尹愛軍， 張 泉， 孫 兵

(1.重慶大學機械傳動國家重點實驗室 重慶，400044) (2.華能沁北發(fā)電有限責任公司檢修部 濟源，459012)

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手機移動平臺的虛擬軸承診斷儀的開發(fā)及應用*

尹愛軍1， 張 泉1， 孫 兵2

(1.重慶大學機械傳動國家重點實驗室 重慶，400044) (2.華能沁北發(fā)電有限責任公司檢修部 濟源，459012)

針對傳統(tǒng)檢測分析儀器攜帶不便、測試效率低和受空間限制等問題，討論并實現(xiàn)了基于手機移動終端的虛擬儀器開發(fā)原理和方法。分析了Android NDK技術，研究了Android平臺編程技術和無線藍牙傳輸技術，探討了Android系統(tǒng)中的跨平臺虛擬儀器開發(fā)原理，構建了該平臺下虛擬儀器系統(tǒng)構架，開發(fā)了基于手機移動平臺的虛擬式軸承診斷儀。對開發(fā)的儀器進行了現(xiàn)場試驗，并與LabVIEW進行了對比。結果表明，該儀器使用便捷，分析結果準確，具有較好的實際應用效果。

虛擬儀器; 手機; Android; 軸承; 故障診斷

引 言

機械裝備廣泛應用于生產制造、冶金和化工等行業(yè)，一旦裝備出現(xiàn)問題，將會影響生產，甚至導致災難性后果。因此，裝備故障診斷，特別是在線診斷具有重要的意義[1-3]。傳統(tǒng)機械故障診斷系統(tǒng)一般基于PC機或嵌入式計算機平臺，易受數(shù)據(jù)有線傳輸束縛或供電等問題影響，且總體上儀器系統(tǒng)體積較大、成本高，在面對復雜的野外測試環(huán)境和測試要求時，此類系統(tǒng)攜帶不便，測試效率低。

隨著科技的進步，手機的CPU頻率和存儲容量等性能已經(jīng)與中端計算機相媲美，可以完成較復雜的數(shù)據(jù)處理等功能，其應用已經(jīng)不僅僅限于通信，而是作為通用的移動終端得到越來越廣泛的應用。目前，基于手機平臺的檢測儀器已得到較多的應用：a.日常生活，如便捷式手機醫(yī)療儀器；b.生產測量, 如氣體(液體)濃度的測量、區(qū)域面積測量和視覺測量等[4-5]；c.科研工作，如離子濃度的測量和有色液體(固體)成分確定等。從這些研究和應用可以看出，基于手機移動平臺的檢測儀器進一步解放了儀器的應用范圍和場合，真正實現(xiàn)測量的靈活性，擺脫自然條件及空間上的束縛，提高了檢測效率和時效性[6]。因此，基于手機移動終端的檢測儀器必將成為儀器技術發(fā)展的新潮流。

軸承是機械裝備中的關鍵部件，其在役狀態(tài)檢測與診斷對保證裝備安全可靠運行具有重要意義[7-8]。筆者研究了Android系統(tǒng)中的虛擬儀器開發(fā)技術，論述了跨平臺儀器開發(fā)原理，利用藍牙技術實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)的采集和傳輸，開發(fā)了手機虛擬式軸承診斷儀，并通過對比試驗驗證了儀器的有效性。該儀器融合了手機移動終端和虛擬儀器的特點，促進了檢測儀器向移動平臺的新發(fā)展，真正實現(xiàn)了檢測儀器的便捷性，提高測試的效率。

1 系統(tǒng)結構

1.1 系統(tǒng)構架

Android操作系統(tǒng)因其開源等優(yōu)勢，廣泛應用于手機等移動終端[9]。筆者開發(fā)的手機虛擬儀器基于Android平臺，其系統(tǒng)結構如圖1所示。數(shù)據(jù)感知終端(下位機)對傳感器信號進行調理并采集，然后通過藍牙/Wi-Fi等通信方式將數(shù)據(jù)發(fā)送到手機終端進行分析處理。手機 (上位機)虛擬儀器接收數(shù)據(jù)進行分析處理,主要功能模塊包括通信模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊和結果圖形化顯示等。

