基于虛擬儀器技術的步進電機檢測系統
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虛擬儀器的實質是對模擬信號進行數字化處理，具體分為在線處理和事后處理兩部分。在線數據處理主要包括運算量較小的電流、電壓以及脈沖的時域分析。對于系統的運轉狀態通過對對應信號的計數得到電機運轉的步數、驅動板提供的電壓周期數、脈沖控制器發出的脈沖數；對于電機的運轉參數通過測量電流的頻率得到電機的速度曲線，對此進行微分得到電機的加速度曲線，通過對電流進行數值積分得到電機的功率曲線。
另一方面對電流信號進行較為詳細的時域分析以提供系統分析的時域特征值。使用Peak Detector進行信號的波峰檢測得到每個周期內最高點的數值、位置等數據，以此為基礎作出電機的特征曲線。電機正常運轉時特征曲線近似為一條水平直線，運轉異常時則會產生平移和起伏，其均值和方差都有較為顯著的變化。使用Pulse Parameters進行信號的參數檢測，得到信號的超調量、上升時間等參數，這些參數描述了電流波形的細節信息。因此選取了電流信號的超調量和幅值之比、上升時間和頻率之比以及特征曲線的均值和方差作為系統狀態分析的3組時域特征值。
事后數據處理主要包括電流、電壓的頻域分析。對于步進電機系統的檢測，一個較為重要的應用是識別出正常信號中夾帶的短暫反?，F象并展示其成分，為了克服傅里葉變換沒有時間分辨率的缺陷，采用了對異常信號段進行短時傅里葉變換的分析方法。信號
對于在線檢測及故障診斷系統來說，除了選取適當的信號處理算法提取有效的特征值之外，更為重要的一點是對被測系統的歷史數據的歸納和分類，給出各特征值的典型值作為系統狀態的判別條件。以下是在瑞士ARSAPE公司的微型兩相永磁式步進電機1020上測得的典型值，其驅動方式為采用A3966SLB驅動模塊的兩相單四拍驅動。
基于虛擬儀器技術開發的步進電機檢測系統，在發生故障時針對故障單元進行的診斷提高了系統的維護效率，大大縮短了故障恢復時間。
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