LabVIEW平台

LabVIEW平台（共7篇）

LabVIEW平台 篇1

摘要：用LabVIEW实现了在数字音频中嵌入二值图像水印。系统主要由水印的嵌入与水印的提取两部分组成。由LabVIEW的“简易读取声音文件”节点,将音频信号读取进来。首先对音频信号进行离散小波分解,根据人耳听觉特性选择嵌入点,然后修改原始音频信号小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印数据的嵌入,在提取水印时,检测小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印提取。使用LabVIEW实现了既有嵌入程序又有提取程序的数字音频水印系统。

关键词：LabVIEW,人耳听觉特性,离散小波变换,奇偶性

多媒体信息的数字化及互联网技术的迅猛发展，使图像、音频和视频等多种形式的多媒体数字作品的创作、存储和传输都变得极其便利。但是数字媒体很容易被非法复制或者在传输过程中遭受第三方的蓄意篡改。为了保护知识产权，水印技术引起了人们的极大关注[1,2]。文中给出了利用LabVIEW编程工具设计的一个能在音频信号中隐藏二值图像的数字音频水印系统。

1 数字音频水印系统的原理

1.1 人类听觉系统特性

在音频文件中嵌入数据的各种方法都要利用人类听觉系统的某些特性，即人的听觉生理-心理特性[3,4]。使用这些特性是为了满足水印的不可感知性的要求。

首先，人的听觉具有掩蔽效应。掩蔽可分为频域掩蔽和时域掩蔽。时域掩蔽又包括前向掩蔽和后向掩蔽。频域和时域掩蔽效应有各自的特性及局限，频域掩蔽效应局限在频率域而时域掩蔽效应则局限在时间域。其次，人耳对声音信号的绝对相位不敏感，而只对其相对相位敏感。第三，人耳对不同频率段声音的敏感程度不同。通常人耳可以听见20 Hz～18 kHz的信号，但对2 kHz～4 kHz范围内的信号最为敏感，幅度很低的信号也能被听见，而在低频区和高频区，能被人耳听见的信号幅度要高得多。

1.2 离散小波变换（DWT）基本原理

小波变换是将信号分解到时域和尺度域上的一种变换，尺度域可以对应于频域，在时域和频域都具有表征信号的局部特征的能力[5]。正是由于时频局部化性质，对原始音频信号进行小波变换，选择在原始音频信号的小波变换重要系数上加入水印[6]，然后经过小波重构生成加入了水印的音频信号。用这种算法可以最大限度地隐藏信息而不被感觉到，且计算量小。

本系统利用人耳的听觉掩蔽特性，在嵌入水印前，首先对原始音频信号进行预处理，然后进行离散小波三级分解，并选择其中的第二级和第三级细节分量作为准备嵌入水印的序列，水印的嵌入是通过修改小波系数小数点后的有效位来实现的。接着进行离散小波三级反变换，可以得到嵌入水印的载体音频。通过这种方法，可以将水印嵌入到一段音频中，而不会引起人耳的感知。

2 数字音频水印系统的构成

2.1 音频信号的采集与水印图像的读取

音频信号由麦克风输入，经声卡转为数据存入计算机内存，再通过LabVIEW功能节点读入到LabVIEW程序中作水印嵌入处理。

系统设置缓存大小为15 000×8 bit，采样率为44.1 kHz，音效为单声道，每个采样值用16 bit量化。

水印图像是64×64的二值图像，在“图形与声音”→“图形格式”中有“读取BMP文件”节点，可以将图像读取进来。另外，通过“图形与声音”→“图片函数”中的“绘制平化像素图”节点，将读取到的图像显示出来。

2.2 音频信号和水印图像预处理

在音频信号采集过程中，噪声无处不在，本文利用小波变换的滤波法对其进行消噪处理。由于语音信号在大约800 Hz以上的高频段按6 dB/倍频程跌落，为此要进行预加重，提高高频部分，有效提高输出信噪比。

水印序列是二维图像，可表示为：

W={w(i,j),0燮i燮P,0燮j

要将其嵌入到一维的数字音频信号中，必须先进行降维处理，变成一维序列V，即：

V={v(i,j),0燮i

为了达到安全和保密的目的，本文利用LabVIEW编制程序对一维序列V进行置乱变换，置乱后得到由V转换而来的新的一维二进制序列X={x(i),0燮i

2.3 水印的嵌入

假设S是含有N个采样数据的原始数字音频信号，它可以表示为：

S={s(n),0燮n燮N-1}

为了讨论方便，将原始数字音频信号分解成两部分：与水印嵌入有关部分(Se)和与水印嵌入无关部分(Sr)，即：S=Se+Sr。

本文选择Db4小波对每一音频数据段Se(k)分别做三级DWT分解，并选择其中的第二级和第三级细节分量作为准备嵌入水印的序列。根据一维小波分解的基本原理，在第二级细节分量上的d2(4k)、d2(4k+1)、d2(4k+2)和d2(4k+3)4个分量与原音频信号S的相关性最大，因此选择此组分量嵌入水印;同理，在第三级细节分量上的d3(2k)和d3(2k+1)2个分量中嵌入水印。

水印的嵌入是通过修改小波系数小数点后的有效位来实现的。本文嵌入时要修改的是小数点后的第4位的奇偶性，修改方法如下：

当在该位置嵌入1时，在保证修改量最小的情况下，修改小数点后的第4位成一个偶数。

当在该位置嵌入0时，在保证修改量最小的情况下，修改小数点后的第4位成一个奇数。

2.4 含音频信号水印的生成

对嵌入水印后的音频信号分段进行小波逆变换得到时域中含有水印信息的音频信号Se′(k)，将Se′(k)代替Se(k)，最终得到含水印的数字音频信号Sw=Se′+Sr。

2.5 水印的提取

设S′为待检测的数字音频信号，水印的提取过程可以通过以下方法进行：

(1)对待检测的数字音频信号S′作分段处理，即S′=Sse+Ssr，然后对含水印部分Sse作三级离散小波变换。

(2)按照嵌入时的规则，在第二级和第三级小波系数上分别选取与k相对应的系数d2′(4k)、d2′(4k+1)、d2′(4k+2)和d2′(4k+3)以及d3′(2k)和d3′(2k+1)，得到一个含有Nw个元素的序列D′(k)。

(3)检测序列D′(k)中各元素小数点后第4位数值的奇偶性。为偶数时，则提取信息“1”;奇数时，则提取信息“0”。将提取的信息送入向量V′(k)。

(4)将所提取的水印序列进行逆随机置乱并进行升维操作，利用LabVIEW编制程序将二值图像水印还原并保存。

为了消除观察者的主观因素，通常采用归一化相关系数对提取水印和原始水印的相似性进行定量的评价，其定义式为：

水印含有与否的判断标准为：若NC>T，则可以判定被测音频信号含有水印，否则不含水印。阈值的选择要同时考虑虚警率和漏警率。本文取T值为0.9。

3 数字音频水印系统界面实现

本文采用图形化语言LabVIEW结合MATLAB节点调用设计了数字音频水印系统。该系统界面由原始音频与水印图像读取、水印的嵌入、水印的提取和参数评估4部分组成。本系统能非常方便地与用户交互，用户可以通过界面操作，将标志性信息(水印)直接嵌到需要进行版权保护的音频信号当中，进行数字音频版权保护及进行所有权证明。

