【正文】 強(qiáng)的頻率，大多數(shù)通常被認(rèn)為是聲音的基礎(chǔ)音調(diào)。故實(shí)驗(yàn)以經(jīng)過(guò)諧波失真分析后得到的基波頻率作為檢測(cè)風(fēng)扇是否故障的主要依據(jù)。在程序運(yùn)行過(guò)程中，分別經(jīng)過(guò)短時(shí)功率譜分析，諧波失真分析之后，進(jìn)而提取聲音基波頻率，聲音基波頻率顯示在系統(tǒng)前面板，并且將進(jìn)入索引數(shù)組的基波頻率值進(jìn)入系統(tǒng)檢測(cè)環(huán)節(jié)。諧波失真分析后面板如圖 所示。圖 諧波失真分析后面板 頻域分析時(shí)域和頻域是觀察信號(hào)的兩種方法，時(shí)域分析和頻域分析技術(shù)也是目前信號(hào)處理的主要方法。時(shí)域分析方法完全是在時(shí)間域中分析信號(hào)，時(shí)間分辨率理論上可以達(dá)到無(wú)窮大，但頻率分辨率為零，而頻域分析方法則相反。一般在頻域分析信號(hào)可以得到更多的信息，因此以往更重視在頻域內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析。在信號(hào)分析和處理過(guò)程中，有時(shí)候僅對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析并不能完全揭示出信號(hào)的全部特征，這就要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域分析。在時(shí)域信號(hào)處理中復(fù)雜的方程和算法，變換到頻域進(jìn)行解決，求解起來(lái)就有可能會(huì)變得很方便。LabVIEW 中對(duì)信號(hào)的頻域分析主要是在對(duì)信號(hào)進(jìn)行 FFT 分析基礎(chǔ)上進(jìn)行的。在 LabVIEW 中提供了許多頻域分析的函數(shù)節(jié)點(diǎn)。下面就信號(hào)分析虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的譜分析部分的設(shè)計(jì)進(jìn)行介紹。對(duì)信號(hào)進(jìn)行譜分析，本文主要進(jìn)行了“功率譜密度分析”和“幅度譜分析” 。頻域分析主要是通過(guò)選項(xiàng)對(duì)波形進(jìn)行頻譜分析，在這里頻譜分析主要有功率譜密度、幅度譜兩種，這充分體現(xiàn)了設(shè)計(jì)程序的高效性，用開發(fā)程序，大大提高了程序的開發(fā)效率，就是信號(hào)的某些特征在頻域上隨功率的分布關(guān)系功率譜就是功率與頻率之間的關(guān)系曲線功率譜估計(jì)就是基于有限的數(shù)據(jù)尋找信號(hào)。隨機(jī)過(guò)程或系統(tǒng)的頻率成分，它表示隨機(jī)信號(hào)頻率的統(tǒng)計(jì)特性，有明顯的物理意義，是信號(hào)處理的重要研究?jī)?nèi)容之一，隨機(jī)信號(hào)是無(wú)始無(wú)終具有無(wú)限能量的，所以其傅立葉變換并不存在，因?yàn)樗粷M足絕對(duì)可積的條件，因此需要研究其在頻域上的功率分布情況，即功率譜密度或功率譜，幅度譜就是復(fù)頻譜，取幅度后得到的幅度與頻率之間的關(guān)系曲線。頻譜分析后面板如圖 所示。圖 頻譜分析后面板在程序的條件循環(huán)過(guò)程中，可通過(guò)布爾控件選擇功率譜密度或幅度譜。頻譜配置方法如圖 所示。圖 配置頻譜測(cè)量利用“Scaled Time Domain Window”節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加窗處理，其主要目的是平滑截?cái)喑霾贿B續(xù)的變化并減少泄漏，不同窗處理會(huì)帶來(lái)不同影響，本設(shè)計(jì)共有“Hanning” “Hamming” “BlackmanHaarris”等 19 種窗函數(shù)供用戶結(jié)合實(shí)際處理信號(hào)進(jìn)行選擇。短時(shí)功率譜（自功率譜）功率譜估計(jì)是數(shù)字信號(hào)處理的主要內(nèi)容之一，主要研究信號(hào)在頻域中的各種特征，目的是根據(jù)有限數(shù)據(jù)在頻域內(nèi)提取被淹沒在噪聲中的有用信號(hào)。隨機(jī)信號(hào)是時(shí)域無(wú)限信號(hào)，不具備可積分條件，因此不能直接進(jìn)行傅氏變換。一般用具有統(tǒng)計(jì)特性的功率譜來(lái)作為譜分析的依據(jù)。