一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置

摘要

本申请公开了一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置。包括：测试结构以及用于采集电流信号数据的采集系统；本申请利用承载平台作为测试结构的基础承载部件，其上安装有负载电机，并利用联轴器作为连接介质，与待测谐波减速器、待测电机形成测试结构；利用信号连接的电流检测模块、数据采集模块以及数据处理单元对电流信号数据进行采集和预处理，通过与待测电机连接的电流检测模块，采集待测电机的电流信号数据并以电压信号形式传输至数据采集模块，数据采集模块再将电压信号传输至数据处理单元，数据处理单元将电压信号转换为电流信号，且其与控制单元通讯连接，对电流信号数据进行分析处理并实时显示。

说明书

技术领域

本公开一般涉及工业机器人故障预测设备技术领域，具体涉及一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置。

背景技术

谐波减速器具有传动速比大、承载能力高、传动精度高、传动效率高、安装方便等优点，被广泛应用于航空航天、精密医疗器械、工业机器人等领域。谐波减速器作为工业机器人关节处的重要零件，往往安装在工业机器人内部，在其彻底失效前的故障不容易被诊断出来。且谐波减速器一旦失效就会导致工业机器人的基本功能丧失。因此，在谐波减速器的早期故障阶段做出诊断尤为重要。

谐波减速器中的传动系统属于齿轮传动，但由于在传动过程中涉及柔轮与薄壁轴承等柔性构件的弹性变形，而与一般的齿轮传动不同，所以谐波减速器通常是由于柔轮或柔性薄壁轴承的损坏而失效。目前，国内外学者在检测谐波减速器的故障中，多用振动信号分析法进行诊断，对振动信号的处理方法也多采用基于傅里叶变换的频域分析与基于小波变换的时域分析，但是振动测量系统的安装位置会受到设备空间的限制，安装过程会对被检测装置产生一定的损坏，还会影响到振动信号的准确度，且振动测量分析系统存在价格昂贵、技术垄断等问题。

近年来，也开启了对于基于经验模态分解的分析方法的研究。但针于电机电流诊断谐波减速器的故障的研究却十分有限，在现有的采集电机电流过程中，采集到的电流信号中冲击特征微弱且背景噪声干扰严重，而且还存在采集到的电机电流信号需进行滤波、降噪处理，对于微弱的电流信号的采集设备昂贵的问题。因此，现有的基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置亟待改进。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种能够自动采集并保存电流信号数据，具有良好的预处理功能，节省故障分析时间，有效提高工作效率，操作简便且易于实现的基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置。

第一方面，本申请提供一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置，包括：测试结构以及用于采集电流信号数据的采集系统；

所述测试结构包括：承载平台和设置在所述承载平台上的负载电机；所述负载电机的输出端设置有联轴器，且所述联轴器的自由端连接有待测谐波减速器；所述待测谐波减速器连接有待测电机；

所述采集系统包括：信号连接的电流检测模块、数据采集模块以及数据处理单元；

所述电流检测模块，与所述待测电机电连接，用于采集所述待测电机的电流信号数据并以电压信号形式传输至所述数据采集模块；

所述数据采集模块，用于接收所述电压信号并传输至所述数据处理单元；

所述数据处理单元，用于将电压信号转化为电流信号进行分析处理并实时显示。

根据本申请实施例提供的技术方案，还包括：用于控制所述测试结构运行的控制系统。

根据本申请实施例提供的技术方案，所述控制系统包括：信号连接的控制单元、数据采集单元、伺服控制单元和数据处理模块；

所述控制单元，用于控制所述数据采集单元和所述伺服控制单元运行；

所述数据采集单元，用于采集所述待测电机的转速、转矩数据与电流信号数据有效值；

所述伺服控制单元，用于驱动所述待测电机与所述负载电机运行；

所述数据处理模块，用于接收所述转速、转矩数据和电流信号数据有效值，并以反馈信号形式传输至所述控制单元。

根据本申请实施例提供的技术方案，所述伺服控制单元包括：与所述控制单元信号连接的第一伺服控制模块和第二伺服控制模块；

所述第一伺服控制模块，用于驱动所述待测电机输出端旋转；

所述第二伺服控制模块，用于驱动所述负载电机输出端旋转。

根据本申请实施例提供的技术方案，还包括：与所述负载电机、所述第一伺服控制模块和所述第二伺服控制模块电连接的供电模块；

所述供电模块，用于为所述负载电机、所述第一伺服控制模块和所述第二伺服控制模块提供电能。

根据本申请实施例提供的技术方案，所述数据处理单元包括：信号连接的参数设置模块、数据存储模块以及信号显示模块；

所述参数设置模块，用于控制采样时间间隔、采样率、采样数以及保存路径；

所述数据存储模块，用于将采集到的电流信号数据按所设置的保存路径自动存储；

所述信号显示模块，用于实时显示采集的电流信号数据。

根据本申请实施例提供的技术方案，还包括：用于限定所述联轴器位置的轴承支撑座。

综上所述，本技术方案具体地公开了一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置的具体结构。本申请具体地利用测试结构产生所要提取的电机电流信号，并设计采集系统，自动采集电流信号，进行前期处理并保存电流信号数据，实现良好的预处理功能，节省故障分析时间，有效提高工作效率的目的；

