Opis
W rozprawie zaprezentowano opracowane przez autora dwie metody krótkoczasowego przetwarzania sygnałów wibroakustycznych generowanych przez pracujące maszyny i pobudzone do drgań układy mechaniczne: krótkoczasową transformację Fouriera z korekcją amplitudowo-częstotliwościową oraz krótkoczasową analizę częstotliwości Rice’a. Metody te pozwalają na analizowanie sygnałów czasowo zmiennych – niestacjonarnych w sensie amplitudowym i częstotliwościowym, a także niskoenergetycznych składowych sygnału, na wyeksponowanie cech sygnału związanych ze stanem technicznym, procesami lub zjawiskami zachodzącymi w badanych maszynach i obiektach technicznych. Podano podstawy teoretyczne tych metod, scharakteryzowano ich zasadnicze cechy (zalety i ograniczenia) oraz opisano testowanie i walidację. Zamieszczono reprezentatywne przykłady aplikacji oraz wskazano potencjalne obszary dalszych zastosowań. Spis treściStreszczenie 5 Wykaz ważniejszych oznaczeń i skrótów 7 1. Wstęp 9 1.1. Wprowadzenie 9 1.2. Diagnostycznie zorientowane przetwarzanie sygnałów WA 9 1.3. Cel i zakres pracy 11 2. Wybrane zagadnienia krótkoczasowego przetwarzania sygnałów wibroakustycznych 15 2.1. Wprowadzenie 15 2.2. Krótkoczasowa transformacja Fouriera 17 2.2.1. Podstawowe właściwości 17 2.2.2. Problem doboru okna czasowego analizy 23 2.2.3. Adaptacyjna krótkoczasowa transformacja Fouriera 33 2.3. Pozostałe podstawowe metody analiz krótkoczasowych 33 2.3.1. Transformacja falkowa 33 2.3.2. Dystrybucja Wignera-Ville’a 35 2.4. Analiza porównawcza 36 3. Krótkoczasowa transformacja Fouriera z korekcją amplitudowo-częstotliwościową 39 3.1. Wprowadzenie 39 3.2. Korekcja amplitudowo-częstotliwościowa 40 3.3. Zasady doboru parametrów przetwarzania sygnału 44 3.4. Implementacja numeryczna 46 3.5. Weryfikacja funkcjonowania STFT-AFC na sygnałach testowych 47 3.6. Przykłady zastosowań diagnostycznych 51 3.6.1. Identyfikacja nieliniowości na podstawie krzywej szkieletowej 51 3.6.2. Ocena spójności belki żelbetowej 61 3.6.3. Precyzyjne śledzenie zmian częstotliwości zjawisk i procesów 67 3.6.4. Korekcja AFC widma kaskadowego 73 4. Krótkoczasowa analiza częstotliwości Rice’a 79 4.1. Wprowadzenie 79 4.2. Definicja i parametryzacja charakterystyki Rf (?) 80 4.3. Oparte na STRFA algorytmy przetwarzania sygnałów 83 4.4. Charakterystyki Rf (?) przykładowych sygnałów testowych 86 4.5. Przykłady zastosowań diagnostycznych STRFA 94 4.5.1. Detekcja uszkodzeń i ocena stanu struktury strunobetonowej 94 4.5.2. Detekcja odspojenia implantu od kości 111 4.5.3. Oszacowanie luzów zaworowych silnika spalinowego 116 4.5.4. Potencjalne obszary zastosowań STRFA 124 5. Podsumowanie i wnioski końcowe 131 Dodatki 135 Dodatek A 135 Dodatek B 138 Dodatek C 141 Literatura 143 Summary 153