[ARM_tester 0]

Кто-нибудь знает серийно выпускаемые образцы апаратуры для акустической диагностики ? и насколько вообще шум двигателя может быть информативен для анализа технического состояния агрегата?

Изменено 14 сентября, 2012 пользователем Д.К.

[kovigor 5]

Кто-нибудь знает серийно выпускаемые образцы апаратуры для акустической диагностики ? и насколько вообще шум двигателя может быть информативен для анализа технического состояния агрегата?

Вот нечто похожее:

http://www.vdmk.com/information/rotor.htm

 

[Dmitry_B 0]

Посмотрите здесь: http://www.vibration.ru/about-site.shtml

[ARM_tester 0]

Всётаки я имел ввиду диагностику не вибраций, а именно шумов. Когда анализаируется сигнал с микрофона. При этом шум, работающего двигателя рассматривается как сигнал. Слышал о таких методах, но не могу найти информацию

[Andrey_1 0]

Всётаки я имел ввиду диагностику не вибраций, а именно шумов. Когда анализаируется сигнал с микрофона. При этом шум, работающего двигателя рассматривается как сигнал. Слышал о таких методах, но не могу найти информацию

УмнО! Виброускорение с акселерометра не может рассматриватися как сигнал :-) Смешно

[ilyxa 0]

Кто-нибудь знает серийно выпускаемые образцы апаратуры для акустической диагностики ? и насколько вообще шум двигателя может быть информативен для анализа технического состояния агрегата?

в 2005 для финов делали анализатор, для грузовых в основном, по звуку с микрофонов можно было определить проблемы ступицы, дифференциалов, прокол колеса, низкое давление в шинах или высокое, в серию не пошло, никому не надо было.

[_Pasha 0]

УмнО! Виброускорение с акселерометра не может рассматриватися как сигнал :-) Смешно

Это Вы пытаетесь наложить стандартный спектр выхода вибродатчика на постановку задачи?

Вам жеж говорят: микрофон. Понимаете?

[ARM_tester 0]

в 2005 для финов делали анализатор, для грузовых в основном, по звуку с микрофонов можно было определить проблемы ступицы, дифференциалов, прокол колеса, низкое давление в шинах или высокое, в серию не пошло, никому не надо было.

не поделитесь инфрмацией по обработке таких сигналов (шумовых). Применительно именно к сигналу с микрофона. Насколько я знаю стандартные методы (как Фурье) не подходят. Какой алгоритм был применён у вас?

[Herz 4]

не поделитесь инфрмацией по обработке таких сигналов (шумовых). Применительно именно к сигналу с микрофона. Насколько я знаю стандартные методы (как Фурье) не подходят. Какой алгоритм был применён у вас?

Отчего же? Какие ещё можно изобрести алгоритмы для обработки сигналов? Для ЦОС есть инструменты ЦОС. Стандартные, универсальные, классические. Для построения спектра - то же преобразование Фурье. Скорее всего, необходимо лишь иметь в базе данных "матрицы спектров" - образцы, соответствующие различным неисправностям. И уметь сопоставлять их комбинации с требуемой достоверностью. Вот где взять такие образцы - это вопрос. На месте специалистов по диагностике, использующих этот метод, я бы держал их в строгом секрете.

[ARM_tester 0]

В том то и дело. Но! Например анализ спектра тока для выявления неисправностей двигателя довольно подробно изложен в статьях. Там есть и примеры спектров соответствующие различным повреждениям.

По акустической диагностике такого не видел.

 

Отчего же? Какие ещё можно изобрести алгоритмы для обработки сигналов?

 

изобретают. и пишут что Фурье никуда не годится для диагностики шумовых сигналов.