本申请利用承载平台作为测试结构的基础承载部件，其上安装有负载电机，并利用联轴器作为连接介质，与待测谐波减速器、待测电机形成测试结构；利用信号连接的电流检测模块、数据采集模块以及数据处理单元对电流信号数据进行采集和预处理，通过与待测电机电连接的电流检测模块，采集待测电机的电流信号数据并以电压信号形式传输至数据采集模块，数据采集模块再将电压信号传输至数据处理单元，数据处理单元将电压信号转化为电流信号，且其与控制单元通讯连接，对电流信号数据进行分析处理并实时显示。

本技术方案进一步地为了控制数据采集单元和伺服控制单元运行，设计信号连接的控制单元、数据采集单元、伺服控制单元以及数据处理模块，利用控制单元控制数据采集单元和伺服控制单元运行；通过将数据采集单元设置在待测电机与负载电机之间，以采集并处理待测电机的转速、转矩数据与电流信号有效值；伺服控制单元包括：与控制单元信号连接的第一伺服控制模块和第二伺服控制模块，利用第一伺服控制模块驱动待测电机输出端旋转，利用第二伺服控制模块驱动负载电机输出端旋转；利用数据处理模块接收转速、转矩数据和电流信号数据有效值，并以反馈信号形式传输至控制单元。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置的结构示意图。

图2为图1中A部分的结构示意图。

图3为本信号采集装置采集的电机电流信号原始数据的波形图。

图4为本信号采集装置采集的电机电流信号滤波后的波形图。

图5为本信号采集装置采集的电机电流信号降噪处理后的波形图。

图中标号：1、承载平台；2、负载电机；3、联轴器；4、待测电机；5、控制单元；6、数据采集单元；7、数据处理模块；8、电流检测模块；9、数据采集模块；10、数据处理单元；11、参数设置模块；12、数据存储模块；13、信号显示模块；14、第一伺服控制模块；15、第二伺服控制模块；16、供电模块；17、轴承支撑座。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

实施例一

请参考图1所示的本申请提供的一种基于电机电流诊断谐波减速器故障的信号采集装置的第一种实施例的结构示意图，包括：测试结构以及用于采集电流信号数据的采集系统；

所述测试结构包括：承载平台1和设置在所述承载平台1上的负载电机2；所述负载电机2的输出端设置有联轴器3，且所述联轴器3的自由端连接有待测谐波减速器；所述待测谐波减速器连接有待测电机4；

所述采集系统包括：信号连接的电流检测模块8、数据采集模块9以及数据处理单元10；

所述电流检测模块8，与所述待测电机4电连接，用于采集所述待测电机4的电流信号数据并以电压信号形式传输至所述数据采集模块9；

所述数据采集模块9，用于接收所述电压信号并传输至所述数据处理单元10；

所述数据处理单元10，用于将电压信号转化为电流信号进行分析处理并实时显示。

在本实施例中，利用测试结构产生所要提取的电机电流信号，并设计采集系统，自动采集电流信号，进行前期处理并保存电流信号数据，实现良好的预处理功能，节省故障分析时间，有效提高工作效率的目的；

如图2所示，承载平台1，作为测试结构的基础承载部件，用于安装负载电机2；

联轴器3，设置在所述负载电机2的输出端，且其自由端连接待测谐波减速器，待测谐波减速器再与待测电机4的输出轴连接，作为负载电机2与待测电机4之间的连接介质；

其中，待测电机4的功率小于或者等于负载电机2的功率；

电流检测模块8，与所述待测电机4电连接，用于采集所述待测电机4的电流信号数据并以电压信号形式传输至所述数据采集模块9；此处，电流检测模块8的类型，例如为电流传感器，具体地，电流传感器采用Fluke 80i-110s AD/DC型号电流钳，其一端钳口连接待测电机4的单相电线，另一端通过bnc接口连接数据采集模块9，采集待测电机4的信号数据并传输到数据采集模块9里；

数据采集模块9，用于接收所述电压信号并传输至所述数据处理单元10；此处，数据采集模块9的类型，例如为NI公司的USB-6281型号的信号采集卡,其采用USB接口与控制单元5连接；