功率譜與自相關(guān)函數(shù)是一個(gè)傅氏變換對(duì)。功率譜具有單位頻率的平均功率量綱。所以標(biāo)準(zhǔn)叫法是功率譜密度。通過(guò)功率譜密度函數(shù)，可以看出隨機(jī)信號(hào)的能量隨著頻率的分布情況。像白噪聲就是平行于w軸，在w軸上方的一條直線。功率譜的概念是針對(duì)功率有限信號(hào)的（能量有限信號(hào)可用能量譜分析），所表現(xiàn)的是單位頻帶內(nèi)信號(hào)功率隨頻率的變換情況。保留頻譜的幅度信息，但是丟掉了相位信息，所以頻譜不同的信號(hào)其功率譜是可能相同的。功率譜是隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)平均概念，平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的功率譜是一個(gè)確定函數(shù)。自功率譜詳細(xì)信息自功率譜密度函數(shù)Sxx （f）：反映相關(guān)函數(shù)在時(shí)域內(nèi)表達(dá)隨機(jī)信號(hào)自身與其他信號(hào)在不同時(shí)刻的內(nèi)在聯(lián)系。 　　當(dāng)隨機(jī)信號(hào)均值為零時(shí)，自相關(guān)函數(shù)和自功率譜密度函數(shù)互為傅立葉變換對(duì)。自功率譜密度有明確的物理含義：當(dāng)tao＝0時(shí)，Sxx（ f）曲線與頻率軸f所包圍的面積就是信號(hào)的平均功率。另外，Sxx（f）還表明了信號(hào)的功率密度沿頻率軸的分布狀況，因此稱Sxx（ f）為自功率譜密度函數(shù)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，自功率譜向外輸出的信息并不穩(wěn)定，所以不能以“隨機(jī)信號(hào)自身與其他信號(hào)在不同時(shí)刻的內(nèi)在聯(lián)系”來(lái)作為是否發(fā)生故障的依據(jù)。第四章 風(fēng)扇故障檢測(cè)設(shè)計(jì)調(diào)試與運(yùn)行在創(chuàng)建或編輯完成一個(gè) VI 對(duì)象后，需要通過(guò)調(diào)試來(lái)排除 VI 對(duì)象中的問題。完成調(diào)試后可以通過(guò)運(yùn)行來(lái)檢查所編寫 VI 的功能。 運(yùn)行 VI在運(yùn)行 VI 之前，必須保證 VI 是可運(yùn)行的，導(dǎo)致 VI 斷開的常見情況有：1）數(shù)據(jù)類型不匹配或存在沒有連接的連線端，導(dǎo)致程序框圖中有斷線。2）必須連接的程序框圖接線端沒有連線。有些節(jié)點(diǎn)或子 VI 的一些輸入或輸出接線端必須連接，不能置空。3）子 VI 處于斷開狀態(tài)，或在程序框圖上放置子 VI 后又對(duì)該子 VI 的連線板進(jìn)行修改而沒有更新 調(diào)試 VI在程序調(diào)試中根據(jù)出現(xiàn)的問題，找到以下幾種解決方法:1）找出語(yǔ)法錯(cuò)誤如果一個(gè) VI 程序存在語(yǔ)法錯(cuò)誤，則在面板工具條上的運(yùn)行按鈕將會(huì)變成一個(gè)折斷的箭頭，表示程序不能被執(zhí)行。這時(shí)這個(gè)按鈕被稱作錯(cuò)誤列表。點(diǎn)擊它，則 LabVIEW彈出錯(cuò)誤清單窗口，點(diǎn)擊其中任何一個(gè)所列出的錯(cuò)誤，選用 Find 功能，則出錯(cuò)的對(duì)象或端口就會(huì)變成高亮。2）設(shè)置執(zhí)行程序高亮在 LabVIEW 的工具條上有一個(gè)畫著燈泡的按鈕，這個(gè)按鈕叫做“高亮執(zhí)行”按鈕點(diǎn)擊這個(gè)按鈕使該按鈕圖標(biāo)變成高亮形式，再點(diǎn)擊運(yùn)行按鈕，VI 程序就以較慢的速度運(yùn)行，沒有被執(zhí)行的代碼灰色顯示，執(zhí)行后的代碼高亮顯示，并顯示數(shù)據(jù)流在線的數(shù)據(jù)值。這樣，你就可以在根據(jù)數(shù)據(jù)的流動(dòng)狀態(tài)跟蹤程序的執(zhí)行。3）斷點(diǎn)與單步執(zhí)行為了查找程序中的邏輯錯(cuò)誤，希望框圖程序一個(gè)節(jié)點(diǎn)一個(gè)節(jié)點(diǎn)地執(zhí)行。使用斷點(diǎn)工具可以在程序的某一地點(diǎn)中止程序執(zhí)行，用探針或者單步方式查看數(shù)據(jù)。使用斷點(diǎn)工具時(shí)，點(diǎn)擊設(shè)置或者清除斷點(diǎn)的地方。