Диагностика сигналов: сравнение использования обеих компонент преобразования Фурье и спектральной плотности мощности

Обобщен новый подход к формированию диагностических признаков, который использован для диагностики гауссовских сигналов и заключается в одновременном использовании двух новых диагностических признаков: действительной и мнимой составляющих преобразования Фурье с учетом статистических зависимостей меж...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Автоматическая сварка
Дата:2002
Автор: Гельман, Л.М.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України 2002
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97159
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Диагностика сигналов: сравнение использования обеих компонент преобразования Фурье и спектральной плотности мощности / Л.М. Гельман // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. — 2002. — № 2. — С. 3-5. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Обобщен новый подход к формированию диагностических признаков, который использован для диагностики гауссовских сигналов и заключается в одновременном использовании двух новых диагностических признаков: действительной и мнимой составляющих преобразования Фурье с учетом статистических зависимостей между признаками. Доказано, что спектральная плотность мощности сигналов представляет только частный случай обобщенного подхода. Установлено, что предложенный подход обеспечивает существенный выигрыш в эффективности диагностики по сравнению с подходом, основанным на спектральной плотности мощности. A new approach has been generalized to form diagnostic parameters that was used for diagnostics of Gaussean signals and consists in a simultaneous use of two new diagnostic parameters, namely actual and imaginary components of Fourier transform, taking into account the statistical dependencies between the parameters. The suggested generalization improves the effectiveness of diagnostics. A fast Fourier transform is considered that represents the frequency-time method. It is shown that the spectra! power density of the signals is not a diagnostic parameter and is just a particular case of the generalized approach.
ISSN:0235-3474