акустическая диагностика, электрических машин Опции

[Д.К.]

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

Сообщение отредактировал Д.К. - Sep 14 2012, 12:22

[ilyxa_SPB]

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.

[Д.К.]

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]

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.

[iiv]

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

если Вы не в теме, не говорите, пожалуйста, так уверенно, заблуждая вопрошающих.

В такого рода задачах используют методы PCA и прокрустова вращения (ищите ссылки на Николаса Сидриополиса и Майкла Кубисту), так как Фурье не может разделить схожие спекты от аграгатов, а эти методы вначале разделяют источники шума территориально, а только потом по сравнению его по спектру или по подпространствам (сигналов) принимают решение о типе шума.

Топикстартеру: смысл как раз в том, что Вам необходимо иметь несколько разнесенных микрофонов вокруг несколькиих источников шума, и, прокрустовым вращением Вы вытаскиваете шумы каждого агрегата в отдельности, а там дальше - все просто. На данный момент этот же метод применяется для шпионажа и подслушки - в больших помещениях типа кафешек вешается куча микрофонов и на основе непрерывной записи их сигналов можно получить очень хороший звук каждого говорящего из неразличимого мессева общего фона - у меня есть реальный опыт использования таких методов, и даже с десяток статей по этой теме, утверждаю не по наслышке.

Еще топикстартеру: если нужен серийно выпускаемый софт, который решает Вашу задачу (с железом тоже можно помочь, только не серийное), обращайтесь в личку.