摘  要： 设计了一种发电机组转轴振动监测系统。电涡流变送器将振动信号转换为电信号并传送至系统硬件平台。硬件平台使用FPGA作为控制核心对电信号进行模数转换、FIR滤波及温度矫正，并通过USB 2.0接口传输至上位机。硬件平台提供USB 2.0和RS-232两种接口，分别用来传输数据和控制命令。上位机采用LabVIEW开发平台，通用性强，通过VISA组件与硬件平台USB 2.0接口和RS-232接口通信，获取数据并控制硬件平台，实现实时振动波形分析、频域分析和轴心轨迹分析。系统可以进行远程控制与发布，并能将数据存储进SD卡及数据库中。测试及分析结果显示，整个系统运行良好、稳定、实时性强。

　　关键词： 发电机组；振动测试；FPGA；LabVIEW

　　发电机组作为电力系统中的电源，其运行状况直接影响到电网用电的安全性、稳定性和质量。汽轮机发电机组是电厂中的核心设备。由于设计、制造和运行等多方面原因，机组不可避免地会出现振动。当振动超限时，会影响机组的稳定运行，过大的振动，甚至会引发灾难性的毁机事故。

　　振动是一柄双刃剑，虽然对机组运行不利，但振动信号中也包含丰富的信息，通过这些信息可以对振动故障产生的原因进行诊断，做到防患于未然。在机组运行时，转轴振动分析是机组故障诊断的重要方法。机组转轴径向振动的幅度，反映了故障的严重程度；不同的故障引起的振动信号一般包含不同频率的分量，通过对频谱图的分析，可以推断故障原因；对于频谱类似的故障，可以参考轴心轨迹图对故障进行甄别。因此，在机组运行和维修时，对机组转轴振动进行状态监测和故障分析，对于有效延迟机组寿命和提高用电质量有着非常重要的意义[1-2]。

1 系统总体结构及功能

　　本设计参考GB11348.2《陆地大型发电机组振动国家标准》，使用双电涡流传感器对机组转轴振动进行测量，将振动信号转换为0~20 mA电流信号；电流信号经信号调理电路送至AD9280进行模数转换；核心控制单元FPGA获取数据并通过设计的FIR数字滤波器滤波；CY7C68013和MAX232提供USB 2.0接口和RS-232接口，硬件平台通过USB和串口分别与上位机LabVIEW进行数据和控制命令交换；LabVIEW可对获取的数据进行实时波形显示、频谱分析、绘制轴心轨迹，并可进行远程发布和数据库存储。系统结构如图1所示。

2 系统硬件平台主要部分

　　2.1 硬件平台核心控制器

　　本设计采用Altera公司的CycloneⅡ系列高性价比FPGA芯片EP2C5Q208C8N作为控制核心。该芯片采用208引脚的PQFP封装，用户定义I/O数为148，完全能够满足系统需要。同DSP相比，FPGA具有并行的特性，能够实时完成多项工作，适于在数据采集领域的应用。使用5 V电压输入，在硬件设计中分别使用电源管理芯片LM1805、LP38500、MAX1681等及外围电路提供3.3 V、1.2 V和±5 V的电压。

　　2.2 电涡流变送器安装

　　选用HZ-899电涡流变送器，由外接24 V电源供电，10 Hz~5 kHz频响范围，最大可靠传输距离为300 m，直接输出4 mA~20 mA信号。使用双HZ-899互相垂直安装，可绘制轴心轨迹。在典型300 MW汽轮机发电机组上，传感器安装位置如图2所示。

　　2.3 温度补偿模块

　　电涡流传感器内部敏感软件受温度影响，会产生近似线性的漂移。与标准温度20℃相比，HZ-899电涡流变送器在温度变化5℃时，会产生约1％正向偏差。设计中使用了数字温度传感器DS18B20测取待测点温度。FPGA对DS18B20发送控制命令，读取12位串行数字量，与20℃进行比较，并作如下运算：

　　其中，D为补偿后的振幅，AD为AD9280获取的幅值，T为温度传感器获取的实时温度。

　　2.4 信号调理电路

　　选用MAX396模拟开关芯片，提供16路模拟输入通道，FPGA采用单A/D轮询策略。MAX396具有约200 Ω的通道电阻，因此需要将4 mA~20 mA的电流信号经过250 Ω的电阻分压成1 V~5 V的电压信号，再经过电压跟随器增大输入阻抗，进入模拟开关。在模拟开关的输出端，使用运放AD8065与电阻网络搭建减法电路，使输入信号与参考电压Vref相减，得到式（2），将电压转换为0 V~2 V。

　　其中，UAD为输入到AD9280的电压，UIN为MAX396输出电压，Vref为AD9280输出的参考电压。

　　2.5 A/D转换电路

　　选用ADI公司高速模数转换芯片AD9280，该芯片具有8位分辨率，单路可对0~10 MHz的信号进行稳定采集[3]。本设计将AD9280配置为顶底模式，采样时钟由FPGA中锁相环提供，如图3所示。

