系统架构

• 硬件层：搭载 IEPE 兼容型加速度传感器（PCB 352C33）采集振动信号，通过西门子 S7-1500 PLC 或 NI CompactRIO 数据采集模块实现信号调理，借助 PROFINET 或 NI-DAQmx 驱动与 LabVIEW 无缝通信。

• 软件层：基于 LabVIEW 数据流编程模式，模块化封装数据采集、信号处理、特征提取、故障诊断四大核心功能，支持与 MATLAB、Python 混合编程调用复杂算法。

• 远程交互层：通过 LabVIEW Web 发布模块与网络通信功能，实现诊断结果远程推送、设备状态实时查看、参数远程配置。

核心功能

1. 高精度数据采集

• 利用 LabVIEW DAQmx 驱动程序，灵活配置采样率（最高 100KS/s）、触发方式与通道参数，适配不同轴承运行工况。

• 支持多通道信号同步采集，通过 LabVIEW 时钟同步功能与硬件同步模块配合，确保信号相位一致性，采样同步精度达 100ns。

• 采用环形缓冲区存储机制，实现 7×24 小时连续采集不丢帧，数据实时回显至 LabVIEW 图形化界面，便于现场调试。

2. 信号处理

• 内置 LabVIEW 波形处理函数库，快速实现低通 / 带通滤波、去噪等预处理，同时支持调用 CEEMD 分解、小波阈值降噪等算法（通过 MATLAB Script 节点或自定义函数库）。

• 利用 LabVIEW 频谱分析工具包，自动计算功率谱密度、谱峭度等频域特征，生成频谱图、瀑布图等可视化结果，直观呈现故障特征。

• 支持分块处理与 FPGA 硬件加速，将复杂算法部署于 CompactRIO FPGA 芯片，信号处理延迟控制在 2ms 内。

3. 故障诊断

• 集成时域（峰值、均值）、频域、能量特征等多维度提取功能，通过 LabVIEW 数组与矩阵运算工具包快速计算特征向量。

• 支持概率神经网络（PNN）、决策树等诊断模型，可通过 LabVIEW Python 节点调用 TensorFlow 深度学习模型，实现内圈、外圈、滚子故障及正常状态的分类识别，故障识别率达 95%。

• 建立特征参数数据库，自动对比实时数据与历史阈值，实现早期故障预警，预警准确率达 85%。

4. 远程监控

• 采用 LabVIEW 图形化编程快速搭建人机界面，实时显示振动波形、频谱图、故障类型、设备运行参数等信息。

• 支持远程访问：通过浏览器登录 LabVIEW 发布的 Web 界面，或通过手机端接收故障声光报警与短信通知。

• 具备历史数据查询、趋势曲线生成功能，LabVIEW 数据管理工具可将诊断结果导出为报表，为预测性维护提供数据支持。