Phát triển thiết bị đo rung động phát hiện sớm hư hỏng hệ thống truyền động ô tô

http://doi.org/10.64588/jc.03.01.2026

Ngày nhận bài: 09/12/2025; Ngày sửa bài: 19/12/2025; Ngày chấp nhận đăng: 30/12/2025

Tóm tắt
Dao động cơ học là một trong những thông số đặc trưng phản ánh tình trạng kỹ thuật của các thiết bị quay trong công nghiệp nói chung và động cơ ô tô nói riêng. Sự thay đổi về biên độ, tần số hoặc xu hướng dao động thường là dấu hiệu sớm của các hiện tượng bất thường như mất cân bằng, lệch trục, lỏng kết cấu hoặc hư hỏng bộ phận truyền động. Giám sát rung động thời gian thực là một kỹ thuật quan trọng được sử dụng để phát hiện và có thể chẩn đoán các lỗi cơ khí trong máy móc và kết cấu bằng cách liên tục phân tích tín hiệu rung động mà không cần tháo vỏ động cơ hay hộp số để kiểm tra. Bài báo giới thiệu một giải pháp chi phí thấp để thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu rung động của hệ thống truyền động trong ô tô. Thiết bị đã được thiết kế sử dụng cảm biến gia tốc công nghiệp được thử nghiệm trên bộ thí nghiệm và đo kiểm thử nghiệm trên mẫu ô tô thực.
Từ khóa: Dao động; thu thập dữ liệu; hệ thống truyền động; xe cộ.

Abstract

Mechanical vibration is one of the characteristic parameters reflecting the technical condition of rotating equipment in industry as well as automotive engines. Changes in amplitude, frequency, or vibration trend are often early signs of abnormalities such as imbalance, misalignment, structural looseness, or transmission failure. Real-time vibration monitoring is an important technique used to detect and diagnose mechanical faults in machinery and structures by continuously analyzing vibration signals without removing the engine or transmission housing for inspection. This paper introduces a low-cost solution for collecting, processing and visualizing vibration data of automotive transmission systems. The device was designed using industrial accelerometer sensors tested on a testing equipment and measured on a real automotive prototype.

Keywords: Vibration; data acquisition; transmission system; vehicles.

1. Đặt vấn đề

Ngày nay, cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, máy móc công nghiệp và công nghệ ô tô ngày càng phát triển mạnh mẽ, trong đó hệ thống truyền động cơ khí là thành phần không thể thiếu. Quá trình làm việc của hệ thống truyền động với các chuyển động quay thường gây ra các rung động và gây ồn, gây ra sự không sự thoải mái cho người sử dụng và tuổi thọ linh kiện [1, 2]. Các rung động có thể sinh ra từ động cơ, trục truyền động và hệ thống treo có nguyên nhân từ độ chính xác gia công hay các hư hỏng sinh ra sau một thời gian sử dụng như mất cân bằng, lệch trục, lỏng kết cấu hoặc hư hỏng bộ phận truyền động [3]. Các hư hỏng đó có thể phát hiện qua các dấu hiệu về sự thay đổi về biên độ, tần số hoặc xu hướng dao động [4, 5]. Do đó, đo lường và phân tích dao động đóng vai trò quan trọng trong công tác chẩn đoán tình trạng thiết bị và bảo trì dự đoán.