圖1 系統(tǒng)架構圖Fig.1 System architecture

1.2 跨平臺開發(fā)原理

基于手機平臺的虛擬儀器開發(fā)主要利用了Android NDK中的JNI(Java native interface)技術[10]和基于C語言的信號分析處理跨平臺開發(fā)技術，開發(fā)原理如圖2所示。

圖2 跨平臺開發(fā)原理Fig.2 Cross-platform development principle

在Android操作系統(tǒng)中，采用Java設計語言，通過Android NDK進行儀器控制和用戶界面層程序開發(fā)。儀器分析處理功能，采用C語言開發(fā)。利用Android NDK中的Libraries & JNI模塊，實現(xiàn)了Java界面層和儀器算法功能之間的交互，并將分析層的分析處理結果返回給Java界面層顯示輸出。圖3為JNI調用示意圖。

圖3 JNI調用過程示意圖Fig.3 Schematic calling process of JNI

在這種跨平臺開發(fā)模式下，因為C/C++語言所編寫的分析程序，效率比用純粹Java語言編寫的程序效率高；同時，采用JNI技術后，代碼不是在Java虛擬機中運行，而是在系統(tǒng)底層直接運行，使得運行效率進一步提高。因此，跨平臺開發(fā)保證了手機虛擬儀器具有較高的運算速度。

1.由香日德出發(fā)東行，經(jīng)三道河灣、上西臺、都蘭、夏日哈、南谷、烏龍灘、沙柳灣、旺日尕、茶卡、石乃亥和大水橋，而后可以分別前往伏俟城和曼頭城；

2 Android平臺測試儀器開發(fā)

2.1 跨平臺信號分析模塊開發(fā)

軸承在運行過程中，裝配不當、潤滑不良和過載等因素都可能導致軸承過早損傷而出現(xiàn)故障。軸承故障形式有疲勞、磨損、塑性變形和膠合等[8]。當軸承出現(xiàn)疲勞剝落后，在其頻譜的中高頻區(qū)外環(huán)固有頻率附近出現(xiàn)明顯的調制峰群；同時軸承的不同部件將表現(xiàn)出不同的故障頻率，因此可以根據(jù)故障特征頻率進行軸承狀態(tài)檢測。設主軸旋轉頻率為

其中：n為軸承轉速。

內圈通過頻率為

(1)

其中：N為滾動體個數(shù)；d0為滾動體直徑；D為軸承節(jié)徑；α為接觸角。

外圈通過頻率為

(2)

滾動體通過頻率為

(3)

2.2 雙緩沖繪圖機制與顯示模塊開發(fā)

在Android系統(tǒng)中，有兩種繪圖模式：由獨立線程繪圖；在主線程中直接繪圖。當在主線程中繪圖時，會因更新畫面時間過長，導致主線程阻塞，從而無法響應其他事件(如按鍵操作等)，且易出現(xiàn)畫面閃爍等現(xiàn)象。因此，筆者采用Android中的Surface View多線程雙緩沖繪圖機制，其原理如圖4所示。

圖4 Surface view原理Fig.4 The principle of surface view

圖4中，Activity Window包含Decor View，Text View以及Surface View三種視圖。Surface Flinger運行于Android系統(tǒng)進程中，負責管理Android的幀緩沖區(qū)(frame buffer)。Activity Window中的Decor View和Text View對應Surface Flinger中一個Layer， 而Surface View對應另一個獨立的Layer或Layer Buffer。同時，Activity Window中可以有多個Surface View實例，而每一個Surface View實例在Surface Flinger都有一個獨立的Layer分別用來描述各自的繪圖屬性。因Surface View為獨立的繪圖線程，從而提高了應用程序的響應速度。在雙緩沖繪圖模式下，顯示模塊工作的流程如圖5所示。

