CN105510049A - 基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块及方法 - Google Patents

Abstract

基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块及方法，属于车辆性能监控领域，本发明为解决采用性能参数监测、油液分析监测方法实现对车辆的运行状态监测，需要针对不同车辆来选择不同的监测参数的问题。本发明包括主控制器、信号采集调理单元和TF卡；上位机根据车辆运行工况监测模块提供的车辆振动信号样本构建模型，该模型构建了车辆振动信号的特征值与工况类型的对应关系，该模型下载到主控制器中等待调用；设置在车辆上的加速度传感器采集车辆的振动信号；处理理后信号进行时域分析、频域分析和变换域分析，来获取该车辆振动信号的特征值；并调用模型来判断当前车辆振动信号对应的工况类型，实现对车辆运行工况的在线监测。

Description

基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块及方法

技术领域

本发明涉及监测车辆运行工况技术，属于车辆性能监控领域。

背景技术

车辆运行工况，即车辆的过程运行状态。随着车辆运行工况的复杂多变，其在不同工况下的运行时间会影响其健康状态，为了获取车辆运行状态，需要对其工况进行监测。目前对于车辆的状态监测主要通过采集车辆的运行状态数据，采用线下处理的方式，对车辆的运行状态进行评估。对车辆的运行工况缺少有效的在线监测手段，为了实现对车辆运行工况的在线监测，需要设计实现一种具备工况识别的状态监测模块。目前，对于车辆等机械系统的状态监测技术手段主要有性能参数监测、油液分析监测等，这两种方法需要针对不同系统不同部位来选择不同的监测参数且安装使用不方便。

发明内容

本发明目的是为了解决采用性能参数监测、油液分析监测方法实现对车辆的运行状态监测，需要针对不同车辆来选择不同的监测参数，且存在安装使用不方便的问题，提供了一种基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块及方法。实现对车辆运行过程中振动信号的采集、分析、处理及存储，以达到对其工况监测的目的。

本发明所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块，它包括主控制器、信号采集调理单元和TF卡；

设置在车辆上的加速度传感器采集车辆的振动信号；并通过信号采集调理单元发送给主控制器；

主控制器与上位机之间通过串口通信；上位机将前期实验阶段工况监测数据作为车辆振动信号样本，根据该样本建立模型，并下载到主控制器中；

信号采集调理单元对车辆振动信号进行调理后，由主控制器接收并处理，再根据上位机建立的模型判断出车辆当前的运行工况，并将判断结果存储在TF卡中。

基于振动信号分析的车辆运行工况监测方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、上位机根据车辆运行工况监测模块提供的车辆振动信号样本构建模型，该模型构建了车辆振动信号的特征值与工况类型的对应关系；该模型下载到主控制器中等待调用；

步骤二、利用加速度度传感器按设定的采样频率采集车辆的振动信号；

步骤三、信号采集调理单元对车辆振动信号进行放大、滤波，以滤除该车辆振动信号的干扰噪声；

步骤四、主控制器对步骤三处理过的车辆振动信号进行时域分析、频域分析和变换域分析，来获取该车辆振动信号的特征值；

步骤五、根据步骤四获取的车辆振动信号的特征值，并调用步骤一构建的模型来判断当前车辆振动信号对应的工况类型，实现对车辆运行工况的在线监测。

本发明的优点：本发明采集车辆的振动信号，车辆的振动信号包含丰富的运行状态信息，可以实现对车辆的非侵入式监测，本发明对采集的振动信号进行处理，实现对运行工况的监测、记录及存储，以便于对后续维护提供决策依据。本发明的监测技术具有以下优点：

1、实现车辆运行过程中振动信号的采集与存储，采集频率可达10kHz；

2、能够在线识别车辆的运行工况(包括复杂多变的工况状态)；

3、能够对车辆运行过程中的异常事件进行报警与记录。

附图说明

图1是本发明所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块的原理图；

图2是信号采集调理单元的原理框图；

图3是滤波单元的具体电路图；

图4是上位机构建模型的流程图；

图5是本发明所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测方法的流程图；

图6是异常事件报警流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：下面结合图1至图3说明本实施方式，本实施方式所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块，它包括主控制器1、信号采集调理单元2和TF卡3；

