劉棟，任天平

(鄭州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，河南鄭州 450001)

六面頂壓機(jī)是目前國內(nèi)超高壓高溫靜壓法合成人造金剛石的主要生產(chǎn)設(shè)備。頂錘，主要材料是鎢鈷系列硬質(zhì)合金，安裝在六面頂壓機(jī)活塞的大墊塊頂部使用。當(dāng)受油缸驅(qū)動一組6個頂錘閉合形成高壓腔時，腔體內(nèi)可達(dá)到10～20 GPa以上的壓力和攝氏1 500℃以上的溫度，承受著壓應(yīng)力、拉應(yīng)力以及剪切應(yīng)力，處于超臨界狀態(tài)下工作。由于頂錘內(nèi)部的缺陷造成的應(yīng)力集中不能通過塑性變形得到消除，以及頂錘校對不當(dāng)、合成塊放置不當(dāng)?shù)韧饨缫蛩赜绊?，頂錘發(fā)生破裂。如果未及時發(fā)現(xiàn)，進(jìn)行卸壓停熱操作，將會導(dǎo)致高壓腔內(nèi)壓力外泄，進(jìn)而造成碎屑及合成塊飛濺、“放炮”、多個頂錘損壞等危害，帶來巨大的人員傷亡隱患和經(jīng)濟(jì)損失。六面頂壓機(jī)頂錘破裂在線無損檢測預(yù)報警顯得非常重要，有顯著的經(jīng)濟(jì)意義及社會意義。

現(xiàn)階段對于頂錘破裂的檢測，并無可靠實(shí)用的技術(shù)，主要是通過生產(chǎn)現(xiàn)場有經(jīng)驗(yàn)的合成工通過聽聲音的方式來判斷 (頂錘破裂時，發(fā)出類似鋸條掰斷的聲音)，以預(yù)防為主?；诖?，認(rèn)為當(dāng)頂錘產(chǎn)生宏觀裂紋進(jìn)而產(chǎn)生聲音時或之前，產(chǎn)生了音頻段的特征信號。該特征信號可以是音頻信號或者是頂錘破裂所產(chǎn)生的振動信號，文中采集的是振動信號而非音頻信號以屏蔽環(huán)境噪聲的干擾。經(jīng)過現(xiàn)場信號采集，確定了頂錘破裂時存在該頻譜分布異常的特征信號。通過對該特征信號的識別，實(shí)現(xiàn)頂錘破裂的報警。

作者提出一種基于聲卡的頂錘破裂實(shí)時檢測系統(tǒng)。采用計算機(jī)聲卡而非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集卡完成數(shù)據(jù)采集;采用C++多線程技術(shù)、C++和MATLAB混合編程的方式完成軟件設(shè)計;利用MATLAB強(qiáng)大的信號分析能力，編寫信號分析識別算法，封裝成COM組件，供C++調(diào)用，完成信號分析以實(shí)現(xiàn)實(shí)時檢測報警。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計

通過功能分析，頂錘破裂在線檢測報警系統(tǒng)，在系統(tǒng)組成上分為傳感檢測模塊、信號調(diào)理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、人機(jī)顯示模塊、報警輸出模塊。如圖1所示，傳感器信號通過信號調(diào)理電路，利用計算機(jī)的線路輸入 (line in)作為信號輸入端口，將獲取的A/D采樣數(shù)值傳入計算機(jī)中，進(jìn)而通過編寫的應(yīng)用程序進(jìn)行相關(guān)分析，若檢測識別到頂錘破裂信號，報警輸出。另外，聲卡測量信號的引入應(yīng)采用音頻電纜或者屏蔽電纜以降低噪聲干擾。

圖1 系統(tǒng)組成

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集工作主要由專用的數(shù)據(jù)采集卡完成，價格昂貴并需要單獨(dú)的驅(qū)動程序完成數(shù)據(jù)采集和獲取。大多數(shù)分辨率為12/16位，并且受計算機(jī)插槽接口、地址、中斷資源的限制，擴(kuò)展性較差，同時在電磁干擾較強(qiáng)的場合可能無法對其進(jìn)行電磁屏蔽，造成采樣數(shù)據(jù)失真［1］。

