Локализация источников шума и вибраций в двигателях внутреннего сгорания Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

Результаты испытаний показали, что разработанный алгоритм, использующий оценки параметров распределений, полученных стандартными методами кластерного анализа, дает не вполне удовлетворительные результаты - достаточно часто неправильно классифицируются образы из контрольных выборок. Это мож-

, ,

(в распоряжении авторов имелись записи всего от 5 реальных дефектов типа поперечной трещины рельса и 1 реального дефекта типа горизонтального расслоения

,

вагона-дефектоскопа). Улучшить качество работы алгоритма можно, если увеличить объем обучающей выборки, дополнив ее новыми записями сигналов от под.

подход к улучшению качества работы алгоритма - путем использования опыта операторов в процедуре обучения, но завершенных результатов пока не получено.

Возможны и другие направления совершенствования алгоритма, из которых перспективными можно считать следующие: отказ от использования отсчетов сигнала в качестве признаков образа и переход к параметрам формы образа; анализ не локальных образов дефектограммы, а структуры дефектограммы, как последовательности локальных образов. Последнее позволит отсеять "плановые" дефекты пути типа конструктивных зазоров в стрелочных переводах и тем самым уменьшить вероятность ложной тревоги.

УДК 534.647

А.М. Полстяной, В.П. Федосов ЛОКАЛИЗАЦИЯ ИСТОЧНИКОВ ШУМА И ВИБРАЦИЙ В ДВИГАТЕЛЯХ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ

Одним из наиболее эффективных методов повышения надежности и долговечности двигателей является диагностирование состояния механизмов и оценка степени износа на основе данных контроля вибрации.

Исходные данные обеспечиваются с помощью трехкоординатных датчиков виброускорений, закрепляемых на поверхности диагностируемого объекта. Выходные сигналы датчиков преобразуются в цифровую форму и вводятся в ПЭВМ.

С помощью прямого и обратного преобразований Фурье, а также выделения

участков спектра на основе априорной информации о скорости вращения деталей в , -

ить трехмерную картину измеренной вибрации механизма с целью определения источников шума а также направления на эти источники.

В работе приведены результаты исследования двигателя внутреннего сгорания. При этом определялись направления на различные источники шума относительно точки расположения датчика. После выделения участков спектра и синтеза по этим составляющим сигналов с помощью ПЭВМ изображались трехмерные . -

. , их соотношению можно судить об уровне шума или стука деталей в двигателе .

Таким образом, после проведения измерений можно определить направления на различные источники шумов или стуков в двигателе внутреннего сгорания относительно датчика и тем самым решить задачу локализации этих источников.

УДК 621.391.244(043.3)

Аль-Хутари Абдульбаки А.Н.

АЛГОРИТМ СПЕКТРАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ПО КООРДИНАТАМ НУЛЕЙ ВЕСОВЫХ ФУНКЦИЙ

Известные методы спектрального оценивания обладают рядом недостатков:

♦ значительные погрешности оценивания частот и амплитуд спектральных составляющих;

♦ относительно невы сокое быстродействие;

♦ существенные вычислительные и алгоритмические затраты на получение оценок параметров спектра.

Для получения оценок амплитуд и частот спектральных составляющих необходимо сформировать системы базисных функций и на основе этой системы разработать алгоритм спектрального оценивания.

В работе приведены результаты разработки и исследования алгоритма спек, . -бенность этого алгоритма - прямое оценивание частот спектральных составляющих, что позволяет существенно снизить погрешности оценивания, увеличить быстродействие и упростить аппаратурную реализацию цифровых процессов для обеспечения оптимальных технических характеристик.

Алгоритм формирования весовых векторов на основе анализа математических принципов их формирования по координатам нулей модуля спектров соответствующих им весовых функций был применен к методу параметрического спектрального анализа сигналов. Практика показала, что весовые векторы имеют функциональную и алгоритмическую связь с координатами нулей модулей спектра соответствующих им весовых функций.

На сегодняшний день известен алгоритм многократной свертки формирования весовых функций по координатам нулей модуля спектра.

,

набора весовых векторов Ш0 и Ші, і є [1, N — 1], построен в соответствии с процедурами формирования весовых векторов:

м м

(Ш = (Пв, )и, « Ш, = ( П в,)и,.

к =1 к =1,к

Для формирования полного набора из N векторов требуется N раз осуществить перемножение матриц |Вп}, =|, т.е. выполнить приблизительно (Ы-1)2 умножение этих матриц в различных сочетаниях. Но из (Ы-1)2 матриц участвуют в синтезе весовых векторов только (N-1). Это дает возможность почти вдвое сократить