1 引言

運動控制系統在國民經濟和國防等領域中所起的作用以及應用的范圍越來越大，運動控制技術正在不斷的深入到各個領域并迅速發展，其應用范圍已經涵蓋了幾乎所有的工業領域。例如在生產過程中對機器人手的位置控制；造紙廠中紙張滾卷的恒張力控制；導彈制導系統控制導彈準確擊中目標等。

為了保證及時發現運動控制系統中可能發生的各種故障，應在系統中加入故障檢測子系統。電機驅動運動控制系統中的大部分機械故障和電氣故障都會引起電機電流的異常變化，非線性能量算法能夠從電流信號中提取出系統故障信息，從而及時檢測出系統中可能產生的各種故障。

本文首先以三星公司的S3C44B0X微處理器為核心芯片，設計電流信號采集電路，然后介紹了非線性能量故障診斷算法。最后以X-Y運動平臺為實驗對象，驗證該算法的有效性。

2 信號采集電路設計

S3C44B0X具有8通道的10位模數轉換器（ADC），它是一個逐次逼近型的ADC，內部結構中包括模擬輸入多路復用器，自動調零比較器，時鐘產生器，10位逐次逼近寄存器和輸出寄存器。該ADC還提供可編程選擇的睡眠模式，以節省功耗。使用S3C44B0X的ADC時應當注意，在ADC退出休眠模式后，為使ADC參考電壓穩定，在第一次A/D轉換之前需等待10ms。通道切換時，應該保證至少15μs的時間間隔。

S3C44B0X的ADC輸入電壓范圍為：0“2.5V，而被測電機電流信號的變化范圍是：-5V”+5V。因此首先應將雙極性的輸入信號轉化到0“2.5V范圍內。如果采樣頻率高于100Hz，還應在信號輸入通道加上采樣保持器。

圖 1： 模擬信號調理電路

圖1中利用μA741通用型運算放大器構成升壓電路，選用LF398作為采樣保持器。可知圖中各節點電位的關系可用（1）式表達，從而將-5V”+5V變化范圍的被測信號轉化到0“2.5V。

3 故障檢測算法

為了及時檢測出系統中產生的故障，需要對電機電流信號進行實時處理，從中提取出故障信息。文獻［3，4］給出了一種非線性能量算法NEO （Nonlinear Energy Operation），可以用來檢測出信號的異常變化。對于給定的信號序列x（n），非線性能量算法定義如下：

文獻在NEO中引入時域窗口的概念，在此基礎上提出了光滑非線性能量算法SNEO（SmoothedNonlinear Energy Operation）。該算法可用下式描述：

其中 ?為卷積運算符，ω為時間窗口（time window）。式中的ω（k）可以按照下式選取：

為了達到理想的檢測效果，也可以采用多步SNEO：

其中：

通過選擇適當的時間延遲m，可以有效減少采樣噪聲的影響。

4 信號采集和分析

為了快速準確的檢測出系統發生的故障，需要設置適當的濾波器參數（比如多步SNEO算法中的b和m），這就要首先對被檢測信號進行分析處理。ARM芯片雖然能夠實時處理大量的數據，但是缺乏上位機（如工控機）專用軟件具有的強大數據分析處理功能。這里選用科學研究中經常用到的MATLAB軟件對ARM系統采集到的數據進行離線分析處理，得到所需的濾波器參數。

為了方便將ARM采集到的數據導入到MATLAB中，首先編寫了MATLAB和ARM系統的串行通信程序。要確定MATLAB環境已安裝了儀器控制工具箱（Instrument Control Toolbox）。在MATLAB中，可以通過創建串口對象，來實現MATLAB與串口設備的通信。

創建串口對象可使用如下的語句：

bj = serial（‘port’， ‘PropertyName’， Property Value ，。..）

其中obj為創建的串口對象；port為串口對象所對應的串行口，如COM1；PropertyName和PropertyValue分別為串口屬性名稱和相應的取值，兩者需成對出現。創建串口對象之后，在進行串口的讀寫操作之前，還需調fopen函數來建立串口對象同串口設備的實際連接。

