RU2331893C1 - Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation - Google Patents

Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation Download PDF

Info

Publication number
RU2331893C1
RU2331893C1 RU2006138732/28A RU2006138732A RU2331893C1 RU 2331893 C1 RU2331893 C1 RU 2331893C1 RU 2006138732/28 A RU2006138732/28 A RU 2006138732/28A RU 2006138732 A RU2006138732 A RU 2006138732A RU 2331893 C1 RU2331893 C1 RU 2331893C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
spectrum
signal
spectre
level
threshold level
Prior art date
Application number
RU2006138732/28A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2006138732A (en
Inventor
Валерий Юрьевич Гарин (RU)
Валерий Юрьевич Гарин
нников Владимир Николаевич Овс (RU)
Владимир Николаевич Овсянников
Original Assignee
Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт имени академика А.Н. Крылова" (ФГУП "ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт имени академика А.Н. Крылова" (ФГУП "ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова") filed Critical Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт имени академика А.Н. Крылова" (ФГУП "ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова")
Priority to RU2006138732/28A priority Critical patent/RU2331893C1/en
Publication of RU2006138732A publication Critical patent/RU2006138732A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2331893C1 publication Critical patent/RU2331893C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Picture Signal Circuits (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: this group of inventions concerns instrument technology and can be applied in noise source detection in machines, mechanisms and systems, as well as construction elements located on vehicles during vehicle diagnostics. The method of discrete component separation in a signal spectre involves obtaining of the signal threshold level and separation of signal spectre maximums, so that before signal spectre maximum separation a smoothed continuous subspectrum is separated, then the spectre base level is defined as an amount of the said smoother continuous subspectrum and the spectre threshold level, and as the discrete signal spectre maximums those spectre readings with maximum level are taken, which belong to the groups of close spectral components exceeding the said base level. The device for separation of discrete signal components in a signal spectre includes narrowband spectre analyser, spectre maximum separation unit, threshold level obtaining unit, smoothed continuous subspectrum separation unit, and adder, interconnected in a proper pattern.
EFFECT: extended frequency range.
2 cl, 5 dwg

Description

Изобретение относится к области контрольно-измерительной техники и может быть использовано для выявления источников шума машин, механизмов и систем, а также элементов конструкций, расположенных, например, на автомобильном или железнодорожном транспорте, а также на судах различного назначения при их диагностическом обследовании.The invention relates to the field of instrumentation and can be used to identify noise sources of machines, mechanisms and systems, as well as structural elements located, for example, in automobile or railway transport, as well as on ships for various purposes during their diagnostic examination.

Целью диагностического обследования сложных технических конструкций является, в частности, выделение дискретных составляющих спектра шума или вибрации, являющихся диагностическим признаком причин повышенной вибрации или шумоизлучения, т.е. автоматизированное обнаружение дискретных спектральных составляющих в спектре акустического сигнала, имеющем смешанный характер, и определения их уровней, частот и превышений над сплошной частью.The purpose of the diagnostic examination of complex technical structures is, in particular, the allocation of discrete components of the spectrum of noise or vibration, which are a diagnostic sign of the causes of increased vibration or noise, i.e. automated detection of discrete spectral components in the spectrum of an acoustic signal having a mixed character and determining their levels, frequencies and excesses over the solid part.

