ИНТЕЛЛЕКТНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА ВИБРАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ

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.

1. Артоболевский И.И. Введение в акустическую динамику машин. Москва: Наука; 1979.

2. Новиков Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Cанкт-Петербург: МОДУС; 1999.

3. Витязев В.В. Вейвлет-анализ временных рядов. Cанкт-Петербург: CПбГУ; 2001.

4. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразование. Новосибирск: НГГУ; 2003.

5. Штарк Г.Г. Применение вейвлетов для ЦОС. Москва: Техносфера; 2007.

6. Гулай А.В., Зайцев В.М. Архитектура интеллектуальных систем. Минск: ИВЦ Минфина; 2018.