可以使用fprintf和fwrite函數向串口設備發送數據，其中fprintf用于向串口設備發送文本信息，fwrite用于向設備發送二進制數據。MATLAB提供了很多函數，利用這些函數可以方便靈活的讀取串口設備發送的信息；其中最常用的兩個讀串口函數為fread和fscanf，fread用于從串口設備讀取二進制信息，fscanf用于讀取設備發送的文本信息。

如果不再使用串口，應將串口對象同設備斷開，然后將其從內存和MATLAB工作空間中刪除。可以使用fclose，delete，chear來完成這一系列操作。

下面給出的MATLAB腳本文件用于接收ARM系統采集到的5000個雙字節數據，并將這些數據存儲到100×50的矩陣data中。這樣就可以方便的利用MATLAB強大的數據分析處理功能，從得到的數據中總結出有用的信息。

s = serial（‘COM1’，‘BaudRate’，115200，‘Terminator’， {‘’，‘’}）;

data = zeros（100，50）;

fopen（s）;

for i = 1:50

fwrite（s，0x1，‘char’）;

tmp = fread（s，100，‘int16’）;

data（：，i） = tmp;

for j = 1:1000

j=j;

end

end

fclose（s）;delete（s）;clear s;

ARM系統的串口發送程序如下。在ARM的串口接收中斷服務程序中將URXD0Flag賦值為1，這樣每當ARM接受到MATLAB發送過來的SOH （Start of Header）字符，即0x1，便會向MATLAB發送100個雙字節數據。sl和sh分別存放數據的底八位和高八位。

while（1） {

if（URXD0Flag） {

for（j = 1; j ＜= 100;j++） {

sl = signal［ i］ & 0xff;

sh = （signal［i++］ & 0xff00）＞＞8;

Uart_SendByte（sl）;

Uart_SendByte（sh）;

}

URXD0Flag = 0;

}

if（i ＞= 5000）

break;

}

5 算法驗證

這里以X-Y運動平臺為實驗對象，設計了系統故障實時檢測實驗，驗證故障檢測算法的有效性。首先通過實驗得到X-Y平臺正常工作時電機的電流信號TN，然后在平臺運動過程中給平臺施加一個額外的阻力（模擬故障發生的情況），得到電機輸出電流信號為TF。通過對這兩種情況下的電流偏差信號TE（TE=TN-TF）進行分析，可以從中提取出故障信號。

S3C44B0X通過ADC采集到的TN，TF信號，以及TE隨時間的變化曲線分別如圖2和圖3所示。

圖 2： TN，TF 變化曲線圖 3： TE 隨時間變化曲線

從圖3可以看出，TE信號中存在較多的干擾信息，為了準確無誤的檢測出其中的故障信號，就應采用某種濾波算法對TE進行處理，從而將故障信號提取出來。圖4和圖5分別是采用NEO和多步SNEO（m=50，b=50）兩種方法對TE進行處理，得到的信號曲線。

圖 4： 利用NEO 對TE 進行處理的結果曲線圖 5： 利用多步SNEO 對TE 進行處理的結果曲線

比較圖4和圖5可以看出，多步SNEO能夠更好的消除干擾噪聲的影響，將故障信息成功地提取出來。但是利用SNEO會引入一定的延時，從而造成故障被檢測出時間的滯后。從式（5）和式（6）可知，當m=50，b=50，采樣頻率為500Hz時，滯后時間為：

6 結論

本文利用非線性能量算法對電機電流偏差信號進行分析，能夠及時發現運動控制系統中發生的各種扭矩相關故障，從而提高系統故障檢測環節的準確性和及時性。可以在此基礎上設計系統容錯環節，使系統的安全性和可靠性得到更好的保證。

責任編輯：gt