如图1所示为数字音频水印系统的界面设计，程序开始运行时就开始读入音频信号和水印图片，并显示原始音频信号波形图。

在图2所示嵌入面板界面中点击“嵌入”按钮就开始对原始音频信号的消噪，然后进行预加重处理，接着对干净的音频信号进行三级离散小波分解并将水印进行降维操作和置乱处理，修改完原始音频信号小波系数小数点后的有效位进行逆离散小波变换，还原含有水印信息的音频信号。

在图3所示提取面板界面中点击“提取”按钮，首先将含有水印信息的音频信号进行三级离散小波变换，接着检测小波系数小数点后的有效位，最后提取出有效数据将水印图片还原。

4 数字音频水印系统性能分析

通过运行程序，可以得到嵌入水印后的音频信号和提取出的水印以及提取出水印后的音频信号，其效果如图2和图3。

由图2和图3可以看出，嵌入水印后，音频信号没有变化，提取出的水印与原水印也基本相同。经过计算，嵌有水印的音频信号信噪比值是121.28 dB，提取出的水印与原水印之间的相似度NC是1。另外，当水印从音频信号中提取出来之后，音频信号也基本上没有变化。因此，本文所构造的数字水印系统是可用的，本文使用的方法是可行的。

本系统采用LabVIEW开发平台，实现了一个数字音频水印系统。系统采用离散小波变换的方法，通过修改小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印嵌入，可以最大限度地隐藏信息而不被感觉到，且计算量小。提取时检测小波系数小数点后有效位的奇偶性来提取水印数据，不需要原始音频信号的参与，因此是真正意义上的盲水印。该系统具有操作方便、成本低廉、与外围设备数据交换迅速等优点，有良好的推广前景和应用价值。

参考文献

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[3]ISO/IEC Generic coding of moving pictures and associated audio information.Information technology.13818,ISO/IEC,1998.

[4]杨行峻,迟惠生.语音信号数字处理[M].北京:电子工业出版社,1995:112-120.

[5]钮心忻,杨义先.基于小波变换的数字水印隐藏与检测算法[J].计算机学报,2000,23(1):21-27.

[6]侯剑,付永生.一种基于DWT的自适应大容量音频水印算法[J].计算机工程,2007,33(3):147-162.

LabVIEW平台 篇2

一、虚拟仪器及Labview 8.2

虚拟仪器的概念是美国N I公司 (Na tional Instrument) 在20世纪80年代中期提出来的。所谓虚拟仪器就是以计算机作为仪器统一的硬件平台, 充分利用计算机的运算、存储、回放、调用、显示及文件管理等智能化功能, 同时把传统仪器的专业化功能和面板控件软件化, 使之与计算机结合构成一台从外观到功能都完全与传统硬件仪器相同, 同时又充分享用了计算机智能资源的全新仪器系统。与传统仪器相比, 虚拟仪器有许多优点:对测试量的处理和计算可更复杂且处理速度更快, 测试结果的表达方式更加丰富多样, 可以方便地存储和交换测试数据, 价格低, 技术更新快。它的最大特点就是把由仪器生产厂家定义仪器功能的方式转变为由用户自己定义仪器功能, 满足多种多样的应用需求。由于虚拟仪器的测试功能、面板控件都实现了软件化, 任何使用者都可通过修改虚拟仪器的软件来改变它的功能和规模, 这充分体现了软件就是仪器的设计思想。

虚拟仪器的技术基础是计算机技术, 核心是计算机软件技术。其中最有代表性的图形化编程软件是美国NI公司推出的LabVIEW (laboratory virtual instrument engineering workbench, 即实验室虚拟仪器工作平台) 。它是世界上第一个采用图形化编程技术的面向仪器的32位编译型程序开发系统, 它的目标就是简化程序的开发工作, 提高编程效率, 让科学家和工程技术人员充分利用计算机的资源和强大功能, 快速简捷地完成自己的工作任务, 它被称为科学家与工程师的语言。

二、基于LabVIEW的虚拟实验平台设计

LabVIEW软件设计包括前面板控件的布置和框图程序的设计。前面板的设计主要是根据用户的需要和操作的方便性进行输入输出控件空间的排布, 前面板是虚拟仪器与用户进行信息交互的界面。用户可将信号通过输入控件 (Control) 输入到虚拟仪器内, 程序运行的结果由输出控件 (Indicator) 来完成, 显示到显示器或显示控件内。框图是完成程序功能的图形化源代码, 通过它对信号数据的输入和输出进行指定, 完成对信号采集及分析处理功能的控制。

1. 主程序设计

LabVIEW编程的最大好处是图形化编程和模块化编程, 这使得编程更加直观和更加容易。为了使编程更简洁且容易修改, 本文将各实验进行模块化设计, 然后利用事件结构 (Event Structure) 实现各实验子程序的调用。在前面板上设计几个菜单式按钮, 点击相应的按钮可以弹出相应实验项目的运行界面。主程序的程序前面板和框图程序如图1所示。用户可以单击说明按钮, 了解试验平台的使用方法, 以及各实验项目的实验方法和实验步骤。该实验平台包括自相关分析、互相关分析、频谱分析、滤波分析等实验模块, 学生可以通过该实验平台学习各个实验内容, 同时教师也可以将该虚拟实验平台应用于课堂教学中, 帮助学生理解关于测试技术里面抽象的概念。

2. 实验原理及相应子程序设计

(1) 自相关分析:

①自相关函数的概念和性质:

x (t) 是各态历经随机过程的一个样本函数, x (t+τ) 是x (t) 时移τ后的样本, 把x (t) 与x (t+τ) 相关程度可通过相关系数表示, 即:

若用Rx (τ) 表示自相关函数, 其定义为:

正弦函数的自相关函数是一个余弦函数, 在τ=0时具有最大值。它保留了幅值信息和频率信息, 但丢失了原正弦函数中的初始相位信息。根据自相关的这一特点, 可以实现自相关滤波, 检测信号是否含有周期信号。以上理论的实现可以通过设计如图2所示的自相关函数实验模块帮助学生理解公式的含义。

②点击主程序前面板中的“实验一”按钮即可进入“自相关函数实验”模块, 调整前面板右边的“噪声幅值”即可调整噪声幅值, 还可以调整信号幅值、信号频率。当滤波器打开的时候, 可以选择滤波方式对叠加有噪声信号的正弦信号进行滤波, 然后做自相关。混噪正弦信号也可以不经过滤波, 直接做自相关, 通过自相关函数分析出正弦信号的频率和幅值。教师可以在授课的时候进行显示, 使学生体会自相关的作用及其特点。学生在课下做试验过程中, 可以按照“说明”的内容完成相应的步骤, 记录数据, 明晰实验原理, 最后总结, 撰写实验报告。通过该实验模块设计, 学生可以较全面掌握自相分析这一知识点。

(2) 互相关分析

①互相关函数的概念和性质:

对于各态历经随机过程, 两个随机信号x (t) 和y (t) 的互相关函数Rxy (τ) 定义为:

