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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Автоматическая сварка
Datum:2002
1. Verfasser: Гельман, Л.М.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України 2002
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97159
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung: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