【導讀】師的指導下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加。而使用過的材料。均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。除了文中特別加以標注引用的內容外，本論文。不包含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫的成果作品。究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權大學可以將本學位。印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。涉密論文按學校規(guī)定處理。備結構復雜，速度慢。首先在保證系統(tǒng)可靠性和可行性的前提下，用計算機本身的聲卡代替專用。然后，在LabVIEW平臺下完成信號顯示，信號分析，信號輸入輸出，數。失真分析，短時加窗處理等多種功能于一體的故障檢測系統(tǒng)設計。

　　

【正文】 通過 Scaled Time Domain Window， Harmonic Analyzer，輸出為以頻譜中峰值最大的那個頻率為基頻的各次諧波分量。用數組里面的函數取出基波頻率。具體框圖 如圖 所示 。 采集與檢測方法也就是采集 基波頻率 與 待檢測頻率相匹配 的過程。添加 Case 結構，條件為假時為存 儲 基波頻率，為真時為 檢測是否存在故障 。 將提取的基波頻率以文本文件的格式存入文件中。首先將數字轉換為字符，然后通過 Write Characters To File 存入。如圖 所示 。 圖 信號處理的程序框圖 圖 數據保存 將基波頻率保存為 TXT 格式，保存至需要路徑 ，如圖 所示 。 圖 基波頻率保存路徑 讀出存入的基波頻率與采集的信號的基波頻率比較，誤差為 177。1Hz。如果在誤差范圍內則通過，超出范圍則不通過。具體框圖如下： 聲音識別模塊是實現聲音識別功能的核心部分。當樣本聲音和待檢聲音都被采集并處理后，兩個頻率就被送入檢測模塊。該模塊首先 將兩個 頻率作減法，得到 一個差值，這一差值就體現了 風扇正常運行聲音 與輸入聲音的匹配程度 。然后 再與設定的閾值作比較（閾值體現了系統(tǒng)允許的匹配誤差范圍，由用戶自行設定）。聲音 檢測 模塊的程序框圖如圖 所示 。 圖 聲音 檢測 模塊 當差值在閾值范圍之內時，表示輸入聲音與 風扇正常運行 聲音 基本 匹配 ，前面板顯示綠燈 ；當元素 不在 閾值 范圍內 時，說明相應的聲音不匹配 ，風扇運轉存在故障， 前面板上顯示紅燈亮 。 對于比較結果，用 case 結構輸出。 如圖 所示 。 圖 case 比較結構 信號分析處理 在信號采集過程中將所有采集到的信號保存是非常沒有必要意義的，只將有用的信息保存即可，并且全部保存的數據量也非常大，影響采集的速度。因此，可將采集過程中的波形和參數顯示出來，即將采集到數據中有用的波形和特征參數在界面上顯示出來。 同時在信號采集時，要保障信號采集的實時性，這里的實時性指在采樣時間間隔內完成對當前信號的采集與分析。 LabVIEW 的程序支持模塊化開發(fā)，大大方便了程序的設計及運行。 本 設計同樣也 完成 了 時域和頻域分析的一般功能。 本系統(tǒng)是集 聲 音 采集、播放、 時域與頻域分析等功能于一體。底層服務層要滿足對聲音 信號的基本操作，為分析處理階段進行的各種 分析與處理 提 供 服務；分析處理層要對 聲音 信號 分別在時域與頻域 內 提取相應的特征 ，例如 功率譜及功率譜密度 、 相頻與幅頻信號，提取基波頻率 等相關內容 。 時域分析 聲 音 信號本身就是時域信號，進行 聲音 信號分析時， 最直觀的就是 聲音 信號的 時域波形，因而時域分析是最早使用 、 應用范圍最廣的一種方法。時域分析具有簡單直觀、清晰易懂、運算量小、物理意義明確等優(yōu)點。 聲 音 信號是一種典型的非平穩(wěn)信號。但是，由于 聲 音 的 形成過程是與 物體 運動密切相關的，這種 物理運動比起聲音振動速度要緩慢的多，因此 聲音 信號常?？杉俣槎虝r平穩(wěn)的，即在 10～ 20ms 這樣的時間段內，其頻譜特性和某些物理特征參量可近似地看 作是不變的。這樣，我們就可以采用平穩(wěn)過程的分析處理方法來處理了。所以在時域分析過程中采用的 諧波失真分析 就 是在這種短時平穩(wěn)假定下從時域來分析的一些物理參量。 在實驗過程中，提取了 聲音的幅值，聲音的頻率及頻率密度，作為實驗可觀測對象，從簡單 直觀的感覺也能分辨出風扇運轉是否出現故障，但得出的結論并不準確，且不能實現自動檢測。 