设置在车辆上的加速度传感器4采集车辆的振动信号；并通过信号采集调理单元2发送给主控制器1；

主控制器1与上位机5之间通过串口通信；上位机5将前期实验阶段工况监测数据作为车辆振动信号样本，根据该样本建立模型，并下载到主控制器1中；

信号采集调理单元2对车辆振动信号进行调理后，由主控制器1接收并处理，再根据上位机5建立的模型判断出车辆当前的运行工况，并将判断结果存储在TF卡3中。

信号采集调理单元2包括恒流源2-1、信号放大单元2-2和滤波单元2-3；恒流源2-1提供恒定的工作电源，加速度传感器4的振动信号输出端与信号放大单元2-2的输入端相连，信号放大单元2-2的输出端连接滤波单元2-3的输入端，滤波单元2-3的输出端连接主控制器1内置A/D转换单元的模拟信号输入端。

加速度传感器4采用压电集成电路IEPE加速度传感器。

滤波单元2-3采用二阶巴特沃斯有源低通滤波器。

主控制器1采用ST公司的STM32F103系列微处理器，主要完成对数据的采集，处理和存储，并运行工况识别算法对装备运行工况进行识别，另外，对装备运行过程中的异常事件进行报警与记录。

ST公司的STM32微处理器基于Cortex-M3增强架构，具有性能优异、功耗超低、开发成本低、开发设计灵活等特点，成为低功耗嵌入式模块的主流选择。该控制器主频达72MHz，具有极高的运算能力和极强的中断响应能力。STM32系列处理器可通过串口实现ISP编程，同时具有串行调试(SWD)和JTAG接口，方便程序调试。另外，该微处理器提供了十分丰富的外设功能模块，包括UART、SPI、AD采样通道等。可完全满足信号采集与处理的需求。

主控单元主要包括晶振电路、上电复位电路、程序下载调试电路、状态指示电路等。其中，磁阻传感器用于检测是否上电。针对以上主控单元，程序的调试和下载有多种方式，包括JTAG接口、USB、ISP串口等多种方式，本状态监测模块采用JTAG接口方式进行程序代码的调试与下载，这种方式可以进行复杂的单体调试、系统测试以及系统在线编程，主要用于前期系统功能程序的调试和功能的实现，这种方式支持断点设置和仿真功能。另外，STM32系列微处理器中还有一个特殊机制，系统启动模式有多种方式可供选择，包括Flash存储器、系统存储器和内置SRAM等三种，表1为不同的系统启动方式对应选择配置表。在使用串口下载程序时，需将系统的启动模式设置为系统存储器方式。

表4-1系统启动模式选择表

在模块设计中，根据实际程序调试下载需求，直接将BOOT1置地，BOOT0连接拨码开关，可选择其连接高电平或是低电平。

IEPE加速度传感器由于采用压电晶体和内置电荷放大，因此具有灵敏度高、输出信号好、输出信号质量好的优点。IEPE加速度传感器内部的压电晶体产生的电量是很小的，所以传感器产生的电信号很容易受到噪声干扰，需要用灵敏度的电子器件对其进行放大和调理。IEPE加速度传感器信号采集及调理电路主要功能是为前端传感器输出的原始振动信号进行放大和滤波处理，实际的放大倍数应该根据现场信号的大小和A/D转换的范围决定，滤波的截止频率则主要由现场监测机械设备的振动特性来决定。原理框图如图2所示。信号采集与调理电路主要由恒流源电路、信号放大电路和滤波电路组成。