时移为τ的两信号x (t) 和y (t) 的互相关系数为:

在测试技术中互相关技术得到了广泛地应用, 如测量系统的延时、识别、提取混淆在噪声中的信号等。学生通过学习互相关分析, 可以掌握互相测量的基本方法。本实验模块将会互相关分析变得更加直观。

②点击前面板中的“实验二”即可打开“互相关函数实验”。学生可以在面板改变两个正弦信号的频率和相位, 学生能更直观了解两个信号的相关性与互相关函数和互相关系数的关联性, 进而对课本知识中的自相关和互相关有个比较清晰的理解。

(3) 频谱分析

①信号及信号频谱分析的概念。信号可以从时域和频域两个方面来描述, 日常工程信号通常是可测量、记录、处理的物理量, 都是时间的函数。而有些信号在时域表现很复杂, 转换到频域可能会很简单, 比如说混合了几个不同频率的正弦信号的叠加信号, 在时域里其波形特征不是很明显, 转换到频域里就是简单的几根谱线, 特征很明显。

频域分析是把被测信号从时域转换到频域, 对信号的频率成分和幅值强度进行分析。离散傅里叶变换 (D F T) 是实现频谱分析的数学工具, 利用Lab VIEW可以很方便地实现对离散信号的频谱分析。

离散傅里叶变换公式:

信号频谱分析主要是对动态信号的分析, 通过基于DFT的快速傅里叶变换 (FFT) 把时域信号转换为频域信号, 以得到信号的频率成分。

频谱分析模块设计主要是借助LabVIEW强大的数字信号处理功能, 把实际的正弦波、三角波、方波、锯齿波等信号或叠加信号进行处理, 将书中的理论应用于LabVIEW虚拟实验平台中, 形象、直观以助于教学。下面对程序各部分进行设计。

②前面板的设计。前面板是人机操作界面。该面板由4个波形显示器、信号选择、信号采样、调试、帮助等部分组成。在前面板的设计中, 充分发挥了Lab VIEW的特长。

本程序将几种常用信号的快速傅里叶变换 (FFT) 集成在一个应用程序中, 显示出原始信号、单双边FFT变换、功率谱, 以便进行简单的调试, 分析。设计中采用了装饰框, 使整个虚拟面板变得简洁美观, 更方便教师进行课堂教学, 此程序的前面板如图4 (a) 所示。

③程序面板的设计。程序框图与其前面板相对应, 用图形编程语言G语言编写, 叠加信号频谱分析的程序框图如图4 (b) 所示。以While Loop控制程序运行的停止时间, 其内部用一个Case结构, 便于选择不同幅值、频率的信号叠加而成新的波形信号, 再通过快速傅里叶变换 (FFT) 得到相应的单双边FFT变换及功率谱。

④叠加信号频谱分析:当幅值1或幅值2为0时 (例如其中一个幅值设置为2, 频率为50Hz) , 通过程序运行的结果如图5 (a) 所示, 和理论公式计算结果一致。当幅值1和幅值2都取值时 (例如其中一个幅值设置为1, 频率为100Hz, 另一个幅值设置为2, 频率为50Hz) , 通过程序运行的结果如图5 (b) 所示, 和理论公式计算结果一致。

因此, 通过该实验模块可以让学生深刻理解FFT变化公式含义以及信号叠加后的频率不变性, 同时了解频谱分析的作用及其特点, 为以后解决工程实际问题打下基础。

三、结束语

本文利用LabVIEW提供了多种强有力的工具箱和函数库, 并结合测试技术相关理论建立起虚拟实验平台。该平台的建设不仅可用于学生的实验, 同时也适用于教师的多媒体教学, 方便、快捷。LabVIEW支持多种操作系统平台, 在任何一个平台上开发的LabVIEW应用程序可直接移植到其他计算机上。所以每位同学可以在任意时间和地点通过一个计算机完成实验。另外, 该实验平台比较容易实现网络化, 且容易扩展实验, 具有较强的适用性和较宽广的应用空间。

参考文献

[1]Jeffrey Travis, Jim Kring著.乔瑞萍等译LabVIEW大学实用教程 (第三版) [M].北京:电子工业出版社, 2008

[2]江建军, 刘继光.LabVIEW程序设计教程[M].北京:电子工业出版社, 2008

[3]李杨, 郑莹娜, 朱铮涛.图形化编程语言LabVIEW环境及其开放性[J].计算机工程, 1999, (25) 4:63～65

LabVIEW平台 篇3

近年来,基于虚拟仪器( VI) 和PC的系统,因其成本低、容易开发,广泛应用在各种领域。其中,基于Lab VIEW的监测系统设计简单、易于使用,被广泛应用在电力系统中[2,3]。文献[4]利用虚拟仪器技术设计了一种电能质量监测系统,可完成一些电能质量指标的测量,但是没有对数据进行存储,无法实时查看历史数据。文献[5]基于Lab VIEW采用协同式多线程技术开发了一套电能质量监测系统,但是程序冗余,局部变量过多,内存占有率大,导致系统运算效率不高。文献[6]只对几项电能质量指标进行了简单的仿真分析,没有开发一套完整的系统。文献[7]基于Lab VIEW提出了一种电能质量远程监测系统,可通过网页远程实时监测电能质量数据变化的情况,但是未对实验结果进行验证,系统测量的准确性有待考证。在此笔者设计了一个电能质量监测和分析平台,将NI数据采集卡安装于NI Compact DAQ机箱,构建一个完整的USB数据采集系统,能够灵活地完成各种监测任务。

1 电能质量监测和分析平台①

基于虚拟仪器技术,以最少的硬件支持,利用软件编程代替硬件电路,完成数据采集、处理和分析。系统结构包括软件和硬件部分,软件部分包括电能质量分析与显示功能,硬件部分包括电压电流传感器、信号调理和数据采集卡( DAQ) 和安装有Lab VIEW的上位机。

1. 1 硬件部分

为了进行有效地测量并得到精确的测量结果,电压电流传感器的输出信号必须在数据采集卡采集前进行调理。信号调理由信号放大、电气隔离及滤波等构成。

硬件设备DAQ的关键在于精度和转换速度,其影响系统的实时性和准确性。NI C系列模块在单个模块内集成了A/D转换器、信号调理和信号连接功能。系统选择NI数据采集卡9205 和9203,并将其安装于NI Compact DAQ机箱内,以构建一个完整的USB数据采集系统。采用NI信号流处理技术,通过USB设备实现同步高速信号流处理,在USB总线上连续采集波形数据并进行处理。

测量电流采用NI数据采集卡9203,与NI Compact DAQ机箱配合使用。NI 9203 具有可编程的 ± 20m A输入范围、16 位分辨率和200k S /s最大采样率。

1. 2 软件部分

软件系统采用NI公司的Lab VIEW图形化编程语言和开发环境,Lab VIEW使用图标代替文本行创建应用程序,图形化编程,编程风格简单、直观[4]。Lab VIEW不断改进、更新与完善,在数据采集、数据分析、数据表达及网络功能等方面具有独特的优势。

