基于虚拟仪器技术的步进电机检测系统

3信号处理

虚拟仪器的实质是对模拟信号进行数字化处理，具体分为在线处理和事后处理两部分。在线数据处理主要包括运算量较小的电流、电压以及脉冲的时域分析。对于系统的运转状态通过对对应信号的计数得到电机运转的步数、驱动板提供的电压周期数、脉冲控制器发出的脉冲数；对于电机的运转参数通过测量电流的频率得到电机的速度曲线，对此进行微分得到电机的加速度曲线，通过对电流进行数值积分得到电机的功率曲线。

另一方面对电流信号进行较为详细的时域分析以提供系统分析的时域特征值。使用Peak Detector进行信号的波峰检测得到每个周期内最高点的数值、位置等数据，以此为基础作出电机的特征曲线。电机正常运转时特征曲线近似为一条水平直线，运转异常时则会产生平移和起伏，其均值和方差都有较为显著的变化。使用Pulse Parameters进行信号的参数检测，得到信号的超调量、上升时间等参数，这些参数描述了电流波形的细节信息。因此选取了电流信号的超调量和幅值之比、上升时间和频率之比以及特征曲线的均值和方差作为系统状态分析的3组时域特征值。

事后数据处理主要包括电流、电压的频域分析。对于步进电机系统的检测，一个较为重要的应用是识别出正常信号中夹带的短暂反常现象并展示其成分，为了克服傅里叶变换没有时间分辨率的缺陷，采用了对异常信号段进行短时傅里叶变换的分析方法。信号

算法实现短时傅里叶分析得到信号的幅值谱，表明了在短时间段上绕组电流、驱动电压的能量分布。电机系统发生异常时的电流、电压信号除正常的基频及倍频成分外，出现了额外的低频成分或直流分量，其倍频和基频的幅值之比也有明显的变化，因此选取了信号的3倍频和基频的幅值比作为系统状态分析的频域特征值。

对于在线检测及故障诊断系统来说，除了选取适当的信号处理算法提取有效的特征值之外，更为重要的一点是对被测系统的历史数据的归纳和分类，给出各特征值的典型值作为系统状态的判别条件。以下是在瑞士ARSAPE公司的微型两相永磁式步进电机1020上测得的典型值，其驱动方式为采用A3966SLB驱动模块的两相单四拍驱动。

基于虚拟仪器技术开发的步进电机检测系统，在发生故障时针对故障单元进行的诊断提高了系统的维护效率，大大缩短了故障恢复时间。

参考文献
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