针对旋转机械不平衡振动分析需求，采用 LabVIEW 图形化编程平台，搭配 NI 与基恩士等大品牌硬件，构建集信号采集、处理与分析于一体的监测系统，适用于风机、电机等设备的故障诊断与动平衡调试。

应用场景

适用于电力、石化、冶金等行业的旋转机械在线监测，如风机叶轮、电机转子、压缩机主轴等设备的不平衡故障预警与动平衡调整，可实时捕捉振动信号并分析基频分量，为设备维护提供数据支撑。

硬件选型

• 数据采集卡：NI PCIe - 6351

• 优势：16 位高精度 ADC，采样率达 1.25MS/s，支持多通道同步采集，兼容 LabVIEW 的 DAQmx 驱动，可直接调用内置函数实现高速数据采集，硬件触发机制确保采样时序精准，适合高频振动信号的实时捕捉。

• 电涡流传感器：基恩士 KEYENCE Z - 2000 系列

• 优势：分辨率达 0.1μm，线性范围 2mm，抗油污与电磁干扰能力强，非接触式测量避免对转子运行的影响，配套前置器可直接输出电压信号，与 NI 采集卡无缝对接。

• 转速基准传感器：基恩士 KEYENCE LV - N10

• 优势：激光反射式设计，响应频率 10kHz，可在转子表面粘贴反光片实现精确转速脉冲触发，为振动信号提供相位参考基准。

软件架构

• 数据采集模块：利用 LabVIEW 的 DAQmx 节点配置采集参数，设置采样频率为被测信号最高频率的 3 - 4 倍（如 10kHz），采用硬件定时触发模式，确保每通道同步采集振动与转速信号，实时存入环形缓冲区。

• 信号预处理模块：集成抗混叠滤波（8 阶椭圆低通滤波器，截止频率 150Hz）与零相位校正算法，通过 LabVIEW 的滤波器设计工具生成系数，消除频谱泄漏误差，同时运用肖维纳准则剔除异常峰值。

• 基频分析模块：基于相关分析原理，生成与转速同频的正弦 / 余弦参考信号，通过互相关运算提取振动信号的幅值与相位差，结合多次相关法抑制 2 倍频、3 倍频等干扰分量，内嵌 MATLAB 脚本实现复杂频谱校正。

• 可视化与存储模块：采用 LabVIEW 前面板设计交互式界面，实时显示时域波形、频谱图与相位差曲线，支持数据以 TDMS 格式存储，便于后续离线分析，集成报警功能，当振动幅值超过阈值时触发声光提示。

架构优点

• 图形化编程效率高：无需编写复杂文本代码，通过拖拽函数模块即可实现信号处理流程，开发周期较 C++ 方案缩短 40%，调试时可实时监控数据流，快速定位逻辑错误。

• 模块化设计易扩展：将采集、滤波、分析等功能封装为独立子 VI，支持按需组合，如新增轴承故障诊断模块时，只需调用现有信号处理框架，降低系统耦合度。

• 实时性与兼容性强：借助 LabVIEW 的实时内核，可实现 μs 级任务调度，兼容 NI 全系列硬件与第三方设备驱动，支持与 PLC 系统通过 OPC 协议通信，融入工厂自动化网络。

• 对比传统硬件示波器方案：本方案以软件定义仪器功能，通过 LabVIEW 可自定义分析算法（如自适应滤波），而硬件示波器仅能实现固定功能，且无法与企业数据库对接；成本方面，同性能下硬件方案价格是本方案的 3 - 5 倍。

• 对比 Python + 文本编程方案：LabVIEW 的数据流编程模型天然适合信号处理，无需手动管理内存与线程，代码可读性更强，工程师可专注于算法设计而非底层实现；在实时性方面，LabVIEW 的编译执行效率优于 Python 的解释执行，尤其在高频数据处理时优势明显。

算法与应用

频率分析（FFT）

通过快速傅里叶变换将时域信号转换为频域功率谱，提取各频率成分的能量分布。适用于分析稳态信号（如恒定转速下的基频振动），但无法处理频率随时间变化的非稳态信号。

阶次分析

针对旋转机械，将时域信号重采样至角域（基于转速脉冲基准），使频谱以 “阶次”（转速倍数）表示，消除转速波动对频率分析的影响。例如，将轴承故障的 4 次谐波转换为固定阶次，便于跟踪监测。相比 FFT，其优势在于对变速工况下的振动特征（如齿轮啮合、不平衡）具有稳定性。

时频分析

通过滑动窗口对信号分段进行FFT，生成时频矩阵（频谱图），同时保留时间与频率信息。适用于分析啁啾信号、瞬态冲击等时变信号。论文中用于扬声器质量检测，通过频谱图区分正常与故障信号的时频分布差异。

倒谱分析

对频谱取对数后再进行FFT，将 “频率的周期性” 转换为 “倒频率”（quefrency）的峰值检测。典型应用于轴承故障诊断：外圈故障的90Hz 谐波在倒谱中表现为 11.2ms 的特征峰值，而正常轴承无明显峰值。该方法对谐波识别的抗噪性优于传统频谱分析。

小波分析

利用具有时频局部化特性的小波函数（如 Daubechies 小波）对信号进行多尺度分解，适用于短历时、窄带宽的瞬态信号（如发动机爆震、齿轮裂纹冲击）。相比 FFT，其优势在于同时兼顾时域与频域分辨率，能精确定位瞬态事件的时间点与频率成分。

基于模型的分析

通过自回归模型拟合历史信号，将当前测量值与模型预测值的残差作为瞬态特征。例如，当机器出现非周期性故障时，残差显著增大，可用于异常振动的早期预警。

算法性能对比

问题及解决

• 采样频率稳定性问题：Windows 系统任务调度导致采样间隔波动，产生频率计算误差。

• 解决：采用 NI 采集卡的硬件定时模式，通过 DAQmx 设置 “隐式定时”，由采集卡内部时钟驱动采样，配合 LabVIEW 的 “实时优先级” 任务设置，将采样误差控制在 0.1% 以内。

• 基准信号干扰问题：转子表面反光片安装偏差导致转速脉冲信号混入振动噪声，影响相位计算精度。

• 解决：在软件中增加基准信号预处理环节，先用带通滤波器提取基频分量，再通过峰值检测 VI 识别脉冲前沿，结合多次采样平均法消除随机干扰，相位误差从 ±5° 降至 ±1°。

• 大数据量存储效率问题：长时间监测时数据量激增，传统文件存储方式导致读写卡顿。

• 解决：采用 LabVIEW 的 TDMS 格式存储，利用其分块压缩机制，压缩比达 3:1，同时启用异步写入模式，将数据存储任务与实时分析任务分离，确保系统响应流畅。

LabVIEW特点

• 硬件无缝集成：通过 DAQmx 驱动直接控制 NI 采集卡的硬件触发、增益调节等底层功能，无需编写驱动程序，1 小时内即可完成硬件配置与调试。

• 高级信号处理工具：内置 FFT、相关分析、小波变换等函数库，无需额外开发算法，搭配 “信号处理工具包” 可快速实现频谱细化、倒谱分析等高级功能。

• 自定义仪器开发：利用 LabVIEW 的 “软面板” 技术，将传统动平衡仪的功能集成到软件中，支持旋钮、表盘等虚拟控件的自定义设计，界面交互性优于传统仪器。

• 跨平台部署能力：开发的监测程序可直接部署到 Windows、Linux 实时系统，甚至通过 Web Publishing 工具发布为网页应用，实现远程监控，满足工业现场多样化需求。