采用Lab VIEW设计的电能质量监测与分析平台能完成电能质量监测,实现相关电量参数的采集、处理、分析显示、存储及远程访问等,其中数据处理和分析部分包括实时波形显示、基本参量测量、三相不平衡计算、谐波计算和分析与电压波动和闪变5 个部分。

2 电能质量测量原理

2. 1 电压偏差测量

电压偏差是指实际电压相对于标称电压的偏离程度。电压有效值最常用的测量算法是离散求和的方法,即将一个周期内采集的电压波形数据按求均方根方式进行计算,得到其有效值,表达式为:

式中N ———一个周期的采样点数;

Uk———电压在第k个采样点处的采样值。

2. 2 频率测量

设计采用基于快速傅里叶变换( FFT) 的加窗插值算法来计算频率。先对被测信号进行采样和数字化,进行加窗处理,再进行快速傅里叶变换,根据所得到的变换结果,计算信号频谱的幅频特性。信号频谱幅值最大点位置所对应的频率即被测信号的频率。设信号的采样速率为fs,FFT的长度为N,则被测信号的频率为:

式中M———信号频谱幅值最大点位置。

2. 3 三相不平衡度计算

任何不对称的三相相量均可用对称分量法分解为3 组对称的正序分量、负序分量和零序分量。三相系统中,计算不平衡度的方法如下:

其中,α为旋转算子,分别为正序、负序和零序分量,分别为A相、B相、C相实际电压向量。

三相不平衡度为负序分量与正序分量的均方根值之比,用符号 εU表示,即:

2. 4 谐波分析

目前谐波测量应用最多的方法是快速傅里叶变换[8,9]。当使用傅里叶变换进行谐波检测时,要求截取一个工频( 基波) 周期的信号,不但要求每个周期的采样点数,还要求采样周期严格与工频频率同步,否则会出现频谱泄漏现象。在该谐波分析模块中,采用加窗插值的FFT算法,以降低频谱泄漏和栅栏效应造成的测量误差,从而保证计算精度。

2. 5 闪变测量

闪变由供电电压波动的幅值、频度和波形决定。从测量仪器的角度出发,通过对电压信号进行处理,计算出电压闪变值。首先以电压传感器信号为输入量,通过平方解调器、转折频率为0. 05Hz和35Hz的带通滤波器、中心频率为8. 8Hz的视感度加权滤波器,再通过一个平方器、一阶平滑加权滤波器后获得输出信号。该信号直接反映了电压波动引起灯光闪烁对人眼视感的影响,是计算瞬时闪变值的中间过程,定义为瞬时闪变值p。采用水平分级状态时间计算法,即累计概率函数( CPF) 曲线,对该信号做递增分级处理。首先对一段时间( 10min) 内的p信号进行分级,以p为横坐标,以不小于每一级p的各级时间在该时段内所占时间长度的百分比为纵坐标,做出CPF曲线。CPF曲线纵坐标0. 1% 、1% 、3% 、10% 、50%对应的闪变平滑估计值分别为P0. 1、P1、P3、P10、P50,则这段时间的短闪变值可按下式计算:

3 网络化监测模式

为了通过网络实现远程监测电能质量指标数据,必须在Web上进行Lab VIEW监测程序的网络发布[10]。首先需要在服务器端运行Lab VIEW,并配置Web服务器。然后在Lab VIEW的主菜单中选择工具≫Web发布工具,选择要发布VI的名称,并将生成的HTML文件保存在Web服务器配置所设定的根目录中。最后,在客户端的网页浏览器地址栏输入发布的网址,客户端用户在获得服务器的允许后,即可利用浏览器通过网页访问监测终端,实现电能质量的远程监测。

4 实验测量结果

4. 1 硬件方面

实验过程中,测量电压采用DL-PT202H1 电流型精密电压互感器,将强电压信号转换成弱电压信号,再通过数据采集卡9205 采集送到LabVIEW进行处理。测量电流采用LCTA21CE-20A /20m A系列精密微型电流互感器,与数据采集卡9203 配合使用进行测量。电压传感器的测量原理如图1 所示。

4. 2 测量结果

4. 2. 1 实时波形显示模块

电压、电流经过各传感器变送后,由数据采集卡采集信号,将数据传到PC机上( 安装有LabVIEW软件) ,完成数据的相关处理,并将电压、电流的实时波形显示出来,其中包括三相电压、三相电流和中性线电流,用户可实时观测电压、电流波形的变化情况。

4. 2. 2 基本参数测量模块

基本参量测量模块主要完成三相电压、三相电流的有效值和频率的测量与计算,还有三相功率的测量( 有功功率、无功功率、视在功率和功率因数) ,并计算出电能指标电压偏差和频率偏差。测量结果在如图2 所示的基本参数测量模块界面上显示。

4. 3 测量结果验证

为了验证设计平台测量结果的准确性,选用Fluke 437 型电能质量分析仪作为对比仪器,以其测量值作为实际参考值。该仪器的各项性能指标较高,可以通过与其测量结果的比较,验证平台测量的准确性和可靠性。Fluke 437 和本平台对于电能质量基本参数的测量结果对照见表1,电能质量各项电能指标的测量结果对照见表2。

通过表1、2 的实验结果对比表明,所设计的电能质量监测和分析平台测量的各项电能质量指标的误差在1% 之内,测量结果较准确。

5 结束语

笔者基于DAQ设备和Lab VIEW技术,完成了一套电能质量监测与分析平台的设计。硬件采用NI C系列模块,将NI数据采集卡9205和9203安装于NI Compact DAQ机箱内,构建一个完整的USB数据采集系统。软件利用Lab VIEW软件进行电能质量监测与分析系统的程序设计,完成数据采集、计算、分析及结果显示等功能,实现电能质量的监测与分析,并且用户能够实时查询历史电能质量数据。通过Lab VIEW提供的进行远程访问的Web服务器技术的功能,采用B/S组网模式和Web浏览方法,进行电能质量监测系统的远程访问设计,实现电能质量的远程监测。与Fluke437型电能质量分析仪测量结果对比,验证了该系统平台的可靠性和准确性。

摘要：针对传统的电力参数监测系统硬件体积庞大以及难以适应复杂、实时多参数测试等问题,基于DAQ设备构建一个完整的USB数据采集系统,采用NI信号流处理技术,通过USB设备实现同步高速信号流处理,不但完成各项电能质量指标的监测,而且实现用户通过网页浏览器进行远程电能质量数据的监测。该电能质量监测分析软件平台基于Lab VIEW完成数据采集、处理、分析、存储及结果显示等,与Fluke 437型电能质量分析仪的实验结果对照可知:该平台测试结果准确、可靠性较高。

关键词：DAQ设备,电能质量,LabVIEW,数据采集,监测与分析

参考文献

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LabVIEW平台 篇4

网球诞生于欧洲,是当今体坛流行的运动项目之一,全球喜欢网球运动的人越来越多。随着运动器材材料的不断进步,运动员所能达到的极限不断提高,使得比赛的水平越来越高,尤其在高水平赛事中,仅依靠主裁判根据肉眼在现场观测到的信息做出的比赛判决很难使比赛公正,因为人类视觉存在极限和盲区。鹰眼技术是一种即时回放系统,通过摄像机对网球运动轨迹进行跟踪记录,并对采集到的数据进行一系列计算合成,最终将网球的运动路线及落地点清晰地展现给观众,克服了人眼视觉上的很多盲区,使得观众可以从更多视角观看比赛,同时使得裁判的判决更加准确,保证了球员的利益[1]。本文对鹰眼技术进行研究,利用虚拟仪器平台,借助图像处理与仿真技术,研究设计了基于Lab⁃VIEW平台的网球鹰眼系统。