圖5 顯示模塊流程圖Fig.5 Process graph of display module

2.3 基于藍牙通信的數(shù)據(jù)采集與傳輸

傳統(tǒng)檢測儀器的數(shù)據(jù)傳輸大都是通過有線連接實現(xiàn)的，在傳輸過程中受到空間上的限制。為了讓檢測更加靈活、便捷；且手機一般都自帶有藍牙通信功能，因此筆者所開發(fā)的儀器首先通過下位機進行信號調理和采集，然后通過藍牙模塊與手機進行藍牙通信，實現(xiàn)振動信號的實時傳輸和處理[15]。Android藍牙通信流程所圖6所示。

圖6 藍牙通信流程圖Fig.6 Process graph of Bluetooth communication

筆者開發(fā)的手機虛擬儀器系統(tǒng)如圖7所示。其中采集器為Arduino MEGA 2560，A/D轉換精度為10位，最高采樣頻率為15 kHz；藍牙通信模塊為HK-750，藍牙2.0通信協(xié)議，傳輸距離約為10 m，其傳輸率為1 Mbps[16]。當以最高采樣頻率采集數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)量為0.15 Mbps，符合藍牙通信要求。

圖7 完整儀器系統(tǒng)圖Fig.7 Full instrumentation system diagrain

3 試驗驗證與分析

現(xiàn)用所開發(fā)的儀器在一軸承故障試驗臺上進行了現(xiàn)場測試,并與LabVIEW系統(tǒng)分析結果進行了對比。試驗現(xiàn)場如圖8所示，其中振動傳感器為MMA7260低功耗三軸加速度傳感器；手機為M9,CPU頻率為1 GHz，其內存容量為512 MHz，主頻分辨率960×640。試驗軸承型號為6205-2RS JEM SKF深溝球軸承，內徑為25 mm，外徑為53 mm，軸承節(jié)徑為39 mm，滾動體9個，滾動體直徑8 mm，接觸角α=0°。試驗臺工作轉數(shù)為1 750 r/min，采樣頻率為12 kHz。根據(jù)式(1～3)，軸承主要故障特征頻率如表1所示。

圖8 軸承測試實驗現(xiàn)場圖Fig.8 Bearing test site map

類型特征頻率內圈故障157.943外圈故障104.557滾動體故障137.477

圖9 本儀器分析結果Fig.9 Analysis results of the instrument

圖10 LabVIEW分析結果Fig.10 Analysis results of LabVIEW

圖9～10為分別利用本儀器和LabVIEW對圖9所示的時域信號進行頻譜分析的結果?？梢钥闯?，兩類系統(tǒng)的分析結果完全一致。同時，由圖9(a)可見,信號頻率成分非常復雜，難以準確評定故障。根據(jù)軸承故障信號特點，對圖該振動信號進行希爾伯特包絡譜分析，結果如圖9(b)，10(b)所示。從圖11(b)中可以看出，在158.2 Hz位置出現(xiàn)了明顯的峰值。結合表1，該頻率與軸承內圈的故障特征頻率吻合,所以可以判斷軸承內圈出現(xiàn)故障，結果與實際情況一致。

4 結束語

隨著手機運算等性能的提高，基于手機移動終端的檢測儀器系統(tǒng)的開發(fā)與應用已得到越來越廣泛的研究，是檢測儀器發(fā)展的新趨勢。筆者分析了Android系統(tǒng)中虛擬儀器的跨平臺開發(fā)的基本原理，建立了基于數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)氖謾C虛擬儀器系統(tǒng)框架，探討了虛擬儀器開發(fā)過程中的關鍵問題，最終開發(fā)了在線手機虛擬儀器，并在軸承故障實驗臺上進行了對比分析實驗。與傳統(tǒng)虛擬儀器比較，手機虛擬儀器攜帶使用方便，操作便捷，該儀器分析結果準確，具有實際應用價值。

然而，手機運算能力與一般計算機性能仍有差距，因此如何進一步優(yōu)化測試分析功能，提高分析處理速度是手機儀器的關鍵。同時，目前絕大部分傳感器及其調理設備仍然主要面向Windows系統(tǒng)，因此Android系統(tǒng)下信號調理與采集系統(tǒng)的研究與開發(fā)是大力發(fā)展手機儀器的另一個關鍵問題。

[1] 張健. 機械故障診斷技術 [M].北京：機械工業(yè)出版社，2008：214.