而計算機(jī)聲卡就是一款很好的雙通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，同時具有A/D、D/A以及低通濾波功能，價格低廉、兼容性好、靈活通用、性能穩(wěn)定。另外聲卡使用DMA方式傳遞數(shù)據(jù)，極大地降低了CPU的占用率。一般聲卡的16位轉(zhuǎn)換精度對于許多工程測量和科學(xué)實(shí)驗(yàn)來講已經(jīng)足夠了。當(dāng)然聲卡數(shù)據(jù)采集也具有其局限性，只適合采集音頻域的信號，即輸入信號范圍為20～20 000 Hz的信號;不允許任意設(shè)定采樣頻率，因此不能控制整周期采樣，需要通過相應(yīng)的信號處理方法來彌補(bǔ)非整周期采樣帶來的問題［2］。雖然現(xiàn)今一些聲卡的采樣率提高到了96/192 kHz甚至更高，但是價格昂貴，而且某些是通過重采樣技術(shù)轉(zhuǎn)換得到的。

在頂錘破裂在線檢測應(yīng)用中，采集的振動信號頻率位于音頻段，同時現(xiàn)場的壓機(jī)控制系統(tǒng)帶有工控機(jī)，采用計算機(jī)聲卡完成數(shù)據(jù)采集是一種很好的選擇。聲卡一般有mic in和line in兩個音頻輸入口。聲卡的mic in輸入端有高增益的放大器，最大輸入信號強(qiáng)度50 mVrms，容易引入噪聲，使信號有較大失真，且容易造成信號過負(fù)荷;line in線路輸入抗干擾強(qiáng)，輸入電壓不超過1.5 Vrms［3］。故使用line in口作為信號輸入端口，其干擾小且動態(tài)特性良好。

但是直接測量信號可能過于嘈雜或危險，信號調(diào)理電路將信號處理成可以直接輸入聲卡line in口，主要包括信號的隔離和線性化處理、放大/衰減、阻抗匹配、濾波等，以使信號能夠正確地被聲卡所識別。

而后聲卡將信號采樣數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)存儲單元，信號分析模塊對信號進(jìn)行識別分析，檢測到報警信號，通過報警輸出模塊，通知壓機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行停熱、卸壓等故障操作。

2 軟件架構(gòu)

關(guān)于軟件設(shè)計，采用C++和MATLAB混合編程的方式，以C++為主，利用多線程技術(shù)和COM組件技術(shù)，結(jié)合兩種編程語言特點(diǎn)，取長補(bǔ)短，提高程序運(yùn)行效率，完成對信號的采集分析識別。

如圖2所示，開啟采集線程，利用Windows音頻API函數(shù)驅(qū)動聲卡完成數(shù)據(jù)采集操作，將采樣數(shù)據(jù)存入內(nèi)存數(shù)據(jù)緩沖區(qū);預(yù)處理線程將從內(nèi)存緩存區(qū)取出數(shù)據(jù)，進(jìn)行端點(diǎn)檢測等預(yù)處理，然后將疑似信號送入分析線程;分析線程完成信號識別，進(jìn)而通過報警模塊輸出報警信號。

圖2 系統(tǒng)軟件架構(gòu)

數(shù)據(jù)交互在內(nèi)存中進(jìn)行，以保證數(shù)據(jù)的快速存取。信號識別分為兩級，預(yù)處理完成算法相對簡單的前期識別處理，只有疑似信號才被送入分析線程，進(jìn)行相對復(fù)雜的特征提取及模式識別算法實(shí)現(xiàn)，完成相對耗時的識別操作。通過這種方式，提高程序運(yùn)行效率，保證信號識別處理的實(shí)時性。

通過C++和MATLAB混合編程的方式，利用MATLAB固有的函數(shù)和算法，縮短了程序開發(fā)周期;采用C++多線程技術(shù)，有效彌補(bǔ)了MATLAB不能并行工作的特點(diǎn);另一方面，MATLAB是一種解釋性執(zhí)行語言，通過將其編寫的算法封裝成COM組件，某種程度上提高其執(zhí)行效率［4］。

3 系統(tǒng)功能設(shè)計

3.1 信號調(diào)理電路

信號調(diào)理電路將傳感器信號處理成可以直接輸入聲卡采集的信號，送入聲卡的line in口完成A/D轉(zhuǎn)換。信號調(diào)理電路由高通濾波器、兩級放大電路、低通濾波器等部分組成，完成阻抗匹配、幅度調(diào)節(jié)及信號濾波。