Известен способ определения средней частоты спектра, основанный на связи между значениями мгновенной частоты сигнала и частотами спектра (см. Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки... - М.: Связь, 1978, стр.96-103). Сущность способа состоит в том, что у исследуемого акустического сигнала формируется узкополосный сигнал путем фильтрации в полосе частот, включающей исследуемую дискретную спектральную составляющую. После фильтрации исследуемого сигнала формируется аналитический сигнал, который используется для оценки мгновенной фазы и далее - для оценки мгновенной частоты путем дифференцирования мгновенной фазы (см., например, Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - СПб.: Питер, 2003, стр.448-449). Среднее значение мгновенной частоты соответствует частоте дискретной спектральной составляющей, для которой определяется ее уровень. Недостатком рассматриваемого способа является его низкая помехоустойчивость из-за того, что в результате фильтрации в пределах фильтруемой полосы кроме полезного сигнала в окрестности частоты исследуемой дискретной составляющей также наблюдается сигнал помехи, обусловленный, например, работой посторонних механизмов.A known method for determining the average frequency of the spectrum, based on the relationship between the values of the instantaneous frequency of the signal and the frequencies of the spectrum (see Fink L.M. Signals, interference, errors ... - M .: Communication, 1978, pp. 96-103). The essence of the method consists in the fact that a narrow-band signal is formed in the studied acoustic signal by filtering in a frequency band including the studied discrete spectral component. After filtering the signal under study, an analytical signal is generated, which is used to estimate the instantaneous phase and then to estimate the instantaneous frequency by differentiating the instantaneous phase (see, for example, A. Sergienko, Digital Signal Processing. - St. Petersburg: Peter, 2003, p. 448-449). The average value of the instantaneous frequency corresponds to the frequency of the discrete spectral component, for which its level is determined. The disadvantage of this method is its low noise immunity due to the fact that, as a result of filtering, within the filter band, in addition to the useful signal, in the vicinity of the frequency of the discrete component under study, an interference signal is also observed due, for example, to the operation of extraneous mechanisms.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому решению является способ, основанный на выделении максимумов «обобщенного импульса» - метод выбранных точек (см. Розенберг В.Я. Радиотехнические методы измерения параметров процессов и систем. - М.: Изд-во комитета стандартов, мер и измерительных приборов..., 1970, стр.135-137). Этот метод применим для импульсных функций с произвольным аргументом, т.е. функций, описывающих процессы во временной, частотной или пространственной областях. В рассматриваемом случае этот метод применяется для анализа процессов в частотной или в спектральной области, т.е. для выделения дискретных спектральных составляющих, и рассматривается как прототип. Сущность способа-прототипа сводится к следующим основным операциям:The closest in technical essence to the proposed solution is a method based on the allocation of the maximums of the “generalized momentum" - the method of selected points (see. Rosenberg V.Ya. Radio engineering methods for measuring parameters of processes and systems. - M.: Publishing house of the committee of standards, measures and measuring instruments ..., 1970, pp. 135-137). This method is applicable for impulse functions with an arbitrary argument, i.e. functions describing processes in the time, frequency or spatial domains. In the case under consideration, this method is used to analyze processes in the frequency or spectral region, i.e. to highlight discrete spectral components, and is considered as a prototype. The essence of the prototype method is reduced to the following basic operations:

- производят узкополосный спектральный анализ сигнала, обусловленного вибрацией или шумом исследуемого источника;- produce a narrow-band spectral analysis of the signal due to vibration or noise of the investigated source;

- задают пороговый уровень, который определяет диапазон значений аргумента (полоса частот), в пределах которого существует выделяемая дискретная спектральная составляющая;- set the threshold level, which determines the range of values of the argument (frequency band), within which there is a distinguished discrete spectral component;

- осуществляют поиск положения максимума в пределах определенной полосы частот - определяют значение частоты дискретной спектральной составляющей (для простоты изложения сущности способа-прототипа операции усиления, ограничения, дифференцирования и т.д., изложенные в первоисточнике, опускаем как операции второстепенные).- they search for the position of the maximum within a certain frequency band - determine the frequency value of the discrete spectral component (for simplicity of exposition of the essence of the prototype method, the operations of amplification, limitation, differentiation, etc., set forth in the primary source, are omitted as secondary operations).

Недостаток способа-прототипа состоит в том, что область его применения ограничена узкой полосой частот. Это обусловлено тем, что для реализации способа требуется предварительно определить пороговый уровень, и, следовательно, задать узкую полосу частот, в которой сосредоточена дискретная спектральная составляющая. Однако спектр реальных акустических процессов имеет смешанный характер, т.е. представляет собой сумму дискретных спектральных составляющих (с различными частотами и уровнями) и сплошную часть спектра, уровень которой зависит от частоты. Следовательно, принципиально невозможно задать единый пороговый уровень для всех дискретных составляющих, содержащихся в спектре акустического сигнала. Таким образом, способ-прототип не обеспечивает выделение дискретных составляющих спектра акустических сигналов в широком диапазоне частот.The disadvantage of the prototype method is that its scope is limited to a narrow frequency band. This is due to the fact that for the implementation of the method it is necessary to first determine the threshold level, and therefore, to specify a narrow frequency band in which the discrete spectral component is concentrated. However, the spectrum of real acoustic processes is mixed, i.e. represents the sum of discrete spectral components (with different frequencies and levels) and the continuous part of the spectrum, the level of which depends on the frequency. Therefore, it is fundamentally impossible to set a single threshold level for all discrete components contained in the spectrum of the acoustic signal. Thus, the prototype method does not provide the allocation of discrete components of the spectrum of acoustic signals in a wide frequency range.