[2] 朱革.齒輪噪聲解調分析新方法及其音質主觀評價體系的研究[D]. 重慶：重慶大學,2003.

[3] Chen Binqiang, Zhang Zhousuo, Sun Chuang, et al. Fault feature extraction of gearbox by using overcomplete rational dilation discrete wavelet transform on signals measured from vibration sensors[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2012,33(2012):275-298.

[4] Gong Aiping, Yu Junlin, He Yong, et al. Citrus yield estimation based on images processed by an Android mobile phone[J]. Biosystems Engineering, 2013, 115(2):162-170.

[5] Zhang P, Li B, Huang Z, et al. Research of Temperature measuring virtual instrument based on smart mobile phone [C]∥International Workshop on IEEE，Intelligent Systems and Applications(ISA). Washington,DC 20036-4910, USA:IEEE，2009:1-4.

[6] 尹愛軍, 楊正益, 孫麗萍, 等. 虛擬儀器開發(fā)中功能組態(tài)設計[J]. 振動、測試與診斷, 2010, 30(2):193-196.

Yin Aijun, Yang Zhengyi, Sun Liping, et al. Design of function configuration in virtual instrument development [J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2010, 30(2): 193-196. (in Chinese)

[7] 梁鋒.通用性齒輪箱狀態(tài)檢測與故障診斷系統(tǒng)的研究[D].重慶：重慶大學,2004.

[8] Flores A Q, Cardoso A J M, Carvalho J B. Gearbox fault detection by wavelet and spectrum analysis of the induction motor power [C]∥2013 IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC). Washington,DC20036-4910, USA:IEEE, 2013: 88-92.

[9] Developers A. What is Android [EB/OL]. (2011-09-22)[2013-07-21].http:∥developer.android.com/guide/basics/what-is-Android.html.

[10]Son K C, Lee J Y. The method of android application speed up by using NDK[C]∥2013 3rd International Conference on Awareness Science and Technology (ICAST).Washington,DC20036-4910, USA: IEEE, 2011: 382-385.

[11]肖潔. 基于Walsh變換的滾動軸承典型故障診斷方法研究[D].大慶：大慶石油學院,2010.

[12]Mohanty A R, Kar C. Multiresolution Fourier transform of ripple voltage and current signals for fault detection in a gearbox [C]∥ IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). USA:IEEE, 2006: 1367-1373.

[13]Oppenheim A V, Schafer R W, Buck J R. Discrete-time signal processing [M]. Englewood Cliffs: Prentice-hall, 1989: 9-70.

[14]沈國際.振動信號處理技術在直升機齒輪箱故障診斷中的應用[D].長沙：國防科技大學，2005.

[15]魏曉艷,李軍. 紅外通訊技術與藍牙技術比較[J]. 電子元器件應用,2007,4:68-69,72.

Wei Xiaoyan, Li Jun. Comparison between infrared communication technology and Bluetooth Technology [J]. Electronic Component & Device Applications, 2007,4:68-69,72. (in Chinese)

[16]Rashid R, Yusoff R. Bluetooth performance analysis in personal area network (PAN)[C]∥RF and Microwave Conference. Washington D.C.,USA: IEEE, 2006: 393-397.

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.05.015

*國家自然科學基金資助項目(51105396)

2013-10-21；

2013-12-25

TH7; TP3

尹愛軍，男，1978年5月生,博士、教授。主要研究方向為智能測試與虛擬儀器，現(xiàn)代信號分析處理，無損檢測,故障檢測與診斷等。曾發(fā)表《Physical interpretation and separation of eddy current pulsed thermography》(《Journal of Applied Physics》2013，Vol.113,No.6)等論文。

E-mail：aijun.yin@cqu.edu.cn