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1硬件構成

檢測系統主要由信號接口及虛擬儀器兩部分構成(圖1)。待測信號由控制機柜上的接口引出，通過信號選擇、調理之后送入工控機，由數據采集卡進行數據采集，并最終由數據處理軟件進行分析、顯示、存儲等。步進電機系統由脈沖控制器、驅動電路和步進電機等幾部分構成，根據不同的檢測要求如常規檢測、實時監控和故障診斷等，需要對脈沖控制器的輸出、驅動電路的輸出以及電機繞組的信號分別進行檢測。為更有效的利用采集卡的硬件資源以及計算機的數據處理能力，在接口部分設置了信號選擇電路，負責把需要檢測的信號送入后續系統。接口電路結構如圖2所示，通過兩個選擇開關的不同組合，分別實現從驅動板輸入級引出脈沖控制器信號、從驅動板輸出級引出驅動電路信號、從電機回路引出步進電機繞組電流信號。

信號調理電路采用運算放大器對取樣電阻兩端的信號進行差分運算，得到電壓、電流信號并以單端方式輸出至數據采集卡。步進電機常采用方波電壓驅動，從其頻譜構成來看包含一定的高頻成分，屬于有突變的大幅值信號，故選用LM318高速寬帶運算放大器，其增益帶寬為15MHz，轉換速率為70V/μs。為進一步提高待測信號的信噪比，減小軟件數據處理的難度以及減少運算量，在LM318的電源部分加入了2個1000μF的電解電容退耦合，在其輸出端加入了0.2μF的瓷片電容以濾除高頻噪聲。

虛擬儀器的硬件采用基于PCI總線技術的DAQ數據采集系統，選用的PCI-6071E數據采集卡可實現對32個步進電機及其驅動電路和脈沖控制器的多路并行檢測。

2軟件設計

根據模塊化的編程思想，檢測程序(圖3)的結構自上而下分為主程序層、邏輯層、驅動層。主程序層由用戶界面和測試執行部分構成，邏輯層負責邏輯關系的驗證以及相關決策的制定，驅動層負責與儀器、被測設備以及其他應用程序之間的通信。軟件的開發平臺為NI公司的LabVIEW。檢測程序的主要任務為多通道的數據采集、分析和存儲，因此程序的優化及運行效率問題都顯得較為重要，在軟件的開發中運用了LabVIEW所支持的多項先進編程技術，如數據流、多線程、定時循環、狀態機等。

3信號處理

虛擬儀器的實質是對模擬信號進行數字化處理，具體分為在線處理和事后處理兩部分。在線數據處理主要包括運算量較小的電流、電壓以及脈沖的時域分析。對于系統的運轉狀態通過對對應信號的計數得到電機運轉的步數、驅動板提供的電壓周期數、脈沖控制器發出的脈沖數；對于電機的運轉參數通過測量電流的頻率得到電機的速度曲線，對此進行微分得到電機的加速度曲線，通過對電流進行數值積分得到電機的功率曲線。

另一方面對電流信號進行較為詳細的時域分析以提供系統分析的時域特征值。使用PeakDetector進行信號的波峰檢測得到每個周期內最高點的數值、位置等數據，以此為基礎作出電機的特征曲線。電機正常運轉時特征曲線近似為一條水平直線，運轉異常時則會產生平移和起伏，其均值和方差都有較為顯著的變化。使用PulseParameters進行信號的參數檢測，得到信號的超調量、上升時間等參數，這些參數描述了電流波形的細節信息。因此選取了電流信號的超調量和幅值之比、上升時間和頻率之比以及特征曲線的均值和方差作為系統狀態分析的3組時域特征值。

事后數據處理主要包括電流、電壓的頻域分析。對于步進電機系統的檢測，一個較為重要的應用是識別出正常信號中夾帶的短暫反常現象并展示其成分，為了克服傅里葉變換沒有時間分辨率的缺陷，采用了對異常信號段進行短時傅里葉變換的分析方法。信號

算法實現短時傅里葉分析得到信號的幅值譜，表明了在短時間段上繞組電流、驅動電壓的能量分布。電機系統發生異常時的電流、電壓信號除正常的基頻及倍頻成分外，出現了額外的

低頻成分或直流分量，其倍頻和基頻的幅值之比也有明顯的變化，因此選取了信號的3倍頻和基頻的幅值比作為系統狀態分析的頻域特征值。

對于在線檢測及故障診斷系統來說，除了選取適當的信號處理算法提取有效的特征值之外，更為重要的一點是對被測系統的歷史數據的歸納和分類，給出各特征值的典型值作為系統狀態的判別條件。以下是在瑞士ARSAPE公司的微型兩相永磁式步進電機1020上測得的典型值，其驅動方式為采用A3966SLB驅動模塊的兩相單四拍驅動。

基于虛擬儀器技術開發的步進電機檢測系統，在發生故障時針對故障單元進行的診斷提高了系統的維護效率，大大縮短了故障恢復時間。

參考文獻

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