Известно устройство, позволяющее определить узкополосный спектр сигнала (PULSE™, Multi-analyzer System Type 3560, Sound & Vibration Cataloque, "Bruel & Kjaer", p.66-67, Naerum, Denmark, 1999), в котором поиск дискретных составляющих спектра осуществляется при помощи маркера, предназначенного для определения уровня дискретной составляющей и ее частоты. Недостаток устройства состоит в том, что определение этих параметров узкополосного спектра сигнала осуществляется оператором визуально, т.е. на основе субъективной оценки превышения дискретной составляющей над сплошной частью узкополосного спектра, и, следовательно, описанное устройство также не позволяет выделить дискретные составляющие спектра сигнала.A device is known for determining the narrow-band spectrum of a signal (PULSE ™, Multi-analyzer System Type 3560, Sound & Vibration Cataloque, "Bruel & Kjaer", p.66-67, Naerum, Denmark, 1999), in which the discrete components of the spectrum are searched using a marker designed to determine the level of the discrete component and its frequency. The disadvantage of this device is that the definition of these parameters of the narrow-band spectrum of the signal is carried out by the operator visually, i.e. based on a subjective assessment of the excess of the discrete component over the continuous part of the narrowband spectrum, and, therefore, the described device also does not allow to select the discrete components of the signal spectrum.

Задачей предлагаемого способа выделения дискретных оставляющих в спектре сигнала и устройства для его осуществления является расширение частотного диапазона, в котором производится выделение максимумов спектра.The objective of the proposed method for separating discrete signal and device remaining in the spectrum for its implementation is to expand the frequency range in which the maximums of the spectrum are extracted.

Указанный технический результат достигается тем, что в способе выделения дискретных составляющих в спектре сигнала, включающем узкополосный спектральный анализ сигнала, формирование порогового уровня спектра и выделение максимумов спектра сигнала, перед выделением максимумов спектра сигнала предварительно выделяют сглаженную сплошную часть спектра, которую затем суммируют с пороговым уровнем спектра.The specified technical result is achieved by the fact that in the method for extracting discrete components in the signal spectrum, including narrow-band spectral analysis of the signal, generating a threshold level of the spectrum and extracting the maximums of the signal spectrum, before highlighting the maximums of the signal spectrum, a smoothed solid part of the spectrum is preliminarily selected, which is then summed with the threshold level spectrum.

В результате суммирования формируется опорный уровень, который используется для поиска максимальных значений спектра значений спектра, превышающих найденный опорный уровень, т.е. для определения частот обнаруженных дискретных спектральных составляющих и определения их уровней.As a result of the summation, a reference level is formed, which is used to search for the maximum values of the spectrum of spectrum values that exceed the found reference level, i.e. to determine the frequencies of detected discrete spectral components and determine their levels.

В устройство для выделения дискретных составляющих в спектре сигнала, включающее узкополосный анализатор спектра, сигнальный выход которого подключен к входу блока выделения максимумов спектра, а выход управляющего сигнала анализатора спектра соединен с входом блока формирования порогового уровня, введены блок выделения сглаженной сплошной части спектра, вход которого подключен к сигнальному выходу анализатора спектра и входу блока выделения максимумов спектра, а также сумматор, имеющий не менее двух входов. Один из входов сумматора соединен с выходом блока формирования порогового уровня, а другой вход сумматора соединен с выходом блока выделения сглаженной сплошной части спектра, при этом выход сумматора подключен к управляющему входу блока выделения максимумов спектра.A device for extracting discrete components in the spectrum of the signal, including a narrow-band spectrum analyzer, the signal output of which is connected to the input of the spectrum maximum extraction unit, and the control signal output of the spectrum analyzer is connected to the input of the threshold level generating unit, a smoothing solid spectrum extraction unit is introduced, the input of which connected to the signal output of the spectrum analyzer and the input of the unit for selecting the maximums of the spectrum, as well as an adder having at least two inputs. One of the inputs of the adder is connected to the output of the threshold level generating unit, and the other input of the adder is connected to the output of the smoothing solid spectrum extraction unit, while the adder output is connected to the control input of the spectrum maximum selection unit.