3.1.1 阻抗匹配

外電路阻抗和聲卡阻抗之間的對應(yīng)關(guān)系對送入聲卡的信號質(zhì)量有顯著影響。為了獲得可接受的效果，外電路的輸出阻抗必須小于聲卡的輸入阻抗。否則部分或者全部信號強(qiáng)度將會因?yàn)樨?fù)載效應(yīng)丟失，大部分聲卡的輸入阻抗為60～2 000 Ω［3］，可以利用運(yùn)放的輸出阻抗無限小的特點(diǎn)，完成阻抗匹配。

3.1.2 幅度調(diào)節(jié)

保證輸入電壓范圍不超過1.5 Vrms，不超出聲卡line in口測量范圍。為了提高輸入阻抗，降低輸出阻抗，采用兩級放大電路，第一級采用同相放大器，第二級采用反相放大器。同相放大器具有很高的輸入阻抗，對輸入信號源影響很小，輸入的信號電流很小，信號電壓不會有太大的損失;反相放大器輸出阻抗小，和聲卡輸入端完成阻抗匹配。兩級電路按照1.5 Vrms來考慮選取電阻參數(shù)。

3.1.3 濾波

高通濾波器由一個小電容 (1 μf)和大電阻 (1 MΩ)組成一個RC濾波電路來實(shí)現(xiàn)，主要用于濾除工頻干擾和低頻噪聲。

低通濾波采用二階壓控型低通濾波器，單位增益，主要用于降低高頻干擾，根據(jù)特征信號頻率選擇截止頻率。整個電路除了有關(guān)電阻電容外，選取高性能運(yùn)放lm358，完成電路設(shè)計。

3.2 聲卡信號獲取

與一般的數(shù)據(jù)采集卡不同，聲卡A/D任務(wù)通常都是連續(xù)狀態(tài)的。為了節(jié)省CPU資源，計算機(jī)的CPU并不是在每次聲卡A/D結(jié)束后都要響應(yīng)一次中斷，而是采用了緩沖區(qū)的工作方式［2］。

待測信號源源不斷地送入聲卡，創(chuàng)建3個音頻緩沖區(qū)，采樣數(shù)據(jù)保存在音頻緩沖區(qū)中。當(dāng)一個緩沖區(qū)滿的時候，該緩沖區(qū)置滿標(biāo)志位，發(fā)送MM_WIM_DATA消息，將該緩沖區(qū)控制權(quán)歸還給程序，自動將采樣數(shù)據(jù)存入下一個緩存區(qū)，并執(zhí)行waveInOpen函數(shù)指定的回調(diào)函數(shù)。在回調(diào)函數(shù)中，將緩沖區(qū)數(shù)據(jù)移入內(nèi)存采樣數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，通知異步線程進(jìn)行處理，并再次調(diào)用waveInAddBuffer將緩存區(qū)重新填入音頻數(shù)據(jù)緩存隊(duì)列，以實(shí)現(xiàn)循環(huán)采樣，從而保證采樣不間斷，采樣數(shù)據(jù)不丟失。

處理流程如圖3所示，表1列出來用到的Windows音頻 API函數(shù)［2］。

圖3 聲卡采集流程圖

表1 Windows音頻API函數(shù)

需要注意的是，調(diào)用waveInPrepareHeader函數(shù)準(zhǔn)備緩沖區(qū)，是采用堆分配的方式，為其分配的內(nèi)存區(qū)域被鎖定了，無法通過delete或者free來釋放了，必須調(diào)用waveInUnprepareHeader函數(shù)才能解鎖定，然后才能釋放。同時在退出系統(tǒng)停止采集時，需要首先調(diào)用waveInReset函數(shù)將內(nèi)存從waveInAddBuffer函數(shù)的限定中釋放，然后再使用waveInUnprepareHeader釋放，最后調(diào)用delete或者free釋放內(nèi)存空間。

3.3 信號分析

通過對現(xiàn)場提取的信號分析，可分為3類:噪聲、近似信號、裂錘信號。噪聲，是指工頻干擾等引入的雜音背景聲，能量小;近似信號，是指環(huán)境噪聲等裂錘信號，能量較大。

圖4為采集到的信號，分析發(fā)現(xiàn)信號具有短時性特點(diǎn)，事件長度在40～150 ms。在某些短時段呈現(xiàn)隨機(jī)噪聲特點(diǎn)，在某些短時段由呈現(xiàn)出周期性信號特性，其他時段為兩者混合。只有在短時間內(nèi)，信號才較平穩(wěn)。因此對信號的分析識別，必須建立在短時性的前提下，分為兩部分來實(shí)現(xiàn)。