Trong nhiều hệ thống giám sát hiện nay, cảm biến dao động được sử dụng để đo vận tốc hoặc gia tốc rung - một đại lượng đặc trưng cho mức độ dao động của thiết bị. Các cảm biến này thường xuất tín hiệu đầu ra dưới dạng điện áp tuyến tính theo vận tốc. Tuy nhiên, tín hiệu thô từ cảm biến cần được thu nhận, xử lý và phân tích thông qua một phần mềm chuyên dụng để chuyển thành thông tin có ý nghĩa kỹ thuật, phục vụ giám sát và ra quyết định vận hành. Trong lĩnh vực xử lý tín hiệu công nghiệp, việc tích hợp đồng thời các phương pháp phân tích phổ (FFT, Fast-Fourier Transform) vào một hệ thống phần mềm đo lường dao động vẫn chưa được nghiên cứu sâu rộng. Tarek Ameid và cộng sự trình bày một phương pháp chẩn đoán lỗi cho động cơ cảm ứng bằng FFT dưới sự điều khiển hướng trường, được xác thực bằng cả mô phỏng và thí nghiệm [4]. Tuy nhiên, phương pháp này cho thấy độ nhạy giảm ở tốc độ thấp và kết quả phụ thuộc vào các thông số máy cụ thể, hạn chế khả năng khái quát hóa. Dasheng Li và cộng sự [5] đã xác minh chẩn đoán lỗi hộp số bằng cách sử dụng giải điều chế Hilbert trên tín hiệu rung.

Các thí nghiệm trên lỗi răng gãy và lỗi rỗ cho thấy tác động rõ ràng trong miền thời gian và tần số, với phổ Hilbert tiết lộ các dải biên điều chế liên quan đến mức độ nghiêm trọng của lỗi. Tuy nhiên, lỗi rỗ và răng gãy nghiêm trọng thể hiện các đặc điểm rung tương tự, hạn chế khả năng phân biệt lỗi chính xác do phương pháp đo lường. Nhìn chung, nghiên cứu rung động phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống đo lường và cảm biến rung động. Hiện nay, cảm biến rung động được phân loại thành loại không tiếp xúc và loại tiếp xúc [6]. Các bộ chuyển đổi không tiếp xúc như đầu dò điện dung và máy đo rung laser được ưa chuộng cho các hệ thống có độ nhạy cao và kích thước nhỏ vì chúng không ảnh hưởng đến động lực học của hệ thống. Các bộ chuyển đổi loại tiếp xúc như vận tốc và gia tốc kế thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp vì độ bền và khả năng bảo vệ môi trường của chúng [7]. Tuy vậy, các nghiên cứu hiện có chủ yếu tập trung vào từng bước riêng lẻ như thu thập dữ liệu hoặc phân tích phổ mà thiếu đi một giải pháp tổng thể, liền mạch. Do đó, việc phát triển một phần mềm tích hợp đầy đủ quy trình từ thu thập, tiền xử lý, phân tích đến cảnh báo là một đóng góp có giá trị cho lĩnh vực kỹ thuật đo lường và bảo trì công nghiệp.

Trong bối cảnh sản xuất hiện đại, các doanh nghiệp đang chuyển dần sang chiến lược bảo trì dự đoán thay vì bảo trì định kỳ hoặc sau hỏng hóc. Việc giám sát dao động là nền tảng cốt lõi để phát hiện sớm hư hỏng, giảm thời gian chết và tăng độ an toàn cho thiết bị. Tuy nhiên, các phần mềm thương mại thường chi phí cao, thiếu tính tùy biến hoặc không phù hợp với điều kiện thiết lập thực tế tại Việt Nam. Do đó, bài báo này hướng tới phát triển một giải pháp thiết bị sử dụng cảm biến gia tốc công nghiệp và phần mềm đo lường của Việt Nam, đáp ứng nhu cầu nội địa, dễ triển khai, tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao. Trong đó, phần mềm tận dụng thế mạnh của các thuật toán phân tích tín hiệu hiện đại, kết hợp với khả năng xử lý song song và trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực. Cấu trúc phần mềm được thiết kế theo mô-đun, hỗ trợ mở rộng và tích hợp đa nền tảng, tạo thuận lợi cho phát triển lâu dài. Việc phối hợp giữa phân tích FFT trong môi trường vận hành thực tế là điểm mới nổi bật, góp phần nâng cao chất lượng phân tích và khả năng ứng phó với dao động phi tuyến, nhiễu loạn hoặc đột ngột, hỗ trợ giám sát, phát hiện sớm các nguy cơ hỏng hóc của các thiết bị máy móc nói chung và ô tô nói riêng.

