基于MC9S12XS256的物料含量监测系统设计

摘 要： 本文采用飞思卡尔MC9S12XS256单片机为主控芯片，设计旋转机械设备物料含量监测系统，对工业现场采集到的声音信号进行放大和滤波，模数转换后的信号送入单片机进行频率分析，软件设计中采用了快速傅里叶变换和最小二乘拟合算法。

关键词：监测系统；校准；MC9S12XS256；最小二乘拟合

中图分类号：TP391 文献标志码：A

Design on Material Percentage Observation System based on MC9S12XS256

CHAI Yeqin ZHANG Yang

（ School of Instrument Science & Opto-electronics Engineering， Hefei University of Technology， Hefei Anhui 230009， China）

Abstract： Freescale MC9S12XS256 microcontroller as the main chip is used in this paper， and the observation

system of rotating machinery material content is designed.The sound signal collected from the industrial scene

is amplified and filtered， after the analog to digital converter， the signal is converted into a single chip

microcomputer for frequency analysis. In software design ， fast Fourier transform and the least squares fitting algorithm are detailedly adopted.

Key words： Observation System；Calibration； MC9S12XS256； Least Squares Fitting

0 引言

工业设备如粉磨机械、大型搅拌机、各类机床等，在工作的过程中需要对这些机器的运行状态进行实时监测。由于这些机械设备结构比较复杂，使得人工监测较为困难，而设备在工作过程中会产生具有一定特征的声音。根据声音的特征则可以判断出其相应的工作状态。国内，如清华大学的研究人员通过对穿孔型等离子弧焊接过程中的声音信号进行分析以识别焊接过程中熔池的穿孔状态[1]，为等离子弧焊接熔透质量的监测提供了前提条件。桂林电子科技大学的研究人员利

用多尺度小波分析和多频道分解技术相结合的方法实现了对球磨机料位的检测[2]。南京航空航天大学的研究人员通过对机床空载时的声音信号进行采集分析得出其特征值的判别方法，实现了对机床类型的判别[3]。本文系统设计通过对粉磨机械设备（以下简称磨机）发出的声音信号的特征进行分析处理以实现对其运行状态的控制，通过MC9S12XS256单片机[4]实现对设备工作过程中剩料含量的自动监测和实时显示，并输出控制信号给送料机构。

1 系统方案

系统设计中通过对磨机设备发出的声音信号进行分析处理以实现对其运行状态的控制，实现对磨机工作过程中剩料含量的自动监测和实时显示。系统组成如图1所示。

图1中包含声音采集模块、信号调理与模拟数字信号转换，XS256单片机、数码显示与按键部分。其中，声音采集处理如图2所示，磨机发出的声音通过高音喇叭MO采集，并在随后的放大电路中实现信号增强，CEIN输入来自现场其它磨机的音频信号，要进行对消，CEOUT是将本磨机的声音信号提供给现场其它磨机对消使用的[5]。

对采集到的声音信号进行滤波及AD转换，滤波电路如图3所示，图中采用前后两级滤波，第一级为低通滤波器，第二级为高通滤波器，经过前后两级滤波，等效于经过了一个带通滤波器。

Fig.3 Schematic diagram of filtering circuit

经过上面的滤波后，采集到的声音信号被送入AD7321中，AD7321是一款双通道、12位带符号位的逐次逼近型ADC，附配有一个高速串行接口，最高吞吐量可达500 kbps。经模数转换后，原有的模拟声音信号变成数字信号，送入单片机中进行处理。

2主控芯片及算法设计

2.1 MC9S12XS256单片机

系统主控芯片采用增强型16位S12系列飞思卡尔XS256单片机，其片内总线时钟最高能达到40 MHz，具有12 KB的RAM、256 KB程序闪存和4 KB数据闪存。数据送入单片机后，通过处理分析，将得出含量的估计结果，通过显示模块提供给用户供其评鉴参考。并通过控制电路，产生一个4-20mA的电流信号给外接的控制器。

系统中用两个数码管显示磨机内剩料的含量和设备的故障代码，相关按键用于输入相关数据，确定工作流程，设置发光二极管用于显示工作状态。

2.2 算法设计

磨机中料多的时候声音比较沉闷，而料少时，则显得比较清脆。表明不同料量情况下，声音信号中的能量随频率变化。首先利用Matlab软件对从工作现场采集的几组声音信号进行频率变换，从频域上找到一些能够较好地体现含量变化的频段，然后通过C语言编程实现。

分析声音信号不同频段处幅度值与拌料含量的关系曲线，采用最小二乘法对其进行线性拟合。在系统开始工作前需要进行训练，即采集某一时刻的工作声音进行分析处理，得出相应频段的功率信息，再由工作人员手动输入此时拌料含量，这样连续几次，便可得到几组幅值与含量的对应值；令幅度值为x，对应含量为y，则一组对应点即为 ，利用最小二乘法拟合出最佳的直线。在系统之后正常工作时，便可依据这一关系计算出任意时刻搅拌机内拌料含量，并在显示模块中以百分比形式输出，从而实现对设备工作状态的实时监测。校准及含量监测流程如图4所示：

Fig.4 Flow chart of calibration and observation

图中校准程序是本流程的核心，该程序包括数据采集、FFT运算、模值运算、数学平均、最小二乘拟合、拟合结果保存等操作；校准完成后，自动进入到正常的含量检测循环。如果含量过高或者过低，则输出相应的报警信息，否则，输出正常的含量信息，用LED显示；且输出一个与含量成比例的电流信号给相关的控制设备。

3 结束语

本系统针对磨机物料含量音频监测控制进行设计，能够根据不同磨机的声音，自动选择不同的频段信号；将得到的音频数字信号输入MC9S12XS256单片机进行定量分析处理，通过数码管显示磨机内的物料含量百分比。

参考文献：

[1] 王耀文，陈强，王海燕，张慧，朱轶峰.等离子弧小孔效应的声音信号处理[C]//第九次全国焊接会议论文集（第2册），北京：电子工业出版社，1999：322-325.

[2] 方涛，陈乐庚. 音频信号用于球磨机料位检测[J]. 噪声与振动控制，2012，2（4）：143-146.

[3] 杨根莲.基于声音信号的机床类型、状态及其加工参数识别的研究[D]. 南京：南京航空航天大学，2006.

[4] 张阳，吴晔，g勤. MC9S12XS单片机原理及嵌入式系统开发[M]. 北京：电子工业出版社，2011.

[5] 徐向民. Altium Designer 快速入门[M]（第二版）. 北京：北京航空航天大学出版社，2011.