传感器输出信号幅值往往较小，需要对其进行放大处理，将传感器输出信号放大到与A/D输入模拟电压相匹配的电压范围，以实现模数转换利用最大化，从而提高测量精度。IEPE传感器在工作时输出的原始信号由两部分组成：一部分为静态的直流偏置；另一部分为动态的交流的振动信号。现场采集的振动信号一般为交流信号，只需要将交流信号放大，直流信号只作为交流信号的载体从放大器输出。因此本发明采用的是同相交流放大电路，仅将信号的交流部分进行放大，对直流信号的作用是电压跟随器。

振动信号采集现象一般存在各种干扰，会通过传感器耦合进入电路中，这些噪声会影响后续的信号分析，因此需要对传感器信号在A/D转换之前进行滤波处理，滤除干扰噪声。考虑到现场干扰往往以高频小信号为主，为了达到较好的滤波效果，本系统采用二阶巴特沃斯有源低通滤波器，如图3所示，该滤波器电路结构简单，经过电路仿真，可以达到很好的滤波效果，满足实际应用需求。

具体实施方式二：下面结合图4至图6说明本实施方式，本实施方式所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测方法，基于实施方式一的模块实现，该方法包括以下步骤：

步骤一、上位机5根据车辆运行工况监测模块提供的车辆振动信号样本构建模型，该模型构建了车辆振动信号的特征值与工况类型的对应关系；该模型下载到主控制器中等待调用；

步骤二、利用加速度度传感器4按设定的采样频率采集车辆的振动信号；

步骤三、信号采集调理单元2对车辆振动信号进行放大、滤波，以滤除该车辆振动信号的干扰噪声；

步骤四、主控制器1对步骤三处理过的车辆振动信号进行时域分析、频域分析和变换域分析，来获取该车辆振动信号的特征值；

步骤五、根据步骤四获取的车辆振动信号的特征值，并调用步骤一构建的模型来判断当前车辆振动信号对应的工况类型，实现对车辆运行工况的在线监测。

步骤一中构建模型的过程包括：

步骤一一、对上位机5根据车辆运行工况监测模块提供的车辆振动信号进行降噪处理；

步骤一二、步骤一一降噪后的车车辆振动信号进行时域分析、频域分析和变换域分析，来获取该车辆振动信号的特征值；

步骤一三、若该特征值与工况1～工况n中的一个工况相符，则建立二者的对应关系，并下载到主控制器1中。

改变其路况条件、改变车辆运行工况监测模块所安装车辆的类型，或改变车辆的载荷状态的情况下，反复执行上述过程，建立不同特征值与工况类型的对应关系，来完成模型的构建。

为了实现工况监测模块的在线数据采集记录与工况识别，需要对模块进行软件部分设计。系统软件设计部分主要包括两个方面，一是上位机数据分析及处理部分，这部分主要实现工况识别模型的建立工作。另一部分是工况监测模块软件设计部分，工况监测模块软件设计又可分为在线数据采集存储与工况监测软件设计和异常事件报警软件设计。

上位机数据分析及处理部分：上位机主要通过对样本数据的分析与处理，提取相应的特征信息，并建立有效的工况识别模型，为实现在线工况监测提供方法。本部分主要分为三个步骤：信号降噪处理、特征提取和工况识别模型的建立，系统软件流程如图4所示。EMD是EmpiricalModeDecomposition的缩写，中文含义是经验模态分解，经过时域、频域、EMD分解处理手段，让振动信号的特征值呈现出来，并选择满足条件的作为此次振动信号的特征值，并与工况对应，多组信息构建成模型，作为以后在线检测时调用的数据库。另外，将根据模块在后续工作中工况监测结果不断更新工况数据库，以提高工况监测模块的工况识别准确率，增加可监测的工况类型。

在线数据采集存储与工况监测软件设计：本部分主要将通过上位机分析处理数据建立的模型方法在硬件模块中实现，已达到在线识别装备工况的目标，本部分软件设计流程如图5所示。在没有中断信号的情况下，根据采集的振动信号的特征值，并调用模型数据来在线判断车辆工况，若有中断，则计算RMS(振动信号均方根值)，当RMS大于或等于设定的阈值时，进行工况判断，否则进行低功耗模式。RMS的数值X_rms按如下公式计算：