時域分析主 要完成對信號瞬態(tài)特征參數提取和諧波失真分析 ， 并基于用戶測量 ， 測試的需要 ， 可以在此基礎上擴展測量功能 ， 時域分析主要提取單頻信號的特征參數幅值 ，頻率 ， 相位 ， 偏移 ， 最大值 ， 最小值等 。 諧波失真指原有頻率的各種倍頻的有害干擾 放大的頻率信號 產生的次諧波 及許多更高次的諧波 ， 理論上此數值越小 ， 失真度越低 。 由于放大器不夠理想 ， 輸出的信號除了包含放大了的輸入成分之外 ， 還新添了一些原信 號的 1 倍、 2 倍 、 3 倍 ， ?? ， 甚至更高倍的頻率成分諧波 ， 致使輸出波形走樣 ， 這種因 諧波引起的失真叫做諧波失真 。 經過諧波失真 檢測出 基頻 ， 基頻是復雜聲 音中最低且 通常情況下最強的頻率 ， 大多數通常被認為是聲音的基礎音調 。 故實驗以經過諧波失真分析后得到的基波頻率作為檢測 風扇 是否故障的主要依據。 在程序運行過程中，分別經過短時功率譜分析，諧波失真分析之后，進而提取聲音基波頻率，聲音基波頻率顯示在系統(tǒng)前面板，并且將進入索引數組的基波頻率值進入系統(tǒng)檢測環(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 時域和頻域是觀察信號的兩種方法，時域分析和頻域分析技術也是目前信號處理的主要方法。 時域分析方法完全是在時間域中分析信 號，時間分辨率理論上可以達到無窮大，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可以得到更多的信息，因此 以往 更重視在頻域內對信號進行分析。 在信號分析和處理過程中，有時候僅對信號進行時域分析并不能完全揭示出信號的全部特征，這就要求對信號進行頻域分析。在時域信號處理中復雜的方程和算法，變換到頻域進行解決，求解起來就有可能會變得很方便。 LabVIEW 中對信號的頻域分析主要是在對信號進行 FFT 分析基礎上進行的。在 LabVIEW 中提供了許多頻域分析的函數節(jié)點。下面就信號分析虛擬實驗系統(tǒng)的譜分析部分的設計 進行介紹。 對 信號進行譜分析，本文主要進行了 “ 功率譜 密度 分析 ” 和 “ 幅度譜分析 ” 。 頻域分析主要是通過選項對波形進行頻譜分析，在這里頻譜分析主要有功率譜 密度 、幅度譜兩種，這充分體現了設計程序的高效性，用開發(fā)程序，大大提高了程序的開發(fā)效率，就是信號的某些特征在頻域上隨功率的分布關系 功率譜就是功率與頻率之間的關系曲線功率譜估計就是基于有限的數據尋找信號。隨機過程或系統(tǒng)的頻率成分，它表示隨機信號頻率的統(tǒng)計特性，有明顯的物理意義，是信號處理的重要研究內容之一，隨機信號是無始無終具有無限能量的，所以其傅立葉變換并不存 在， 因 為它不滿足絕對可積的條件，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，幅度譜就是復頻譜，取幅度后得到的幅度與頻率之間的關系曲線。 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) 過程 中，可通過 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 配置頻譜測量 利用 “ Scaled Time Domain Window” 節(jié)點進行加窗處理，其主要目的是平滑截斷出不連續(xù)的變化并減少泄漏，不同窗處理會帶來不同影響，本設計共有 “ Hanning” “ Hamming” “ BlackmanHaarris” 等 19 種窗函數供用戶結合實際處理信號進行選擇。 短時功率譜 （ 自功率譜 ） 功率譜估計是數字信號處理的主要內容之一，主要研究信號在頻域中的各種特征，目的是根據有限數據在頻域內提取被淹沒在噪聲中的有用信號 。隨機信號是時域無限信號，不具備可積分條件，因此不能直接進行傅氏變換。一般用具有統(tǒng)計特性的功率譜來作為譜分析的依據。功率譜與自相關函數是一個傅氏變換對。功率譜具有單位頻率的平均功率量綱。所以標準叫法是功率譜密度。通過功率譜密度函數，可以看出隨 機信號的 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功率有限信號的 （ 能量有限信號可用能量譜分析 ） ，所表現的是單位頻帶內信號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其功率譜是可能相同的。功率譜是隨機過程的統(tǒng)計平均概念，平穩(wěn)隨機過程的功率譜是一個確定函數。 