Выделение сглаженной сплошной части спектра сигнала и суммирование ее с пороговым уровнем позволяет сформировать уровень сравнения, необходимый для определения параметров выделяемых дискретных составляющих.Selecting the smoothed solid part of the signal spectrum and summing it with a threshold level allows you to create a comparison level necessary to determine the parameters of the discrete components to be distinguished.

Введение в устройство для выделения дискретных составляющих спектра сигнала последовательно соединенных блока выделения сглаженной сплошной части спектра и сумматора обеспечивает автоматизированный поиск уровней и частот узкополосного спектра, превышающих уровень сравнения, полученный в результате суммирования сглаженной сплошной части спектра и порогового уровня.Introduction to the device for extracting discrete components of the signal spectrum of a series-connected smoothed solid part of the spectrum and the adder, provides an automated search for the levels and frequencies of the narrow-band spectrum that exceed the comparison level obtained by summing the smoothed solid part of the spectrum and the threshold level.

Сущность изобретения поясняется чертежами, гдеThe invention is illustrated by drawings, where

на фиг.1 представлена блок-схема устройства для выделения дискретных составляющих в спектре сигнала, реализующего предлагаемый способ;figure 1 presents a block diagram of a device for separating discrete components in the spectrum of a signal that implements the proposed method;

на фиг.2 представлена спектрограмма сигнала, спектр которого имеет смешанный характер;figure 2 presents the spectrogram of the signal, the spectrum of which is mixed;

на фиг.3 представлена спектрограмма сигнала, поясняющая принцип выделения дискретных спектральных составляющих в узкополосном спектре сигнала;figure 3 presents a spectrogram of the signal explaining the principle of separation of discrete spectral components in the narrow-band spectrum of the signal;

на фиг.4 представлена спектрограмма вибрации механизма;figure 4 presents a spectrogram of the vibration of the mechanism;

на фиг.5 представлена таблица с перечнем выделенных дискретных составляющих и указанием их параметров - частоты, уровня и превышения над сплошной частью спектра.figure 5 presents a table with a list of selected discrete components and an indication of their parameters - frequency, level and excess over the solid part of the spectrum.

Устройство для выделения дискретных составляющих в спектре сигнала включает узкополосный анализатор спектра 1, сигнальный выход которого подключен к входу блока выделения максимумов спектра 2, а выход управляющего сигнала анализатора спектра 1 соединен с входом блока формирования порогового уровня 3. Вход блока выделения сглаженной сплошной части спектра 3 подключен к сигнальному выходу анализатора спектра 1 и входу блока выделения максимумов спектра 2.A device for extracting discrete components in the signal spectrum includes a narrow-band spectrum analyzer 1, the signal output of which is connected to the input of the spectrum maximum pickup unit 2, and the control signal output of the spectrum analyzer 1 is connected to the input of the threshold level generating unit 3. The input of the smoothing solid spectrum selection unit 3 connected to the signal output of the spectrum analyzer 1 and the input of the maximum spectrum allocation unit 2.

Один из входов сумматора 5, имеющего не менее двух входов, соединен с выходом блока формирования порогового уровня 3, а другой вход сумматора 5 соединен с выходом блока выделения сглаженной сплошной части спектра 4. Выход сумматора 5 подключен к управляющему входу блока выделения максимумов спектра 2. Выход блока выделения максимумов спектра 2 является выходом устройства в целом.One of the inputs of the adder 5, which has at least two inputs, is connected to the output of the threshold level forming unit 3, and the other input of the adder 5 is connected to the output of the smoothing solid spectrum extraction unit 4. The output of adder 5 is connected to the control input of the spectrum maximizing unit 2. The output of the maximum spectrum allocation unit 2 is the output of the device as a whole.

