while(1) {

　　if(URXD0Flag) {

　　for(j = 1; j = 100;j++) {

　　sl = signal[i] 0xff;

　　sh = (signal[i++] 0xff00)>>8;

　　Uart_SendByte(sl);

　　Uart_SendByte(sh);

　　}

　　URXD0Flag = 0;

　　}

　　if(i >= 5000)

　　break;

　　}

　　5 算法驗(yàn)證

　　這里以X-Y運(yùn)動(dòng)平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，設(shè)計(jì)了系統(tǒng)故障實(shí)時(shí)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證故障檢測(cè)算法的有效性。首先通過實(shí)驗(yàn)得到X-Y平臺(tái)正常工作時(shí)電機(jī)的電流信號(hào)TN，然后在平臺(tái)運(yùn)動(dòng)過程中給平臺(tái)施加一個(gè)額外的阻力（模擬故障發(fā)生的情況），得到電機(jī)輸出電流信號(hào)為TF。通過對(duì)這兩種情況下的電流偏差信號(hào)TE（TE=TN-TF）進(jìn)行分析，可以從中提取出故障信號(hào)。

　　S3C44B0X通過ADC采集到的TN，TF信號(hào)，以及TE隨時(shí)間的變化曲線分別如圖2和圖3所示。

圖 2: TN,TF 變化曲線圖 3: TE 隨時(shí)間變化曲線

　　從圖3可以看出，TE信號(hào)中存在較多的干擾信息，為了準(zhǔn)確無(wú)誤的檢測(cè)出其中的故障信號(hào)，就應(yīng)采用某種濾波算法對(duì)TE進(jìn)行處理，從而將故障信號(hào)提取出來(lái)。圖4和圖5分別是采用NEO和多步SNEO(m=50,b=50)兩種方法對(duì)TE進(jìn)行處理，得到的信號(hào)曲線。

圖 4: 利用NEO 對(duì)TE 進(jìn)行處理的結(jié)果曲線圖 5: 利用多步SNEO 對(duì)TE 進(jìn)行處理的結(jié)果曲線

　　比較圖4和圖5可以看出，多步SNEO能夠更好的消除干擾噪聲的影響，將故障信息成功地提取出來(lái)。但是利用SNEO會(huì)引入一定的延時(shí)，從而造成故障被檢測(cè)出時(shí)間的滯后。從式(5)和式(6)可知，當(dāng)m=50,b=50,采樣頻率為500Hz時(shí)，滯后時(shí)間為:

　　6 結(jié)論

　　本文利用非線性能量算法對(duì)電機(jī)電流偏差信號(hào)進(jìn)行分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中發(fā)生的各種扭矩相關(guān)故障，從而提高系統(tǒng)故障檢測(cè)環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。可以在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)系統(tǒng)容錯(cuò)環(huán)節(jié)，使系統(tǒng)的安全性和可靠性得到更好的保證。