殷 銘，王平平

（蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州215404）

0 引言

數(shù)據(jù)是這個(gè)時(shí)代最核心的資源，這個(gè)概念得到了廣泛的認(rèn)識(shí)。數(shù)據(jù)就是這個(gè)數(shù)字時(shí)代的“石油”。作為智能制造的重要基礎(chǔ)，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)和挖掘工作就非常重要和必要。

目前制造業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。其中切削過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的噪音和振動(dòng)。如果將其進(jìn)行大量的收集和處理，就可以將振動(dòng)和噪音變成有非常有用的資源，提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，可以對(duì)切削加工的情況進(jìn)行實(shí)施檢測(cè)和判斷，也可以一定程度上預(yù)測(cè)后續(xù)切削的情況，為預(yù)防性維護(hù)提供更合理的建議。

傳統(tǒng)的振動(dòng)信息采集需要非常專業(yè)化的設(shè)備和技術(shù)。常見(jiàn)的配置由振動(dòng)傳感器、電荷放大器、數(shù)據(jù)采集卡構(gòu)成，成本高昂且數(shù)據(jù)通用性和可開(kāi)發(fā)性比較差。

本次開(kāi)發(fā)的目標(biāo)是進(jìn)行振動(dòng)數(shù)據(jù)的采集并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，為了達(dá)到壓縮開(kāi)發(fā)成本，便于實(shí)施和管理?？紤]使用通用ardunio技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性開(kāi)發(fā)。

1 硬件選用

整個(gè)裝置的結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，主要由CM-01B振動(dòng)傳感器、AD620信號(hào)放大器、Ardunio UNO模塊、LCD 5110顯示單元、W5110以太網(wǎng)絡(luò)模塊5個(gè)主要部分組成，另將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)云中，供計(jì)算和分析中心計(jì)算機(jī)使用。

硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)使用Ardunio UNO，如圖2所示，這一塊以ATmega328P為核心的開(kāi)源軟硬體平臺(tái)，可以方便的完成各類模擬和數(shù)字傳感器的數(shù)據(jù)采集，還可以進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)計(jì)算和處理。硬件平臺(tái)對(duì)應(yīng)的開(kāi)發(fā)工具是Ardunio IDE.

圖2 Ardunio UNO開(kāi)發(fā)板

振動(dòng)傳感器采用CM-01B高靈敏度接觸式拾音器，該傳感器具有頻帶寬、靈敏度高、抗沖擊性能良好、重量輕和體積小等優(yōu)點(diǎn)而且成本低廉。其內(nèi)部由PVDF壓電薄膜振動(dòng)傳感器結(jié)合了一個(gè)低噪音的前置放大電路組成，輸出信號(hào)50～200 mV.測(cè)頭是一個(gè)連接內(nèi)部傳感器的橡膠墊，能有效降低噪音干擾并吸收一定的沖擊。

2 程序編寫(xiě)

開(kāi)發(fā)工具采用的是Ardunio IDE，Arduino語(yǔ)言基于wiring語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，是對(duì)AVRGCC庫(kù)的二次封裝，該開(kāi)發(fā)平臺(tái)在Windows上開(kāi)發(fā)Atmel AVR系列RISC微控制器十分方便，裝置關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)如下：

2.1 信號(hào)高速采樣

振動(dòng)頻率的測(cè)試需要有高的采樣速度，ATmega 328P其默認(rèn)是10位精度，外部頻率16 MHz，分頻默認(rèn)為128.默認(rèn)情況下經(jīng)過(guò)分頻后16 MHz/128=125 kHz，一次ADC轉(zhuǎn)換需要13個(gè)clock，采樣率約9 600 Hz.為了提高采樣頻率可以將ADCSRA設(shè)置為100將分離頻由默認(rèn)的128改為16，這樣大約可以提高8倍的采樣速度，頻率可以提高至約58 kHz此時(shí)analogRead（）函數(shù)讀取模擬量時(shí)每次耗費(fèi)時(shí)間約0.115 ms，約10 kHz，可以滿足對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)高速采樣的要求。

2.2 具體采樣程序

為了后期計(jì)算最少要采樣到2個(gè)周期的數(shù)據(jù)方便后續(xù)計(jì)算頻率和振幅，連續(xù)采樣根據(jù)振動(dòng)頻率的不同，調(diào)節(jié)采樣時(shí)間間隔，在此每次采樣200次數(shù)據(jù)放入緩沖數(shù)組，同時(shí)記錄數(shù)據(jù)采集循環(huán)耗時(shí)。

void collectData（）{

begt=micros（）；

for（i=0；i<200；i++）{

vdata[i]=analogRead（A0）；

delayMicroseconds（60）；

}

runt=micros（）-begt；

}

2.3 數(shù)據(jù)初步計(jì)算處理

對(duì)采集到的緩沖數(shù)組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)冒泡算法找到最大最小值，得到波形的幅值，計(jì)算得到中職值。再進(jìn)行比較判斷兩個(gè)波形之間的采集節(jié)拍數(shù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)采集時(shí)的每節(jié)拍時(shí)間作為單位算出波形數(shù)據(jù)的周期和頻率，得到當(dāng)前振動(dòng)數(shù)據(jù)采集的頻率和振幅兩個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。其程序流程圖如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

然后將得到的數(shù)據(jù)顯示至LED 5110上方便觀察。通過(guò)同時(shí)定時(shí)將數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)推送至網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中，方便高性能計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)深度處理。

3 振動(dòng)數(shù)據(jù)采集裝置的測(cè)試應(yīng)用

將傳感器放置到安裝支架上和手機(jī)接觸，將手機(jī)調(diào)成振動(dòng)，對(duì)手機(jī)的振動(dòng)情況進(jìn)行采集。如圖4所示。測(cè)試裝置由成品磁力座、連接支架（3D打印PLA）構(gòu)成。傳感器安裝在連接支架中，連接支架安裝在磁力座上，方便以后吸附到機(jī)床設(shè)備上。

圖4 裝置測(cè)試狀態(tài)

由示波器檢測(cè)到振動(dòng)傳感器輸出如圖5所示，頻率193.1 Hz，振幅290 mm，裝置探測(cè)手機(jī)的振動(dòng)數(shù)據(jù)直接顯示在LED5110上，情況如圖6所示，頻率194 Hz，幅度511 mm，兩者頻率數(shù)據(jù)基本吻合，振幅數(shù)據(jù)有效。

圖5 示波器檢測(cè)到振動(dòng)傳感器輸出圖

圖6 采集裝置的測(cè)試結(jié)果

為了便于數(shù)據(jù)的采集和儲(chǔ)存，使用了mysql數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，檢測(cè)數(shù)據(jù)以3 min的刷新速度提交到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中，如圖表1所示。從而實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)的采集和保存。

表1 每3min提交到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)數(shù)據(jù)

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)單片機(jī)的開(kāi)發(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集是進(jìn)行智能制造在工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一種方法。通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)積累，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，或提供給TensorFlow等人工智能框架進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和人工智能訓(xùn)練。可以智能化實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)刀具和切削失效情況，從而實(shí)現(xiàn)切削加工過(guò)程的智能化控制。