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

式中：x_i为取出的第i个振动信号值；i＝1,2,....,N，N为所取的振动点数。

在线状态监测异常事件报警软件设计：本部分主要实现对于车辆运行过程中出现的异常事件进行记录与报警，通过模块的板载温湿度传感器、振动传感器对车辆运行过程中的温湿度信息、振动信息进行监测，异常事件主要包括温湿度超过警戒值、车辆运行过程中的出现的异常冲击事件，处理方式为指示灯闪烁、上传上位机、事件记录三种，本部分软件设计流程图如图6所示。

Claims (6)

1.基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块，其特征在于，它包括主控制器(1)、信号采集调理单元(2)和TF卡(3)；

设置在车辆上的加速度传感器(4)采集车辆的振动信号；并通过信号采集调理单元(2)发送给主控制器(1)；

主控制器(1)与上位机(5)之间通过串口通信；上位机(5)将前期实验阶段工况监测数据作为车辆振动信号样本，根据该样本建立模型，并下载到主控制器(1)中；

信号采集调理单元(2)对车辆振动信号进行调理后，由主控制器(1)接收并处理，再根据上位机(5)建立的模型判断出车辆当前的运行工况，并将判断结果存储在TF卡(3)中。

2.根据权利要求1所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块，其特征在于，信号采集调理单元(2)包括恒流源(2-1)、信号放大单元(2-2)和滤波单元(2-3)；恒流源(2-1)提供恒定的工作电源，加速度传感器(4)的振动信号输出端与信号放大单元(2-2)的输入端相连，信号放大单元(2-2)的输出端连接滤波单元(2-3)的输入端，滤波单元(2-3)的输出端连接主控制器(1)内置A/D转换单元的模拟信号输入端。

3.根据权利要求1或2所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块，其特征在于，加速度传感器(4)采用压电集成电路IEPE加速度传感器。

4.根据权利要求3所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块，其特征在于，滤波单元(2-3)采用二阶巴特沃斯有源低通滤波器。

5.基于振动信号分析的车辆运行工况监测方法，该方法是根据权利要求4所述的基于振动信号分析的车辆运行工况监测模块来实现的，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、上位机(5)根据车辆运行工况监测模块提供的车辆振动信号样本构建模型，该模型构建了车辆振动信号的特征值与工况类型的对应关系；该模型下载到主控制器中等待调用；

步骤二、利用加速度度传感器4按设定的采样频率采集车辆的振动信号；

步骤三、信号采集调理单元(2)对车辆振动信号进行放大、滤波，以滤除该车辆振动信号的干扰噪声；

步骤四、主控制器(1)对步骤三处理过的车辆振动信号进行时域分析、频域分析和变换域分析，来获取该车辆振动信号的特征值；

步骤五、根据步骤四获取的车辆振动信号的特征值，并调用步骤一构建的模型来判断当前车辆振动信号对应的工况类型，实现对车辆运行工况的在线监测。

6.根据权利要求5所述基于振动信号分析的车辆运行工况监测方法，其特征在于，步骤一中构建模型的过程包括：

步骤一一、对上位机(5)根据车辆运行工况监测模块提供的车辆振动信号进行降噪处理；

步骤一二、步骤一一降噪后的车车辆振动信号进行时域分析、频域分析和变换域分析，来获取该车辆振动信号的特征值；

步骤一三、若该特征值与工况1～工况n中的一个工况相符，则建立二者的对应关系，并下载到主控制器(1)中；

改变其路况条件、改变车辆运行工况监测模块所安装车辆的类型，或改变车辆的载荷状态的情况下，反复执行上述过程，建立不同特征值与工况类型的对应关系，来完成模型的构建，并根据实验过程中的工况监测结果不断更新工况数据库，以提高工况监测模块的工况识别准确率，增加可监测的工况类型。