斷點(diǎn)的顯示對(duì)于節(jié)點(diǎn)或者圖框表示為紅框?qū)τ诼?lián)機(jī)表示為紅點(diǎn)。當(dāng) VI 程序運(yùn)行到斷點(diǎn)被設(shè)置處，程序被暫停在將要執(zhí)行的節(jié)點(diǎn)以閃爍表示。按下單步執(zhí)行按鈕，閃爍的節(jié)點(diǎn)被執(zhí)行，下一個(gè)將要執(zhí)行的節(jié)點(diǎn)變?yōu)殚W爍，指示它將被執(zhí)行。也可以點(diǎn)擊暫停按鈕，這樣程序?qū)⑦B續(xù)執(zhí)行直到下一個(gè)斷點(diǎn)。4）探針可以用探針工具來(lái)查看當(dāng)框圖程序流經(jīng)某一根連接線時(shí)的數(shù)據(jù)值。從 Tools 工具模板選擇探針工具，再用鼠標(biāo)左鍵點(diǎn)擊探針的連接線。這時(shí)顯示器上會(huì)出現(xiàn)一個(gè)探針顯示窗口。該窗口總是被顯示在前面板窗口或框圖窗口的上面。在框圖中使用選擇工具或聯(lián)機(jī)工具，在聯(lián)機(jī)上點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵，在聯(lián)機(jī)的彈出式菜單中選擇“探針”命令同樣可以為該聯(lián)機(jī)加上一個(gè)探針。5）保存連線值可以通過(guò)單擊保存連線值按鈕，在程序運(yùn)行時(shí)保存流過(guò)連線的數(shù)據(jù)流的值。LabVIEW 雖然為我們提供了功能完善的調(diào)試工具，但仍然存在著許多隱含在程序內(nèi)部的錯(cuò)誤無(wú)法發(fā)現(xiàn)。這就要求設(shè)計(jì)者在開發(fā)程序的過(guò)程中一定要仔細(xì)地把好每一關(guān)，在模塊內(nèi)部將錯(cuò)誤清除，才能減輕最終程序調(diào)試的難度。 實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果（假設(shè)為理想無(wú)噪聲環(huán)境） （1）風(fēng)扇正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)得到各聲音波形及聲音基波頻率風(fēng)扇聲音采集部分得到的采集監(jiān)控波形，如圖 所示。圖 風(fēng)扇聲音采集監(jiān)控信號(hào)由信號(hào)分析得出的幅度譜或功率密度曲線（由布爾原件控制波形顯示） ，如圖 所示。圖 幅度譜或功率譜密度曲線 快速傅里葉分析得到相頻與幅頻曲線，如圖 所示。圖 快速傅里葉變換得到的相頻與幅頻波形安靜環(huán)境下，風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)無(wú)故障得到的兩次基波頻率，如圖 所示。 圖 風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)無(wú)故障得到的兩次基波頻率（2）發(fā)生故障時(shí)得到各聲音波形及聲音基波頻率風(fēng)扇聲音采集部分得到的采集監(jiān)控波形，如圖 所示。 圖 風(fēng)扇聲音采集監(jiān)控信號(hào)由信號(hào)分析得出的幅度譜或功率密度曲線（由布爾原件控制波形顯示） ，如圖 所示。圖 幅度譜或功率譜密度曲線快速傅里葉分析得到相頻與幅頻曲線，如圖 所示。圖 快速傅里葉變換得到的相頻與幅頻波形安靜環(huán)境下，風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)得到的基波頻率與故障時(shí)的基波頻率，如圖 所示。圖 風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)得到的基波頻率與故障時(shí)的基波頻率（1）風(fēng)扇正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)得到各聲音波形及聲音基波頻率風(fēng)扇聲音采集部分得到的采集監(jiān)控波形，如圖 所示。圖 風(fēng)扇聲音采集監(jiān)控信號(hào)由信號(hào)分析得出的幅度譜或功率密度曲線（由布爾原件控制波形顯示） ，如圖 所示。圖 幅度譜或功率譜密度曲線快速傅里葉分析得到相頻與幅頻曲線，如圖 所示。圖 快速傅里葉變換得到的相頻與幅頻波形噪聲環(huán)境下，風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)得到的兩次基波頻率，如圖 所示。圖 風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)得到的兩次基波頻率（2）發(fā)生故障時(shí)得到各聲音波形及聲音基波頻率風(fēng)扇聲音采集部分得到的采集監(jiān)控波形，如圖 所示。