В соответствии с описанным устройством предложенный способ реализуется следующим образом.In accordance with the described device, the proposed method is implemented as follows.

Входной сигнал, обусловленный, например, вибрацией механизма, поступает на вход узкополосного анализатора спектра 1 (см. фиг.1). В качестве источника входного сигнала может рассматриваться любой измерительный преобразователь - микрофон, гидрофон, датчик колебательного ускорения и т.д. Входной сигнал представляет собой сумму тональных (квазитональных) сигналов на частотах дискретных спектральных составляющих, обусловленных работой источников вибрации или шума, и сигнала помехи, обладающего сплошным спектром. Уширение спектра на частотах дискретных спектральных составляющих вследствие собственной нестабильности их источников предполагается незначительным. Пример спектра входного сигнала показан на фиг.2. При реализации предлагаемого способа в блоке формирования порогового уровня 3 вырабатывается постоянный сигнал, уровень которого определяется числом усреднений спектра, формируемого узкополосным анализатором спектра 1. Информация о выбранном числе усреднений спектра поступает на вход блока формирования порогового уровня 3 с выхода управляющего сигнала узкополосного анализатора спектра 1. При формировании порогового уровня эта информация определяет случайную ошибку измерения спектра

Figure 00000002
, где N - число усреднений спектра и, следовательно, обуславливает надежность выделения дискретных спектральных составляющих на фоне сплошной части спектра. При этом снижается дисперсия сплошной части спектра.The input signal, due, for example, to the vibration of the mechanism, is fed to the input of a narrow-band spectrum analyzer 1 (see figure 1). As the source of the input signal, any measuring transducer can be considered - a microphone, hydrophone, vibration acceleration sensor, etc. The input signal is the sum of tonal (quasitonal) signals at the frequencies of discrete spectral components, due to the operation of vibration or noise sources, and an interference signal with a continuous spectrum. The broadening of the spectrum at frequencies of discrete spectral components due to the intrinsic instability of their sources is assumed to be insignificant. An example of an input signal spectrum is shown in FIG. When implementing the proposed method, a constant signal is generated in the threshold level 3 generation unit, the level of which is determined by the number of averaging spectra generated by the narrow-band spectrum analyzer 1. Information on the selected number of spectrum averaging is supplied to the input of the threshold level 3 forming unit from the control signal output of the narrow-band spectrum analyzer 1. When forming a threshold level, this information determines a random error in the measurement of the spectrum
Figure 00000002
, where N is the number of averaging of the spectrum and, therefore, determines the reliability of the selection of discrete spectral components against the background of the solid part of the spectrum. In this case, the dispersion of the continuous part of the spectrum decreases.

Учет порогового уровня при выделении дискретных спектральных составляющих возможен только после определения уровней фрагментов спектра в окрестностях выделяемых дискретных спектральных составляющих. При этом из смешанного спектра исследуемого сигнала исключаются дискретные спектральные составляющие. Эта операция выполняется в блоке выделения сглаженной сплошной части спектра 4, на вход которого с выхода анализатора спектра 1 поступает сигнал, соответствующий спектру входного сигнала. Собственно выделение сплошной части спектра осуществляется путем фильтрации (сглаживания) сигнала, соответствующего спектру входного сигнала.The threshold level in discrete spectral components can be taken into account only after determining the levels of spectrum fragments in the vicinity of the discrete spectral components. In this case, discrete spectral components are excluded from the mixed spectrum of the signal under study. This operation is performed in the block selection smoothed solid part of the spectrum 4, the input of which from the output of the spectrum analyzer 1 receives a signal corresponding to the spectrum of the input signal. Actually, the solid part of the spectrum is selected by filtering (smoothing) the signal corresponding to the spectrum of the input signal.

