Гулай Анатолий Владимирович, к.т.н., доцент, заведующий кафедрой «Интеллектуальные и мехатронные системы»
220013, г. Минск, пр. Независимости, д. 65
Gulay Anatoly Vladimirovich, Ph.D., docent, head of the Department of Intelligent and Mechatronic Systems
220013, Minsk, Nezavisimosti av., 65
к.т.н., доцент, доцент кафедры «Интеллектуальные и мехатронные системы»
220013, г. Минск, пр. Независимости, д. 65
Ph.D., docent, Associate Professor at the Department of Intelligent and Mechatronic Systems
220013, Minsk, Nezavisimosti av., 65
При решении инженерных задач динамики машин часто возникает необходимость выявления гармонических составляющих акустических колебаний в узком временном стробе. Это требует привлечения методов вейвлет-преобразования колебаний и введения интеллектуальных систем в состав используемых в эксперименте аппаратно-программных средств. Вейвлет рассматривается как короткое по продолжительности во времени сигнальное функциональное окно, которое имеет внутреннее строение в виде затухающего волнообразного всплеска и характеризуется масштабом отображения определенных событий в области частотного спектра сигнала, а также сдвигами по оси времени. В качестве вейвлет-функций используются вещественные непрерывные функции вещественных аргументов (вейвлеты Добеши, Гауссовы вейвлеты, MHat-вейвлеты), комплекснозначные функции вещественных аргументов (вейвлеты Морле и Пауля), а также вещественные дискретные функции (ХААРТ- и FHat-вейвлеты). Изложен метод вейвлет-анализа вибрационных сигналов при акустической диагностике машин и механизмов. Математической основой алгоритма обработки вибросигналов является цифровая реализация дискретных отсчетов вейвлетов с последующей визуализацией результатов в виде скейлотонов. Инженерный анализ и реконструкцию сигналов предложено выполнять путем реализации дискретизированных по аргументам прямого и обратного непрерывных вейвлет-преобразований. Рассмотрена структурно-функциональная схема многоканальной системы интеллектного вейвлет-анализа вибрационных сигналов в машинах. Интеллектуальная система для исследования вибросигналов позволяет формировать совокупность фактографических параметров при расчете скейлотонов по вейвлет-функциям. Приведен пример экспериментальной реализации метода вейвлет-преобразования параметров вибрационных сигналов. Представлены результаты расчета скейлотонов при использовании MHat-вейвлета и DOG-вейвлета.
During solution of engineering problems of machinery dynamics a need of revealing the harmonic components often arises in the narrow timing gate. This requires the use of wavelet-transformation oscillation methods and introduction of intelligent systems to hardware and software used in the experiment. The wavelet is considered as a short in time signal functional window, which has its internal structure in the form of a fading wavelike burst, and it is characterized by a scale of display of certain events in the field of the signal frequency spectrum, as well as and by time axis shifts. Complex-functioned continuous functions of real arguments (Daubechies wavelets, Gaussian wavelets, MHat-wavelets), complex-valued functions of real arguments (Morlet and Paul wavelets), as well as real discrete functions (HААRT- and FHat-wavelets) are used as wavelet functions. The wavelet analysis method of vibration signals is disclosed at acoustic diagnostics of machines and mechanisms. Digital implementation of discrete indications of wavelets with the subsequent visualization of results in the form of scalotons is the mathematical basis of the algorithm for procession of vibration signals. It has been suggested that engineering analysis and reconstruction of signals should be implemented by means of directed and reverse continuous wavelet conversions, which are discrete by arguments. The structural and functional scheme of the multichannel system of the intelligent wavelet analysis of vibration signals in machines has been considered. The intelligent system for study of vibration signals makes it possible to form the totality of photographic parameters, when scalotons are calculated by wavelet functions. An example of experimental implementation of the wavelet conversion method of vibration signals parameters is shown. Results of scalotons calculation are shown, when MHat-wavelet and DOG-wavelet are used.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.