The 16 reference contexts in paper E. Zaitsev O., V. Sydorchuk E., A. Shpilka N., Е. Зайцев А., В. Сидорчук Е., А. Шпилька Н. (2016) “ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА МЕТОДОМ БЕРГА ПРИ ПОСТРОЕНИИ ПРОГРАММНО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОПТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ВИБРОДИАГНОСТИКИ // APPLICATION OF THE SPECTRUM ANALYSIS WITH USING BERG METHOD TO DEVELOPED SPECIAL SOFTWARE TOOLS FOR OPTICAL VIBRATION DIAGNOSTICS SYSTEM” / spz:neicon:pimi:y:2016:i:2:p:186-194

  1. Start
    9186
    Prefix
    Поэтому актуальной задачей остается бесконтактный контроль параметров вибраций в рабочей зоне. Рассмотрению вопросов разработки и реализации мониторинговых систем бесконтактного контроля уделяется важное место в публикациях зарубежных и отечественных исследователей
    Exact
    [1–5]
    Suffix
    . Среди описанных систем мониторинга наибольшее распространение получили системы, построенные на следующих методах контроля [5]: – лазерные доплеровские виброметры; – лазерные интерференционные виброметры; – лазерные фотоэлектрические виброметры.
    (check this in PDF content)

  2. Start
    9316
    Prefix
    Рассмотрению вопросов разработки и реализации мониторинговых систем бесконтактного контроля уделяется важное место в публикациях зарубежных и отечественных исследователей [1–5]. Среди описанных систем мониторинга наибольшее распространение получили системы, построенные на следующих методах контроля
    Exact
    [5]
    Suffix
    : – лазерные доплеровские виброметры; – лазерные интерференционные виброметры; – лазерные фотоэлектрические виброметры. Системы вибродиагностики, принцип работы которых основан на эффекте Доплера и интерференции, позволяют измерять амплитуды и фазы гармонических вибраций, но с их помощью сложно исследовать полигармоничные и большие по амплитуде вибрации.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    9925
    Prefix
    Также к их недостаткам можно отнести достаточно дорогую и сложную оптическую часть, жесткие требования к пространственной и временной когерентности лазерного источника излучения, высокие требования к качеству поверхности исследуемого объекта
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Перечисленных недостатков лишены лазерные виброметры фотоэлектрического типа. К системе, которая построена на основе фо тоэлектрического метода, относится лазерная измерительная система фазового типа (ЛИСФТ), разработанная в Институте электродинамики НАН Украины.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    10662
    Prefix
    Принцип работы ЛИСФТ основан на высокочастотной модуляции интенсивности лазерного излучения с последующим измерением фазового сдвига огибающей отраженного сигнала относительно излучаемого, при этом модуляция исследуемого фазового сдвига прямо пропорциональна вибрациям исследуемой поверхности. Как известно из
    Exact
    [6]
    Suffix
    , фазовые системы имеют наименьшую погрешность и обеспечивают наивысшую точность результата измерения. Поэтому перспективным направлением расширения функциональных возможностей ЛИСФТ является их включение в информационно-измерительные системы.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    11102
    Prefix
    Поэтому перспективным направлением расширения функциональных возможностей ЛИСФТ является их включение в информационно-измерительные системы. Это обеспечивает создание сложных экспертных систем, способных решать диагностические задачи, возникающие во время эксплуатации различного оборудования. При этом, как показано в
    Exact
    [7]
    Suffix
    , для эффективной реализации экспертной системы используется программно-математическая обработка на основе быстрого преобразования Фурье. Применение быстрого преобразования Фурье имеет ряд недостатков, которые приводят к появлению ошибок и неточностей при диагностике [8].
    (check this in PDF content)

  6. Start
    11387
    Prefix
    При этом, как показано в [7], для эффективной реализации экспертной системы используется программно-математическая обработка на основе быстрого преобразования Фурье. Применение быстрого преобразования Фурье имеет ряд недостатков, которые приводят к появлению ошибок и неточностей при диагностике
    Exact
    [8]
    Suffix
    . К таким недостаткам относятся: «растекание» спектра, необходимость использования спектральных «окон», обогащение спектра сигнала при ограниченной выборке исследуемого сигнала во времени, неоднородности (т.е. непостоянство возникающих составляющих) вибросигналов во времени [9] и др.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    11671
    Prefix
    К таким недостаткам относятся: «растекание» спектра, необходимость использования спектральных «окон», обогащение спектра сигнала при ограниченной выборке исследуемого сигнала во времени, неоднородности (т.е. непостоянство возникающих составляющих) вибросигналов во времени
    Exact
    [9]
    Suffix
    и др. В этой связи для исследования вибросигналов широкое применение получили авторегрессионные алгоритмы параметрического спектрального анализа [10]. Как показано в [1], перспективным в данном случае является применение метода максимальной энтропии Берга для построения программно-математического обе188 спечения измерительной системы с учетом условий, описанных в [11].
    (check this in PDF content)

  8. Start
    11833
    Prefix
    » спектра, необходимость использования спектральных «окон», обогащение спектра сигнала при ограниченной выборке исследуемого сигнала во времени, неоднородности (т.е. непостоянство возникающих составляющих) вибросигналов во времени [9] и др. В этой связи для исследования вибросигналов широкое применение получили авторегрессионные алгоритмы параметрического спектрального анализа
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Как показано в [1], перспективным в данном случае является применение метода максимальной энтропии Берга для построения программно-математического обе188 спечения измерительной системы с учетом условий, описанных в [11].
    (check this in PDF content)