圖4 采集得到的信號

預(yù)處理操作，主要進(jìn)行時域分析，主要任務(wù)是端點(diǎn)檢測，獲取近似信號和裂錘信號的起點(diǎn)和終點(diǎn)，從而截取信號，通知信號分析異步線程對其進(jìn)行分析。有效的端點(diǎn)檢測能夠更有效地對信號進(jìn)行分析訓(xùn)練和識別，大大減少識別的運(yùn)算復(fù)雜度，提高程序運(yùn)行效率，保證實(shí)時性。這里采用改進(jìn)的短時能量和短時平均過零率雙門限方法實(shí)現(xiàn)，采用動態(tài)閾值確定門限值，運(yùn)算小、易于實(shí)現(xiàn)并且魯棒性較好，有較好的識別效果。圖5為短點(diǎn)檢測算法MATLAB仿真效果圖。另外一方面，針對裂錘信號短時相關(guān)函數(shù)、短時頻譜等時域特征不同進(jìn)行信號初步篩選。

圖5 MATLAB斷點(diǎn)檢測算法測試

對截取出來的信號進(jìn)行分析，通過時域及頻域特征提取，完成信號識別。分析發(fā)現(xiàn)，特征段頻譜分布明顯不同。利用FFT進(jìn)行頻譜分析時，為保證頻域分辨率，需要足夠的時域數(shù)據(jù)序列，在44.1 kHz的采樣率下，取4 096點(diǎn) FFT，得到大約44.1 kHz/4 096=10.77 Hz的頻率分辨率。同時為了減輕譜泄漏影響，需要加窗。但要注意應(yīng)用窗函數(shù)的時候，頻率分辨率本質(zhì)上會降低，高能量的譜分量還會遮蔽低能量的譜分量，特別當(dāng)原始時間數(shù)據(jù)的平均值為非零時更加明顯，這與直流分量DC飄逸有關(guān)。通過計算時間序列的平均值并從原始序列的每一個樣點(diǎn)中減掉這個平均值可以消除這個問題 (注意平均和減的過程必須在加窗前進(jìn)行)［5］。對截取出來的信號分析算法是采用MATLAB語言編寫的，將其封裝成COM組件以供調(diào)用［3］。

圖6為聲卡數(shù)據(jù)采集及調(diào)用COM組件多線程處理的程序效果圖，設(shè)定緩沖區(qū)大小為4 096，采樣頻率為44.1 kHz，CPU為雙核1.8 GHz。這樣92.9 ms完成一次采樣，開啟線程調(diào)用COM組件完成數(shù)據(jù)分析 (4 096點(diǎn)FFT及端點(diǎn)檢測)。測試發(fā)現(xiàn)第一次調(diào)用COM組件用時較長，包含初始化COM庫、創(chuàng)建COM接口實(shí)例以及調(diào)用COM方法，這一部分可以放到程序初始化過程中進(jìn)行。初始化完成之后，調(diào)用COM組件封裝的函數(shù)進(jìn)行信號分析時，最長用時在20 ms左右，浮動變化，這是由于Windows并非為實(shí)時操作系統(tǒng)，系統(tǒng)為線程按照優(yōu)先級分配時間片，執(zhí)行相應(yīng)任務(wù)。因此可以創(chuàng)建相應(yīng)的循環(huán)隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類，將預(yù)處理截取的數(shù)據(jù)送入循環(huán)隊(duì)列，順序處理，從而提高時間容錯能力［6］。

圖6 信號采集與調(diào)用COM組件測試

4 結(jié)束語

結(jié)合金剛石六面頂壓機(jī)頂錘工作場合及特性，提出一種基于聲卡的頂錘破裂檢測方案，利用聲卡采集頂錘工作過程中的振動信號，采用C++和MATLAB混合編程的方式完成信號實(shí)時采集分析。該方案大大降低了軟硬件成本，可擴(kuò)展性強(qiáng)，并已得到工程應(yīng)用，處于測試階段，可行性得到了驗(yàn)證。但是在為提高信號識別的準(zhǔn)確度而采用較復(fù)雜的信號分析算法時，實(shí)時性有待提高，需要進(jìn)行算法優(yōu)化以及進(jìn)行實(shí)時操作系統(tǒng)移植予以解決。

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