2. Cấu hình thiết bị và phần mềm

Để thực hiện việc đo lường và phân tích dao động trong môi trường công nghiệp cũng như sử dụng với ô tô, thiết bị sử dụng một hệ thống phần cứng bao gồm các thành phần chính gồm cảm biến rung, bộ thu thập dữ liệu, nguồn rung và máy tính xử lý được kết nối như mô tả trên Hình 1. Nguồn dao động hay nguồn rung sinh tạo ra bởi một hệ thống cơ khí chẳng hạn như hệ thống truyền động của ô tô hoặc từ động cơ hay các bộ truyền trong các thiết bị máy móc công nghiệp. Cảm biến rung được sử dụng là cảm biến vận tốc RS-WZ1-V05-1-CX, là loại cảm biến trong công nghiệp, được gắn lên nguồn rung để ghi nhận tín hiệu dao động dưới dạng điện áp tỉ lệ với vận tốc rung, sử dụng đầu ra analog 0 - 5 V, dải đo ±50 mm/s, dải tần số làm việc từ 10 Hz đến 1.600 Hz, hệ số chuyển đổi xấp xỉ 100 mV/(mm/s). Bộ thu thập và chuyển đổi dữ liệu NI USB-6009 là thiết bị thu thập dữ liệu tương tự được gửi về từ cảm biến rung, thực hiện chuyển đổi tín hiệu điện áp từ cảm biến thành tín hiệu số. Thiết bị này đa chức năng, hỗ trợ nhiều kênh vào/ra được kết nối với máy tính qua cổng USB, cho phép truyền dữ liệu thời gian thực vào phần mềm MATLAB để xử lý. Bộ chuyển đổi cho phép thực hiện với với 8 kênh vào analog, độ phân giải ADC 14-bit, tốc độ lấy mẫu tối đa là 48 kS/s. Cảm biến và bộ chuyển đổi được cấp nguồn DC 12V bởi bộ cấp nguồn 12 V model JDT-001. Máy tính xử lý có cài đặt phần mềm MATLAB (phiên bản R2022a trở lên) hỗ trợ Data Acquisition Toolbox và App Designer để xử lý tín hiệu, sẽ nhận dữ liệu từ NI USB-6009 thông qua giao tiếp USB. Cấu hình phần cứng của NI USB-6009 cho phép mở rộng để đo cùng lúc 8 cảm biến. Trong khi đó, phần mềm được thiết kế để mở rộng tối đa 16 cảm biến cùng lúc, qua đó nâng cao khả năng đo và phân tích thông tin về hệ thống.

Một phần mềm được xây dựng bằng MATLAB App Designer trên máy tính sẽ thực hiện thu nhận, xử lý và hiển thị dữ liệu dao động, trong đó các phép phân tích phổ tần số (FFT) cũng được thực hiện như ở Hình 2. Giao diện của phần mềm được thể hiện trên Hình 2a với 5 vùng có nhiệm vụ khác nhau như thể hiện trên Bảng 1. Phần mềm cho phép thu thập dữ liệu rung từ phần cứng thực tế, xử lý tín hiệu và hiển thị phổ dao động thời gian thực. Để sử dụng phần mềm, cần thực hiện quy trình sử dụng phần mềm theo các bước như lưu đồ thể hiện trên Hình 2b, cụ thể như sau:

- Bước 1. Kết nối cảm biến: Gắn cảm biến RS-WZ1-V05-1-CX vào máy tính thông qua bộ chuyển đổi tín hiệu tương thích (ADC/USB).

- Bước 2. Quét thiết bị: Nhấn nút “Refresh” để phần mềm nhận diện phần cứng.

