统的程序框图。

程序中利用AI Acquire Waveforms 函数同时采集X、Y轴上两个传感器导入的实时数据，并用Index Array 函数分别将两路信号索引。

运用拆分信号函数可以将采集到的信号拆分为两个分量信号后，分别送到Graph 控件，两个分量信号便叠加在同一个XY图控件上，则可以画出转子的轴心轨迹图[7-8]。

3 实验监测应用
启动多功能转子系统电机，将电机转速调整到稳定状态，在前面板上设置好相应的运行参数后点击运行按钮，观测和分析所采集得到的位移信号波形图，并记录实验结果如图4和图5。

图4为直观的转子系统时域波形图，图5为该轴心轨迹的频谱分析。

从图中可以看出，轴心轨迹图呈不规则形，在频谱中接近50Hz 的基频处有很大的谱峰出现，表明该轴心的振动能量主要集中在回转频率上，同时在二倍频率处也出现了微小幅度的谱峰，这是完全符合典型的转子不平衡故障的振动特征，说明转子轴承存在不平衡故障。

4 结束语
通过搭建多功能转子系统实验台和数据采集硬件系统，应用虚拟仪器技术，设计了一套转子系统轴心轨迹监测系统。

实时测量了转子系统的轴心轨迹，经过多次试验，仿真出了六种典型转子系统的故障轴心轨迹图谱；试验所测得的轴心轨迹图形判别故障为不平衡故障，运用频谱分析进行验证，所得到的故障结论是完全相符的。

进一步证明了基于虚拟仪器轴心轨迹监测系统的有效性。

基于虚拟仪器的轴心轨迹监测系统，操作简单，反应灵敏，精度更高，能精确画出轴心轨迹图谱。

该系统可广泛用于机械故障诊断、产品质量监控、复杂信号处理等诸多领域。

参考文献
[1]李德江.旋转机械轴心轨迹的理论计算、提纯和自动识别研究[D].山东大学，2007.
[2]侯永强.旋转机械转子系统故障诊断方法的应用研究[D].大连理工大学，2006.
[3]冯志鹏，宋希庚，等.旋转机械振动故障诊断理论与技术进展综述[J].振动与冲击，2001，20（4）：36-39.
[4]罗开玉，李伯全，王小飞，等.基于虚拟仪器的机械转子轴心轨迹分析[J].江苏大学学报（自然科学版），2008，6：474-477.
[5]侯国屏，王王，叶齐鑫.LabVIEW7.1编程与虚拟仪器设计[M].北京：清华大学出版社，2005：145-148.
[6]焦川，李艾华.基于LabVIEW的转子轴心轨迹监测系统设计[J].兵工自动化，2007，2：37-38.
[7]肖圣光.基于虚拟仪器的轴心轨迹分析仪的研制[D].重庆大学，2009.
[8]刘占生，张新江，杨建国，等.转子轴心轨迹故障诊断特征识别方法研究[J].哈尔滨工业大学学报，1998，30（6）：22-25.
赵鹏（1987-），河北邯郸人，硕士，河北工程大学，助理工程师。