圖 風(fēng)扇聲音采集監(jiān)控信號(hào)由信號(hào)分析得出的幅度譜或功率密度曲線（由布爾原件控制波形顯示） ，如圖 所示。圖 幅度譜或功率譜密度曲線快速傅里葉分析得到相頻與幅頻曲線，如圖 所示。圖 快速傅里葉變換得到的相頻與幅頻波形噪聲環(huán)境下，風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)與故障時(shí)分別得到的基波頻率，如圖 所示。圖 風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)與故障時(shí)分別得到的基波頻率 試驗(yàn)結(jié)果分析將試驗(yàn)測(cè)試環(huán)境分成安靜與含有噪聲干擾兩種環(huán)境下進(jìn)行：第一，安靜環(huán)境下（假設(shè)為理想無(wú)噪聲環(huán)境）進(jìn)行試驗(yàn)后，首先驗(yàn)證測(cè)試系統(tǒng)在安靜環(huán)境下能夠正常工作，即在不施加人為干擾時(shí)，兩次測(cè)量基波的浮動(dòng)范圍在（1，+1）Hz 范圍內(nèi)；當(dāng)施加了人為干擾后，系統(tǒng)檢測(cè)出基波頻率超出限定閾值，顯示風(fēng)扇出現(xiàn)故障（紅燈亮）。第二，有噪聲環(huán)境試驗(yàn)通過(guò)進(jìn)行試驗(yàn)，首先驗(yàn)證測(cè)試系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下能夠正常工作，測(cè)試方法同上，顯示基波頻率在正常的閾值范圍內(nèi)。同上，再進(jìn)行施加人為干擾檢測(cè)，系統(tǒng)顯示風(fēng)扇處于非正常工作狀態(tài)，發(fā)出警報(bào)（紅燈亮）。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出結(jié)論，此風(fēng)扇故障檢測(cè)系統(tǒng)能在一定的環(huán)境下正常工作，能夠在較小的閾值范圍內(nèi)檢測(cè)出風(fēng)扇故障。系統(tǒng)依然存在問題：本系統(tǒng)僅是對(duì)聲音信號(hào)處理過(guò)程的基本參數(shù)信息進(jìn)行了提取與分析，沒有體現(xiàn)分析出聲音信號(hào)各基本信息之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，特別是在噪聲環(huán)境中，干擾對(duì)系統(tǒng)的影響，即系統(tǒng)能夠承受的噪聲范圍。二，系統(tǒng)中的缺乏除噪環(huán)節(jié)并不能很好的達(dá)到除噪效果，噪聲干擾依然存在。第五章 總結(jié) 總結(jié)本文重點(diǎn)研究基于 LabVIEW 的風(fēng)扇故障檢測(cè)系統(tǒng)，并能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程進(jìn)行檢測(cè)，該檢測(cè)系統(tǒng)有數(shù)據(jù)采集、波形顯示與保存、加窗、參數(shù)測(cè)量、數(shù)據(jù)分析、存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)文件再調(diào)用分析等功能，基本上滿足了音頻信號(hào)分析一般需要。以虛擬儀器檢測(cè)系統(tǒng)代替現(xiàn)行的依靠人耳辨別風(fēng)扇出廠性能，本設(shè)計(jì)更具實(shí)用性與可靠性。雖然是在 LabVIEW 平臺(tái)上開發(fā)的系統(tǒng)，但由于采用模塊化設(shè)計(jì)思想和面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，使該系統(tǒng)具有良好的移植性；在此基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步構(gòu)建基于虛擬儀器的更加完善的故障檢測(cè)系統(tǒng)。本文提出的基于 LabVIEW 利用聲卡作為音頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備而構(gòu)建的風(fēng)扇故障檢測(cè)系統(tǒng)，雖然具有較高的性價(jià)比，但由于受多種客觀因素的制約，還存在一些不足，有許多工作有待開展：聲卡作為普通的 A/D 設(shè)備，其對(duì)信號(hào)的采集功能具有一定的局限性。