项目简介:
发动机状态监测一般通过检测其转子电流、转动力矩、旋转速度等参数来判别，但是，由于其状态参数均为动态变化的，很难通过常规的监测方法判别出健康状态。随着计算机接口技术和数字信号处理技术的发展，可以利用高速数据采集技术和数字信号处理技术，将其旋转时的声音和振动信号实时高速采集，由于发电机旋转时的声音和振动信号的采集与发动机非定常失速过程的记录要求进行多通道、大容量数据的实时测量、采集和存储、高速多通道的FFT分析和可视化的数据显示，数据的采集速率至少要8～10MS/s，因此对于一套能实施可行的可用于对发电机状态监测系统而言，除了需要具有高速处理能力的计算机系统外，更为重要的是需要具有板载高速存储、同步锁存、高速且多路同步数据采集的DAQ硬件板卡。研华的同步数据采集多功能卡PCI－1714UL最高采样率为10MHz，正好满足此项要求。

设计实施:
发动机在正常时，其振动的声音及其自身的振动频谱是有规律的，但是一旦发动机出现异常时，其频谱便会出现变异和失真。声音处理的框架图见图1所示：

系统工作时，先由AD以8～9MS/s的采样率将声音输入的模拟声音信号转换成标准的PCM数字信号，再经过一些滤波存入数据缓冲池，当采样的数据达到一个语音帧时，高速处理计算机即进行编码处理，系统的关键是要分辨发电机叶片转动时，定子与转子电磁场交互切割发出的声音、以及在故障时与其他杂物碰撞的声音、还有与机壳内的污垢粉尘碰撞引起的声音等之间的区别。必要时也可将采集的声音信号再重构，即对编码后的数据将直接进行解码，解码后的重构语音数据经过声效芯片转换后，还原成模拟语音信号通过扬声器输出，以备监测专家试听，人工识别是哪种声音以判别发动机的故障。

系统架构:

软件实施:
整个系统采用了Windows2000 操作系统平台，Visual C＋＋ 为程序开发平台，在本系统中，数字信号处理是这个程序设计的关键，包含有大量的数据计算、频谱分析。