1 鹰眼技术

鹰眼技术的应用,使得观众可以从不同角度观赏网球比赛,可以看到自身视觉无法观测到的场景,对于裁判的判决可以起到监督的作用,使得比赛更加公正。鹰眼技术所需的精准度很高,因此对相应的算法要求比较苛刻,为了搭建模型,首先将场地分割,单位精确到毫米,在球场布置8~10 台高速摄像头对网球飞行及落地状态进行全方位、多角度进行捕捉,实现对肉眼无法看到的盲区、死角的覆盖,将高速摄像头采集回来的数据传输给计算机,通过数据的处理和图像的拟合,将网球运行的轨迹清晰地展现给观众[2]。系统流程图如图1所示。

2 摄像机的标定

摄像机是整个系统的数据采集前端,采集信息质量对后续的图像处理及三维构建影响较大,在摄像机的标定过程中引入量子粒子群优化算法用以克服系统易陷入局部小、反投误差大的缺点,比赛场地的摄像头位置如图2 所示。

三维点M与二维点m的关系为:

其中:A为摄像机参数矩阵;为三维点的齐次矩阵;为二维点的齐次矩阵;[r1r2r3]和t为摄像机相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移量。当Z = 0 时,得:

由旋转矩阵的性质可得摄像机参数矩阵的约束为:

当拍摄的图像数目大于3 时就可以线性求解K,从而解得内部参数。量子粒子群优化算法方程为:

式中:i表示第i个粒子;t为进化次数;rand1,rand2为随机函数;c1为粒子自身最优步长,c2为粒子全局最优步长;vi为第i个粒子的速度[3]。

然后通过量子力学基础,得到进化方程,最终的全局极限即为摄像机标定的最优值。

3 目标的二维检测与跟踪

在对网球的二维检测中采用背景差分法来实现。为了降低场景中如噪声、光照等的影响,采用高斯模板提取背景。 首先构件具有高斯分布的背景模型A{x y t} =|μσ2|,μ 为像素点的平均值,σ2为方差,设摄像机当前帧中的某像素点为I{x y t} ,按如下方程进行改造:

式中常数a取0.5,经过累加之后,当前帧内的某像素的像素点值比过去所占权重增大。方差的计算公式为:

利用Matlab图像处理工具里的减法运算,首先通过rgb2gray函数将图像二值化,然后执行通过当前帧与背景图像的减法运算,并进行阈值分割,即可提取出目标的参数,如坐标、长度和宽度[4]。

在对网球进行动态跟踪时采用CAMshift法,首先根据YUV信息将视频图像转化成颜色概率分布,将差分法得到的网球特征参数作为搜索初始参数,设为I(x y) ,计算零阶矩阵M00,一阶矩阵M01,M10,二阶矩阵M02,M20,M11。计算当前的质心位置为:

将其结果作为下一帧中搜索窗的中心,然后根据M00调整搜索窗的大小:

式中:l为搜索窗的长度;w为宽度;

,按此循环运算,直到质心和型心间的距离小于阈值,即可得到运动目标的参数。

4 基于多视角图像的三维点重建

为了实现定位球体的三维世界坐标,至少需要两帧不同视角的图像,从投影点的像素坐标出发,三维点重建在理想状态下,如图3 所示。从空间点的第一幅图像的投影点m1出发经过摄像头的光心O1能够向空间引出一条射线,从第二幅图像的投影点m2出发经过摄像机的光心O2能够向空间引出另一条射线,不同视角图像引出的不同射线在三维空间的交点就是真实世界中的空间点。但是如图4 所示,由于不同视角的图像都有图像噪声和摄像机标定误差的存在,使得空间上的交点并不存在,点的三维重建问题转化成点空间选取最优解的问题[5],对于这种最优解问题有很多成熟的算法,如最小二乘法即可利用迭代进行实现。

得到空间点的坐标之后,需要对这些离散的坐标点进行拟合,拟合采用高斯拟合,利用Matlab中Image Pro⁃cessing匹配图像对应点,变化较大的区域为中线与边线的交叉部位,系统选取10 对点,执行TFORM=cp2tform(input-points,base-points,transfromtype),B=imtransform(A,TFORM),A,B为不同摄像机拍摄的图像,曲线拟合原理为最小二乘法,求取与给定点的距离平方和为最小的曲线,运用Matlab工具箱的Gaussian,得到的轨迹如图5 所示。

5 Lab VIEW可视化界面与性能判定

利用Grid Properties.vi建立具有三维坐标的立体空间,XY平面作为地面,通过Create Sphere.vi和Create object.vi创建网球的球体,球体按照拟合的轨迹运行,为了使显示效果更加的连贯,选用50 个点仿真球体运行轨迹,创建另一个场景显示器显示俯视图,在俯视图中,观众可以清晰地看到网球的落地点,落地点的坐标值与网球的半径相一致,越过边线判定为出界,设定底线Y = 0,如果出现网球落地点的坐标在X坐标轴上为正,则判定球为界内,如果为负则判定界外,可视化界面如图6 所示。

通过选取100 组测量数据进行测试,结果如表1 所示,系统判定正确率在距边界-7.5~6 cm时为80%,其他地方达到96%,处理时间在10 s之内,判定结果与处理时间满足设计要求。

6 结论

基于粒子量子群优化算法的摄像机标定可以克服系统易陷入局部小、反投误差大的缺点,提高了摄像机的标定精准度。

基于Lab VIEW虚拟仪器的网球鹰眼系统实现对网球运动轨迹、网球落地点的全方位精准跟踪,并对结果进行判定,可视化程度高,判定速度快,结果精准,满足设计要求。

摘要：为了克服人类视觉的极限和盲区,提高网球比赛的公允性,设计了一种基于LabVIEW平台的网球鹰眼系统。通过量子粒子群优化算法对摄像机进行标定,拍摄图像,利用Matlab对图像进行滤波、去噪及离散中心化,并对其进行三维匹配,最后通过高斯拟合获得网球运动轨迹,完成对网球运动虚拟场景的搭建。实验结果表明,该系统计算速度快,准确率高,满足设计要求。

关键词：LabVIEW,量子粒子群优化算法,三维匹配,高斯拟合

参考文献

[1]刘剑秋,付萍,李涛.网球“鹰眼”系统原理初探[J].广播与电视技术,2012(10):69-73.

[2]李玉动.“鹰眼”在竞技体育中的应用研究[J].惠州学院学报(自然科学版),2010,30(6):95-99.

[3]郁钱,孙俊,须文波.量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用[J].计算机工程与应用,2011,47(14):200-203.

[4]李怀泽,沈会良,程岳.基于旋转多视角深度配准的三维重建方法[J].计算机应用,2012(12):3365-3368.