其中表現(xiàn)之一就是對(duì)采集信號(hào)的頻率范圍是非常有限的（目前尚不支持高頻聲音數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，對(duì)于高頻聲音數(shù)據(jù)需使用專用采集設(shè)備進(jìn)行） 。因此，本文中所陳述的方案僅僅是一般性實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案，對(duì)于要求測(cè)量精度高，測(cè)試范圍廣的情況，本方案是不太適用的。對(duì)于不同檔次的聲卡，其性能的高低將直接影響到采集信號(hào)的真實(shí)性，從而將引起實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差。在進(jìn)行同類實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)采用同級(jí)別的聲卡作為信號(hào)采集設(shè)備。就目前的軟硬件條件，本系統(tǒng)只能服務(wù)于一般基礎(chǔ)性測(cè)量實(shí)驗(yàn)的需要，還不能支持高精度測(cè)量的要求。 展望未來(lái)風(fēng)扇故障檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)智能接口與人機(jī)交互的重要手段之一。隨著電子計(jì)算機(jī)和人工智能機(jī)器的廣泛應(yīng)用，聲信號(hào)作為數(shù)字化信息的一個(gè)重要類型，正發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。在聲音信號(hào)處理過(guò)程中，聲音信號(hào)特征的分析與提取一直是研究者們關(guān)注的焦點(diǎn)。在聲音識(shí)別系統(tǒng)中，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)不同聲音信號(hào)進(jìn)行特征的定量分析，準(zhǔn)確地描述聲音特征，從而達(dá)到對(duì)各種聲音的準(zhǔn)確定性評(píng)價(jià)是系統(tǒng)所需解決的關(guān)鍵問題。針對(duì)本系統(tǒng)的研究，以下幾個(gè)方面在以后還需要深入的研究：（1）本系統(tǒng)僅是對(duì)聲音信號(hào)處理過(guò)程的基本參數(shù)信息進(jìn)行了提取與分析，沒有體現(xiàn)分析出聲音信號(hào)各基本信息之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性；（2）端點(diǎn)檢測(cè)是聲音信號(hào)處理過(guò)程中十分重要的一個(gè)組成部分，而且有著廣闊的市場(chǎng)前景。在以后完善該系統(tǒng)時(shí)，要優(yōu)先對(duì)該部分進(jìn)行處理；（3）聲音信號(hào)處理過(guò)程中在頻域處理時(shí)采用的是傅里葉變換，隨著小波技術(shù)的不斷成熟與廣泛發(fā)展，將小波變換應(yīng)用在聲音信號(hào)處理中是未來(lái)聲音信號(hào)處理發(fā)展的必然趨勢(shì)。（4）應(yīng)在聲音處理過(guò)程中加入噪聲處理模塊，處理思路如下：降噪方法可以應(yīng)用 MATLAB 中小波降噪：具體方法如下：在 labVIEW 中調(diào)用 MATLAB Script 節(jié)點(diǎn)，MATLAB Script 節(jié)點(diǎn)使得用戶既可以將 MATLA 程序?qū)氲搅鞒虉D中，又可以在流程圖中根據(jù) MATLAB 程序的語(yǔ)法編輯MATLAB 程序。選擇該節(jié)點(diǎn)的操作為：Functions Mathe matics Formula Palette ，即從框圖窗口 Function 選項(xiàng)板的 Mathematics/Formula 子選項(xiàng)板上訪問 MATLAB 腳本節(jié)點(diǎn)，在將該節(jié)點(diǎn)添加到流程圖中后，選擇對(duì)應(yīng)的腳本服務(wù)器。此處選擇 MATLAB Script，從選擇菜單中可以看出與其有關(guān)的菜單項(xiàng)。通過(guò)這些菜單可以將 MATLAB 程序?qū)说皆摴?jié)點(diǎn)并且可以給節(jié)點(diǎn)增加輸入輸出變量。添加節(jié)點(diǎn)后就可以按照 MATLAB的語(yǔ)法要求在節(jié)點(diǎn)中編寫 MATLA B 程序，完成后通過(guò)單擊 Export 將程序保存到選定的目