　　2.6 USB接口电路

　　CY7C68013集成了USB 2.0收发器、SIE（串行接口引擎）、增强的8051微控制器，为系统提供USB2.0接口，最大稳定数据传输速率可达30 Mb/s。本设计中，编写CY7C68013固件程序，对寄存器进行配置，使芯片工作在异步SlaveFIFO写入状态，设置FIFOADR[1：0]使端点6为4倍缓冲输入端点，芯片与FPGA连接电路如图4所示[4]。

　　FPGA控制CY7C68013工作时序如下：当有写事件发生时，使FIFOADR[1：0]指向端点6；如果FIFO满，则等待，否则驱动数据使SLWR先低后高，使FIFO写指针递增，成功写入数据后再重复以上步骤。

3 系统软件设计

　　3.1 控制命令传输程序设计

　　上位机通过RS-232发送控制命令。FPGA接收到上位机不同的命令代码，识别后开启或关闭相应的功能，如采集通道开关、SD卡存储与读取等。数据库和Web发布功能则由LabVIEW直接完成。

　　3.2 FIR数字滤波器设计

　　对于A/D采集的数据，必须通过数字滤波器滤除传输过程中的高频干扰。系统中每路振动信号频率在1 kHz以内，每路信号采样率为10 kHz。基于此，提出FIR数字滤波器的指标如下：采用通带边界频率Ωp=0.2 π，阻带边界频率Ωs=0.4 π，阻带最大衰减50 dB。凯塞窗可以通过改变参数β值来折中选择主瓣宽度和旁瓣衰减，适应能力强且比较灵活，能满足阻带衰减的要求[5]。根据式（3）和（4）以及滤波器性能指标，可计算出凯塞窗FIR滤波器的节数N为30，形状参数β为4.55。其中，δ2为阻带衰减分贝数，Δω为过渡带宽。

　　利用MATLAB中FDA Tool工具，设计凯塞窗FIR滤波器，输入各参数，导出滤波器的系数表。Quartus II中提供了FIR滤波器的IP核，利用FIR Compiler工具，可以大大减小在FPGA中写入FIR滤波器算法的难度。将MATLAB导出的滤波器系数表导入到FIR Compiler中，则可以生成滤波器模块，其幅频特性如图5所示，同设计要求相符。

　　3.3 数据传输程序设计

　　A/D转换的速率同USB传输的速率不匹配，本设计在FPGA中写入FIFO模块。当FIFO处于“empty”状态时，向其写入A/D采集的数据。A/D采集的数据是8 bit，将其拓展为16 bit，其中高8 bit为通道地址，低8 bit为实际数据[6]。上位机读取数据时，对高8 bit进行分离，即可识别通道号。当FIFO处于“full”状态时，读取FIFO中的数据。FIFO深度设置为4 096 B，数据个数为2 048。系统数据传输框图如图6所示。

　　3.4 LabVIEW程序设计

　　本设计使用LabVIEW开发上位机程序。在LabVIEW程序中使用Driver Wizard写入CY7C68013的驱动，调用VISA组件，对USB接口进行配置[7]。配置程序框图如图7所示。

　　读取USB接口16 bit数据，分离得到通道信息和数据信息。LabVIEW调用波形图表模块，对波形进行实时显示；使用XY图模块绘制轴心轨迹；使用FFT函数，得到振动信号频谱。设置FFT点数为2 048点，采样率为10 kHz，得到频谱分辨率为5 Hz。LabVIEW设计的系统界面如图8所示。

　　本地振动数据往往需要专家进行远程诊断，本设计使用LabVIEW的DateSocket技术和Web发布工具，实现本地数据的网络传输和远程监视。机组振动的恶化大都有一个逐渐发展的过程，因此监测系统需要对振动数据进行定期定时记录和故障记录，本设计中使用LabVIEW与ACCESS数据库连接，程序和上位机界面分别如图9和图10所示。

　　4 系统测试及结论

　　机组的振动信号多以50 Hz的倍数频率为主。最频繁的转子不平衡转子不对中故障中，以二倍频为主。因此在实验室条件下使用数据采集卡，产生50 Hz信号为主，具有2次谐波、3次谐波、5次谐波、7次谐波的信号，并附加高斯噪声。使用监测系统对该信号进行采集、处理和分析。LabVIEW得到滤波后的波形如图11所示，频谱图如图12所示。

　　实验显示，监测系统很好地滤除了信号中噪声，对信号的幅值和频谱进行了分析，满足设计指标。

　　通过仿真与实验室实测，对系统的其他功能进行了测试，结果表明，监测系统能够很好地对16路振动信号进行采集、分析、存储及变换，能够识别故障信号并报警，整个系统运行良好稳定且具有很强的拓展性。

　　参考文献

　　[1] 朱静波.汽轮机组振动信号的测量与分析[J].工业控制计算机，2010（4）：7-8.

　　[2] 李录平，邹新元.汽轮发电机组碰磨故障的典型特征研究[J].振动测试与诊断，2001，21（4）：281-285.

　　[3] 李宁，汪骏发.基于Camera Link的高速数据采集系统[J].红外，2005（7）：31-37.

　　[4] 黄志宇，唐乐.基于FPGA和BMS的数据采集系统研究与应用[J].电源技术，2013，37（1）：107-110.

　　[5] 程佩青.数字信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2001.

　　[6] 鲁力，张波.嵌入式TCP/IP协议的高速电网络数据采集系统[J].仪器仪表学报，2009，30（2）：405-409.