[5]吴正明,李君.基于Lab VIEW的数字仿真实验平台的设计[J].中国教育技术装备,2009(2):81-82.

LabVIEW平台 篇5

随着计算机网络技术的发展, 基于Web的在线仿真实验平台逐渐成为近几年来国内外研究的热点。在线实验平台是一个集虚拟实验、实验室教学、网上协作于一体的实验平台。在线实验平台中, 实验人员可以不受实际的物理场所限制, 充分有效地利用地理上分布的各种资源, 因此在实验教育领域发挥了重要作用。例如, 蔡丽萍等人[1]建立了基于Matlab的远程控制教学平台, Sturm[2]将Matlab用于信号处理教学工作中。然而, 在实现上述实验平台时都要用到一些商业软件, 而且编程复杂, 实现难度较大, 不利于推广。

为了克服上面的困难, 本文用到了Scilab和Labview这两款软件, Scilab是一种类似于Matlab的科学工程计算软件, 其数据类型丰富能够很方便地实现图形显示和矩阵运算, 其最大的优点是开放源码的软件, 而且可以将Matlab的脚本文件转化为Scilab的脚本文件。不同于商业软件的是用开源软件开发的实验平台可以节约成本, 方便推广, 而不用冒法律风险。Lab VIEW是一种程序开发环境, 它采用图形化编辑语言, 可以很方便的构建实验系统;在交互界面和网络通信方面具有强大的功能。特别是它的Web发布功能, 不需要编程, 非常方便。因此, 我们结合了Scilab与Labview各自的优点, 将通信原理MATLAB仿真教程的模拟调制、模拟信号的数字传输、数字信号的基带传输、数字信号的频带传输、信道容量和编码以及扩频通信等实验[3]转化为了Scilab版本, 并通过与Labview混合编程发布在了网络上。本文以其中振幅的调制与解调为例, 对在线通信仿真实验平台的构建过程进行了讲解。

一、在线仿真实验平台结构

在线仿真实验平台结构如图1所示, 图中Web服务器通过路由器连接到Internet, 客户机通过浏览器即可进行相应的通信仿真实验。其中Web服务器要装上Labview和Scilab, 客户端需要装上Labview运行引擎, 全部实验内容放在服务器上并通过Labview发布。

二、Scilab与Labview混合编程及仿真实例

为了在Labview中调用Scilab脚本还必须安装Scilab Lab VIEW接口程序, 安装完后这项功能位于Lab VIEW中函数选板数学/脚本与公式/脚本节点子选板中。

在混合编程中, 由Labview设计用户交互图形界面, 并进行Web发布;Scilab在后台提供算法Labview调用, 将运算结果传给Labview进行显示。Scilab Script节点使用户可以直接在程序中输入Scilab程序或者选择“导入”命令从指定的位置导入已编好的Scilab脚本文件。通过在Scilab Script节点添加输入、输出端口, 可实现Labview与Scilab的数据交互, 并且可以为端口指定数据类型。

振幅调制与解调的实现。由信源所产生的基带信号并不能在大多数信道内直接传输, 而需要通过调制之后才能送到信道中去, 因此调制技术是通信中一个很重要的内容。标准调幅是调制技术的一种, 其调制的数学模型如图2所示。

在Labview中振幅调制解调的混合程序框图如图3所示, 图中左边部分是四个输入点, 可以分别输入基带信号频率、载波信号频率、基带信号幅值、直流分量的值, 中间部分是振幅调制解调的Scilab程序, 右边部分是输出点显示信号的波形与频谱。

程序运行之后Labview前面板结果图如图4所示, 在前面板中可以选择不同的选项卡观看相应的波形, 也可以修改控件里的参数观看不同参数对振幅调制解调的影响。由图6中调制信号选项卡可以看到, 已调信号的包络与基带信号呈线性对应关系, 因此在接收端可以采用最简单的包络检波器来恢复原来的调制信号, 这是振幅调制的最大优点, 特别适用于作为中短波频段的广播使用。

三、Web发布

利用Labview具有网络发布这一功能可以在服务端发布程序前面板界面或HTML文件供本地和远程计算机浏览[4]。本文就利用了Labview的网络发布功能和友好界面, 并结合Scilab的数值计算功能, 将通信原理仿真实验进行了实现并在网络上发布。图5就是振幅调制解调的Web发布页面, 在这个页面中右击鼠标选择“请求控制权”就可以对页面中的参数进行控制并仿真。

四、结论

由上面的实例可以看到, 结合Labview和Scilab各自优点建立的在线通信仿真实验平台, 在大学通信原理的教学中不仅可以使学生加深对通信理论知识的理解, 而且还可以直观的观测各种参数对实验现象的影响。本实验系统应用于实验教学中, 突破了传统实验模式受时间地点的限制, 而且利用Scilab这一开源软件的优点, 使学生根据需要修改源代码, 扩充软件功能, 开发自己需要的工具箱, 从而充分调动学生学习的积极性, 激发学生的实验兴趣。

参考文献

[1]蔡丽萍, 李茂青, 王颖.基于Matlab Web Server的远程控制实验室仿真模块实现[J].厦门大学学报, 2005, 44 (4) :499-502.

[2]STURM B L and GIBSON J D.Signals and Systems Using MATLAB:An Integrated Suite of Applications for Exploring and Teaching Media Signal Processing[C].Proceedings of the 35th Frontiers in Education Conference, 2011:F2E-21.

[3]陈萍, 董兴华, 周会超.基于SCILABSCICOS的通信系统仿真实验教程[M].北京:清华大学出版社, 2012.

LabVIEW平台 篇6

关键词：Labview平台,网络频谱仪,事件结构,频谱监测

0 引言

网络化仪表常常采用RS-232接口或GPIB接口编程,然后通过Labview的Web发布成Web Server供网络浏览器客户端用户使用,存在仪表与计算机之间的接口速度限制,同时Web访问仪表数据和控制仪表操作存在HTTP格式限制,冗余多且效率低,导致访问速度慢,限制了仪表网络化使用范围[1]。

目前,网络频谱模块提供SCPI编程命令,同时提供USB接口和LAN接口,数据传输速率有了极大提升,同时采用高级编程语言的TCP/IP编程,并采用具有ASCII字符串特性的SCPI命令,可以方便实现网络频谱仪功能,网络数据格式规范、效率高[2,3]。

在SCPI高级语言编程中,Visual C++、C#、Java等存在频谱显示部分处理编程困难、时间效率低下、频谱显示不够灵活等缺陷,而采用Labview编程,可以很方便地处理频谱数据,并显示频谱图形,能较为显著地提高编程效率[4]。

1 Labview编程

Labview程序采用TCP连接和操作,具有三级结构:第一级是顺序结构,在顺序结构开始位置打开TCP连接,在顺序结构中间循环读取并显示数据,在顺序结构末尾关闭TCP连接;第二级采用循环结构,不断更新频谱显示,在循环结构内部嵌套事件结构,超时条件作为默认处理分支,其它分支均为事件触发;第三级采用事件结构,在有参数设置或按钮动作的情况下立刻处理,在没有事件触发的情况下,进入默认的超时处理分支,在默认的超时分支不断更新显示频谱图形。事件结构为节约处理器资源,按钮触发即时反应与动作,硬件资源合理使用等方面提供了较好的解决方法[5]。