Сигнал, пропорциональный сплошной части спектра, снимаемый с выхода блока выделения сглаженной сплошной части спектра 4, и сигнал порогового уровня, вырабатываемый в блоке формирования порогового уровня 3, поступают на соответствующие входы сумматора 5, на выходе которого формируется опорный уровень. Опорный уровень, поступающий на управляющий вход блока выделения максимумов спектра 2, используется для сравнения с уровнями обнаруженных спектральных составляющих. При превышении спектральных уровней исследуемого сигнала опорного уровня из нескольких близко расположенных спектральных составляющих определяется спектральный отсчет с максимальным уровнем. Следует отметить, что при цифровом спектральном анализе каждая дискретная спектральная составляющая может быть представлена несколькими спектральными отсчетами, причем число спектральных отсчетов определяется использованной весовой функцией. В блоке выделения максимумов спектра 2 с учетом частоты дискретизации входного сигнала, поступающего на вход узкополосного анализатора спектра 1, также определяются частоты выделенных дискретных спектральных составляющих. На фиг.3 проиллюстрирован принцип выделения сплошной части спектра для суммы тональных сигналов, формирующих соответствующие дискретные составляющие различного уровня и окрашенного шума, уровень которого зависит от частоты. Здесь же показан характер формируемого опорного уровня, относительно которого производится выделение дискретных спектральных составляющих.The signal proportional to the solid part of the spectrum, taken from the output of the block for separating the smoothed solid part of the spectrum 4, and the threshold level signal generated in the block for generating the threshold level 3, are fed to the corresponding inputs of the adder 5, at the output of which a reference level is formed. The reference level supplied to the control input of the unit for selecting the maximums of spectrum 2 is used for comparison with the levels of detected spectral components. If the spectral levels of the studied signal of the reference level are exceeded, a spectral count with a maximum level is determined from several closely spaced spectral components. It should be noted that in digital spectral analysis, each discrete spectral component can be represented by several spectral samples, and the number of spectral samples is determined by the weight function used. In the block for extracting the maxima of spectrum 2, taking into account the sampling frequency of the input signal input to the narrowband analyzer of spectrum 1, the frequencies of the selected discrete spectral components are also determined. Figure 3 illustrates the principle of separation of the solid part of the spectrum for the sum of tonal signals forming the corresponding discrete components of different levels and colored noise, the level of which depends on the frequency. It also shows the nature of the formed reference level, relative to which the discrete spectral components are extracted.

Пример конкретного выполнения.An example of a specific implementation.

Достоверность предлагаемого способа подтверждается результатами следующего модельного эксперимента.The reliability of the proposed method is confirmed by the results of the following model experiment.

Формировался сигнал, представляющий собой сумму 5 неравных по амплитуде сигналов тональных сигналов на частотах 19, 35, 192, 207 и 256 Гц. Этот сигнал суммировался с шумом, имеющим нормальное распределение. Предварительно шум подвергался случайному амплитудному взвешиванию, приводящему к зависимости уровня шума от частоты. Таким образом, моделировался сигнал, спектр которого содержал дискретные спектральные составляющие с известными априорно параметрами. При этом объем памяти узкополосного анализатора спектра составлял 2048, частота дискретизации - 600 Гц. Сравнение параметров выделенных дискретных спектральных с априорно заданными параметрами тональных сигналов показало уверенное выделение дискретных составляющих в спектре модельного сигнала при реализации предлагаемого способа.A signal was formed, which is the sum of 5 unequal in amplitude signals of tonal signals at frequencies of 19, 35, 192, 207 and 256 Hz. This signal was summed with noise having a normal distribution. Previously, the noise was subjected to random amplitude weighing, which leads to the dependence of the noise level on frequency. Thus, a signal was simulated whose spectrum contained discrete spectral components with parameters known a priori. The memory size of the narrow-band spectrum analyzer was 2048, and the sampling frequency was 600 Hz. Comparison of the parameters of the selected discrete spectral with a priori given parameters of the tonal signals showed a confident selection of discrete components in the spectrum of the model signal when implementing the proposed method.

Пример применения способа выделения дискретных спектральных составляющих в узкополосном спектре натурного сигнала показан на фиг.4 в виде спектрограммы сигнала вибрации, на которой цифрами обозначены дискретные составляющие, выделенные в узкополосном спектре. На фиг.5 показана таблица, в которой в соответствии с номерами выделенных дискретных составляющих спектра приведены их параметры - частоты, уровни и превышения над сплошной частью спектра.An example of the application of the method for separating discrete spectral components in the narrow-band spectrum of a natural signal is shown in Fig. 4 in the form of a spectrogram of a vibration signal, in which the numbers indicate the discrete components highlighted in the narrow-band spectrum. Figure 5 shows a table in which, in accordance with the numbers of the selected discrete components of the spectrum, their parameters are given - frequencies, levels and excesses over the solid part of the spectrum.