自功率譜詳細信息 自功率譜密度函數 Sxx（ f） ：反映相關函數在時域內表達隨機信號自身與其他信號在不同時刻的內在聯系。 當隨機信號均值為零時，自相關函數和自功率譜密度函 數互為傅立葉變換對。自功率譜密度有明確的物理含義：當 tao＝ 0時， Sxx（ f） 曲線與頻率軸 f所包圍的面積就是信號的平均功率。另外， Sxx（ f） 還表明了信號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。 在實驗過程中，自功率譜向外輸出的信息并不穩(wěn)定，所以不能以“ 隨機信號自身與其他信號在不同時刻的內在聯系 ”來作為是否發(fā)生故障的依據。 第四章 風扇故障檢測設計 調試與運行 在創(chuàng)建或編輯完成一個 VI 對象后，需要通過調試來排除 VI 對象中的問題。完成調 試后可以通過運行來檢查所編寫 VI 的功 能。 運行 VI 在運行 VI 之前，必須保證 VI 是可運行的，導致 VI 斷開的常見情況有 ： 1）數據類型不匹配或存在沒有連接的連線端，導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 后又對該子 VI 的連線板進行修改而沒有更新 調試 VI 在程序調試中根據出現的問題，找到以下幾種解決方法 : 1）找出語法錯誤 如果一個 VI 程序存在語法錯誤，則在面板工具條上的運行按鈕將會變成一個折斷的箭頭 ，表示程序不能被執(zhí)行。這時這個按鈕被稱作錯誤列表。點擊它，則 LabVIEW彈出錯誤清單窗口，點擊其中任何一個所列出的錯誤，選用 Find 功能，則出錯的對象或端口就會變成高亮。 2）設置執(zhí)行程序高亮 在 LabVIEW 的工具條上有一個畫著燈泡的按鈕，這個按鈕叫做 “ 高亮執(zhí)行 ” 按鈕點擊這個按鈕使該按鈕圖標變成高亮形式，再點擊運行按鈕， VI 程序就以較慢的速度運行，沒有被執(zhí)行的代碼灰色顯示，執(zhí)行后的代碼高亮顯示，并顯示數據流在線的數據值。這樣，你就可以在根據數據的流動狀態(tài)跟蹤程序的執(zhí)行。 3）斷點與單步執(zhí)行 為了查找程序 中的邏輯錯誤，希望 框圖程序一個節(jié)點一個節(jié)點地執(zhí)行。使用斷點工具可以在程序的某一地點中止程序執(zhí)行，用探針或者單步方式查看數據。使用斷點工具 時，點擊設置或者清除斷點的地方。斷點的顯示對于節(jié)點或者圖框表示為紅框對于聯機表示為紅點。當 VI 程序運行到斷點被設置處，程序被暫停在將要執(zhí)行的節(jié)點以 閃爍表示。按下單步執(zhí)行按鈕，閃爍的節(jié)點被執(zhí)行，下一個將要執(zhí)行的節(jié)點變?yōu)殚W爍，指示它將被執(zhí)行。也可以點擊暫停按鈕，這樣程序將連續(xù)執(zhí)行直到下一個斷點 。 4）探針 可以用探針工具來查看當框圖程序流經某一根連接線時的數據值。從 Tools 工 具 模板選擇探針工具，再用鼠標左鍵點擊探針的連接線。這時顯示器上會出現一個探針顯示窗口。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機工具，在聯機上點擊鼠標右鍵，在聯機的彈出式菜單中選擇“探針”命令同樣可以為該聯機加上一個探針。 5）保存連線值 可以通過單擊保存連線值按鈕，在程序運行時保存流過連線的數據流的值。LabVIEW 雖然為我們提供了功能完善的調試工具，但仍然存在著許多隱含在程序 內部的錯誤無法發(fā)現。這就要求設計者在開發(fā)程序的過程中一定要仔細地把好每一關，在模塊內部將錯誤清除，才 能減輕最終程序調試的難度。 實驗 測試 結果 （假設為理想無噪聲環(huán)境） （ 1） 風扇正常運轉時 得到各聲音波形及聲音基波頻率 風扇聲音采集部分得到的采集監(jiān)控波形，如圖 所示。 圖 風扇聲音采集監(jiān)控信號 由信號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，風扇運轉無 故障得到的兩次基波頻率，如圖 所示。 圖 風扇運轉無故障得到的兩次基波頻率 （ 2） 發(fā)生故障時 得到各聲音波形及聲音基波頻率 風扇聲音采集部分得到的采集監(jiān)控波形，如圖 所示。 圖 風扇聲音采集監(jiān)控信號 由信號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，風扇運轉 正常運轉 得到的基波頻率 與故障時的基波頻率 ，如圖 所示。 圖 風扇運轉 正常運轉 得到的基波頻率 與故障時的基波頻率 （ 1） 風扇正常運轉