2 SCPI命令

SCPI是现代仪器仪表通用编程命令,实现ASCII字符串的发送与接收,字符串之间采用空格或逗号分隔,命令字符串末尾以回车换行结束,查询命令返回的结果字符串也是以回车换行结束。SCPI采用分类分级结构,主要有以下几类:IEEE488.2标准命令、:CALibration命令、:CALCulate、:CONFigure、:DISPlay、:FETCh、:HCOPy、:INITiate、:MMEMory、[:SENSe]、:SYSTem、:TRACe、:OUTPut、:SOURce、:UNIT。每类采用分级结构,频谱仪编程中最常用的命令在[:SENSe]、:TRACe这两类中,其它仪表比如功率计、示波器等仪器仪表编程使用其它类命令,比如读取中心频率命令“[:SENSe]:FREQuency:CENTer?”中[:SENSe]可以省略,注意语句末尾有回车换行,返回数据是ASCII字符串,也以回车换行结束。设置频谱仪中心频率命令:FREQ:CENT 200000000(注意:其后有回车和换行两个不可显示字符),将频谱仪中心频率设置为200MHz,没有返回值;读取频谱仪中心频率值命令:FREQ:CENT?(注意:其后也有回车和换行两个不可显示字符),返回200000000,表示频谱仪中心频率为200MHz。具体参考相应设备SCPI说明书。

频谱模块将复杂计算封装起来,提供标准SCPI命令接口供编程使用,极大简化了编程量,提高了编程效率,考虑到数据处理编程的简易性和图形界面编程的复杂性,采用Labview作为开发工具,充分利用Labview强大的图形界面处理能力,简化频谱图形显示问题。

3 程序总体结构

程序最外层为顺序结构,中间主体部分为循环结构,循环结构内部处理事件结构,Labview 2013版提供了事件结构,可以节约大量处理时间,程序总体结构如图1所示。

该程序最外层采用顺序结构,首先处理TCP连接,中间循环处理图形及按键,最后处理TCP断开,中间的循环结构是程序的主体部分,承担程序主要处理任务。循环结构中包括一个事件结构,事件结构中包括一系列按键动作触发的值改变事件和一个默认的超时事件。

在循环结构中主要处理频谱数据,从频谱模块读取的一组数据如下:

该数据组包括501个浮点数据,中间以逗号隔开,每个数据占8字节,因此共有8×501=4 008字节,但是最后一个数据没有逗号,故有4 008-1=4 007个字节,在这组数据末尾,还有回车和换行两个字节,因此有4 007+2=4 009个字节,所以读取字节数为4 009个。

数据读取完成后,进行拆分和转换处理,形成数组,在图形控件中显示出来。在没有按键的条件下,程序执行默认分支即超时分支,超时分支的主要任务就是频谱数据读取及显示。

频谱图形处理中,没有使用SCPI命令的WINDOW命令,而是使用Labview中的WaveGraph控件的参数、变量,尤其是直接使用WaveGraph的游标,方便使用者直接准确读取频谱数据中的频率和电平值。本程序仅设置两个游标,一个主游标,一个辅助游标,如有需要,可以设置更多游标进行更加复杂的数据读取处理操作。

频谱模块厂家和型号不同,读取的数据长度也不同,本文采用MSA820频谱模块,该模块频率范围窄(9KHz~1.9GHz),频谱数据较少且精度较低,属于低端频谱模块,对于部分频谱范围宽(9KHz~20GHz)或更高频段高端模块,数据量可以达到数万字节,精度可以更高,根据频谱模块参数具体情况具体处理。

4 程序界面布局及运行效果

Labview编程中,界面设计尤为重要。合理的控件选择和布局,可以美化程序,方便使用者操作。本文所设计界面较为简洁,选取频谱仪操作中最为常用的操作,以较为直观的方式提供给使用者,将复杂的处理隐藏起来。程序运行后功能界面如图2所示(频谱侦测部分与本文内容无关)。

5 结语

Labview作为一种G语言,将复杂的运算处理功能通过封装成控件或函数的形式提供给用户,在界面设计部分采用友好GUI部件,提高了软件开发者的工作效率,同时也提供复杂数组矩阵处理函数,将复杂数学处理问题简单化、模块化,将编程工作积木化,极大提高了编程效率[6]。此程序在Labview 2013环境下完成,操作界面直观、运行良好且性能稳定。

参考文献

[1]张振权,伍文平,毕立群,等.基于Labview的远程网络化虚拟频谱仪[J].仪器仪表用户,2007(2):31-32.

[2]吕继宇,张华春,阴和俊.基于LabVIEW的频谱仪控制系统设计[J].测试技术学报,2005(4):426-431.

[3]刘文红,窦玉江,邹鹏良.基于LabVIEW的接收机通道自动测试研究[J].现代雷达,2013(4):74-76.

[4]李国清,杨井胜,王勇.基于LabVIEW的雷达自动测试系统[J].国外电子测量技术,2009(2):31-34.

[5]杨九临,张标,张永继.基于LabVIEW的频谱仪遥控遥测系统的设计与实现[J].软件,2012(11):38-40.

LabVIEW平台 篇7

在加工过程中,刀具磨损会影响工件的加工表面质量和尺寸精度。因此,对刀具磨损进行较准确的监测与界定是目前国内外自动化加工中一个亟待解决的课题。刀具磨损是一个十分复杂的过程,切削中的各种因素都对刀具的磨损产生直接或间接的作用,产生不确定性,致使刀具切削实验数据和结果难以具有好的稳定性。深入的研究表明,刀具磨损具有非线性、随机性和耗散性。刀具状态监测与诊断面临着大量的非平稳信号,研究开发处理非平稳信号的工程实用方法是促进刀具故障诊断技术不断发展的需要。美国学者将混沌理论引入刀具颤振最优控制,国内学者将分形数学引入刀具磨损研究,论证了刀具磨损存在着分形结构,具有分形特征。分形学是研究非线性问题的,它能够把刀具状态的复杂变化用简单的数字——“分维数”的变化来表征,能给出状态变化的量化指标,减少状态(或故障)的表征参数,从而使识别输出结果更加明显、直观。

1 刀具磨损监测平台

在刀具的磨损过程中,切削力是与刀具磨损状态十分密切的物理量,但力传感器的价格比较昂贵,在安装时也不是很方便;声发射传感器避开了噪声干扰的低频区,但声发射监测对设备要求较高,传感器的安装也比较困难;振动传感器包含了刀具磨损的大量信息,敏感度高,且振动监测系统的成本较低,传感器的安装也比较方便,因此在实际的工程应用中,振动监测系统应用比较广泛。

铣削过程中,铣刀、刀柄和主轴部分可看作是悬臂梁结构。在切削力的作用下悬臂梁产生弯曲,当弯曲所产生的最大变形能等于回到原位的动能时,悬臂梁产生简谐振动,其频率即为铣刀的固有频率。当刀具状态发生变化时,如磨损,会直接影响加工过程的动态特性,引起激振频率及幅值的变化,因此,通过监测振动信号能够了解刀具的状态。

