【摘 要】
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剑杆织机是纺织行业中应用十分广泛的一种纺织机械。织机在纺织过程中,纱线的张紧力要保持在合适范围内,而织机的振动会引起纱线张力的波动,进而影响纺织质量。目前,织机嵌入式控制系统并没有振动检测的功能,需要人为来排查,而主轴是织机的动力源,直接影响其振动大小。因而本课题研发了一套织机主轴嵌入式振动监测分析系统。该系统能监测织机主轴振动,及时发现振动异常,分析故障原因。首先,本课题研究设计了一套嵌入式振动
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剑杆织机是纺织行业中应用十分广泛的一种纺织机械。织机在纺织过程中,纱线的张紧力要保持在合适范围内,而织机的振动会引起纱线张力的波动,进而影响纺织质量。目前,织机嵌入式控制系统并没有振动检测的功能,需要人为来排查,而主轴是织机的动力源,直接影响其振动大小。因而本课题研发了一套织机主轴嵌入式振动监测分析系统。该系统能监测织机主轴振动,及时发现振动异常,分析故障原因。首先,本课题研究设计了一套嵌入式振动采集系统。系统主要包括振动采集、调理电路模块,系统通讯模块与数据存储模块三大部分。它具有系统精简、WIFI传输、灵活可扩展、成本低等特点。其次,机械振动信号常从频域来分析其频谱特征及振动异常原因,因而本文研究了工业常用的频域分析算法——快速傅立叶变换（FFT）的原理和计算方法,并编写和优化了FFT嵌入式C语言算法程序,以将其应用在性能较弱的嵌入式平台中,使系统在采集振动信号后,可自行获取其振动频谱来分析。最后,由于机械振动的多样性、复杂性,其频谱需由专业人员来进行分析。为了提高系统的自动化、智能化水平,减少人力成本投入,本系统还引入了BP神经网络来对织机主轴的振动频谱特征和故障类型进行了关系学习、拟合,使系统在获得主轴振动频谱后,可以智能分析、判断振动故障原因,并及时通知设备维护人员进行检修。由于BP神经网络需要进行大量的计算,对硬件性能要求高,低成本的嵌入式系统无法运行复杂的BP算法,所以神经网络一般都是基于PC平台来完成的。而本文对BP神经网络原理进行了研究,发现BP网络的学习结果可以用数学公式表现出来。因而本系统将BP网络的学习过程借助PC平台来完成,然后提取BP学习结果为数学映射公式,嵌入式系统可利用该公式实现智能频谱分析和BP故障预测。本文利用了嵌入式系统硬件采集了剑杆织机主轴的振动频谱,并采用对比分析法进行了分析,判断出主轴振动异常的原因。而设计的BP神经网络也能够对振动频谱进行特征识别,判断故障原因。实验证明了本嵌入式振动检测分析系统方案的可行性与可靠性。
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