- Bước 3. Cấu hình thông số đo:

+ Chọn kênh đo trong danh sách thả xuống (Channel 1, 2...);

+ Nhập thời gian đo (s) và tần số lấy mẫu (Hz).

- Bước 4. Tiến hành đo: Nhấn nút “Start” để bắt đầu thu nhận tín hiệu dao động. Biểu đồ "Data from Vibration Sensor" sẽ hiển thị tín hiệu thời gian thực.

- Bước 5. Phân tích FFT: Nhấn “Analyzer” để thực hiện biến đổi Fourier và hiển thị phổ dao động ở miền tần số trên biểu đồ "Fourier Transform". Biến đổi Fourier được thực hiện theo phương trình phân tích sau [8]:

Trong đó: x(t) - Tín hiệu trong miền thời gian; X(jω) - Phổ của tín hiệu của x(t).

- Bước 6. Quản lý dữ liệu: Có thể sử dụng các nút “Import data”, “Plot” và “Export data” để thao tác với bảng dữ liệu.

- Bước 7. Kết thúc và xử lý lại: Nhấn “Stop” để dừng ghi hoặc “Clear” để xóa dữ liệu cũ và tiến hành phiên đo mới.

Bảng 1. Chức năng các vùng trên giao diện phần mềm

3. Bộ thí nghiệm

Để thử nghiệm hoạt động của thiết bị và phần mềm, một bộ thí nghiệm đã được phát triển như thể hiện trong Hình 3 để có thể đo các dạng hư hỏng phổ biến thường gặp trên hệ truyền động cơ khí khi tốc độ thay đổi, mòn xích, gãy răng bánh răng, hỏng ổ lăn, lệch trục hoặc các sai lệch về tâm quay của lô cuốn. Trong đó, bộ thí nghiệm có bộ truyền thử nghiệp có thể được thay thế là xích, đai hoặc bánh răng trụ. Để thực hiện các bài đo cần thực hiện theo trình tự với 4 bước sau:

- Bước 1: Kết nối toàn bộ hệ thống đo lường, bao gồm cảm biến dao động, bộ thu thập dữ liệu NI USB-6009, máy tính và nguồn cấp 12V cho cảm biến.

- Bước 2: Khởi động phần mềm App Designer trên MATLAB, thiết lập các thông số cần thiết như tần số lấy mẫu, thời gian đo, kênh đo và tên file lưu trữ dữ liệu.

- Bước 3: Khởi động nguồn rung, đảm bảo hoạt động ổn định trước khi tiến hành đo.

- Bước 4: Thực hiện đo lường dữ liệu dao động theo từng trường hợp cụ thể đã định nghĩa. Sau khi đo, tín hiệu được hiển thị trên giao diện thời gian thực và được phân tích phổ tần số thông qua thuật toán biến đổi Fourier nhanh.

Trên thiết bị thí nghiệm này, một bộ truyền bánh răng trụ răng thẳng đã có hư hỏng mòn trên một số răng đã được sử dụng để thực hiện đo kiểm. Dữ liệu đo được thu thập với cảm biến rung được gắn tại 3 vị trí (vị trí I, II và III được chỉ ra trên Hình 3) với kết quả đo được thể hiện trên Hình 4 trong điều kiện hoạt động như nhau (tốc độ quay 2.000 vòng/phút, tần số lấy mẫu 500 Hz, ghi trong 30 giây). Kết quả cho thấy tín hiệu lỗi nổi bật nhất ứng với cảm biến được gắn ở ví trí II, hiển thị các đỉnh định kỳ rõ rệt (ví dụ: gia tốc cực đại 5 m/s², gia tốc đỉnh-đỉnh 10 m/s²). Sự ăn khớp của các răng bánh răng bị hỏng tạo ra các tín hiệu giống như xung kích với gia tốc bất thường, từ đó khiến động cơ phản ứng và tạo ra các đỉnh bổ sung. Ngược lại, dữ liệu rung được ghi lại ở hai vị trí còn lại không cung cấp bằng chứng rõ ràng về lỗi. Như vậy, dao động từ bánh răng truyền qua ổ lăn đã được cảm biến ghi nhận.