 

Вот что удалось найти:

Предлагается новый метод анализа нестационарных акустических про-
цессов, основанный на рекуррентном интегрировании, что позволяет увели-
чить разрешающую способность статистического анализа во временной об-
ласти. Метод применим для детектирования статистически-однородных (ква-
зистационарных) участков, сопоставления различных участков временного
ряда по величине функции корреляции и выявления внутренних диагности-
ческих признаков в нестационарных акустических процессах различной при-
роды.
В большинстве случаев шум рассматривается как помеха, но нередко
он используется в качестве источника информации [15]. Для анализа неста-
ционарных акустических процессов традиционно используется спектрально-
корреляционный анализ. Однако он неэффективен, если временной масштаб
возникшей нестационарности меньше продолжительности анализируемого
шумового процесса, поскольку в таком случае усредняется спектр мощности
флуктуаций на всем промежутке времени наблюдения возможного детекти-
руемого сигнала. Как правило, спектральный анализ проводится по выборке
данных большой протяженности. Этим в значительной мере исключается
вклад отдельных локальных участков нестационарности в результирующий
Фурье-спектр сигнала. Но во многих анализируемых временных последова-
тельностях именно локальные изменения свойств исследуемых шумов на ма-
лых временных масштабах, могут содержать полезную информацию. К тому же при статистическом подходе к анализу акустических процессов, порож-
дающая их динамическая сущность, как правило, не прослеживается.
В последнее время все большее применение находят специальные
спектральные методы, ориентированные на анализ нестационарных процес-
сов. Из таких методов наибольшее распространение получили оконный Фу-
рье анализ [16-18], вейвлет анализ [19,20] и полиспектральный анализ [21].
Применение алгоритмов анализа со скользящими окнами позволяет сущест-
венно увеличить разрешающую способность анализа во временной области
при сохранении достаточно высокого разрешения в частотной области. Но
это сопряжено со значительным увеличением объѐма вычислений и соответ-
ственно с увеличением затрат времени на анализ [22,23]. Кроме того, трѐх-
мерные (частотно-амплитудно-временные) поверхностные образы сложны
для формального распознавания.
В задачу настоящей работы входила разработка неинвазивного метода
исследований нестационарных акустических шумов, не вносящего неконтро-
лируемых ошибок и обеспечивающего упрощение интерпретации на основе
визуализации и статистического анализа.

[Herz 4]

изобретают. и пишут что Фурье никуда не годится для диагностики шумовых сигналов.

Нет, ничего нового тут не изобретено. Тому, что перечислено - сто лет. Просто шум здесь - не шум в классическом понимании его в теории обработки сигналов. Это и есть САМ сигнал. Это лишь для пассажира двигатель "шумит".

А отрывок - типичная для аннотаций наукообразная хрень, ровно ни о чём не говорящая...

[ARM_tester 0]

Нет, ничего нового тут не изобретено. Тому, что перечислено - сто лет. Просто шум здесь - не шум в классическом понимании его в теории обработки сигналов. Это и есть САМ сигнал. Это лишь для пассажира двигатель "шумит".

А отрывок - типичная для аннотаций наукообразная хрень, ровно ни о чём не говорящая...

c автором знаком лично. Не хочет давать текст диссертации. Утверждает что сделал открытие.

 

По теме: я и имел ввиду что шум рассматриваю как сигнал. И фурье тут не совсем применим потому что фурье подразумевает периодичность сигнала.

Изменено 5 октября, 2012 пользователем Д.К.

[_Pasha 0]

Так у Вас там может рулить корреляционно-фильтровая обработка. Многоканальная,ессно

И нейронные сети, при всем к ним подозрительном отношении.

[Herz 4]

По теме: я и имел ввиду что шум рассматриваю как сигнал. И фурье тут не совсем применим потому что фурье подразумевает периодичность сигнала.

А с чего Вы взяли, что Ваши сигналы непериодичны? Какие есть о них вообще сведения? Примеры?

 

c автором знаком лично. Не хочет давать текст диссертации. Утверждает что сделал открытие.

Так скооперируйтесь, раз Вас интересует практический аспект. Само открытие его вряд ли прокормит. А реальное воплощение - вполне возможно.

Но, боюсь, это лишь "надувание щёк". Ради научного "веса".

[ARM_tester 0]

Но, боюсь, это лишь "надувание щёк". Ради о научного "веса".

 

вполне возможно.

 

 

 

А с чего Вы взяли, что Ваши сигналы непериодичны? Какие есть о них вообще сведения? Примеры?

Сейчас я понятия не имею о характеристиках шумовых сигналов.