  9. Start
    11854
    Prefix
    использования спектральных «окон», обогащение спектра сигнала при ограниченной выборке исследуемого сигнала во времени, неоднородности (т.е. непостоянство возникающих составляющих) вибросигналов во времени [9] и др. В этой связи для исследования вибросигналов широкое применение получили авторегрессионные алгоритмы параметрического спектрального анализа [10]. Как показано в
    Exact
    [1]
    Suffix
    , перспективным в данном случае является применение метода максимальной энтропии Берга для построения программно-математического обе188 спечения измерительной системы с учетом условий, описанных в [11].
    (check this in PDF content)

  10. Start
    12219
    Prefix
    Как показано в [1], перспективным в данном случае является применение метода максимальной энтропии Берга для построения программно-математического обе188 спечения измерительной системы с учетом условий, описанных в
    Exact
    [11]
    Suffix
    . Целью настоящей работы являлась разработка и экспериментальная проверка программного обеспечения для спектрального анализа вибраций контролируемых объектов методом максимальной энтропии Берга для бесконтактной системы вибродиагностики на основе ЛИСФТ.
    (check this in PDF content)

  11. Start
    12683
    Prefix
    Основная часть Измерительный сигнал, соответствующий вибрациям контролируемой поверхности, полученный с помощью ЛИСФТ, представим в виде дискретного массива данных x[n]. Тогда x[n] согласно
    Exact
    [12]
    Suffix
    можно описать выражением: x[n] = xbasic[n] + xvibr[n] + xnoise[n], (1) где xbasic[n] – трендовая (постоянная) составляющая вибрационного процесса; xvibr[n] – информационная составляющая вибрационного процесса; xnoise[n] – шум; n – целое число, n = 1, 2,.
    (check this in PDF content)

  12. Start
    14016
    Prefix
    Также компоненты xbasic[n] и xnoise[n] можно удалить программным образом, например используя цифровую фильтрацию. В качестве такой цифровой фильтрации авторами использован алгоритм на основе линейной регрессии методом наименьших квадратов (МНК)
    Exact
    [13]
    Suffix
    для разделения компонент (xbasic[n] + xvibr[n]) и xnoise[n]. Для решения задачи фильтрации линейной регрессии на основе МНК использовалась тригонометрическая модель интерполяции [14]. Разделение компонент xbasic[n] и xvibr[n] в большинстве практических случаев возможно осуществить нормированием полученного временного ряда (xbasic[n] + xvibr[n]).
    (check this in PDF content)

  13. Start
    14204
    Prefix
    В качестве такой цифровой фильтрации авторами использован алгоритм на основе линейной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) [13] для разделения компонент (xbasic[n] + xvibr[n]) и xnoise[n]. Для решения задачи фильтрации линейной регрессии на основе МНК использовалась тригонометрическая модель интерполяции
    Exact
    [14]
    Suffix
    . Разделение компонент xbasic[n] и xvibr[n] в большинстве практических случаев возможно осуществить нормированием полученного временного ряда (xbasic[n] + xvibr[n]). Алгоритм предварительной обработки вибросигнала Известно, что любая периодическая последовательность может быть разложена в ряд Фурье.
    (check this in PDF content)

  14. Start
    16833
    Prefix
    Основная обработка сигнала Для спектрального анализа компонент полученного диагностического вибросигнала xvibr[n] предлагается использовать авторегрессионный анализ. Как показали проведенные ранее исследования
    Exact
    [1]
    Suffix
    , наибольшей потенциальной разрешающей возможностью при анализе коротких выборок вибросигналов обладает метод максимальной энтропии Берга. Для модели Берга выборку полученного сигнала xvibr[n] представим временным рядом вида: (4) Приравняв производную выражения (4) по Kp, получим оценку коэффициента отражения: K EnEn EnE p np N p f p b =− []−[] []+ =+−− ∑∑ 21111 11 2
    (check this in PDF content)

  15. Start
    17427
    Prefix
    [n] представим временным рядом вида: (4) Приравняв производную выражения (4) по Kp, получим оценку коэффициента отражения: K EnEn EnE p np N p f p b =− []−[] []+ =+−− ∑∑ 21111 11 2 111 b2 []n . ∑ N p f np N p np =+−=+− Критерии выбора порядка используемой модели являются целевыми функциями ошибки предсказания и рассчитываются на основе использования критерия Акаике
    Exact
    [15]
    Suffix
    . Спектральной плотности мощности выборки сигнала xvibr[n] (конечной длины) методом Берга рассчитывается, исходя из выражения: 2 Pf t ake AP p k pjkft ()= +[] = − ∑ ρ π ∆ ∆ , 2 2 1 1 где Δt – шаг дискретизации сигнала x[n]. p xnenakxnkvibr , []vibr=[]−[]−[] = ∑ 1 Практическая реализация Для обеспечения работы системы ЛИСФТ были разработаны и использованы специальные программно-математиче
    (check this in PDF content)

  16. Start
    18775
    Prefix
    Особенностью языка LabVIEW является возможность моделирования проведения имитационных исследований на тестовых сигналах, а также проведения анализа полученных вибросигналов. Результаты анализа и обработки данных могут быть представлены в виде графиков, таблиц или сохранены для дальнейшего использования
    Exact
    [16]
    Suffix
    . k где р – порядок модели; e[n] – ошибка линейного предсказания; a[k] – коэффициенты временного ряда; k – целое число. В данном случае ошибки линейного предсказания определяются выражениями: p f vibr i p p f Enxnaini []=[]+[]−[] ∑ 1 1 , bbinip []+−[]. ∑ []=−[]+ = = p b vibr i p p Enxnpa Рекурсивные выражения, связывающие ошибки линейного предсказания моделей порядков р и р-1, определяются
    (check this in PDF content)