数据处理单元10，与控制单元5通讯连接，用于将电压信号转化为电流信号再进行分析处理并实时显示；此处，数据处理单元10的类型，例如为LABVIEW软件平台；

其中，数据处理单元10利用LABVIEW软件平台先将电压信号转换成电流信号，再进行整体实验数据的显示以及数据分析；

并采用最大相关峭度反卷积(MCKD)在MATLAB软件中进一步降噪处理。

在任一优选的实施例中，还包括：用于控制所述测试结构运行的控制系统。

所述控制系统包括：信号连接的控制单元5、数据采集单元6、伺服控制单元和数据处理模块7；

所述控制单元5，用于控制所述数据采集单元6和所述伺服控制单元运行；

所述数据采集单元6，用于采集所述待测电机4的转速、转矩数据与电流信号数据有效值；

所述伺服控制单元，用于驱动所述待测电机4与所述负载电机2运行；

所述数据处理模块7，用于接收所述转速、转矩数据和电流信号数据有效值，并以反馈信号形式传输至所述控制单元5。

在本实施例中，控制单元5，用于控制所述数据采集单元6和所述伺服控制单元运行；此处，控制单元5的类型，例如为工控机；

数据采集单元6，设置在待测电机4与负载电机2之间，用于采集所述待测电机4的转速、转矩数据与电流信号数据有效值；此处，数据采集单元6的类型，例如为数据采集器；

伺服控制单元，用于驱动所述待测电机4与所述负载电机2运行；此处，伺服控制单元的类型，例如为伺服驱动器，其型号例如为TEC-AMC；

具体地，伺服控制单元包括：与所述控制单元5信号连接的第一伺服控制模块14和第二伺服控制模块15；第一伺服控制模块14，用于驱动所述待测电机4输出端旋转，第二伺服控制模块15，用于驱动所述负载电机2输出端旋转；

数据处理模块7，用于接收所述转速、转矩数据和电流信号数据有效值，并以反馈信号形式传输至所述控制单元5；此处，数据处理模块7的类型，例如为数据处理器。

在任一优选的实施例中，还包括：与所述负载电机2、所述第一伺服控制模块14和所述第二伺服控制模块15电连接的供电模块16；

所述供电模块16，用于为所述负载电机2、所述第一伺服控制模块14和所述第二伺服控制模块15提供电能。

在本实施例中，供电模块16，与所述负载电机2、所述第一伺服控制模块14和所述第二伺服控制模块15电连接，用于为所述负载电机2、所述第一伺服控制模块14和所述第二伺服控制模块15提供电能；此处，供电模块16的类型，例如为配电箱。

在任一优选的实施例中，所述数据处理单元10包括：信号连接的参数设置模块11、数据存储模块12以及信号显示模块13；

所述参数设置模块11，用于控制采样时间间隔、采样率、采样数以及保存路径；

所述数据存储模块12，用于将采集到的电流信号数据按所设置的保存路径自动存储；

所述信号显示模块13，用于实时显示采集的电流信号数据。

在本实施例中，参数设置模块11，用于控制采样时间间隔、采样率、采样数以及保存路径；其中，参数设置包括通道设置、采样设置以及保存设置，在实验时通过选择物理通道与数据采集模块9实现连接，以获取电流信号数据，并可以根据电流数据得到相应的电压数值；在实验时对采样的采样率、采样数以及采样时间间隔进行设置，以及在保存数据时，设定保存路径；

数据存储模块12，用于将采集到的电流信号数据按所设置的保存路径自动存储；此处，数据存储的格式，优选地，例如为txt格式，具有通用性；

信号显示模块13，用于实时显示采集的电流信号数据；此处，信号显示模块13的类型，例如为LABVIEW软件平台前面板。

在任一优选的实施例中，还包括：用于限定所述联轴器3位置的轴承支撑座17。

在本实施例中，还设计了轴承支撑座17，用于限定所述联轴器3位置，并且轴承支撑座17具有轴承结构，在对联轴器3的位置进行限定的同时不会将联轴器3卡死，能够保证联轴器3正常工作。

本装置具体工作过程如下：

选取LSS-14-50-U-I型号谐波减速器为例，

实验时将待测电机与此谐波减速器相连接，然后与联轴器进行对准，电流钳的一端钳口连接待测电机的单相电线，另一端通过bnc接口连接信号采集卡，采集卡采用USB接口与工控机连接；并在工控机中设置实验要求的工况条件，包括待测电机转速、负载电机提供的负载转矩，然后在LABVIEW软件中设置采样频率、文件路径、采样数等参数；先启动待测电机，后添加负载，利用电流钳采集待测电机的电流并传输到采集卡里；采集卡将电流信号数据传输至工控机，通过LABVIEW软件平台对电流信号数据进行定时采集、自动存储、实时显示、降噪、滤波；最后导出实验数据，导入MATLAB软件进行整体实验数据的显示以及数据分析，采用最大相关峭度反卷积(MCKD)进行进一步降噪处理，如图3、图4、图5，处理后的数据可以结合如快速傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波分析以及分类技术包括人工神经网络、模糊逻辑、支持向量机分类器等信号处理方法，从而进行故障诊断、可靠性分析。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。