4. Kết quả thử nghiệm khảo sát với xe ô tô

Thiết bị tiếp tục được thử nghiệm khảo sát nguồn phát từ xe ô tô Chevrolet Cruze LTZ 2016 1.8 AT với các vị trí đặt cảm biến như trên Hình 5. Trong đóm vị trí 1 là vị trí máy phát điện có tác dụng phát điện DC cho toàn bộ hệ thống trên xe và nạp ắc-quy. Máy phát điện kết nối trực tiếp với động cơ của xe. Vị trí 2 là vị trí lắp động cơ và khung xe. Vị trí 3 là tai cẩu động cơ có kết cấu dạng dầm công-xôn. Quá trình thực hiện đo theo trình tự: Gắn cảm biến, bật máy tính và phần mềm kết nối, khởi động xe rồi giữ chân ga trong thời gian đo 3 phút tại vòng tua cố định 800 vòng/phút cho cả 3 vị trí đo.

Hình 6 thể hiện dữ liệu đo thô ứng với gia tốc dao động đo được tại vị trí 1 trong vòng 3 phút và 2,2 giây đầu khi khởi động xe tương ứng với các Hình 6a và Hình 6b. Từ kết quả Hình 6a cho thấy, trong vài giây đầu có sự gia tăng đáng kể về giá trị của gia tốc trong rung động, sau đó phạm vi gia tốc được giữ ổn định trong phạm vi ±2 (g) ứng với vòng tua được giữ ổn định ở mức 800 vòng/phút. Xem xét kỹ hơn ở 2,2 giây đầu khi mở máy được thể hiện trên Hình 6b cho thấy tín hiệu đỉnh số 1 là rung động do động cơ đề hoặc động cơ máy phát điện khởi động. Sau khoảng 0,5s, khi xăng được phun ra và đốt cháy, các tay biên bắt đầu quay và tạo ra rung động lớn, biến đổi rõ nét.

Từ dữ liệu thô đo được từ cảm biến rung, phổ công suất đã được tính toán và hiển thị bởi đồ thị ở Hình 7 cho cả 3 vị trí đo tại cùng vòng tua 800 vòng/phút. Có thể thấy rằng, tại vị trí 1 là nơi gắn động cơ máy phát với bộ truyền đai nên chuyển động êm, các đỉnh của đường phổ không quá nhọn. Xuất hiện giá trị cộng hưởng tại 1,4 kHz do động cơ của xe ô tô, trong khi cộng hưởng đỉnh nhỏ tại vùng tần số thấp là do động cơ máy phát. Do có cả hai nguồn phát nên vùng tần số cao từ 1,5 kHz vẫn còn có ảnh hưởng tới dao động. Tại vị trí 2 là nơi gắn động cơ xe với khung sườn, ảnh hưởng của tần số thấp không lớn chứng tỏ khung xe chắc chắn thể hiện rõ đặc tính kết cấu của dòng xe này. Vị trí 2 cũng cho thấy xảy ra cộng hưởng tại vùng quanh 1,4 kHz, tuy nhiên tại đây có 2 đỉnh với đỉnh số 2 được dự đoán là mode cộng hưởng của khung gầm. Còn tại vị trí 3 là nơi có kết cấu dạng dầm công-xôn nên hiện tượng rung động xảy ra mạnh thể hiện các đỉnh tại tần số thấp rõ nét và nhọn. Ở vị trí này cũng xuất hiện đỉnh gần 1,4 kHz là do động cơ xe gây ra, tuy nhiên ở tần số nhỏ hơn vị trí 1 và 2 do độ cứng của kết cấu công-xôn nhỏ.