1.1 硬件平台

振动传感器通过磁力座吸附在工件另一侧面(进给方向),传感器的位置通过专用量具保证在加工的过程中离工件上表面和侧面的距离保持不变,以确保在不同的加工条件下,检测的信号具有完全可对比性。加工过程中,监测的信号通过放大器处理后,经过A/D转换送入工控机进行相应的计算和处理,计算机给出刀具磨损识别结果。

四种典型的切削参数分别为:切削速度、进给量、切削深度和加工工件材料。实验材料为45号钢,刀具材料为YT15,主轴转速为500r/min,1000r/min,1500r/min;工件的进给量为0.5mm/r,0.8mm/r;切削深度是0.5mm、1.0mm、1.5mm;采用切削方式为对称铣削,为在实验中加快刀具的磨损和减少因冷却液对传感器造成的影响,选择未使用冷却液。

本次实验在三种工况下均采集了数组信号,每种工况又分别采集了磨损量为0、0.1mm、0.2mm、0.3mm、0.4mm、0.5mm共六种磨损状态的振动信号。采集到的每个数据样本的长度为10K,为程序中计算方便,选用8192个采样点。

刀具工况监测的系统硬件架构主要由信号检测单元、信号处理单元、监测计算机构成;监测系统软件主要由信号检测和预处理程序、特征提取、刀具状态识别和评价程序组成,如图1。

1.2 软件平台

Matlab作为美国MathWorks公司开发的用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想集成环境,是目前最好的科学计算类软件。小波工具箱提供了图形用户界面,它使Matlab的使用改变的更加简单、直观。启动Matlab后,在出现的命令行窗口(Command Window)中键入wavemenu后回车,就可以进入小波工具箱主菜单窗口;小波函数的GUI工作环境提供的图形工具有六大部分,在一维小波专用工具(Specialized Tools 1-D)下点击SWT De-noising 1-D按钮,就弹出一维平稳小波变换在消噪上的应用(Stationary Wavelet Transform De-noising 1-D)窗口。在该图形工具中,通过设置基小波类型、阈值形式等就可以获得消噪后的信号。

与其他高级计算机编程语言,如C语言相比较,Matlab语言执行效率较为低下,尤其是进行大规模的循环计算时,Matlab显得更加力不从心。在信号处理部分,由于维数算法会使用到大量的循环计算,因此可以采用Matlab与C++混合编程技术,把大量循环迭代的部分用C语言编写为Mex文件,可大大提高计算速度。

LabVIEW是一种基于图标的图形化开发语言,面向仪器的图形化编程语言,能够快速建立友好的人机界面,扩展能力强;它提供了与工程计算和数值分析软件Matlab的接口,因此,LabVIEW可以方便地使用Matlab所提供的数值计算功能。

2 信号降噪处理

在振动信号的实际测量现场中,由于周围环境、电源电压不稳定以及测量仪器等原因都会带来噪声,所以必须将信号的噪声部分除去,提取有用信号。传统傅里叶分析的线性滤波器特性存在着去噪和保护信号突变的矛盾。而基于小波分析的时频滤波器,利用其带通滤波特性剔除或抑制噪声所在的频带中成分以达到去噪的效果。

针对本文采集的数据,采用db4基小波和默认阈值规则去噪效果最好。对振动信号进行小波分解、阈值处理和重构,能有效地去除信号中混杂的高频噪声,这也提高了分维数的准确性。

3 信号分形识别

在实际中,通过对刀具的振动信号波形进行研究得出,刀具振动信号的时域波形在一定的时域长度下存在自相似性(当然不是数序意义上严格的相似),因此可以用分形来描述其时间序列的不规则度。故障诊断过程实际上是以适当的特征描述对象,并且识别被描述对象的状态。刀具的每种磨损状态就是一个样本,其在特征上表现出共性,根据这些特征可以区别于其他类型的磨损状态。采用分维数方法对刀具振动信号进行磨损状态识别时,同样应对刀具不同状态的信号,建立其与分维数相关的特征模式。这些特征模式向量包括:盒维数、信息维数及关联维数等。

模式识别中一个良好的特征必须同时具备以下两点:同一工况下不同的状态特征值有变化,即可分性,相同的状态特征值基本不变或波动很小,即重复性。

图2对同一工况下的3组样本进行分析,同种磨损状态盒维数值波动范围很小,这表明具有很好的重复性。不同磨损状态盒维数值波动范围较大,这显示具有很好的可分性。

完好状态的刀具信息维数最低,报废刀的信息维数最高。随着刀具磨损程度的增加,信息维数的变化尽管微小但是一直处于上升状态。因此,可以基于信息维数监测刀具的运行状态。

另外,发生故障的刀具的关联维数远大于正常刀具,关联维数对刀具磨损的敏感性极强。

4 LabVIEW平台功能模块实现

LabVIEW通过图形符号来描述程序,它消除了令人烦恼的语法规则,减轻了用户编程的负担,可以把效率提高数十倍。利用LabVIEW中的Matlab Script节点,如图3,实现分形维数的计算和刀具磨损状态的识别。通过一个人机界面的简单操作,实现方便、快捷、准确地对振动信号的分析处理和模式识别,有一定的实用价值。

图4中,输入【登录验证】,在用户名和密码框格里输入正确的信息后,登陆成功和密码正确的控件变成绿色。

单击【读取信号】,弹出选择信号的对话框。原信号和消噪信号都以*.txt文件的格式保存在硬盘中,被选择的信号将在【信号显示】的“振动信号”和“消噪信号”波形显示器中显示出来。

设置【分维数计算】,关联维数程序根据设置的参数,如时延量、最小嵌入维数,开始对信号进行分维数计算。双对数坐标图和分维数值结果显示在面板上。

【识别】模块中,识别结果根据设置的各磨损状态分维数范围,点亮相应的刀具状态指示灯。从指示灯可看出,输入振动信号样本的三种维数识别结果都是中期磨损,与实际相符。

5 结论

刀具在整个磨损历程中振动信号分形维数的变化规律能较好地反映刀具不同磨损状态。仿真和实际应用表明,分形识别法以一种简单明了的方式来描述振动信号的正常与异常,可定量地识别刀具的磨损状态,且比传统的定性模式识别法更直观。

摘要：将分形应用在刀具状态监测中,随着刀具磨损量的增加,刀具与工件之间的磨损加剧,振动信号的波形变化越来越不规则,信号的分形维数逐渐增大。盒维数和信息维数变化较小,但变化趋势明显;关联维数的变化相对较大,新刀的关联维数最小,报废刀的关联维数明显增大。识别结果表明,刀具在整个磨损历程中振动信号分形维数的变化规律,其大小能较好地反映刀具不同磨损状态,运用振动信号的分形维数可以有效实现刀具磨损状态的监测。

关键词：刀具磨损,分形识别,LabVIEW

参考文献

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[2]石博强,申焱华.机械故障诊断的分形方法[M].北京:冶金工业出版社,2001.

[3]何正嘉,等.机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用[M].北京:高等教育出版社,2001.

[4]杨乐平,等.LabVIEW程序设计与应用[M].第2版.北京:电子工业出版社,2005.

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[6]韩焱.分形理论及信号监测技术研究[D].南京理工大学,2004.