5. Kết luận

Bài báo đã giới thiệu một thiết bị kèm phần mềm để thu thập, xử lý dữ liệu rung động của hệ thống truyền động trong ô tô sử dụng cảm biến gia tốc công nghiệp. Thiết bị đo dao động theo thời gian thực và có chi phí thấp. Phần mềm đi kèm để hỗ trợ phân tích dữ liệu theo thời gian lẫn trên miền tần số thông qua phương pháp biến đổi Fourier nhanh được xây dựng trên MATLAB. Phần mềm cũng được tích hợp chức năng phân tích tín hiệu trong miền tần số thông qua phổ công suất, giúp làm rõ các thành phần tần số chính, hỗ trợ hiệu quả việc phát hiện sớm các điểm bất thường trong vận hành máy móc - điều mà phân tích trong miền thời gian thông thường khó thực hiện chính xác. Thiết bị đã được thử nghiệm với bộ thí nghiệm để kiểm chứng thông qua phát hiện bất thường xảy ra trong quá trình ăn khớp của bộ truyền bánh răng trụ. Đồng thời, thiết bị cũng đã được thử nghiệm khảo sát rung động với xe ô tô Chevrolet Cruze LTZ 2016 1.8 AT, trong đó rung động tại 3 vị trí khác nhau đã được đo đạc, khảo sát và đánh giá. Kết quả đo và phân tích cho thấy quá trình rung động với gia tốc lớn xảy ra ở giai đoạn 2 đến 3 giây đầu khi khởi động xe và các dao động cộng hưởng xảy ra ở các vị trí quanh khu vực động cơ của xe ở vùng khoảng 1,4 kHz. Kết quả đạt được trong nghiên cứu này là cơ sở để tiếp tục triển khai các hướng tiếp theo như áp dụng các thuật toán học máy và học sâu để phân tích dữ liệu phát hiện sớm các lỗi xảy ra trong động cơ và hệ thống truyền động của ô tô mà không cần tháo máy.

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Đại học Phenikaa cho Đề tài mã số PU2024-1-A-02.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Phí Hoàng Trình, Nguyễn Thanh Quang, Hoàng Văn Gợt (2024), Phân tích độ rung động của con người trên xe ô tô, Tạp chí khoa học và công nghệ - Đại học Đà Nẵng, tập 22, số 9A, tr.45-49.
[2]. Lukasz Konieczny, Pawel Fabis, Jonas Matijošius, Kamil Duda, Piotr Deuszkiewicz and Arturas Kilikeviˇcius (2025), Analysis of the Impact of Vibrations on the Driver of a Motor Vehicle, Applied Science, 15, 5510.
[3]. Monica Tiboni, Carlo Remino, Roberto Bussola and Cinzia Amici (2022), A Review on Vibration-Based Condition Monitoring of Rotating Machinery, Applied Science, 12, 972.
[4]. Tarek Ameid, Arezki Menacer, Hicham Talhaoui and Imadeddine Harzelli (2017), Broken rotor bar fault diagnosis using fast Fourier transform applied to field-oriented control induction machine: Simulation and experimental study, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol.92, pp.917-928.
[5]. Dasheng Li, Hongling Ye and Yuqing Li  (2019), Research on Gearbox Fault Diagnosis Based on Vibration Signal Hilbert Demodulation, Journal of Physics: Conf. Series 1213, 052089.
[6]. Limin Ma, Zhangpeng Li, Shengrong Yang and Jinqing Wang (2025), A Review on Vibration Sensor: Key Parameters, Fundamental Principles and Recent Progress on Industrial Monitoring Applications, Vibration, 8, 56.
[7]. Mohamad Hazwan Mohd Ghazali and Wan Rahiman (2021), Vibration Analysis for Machine Monitoring and Diagnosis: A Systematic Review, Shock and Vibration, Article ID 9469318.
[8]. Trần Đức Tân, Nguyễn Văn Thắng (2022), Giáo trình Tín hiệu và Hệ thống, NXB. Bách khoa Hà Nội.