При реализации предлагаемого способа в качестве исследуемого сигнала рассматривался сигнал вибрации исследуемого механизма в частотном диапазоне 5-1000 Гц. Спектральный анализ выполнялся с разрешающей способностью 0.5 Гц. Число усреднений спектра равнялось 11. Для повышения надежности выделения дискретных спектральных составляющих пороговый уровень для формирования сигнала сравнения выбирался равным 6 дБ.When implementing the proposed method, the vibration signal of the studied mechanism in the frequency range of 5-1000 Hz was considered as the signal under investigation. Spectral analysis was performed with a resolution of 0.5 Hz. The number of spectrum averagings was 11. To increase the reliability of discrete spectral components separation, the threshold level for comparing the comparison signal was chosen equal to 6 dB.

Проведенные измерения и моделирование показали, что использование новых операций в соответствии с предлагаемым способом позволило обнаружить дискретные спектральные составляющие и определить их параметры во всем частотном диапазоне, в котором анализируется акустический сигнал. Отметим, что в способе-прототипе обнаружение дискретных составляющих практически осуществляется визуально по результатам узкополосного спектрального анализа, а определение их параметров - только в окрестности обнаруженных визуально дискретных спектральных составляющих.The measurements and modeling showed that the use of new operations in accordance with the proposed method allowed us to detect discrete spectral components and determine their parameters in the entire frequency range in which the acoustic signal is analyzed. Note that in the prototype method, the detection of discrete components is practically carried out visually by the results of narrow-band spectral analysis, and the determination of their parameters is only in the vicinity of the detected visually discrete spectral components.

По сравнению со способом-прототипом расширение рабочей полосы частот позволяет автоматизировать процесс выделения дискретных спектральных составляющих и определение их параметров. Автоматизация этого процесса уменьшает время обработки измерительных данных и, следовательно, сокращает трудозатраты при проведении натурных испытаний сложных объектов - цехов промышленных предприятий, транспортных средств и т.д.Compared with the prototype method, the expansion of the working frequency band allows you to automate the process of selecting discrete spectral components and determining their parameters. Automation of this process reduces the processing time of the measurement data and, therefore, reduces labor costs when conducting field tests of complex objects - workshops of industrial enterprises, vehicles, etc.

Claims (2)

1. Способ выделения дискретных составляющих в спектре сигнала, включающий узкополосный спектральный анализ сигнала, формирование порогового уровня спектра и выделение максимумов спектра сигнала, отличающийся тем, что перед выделением максимумов спектра сигнала предварительно выделяют сглаженную сплошную часть спектра, затем определяют опорный уровень спектра как сумму указанной сглаженной сплошной части спектра с пороговым уровнем спектра, а в качестве дискретных максимумов спектра сигнала выделяют те спектральные отсчеты с максимальным уровнем, которые входят в состав групп близко расположенных спектральных составляющих, превышающих указанный опорный уровень.1. A method of extracting discrete components in the signal spectrum, including narrow-band spectral analysis of the signal, generating a threshold level of the spectrum and extracting the maximums of the spectrum of the signal, characterized in that before highlighting the maximums of the spectrum of the signal, a smoothed solid portion of the spectrum is preliminarily selected, then the reference spectrum level is determined as the sum of the indicated the smoothed solid part of the spectrum with a threshold level of the spectrum, and those spectral samples with maxima are selected as discrete maxima of the signal spectrum level, which are part of groups of closely spaced spectral components that exceed the specified reference level. 2. Устройство для выделения дискретных составляющих в спектре сигнала, включающее узкополосный анализатор спектра, сигнальный выход которого подключен к входу блока выделения максимумов спектра, а выход управляющего сигнала анализатора спектра соединен с входом блока формирования порогового уровня, отличающееся тем, что в него введены блок выделения сглаженной сплошной части спектра, вход которого подключен к сигнальному выходу анализатора спектра и входу блока выделения максимумов спектра, а также сумматор, имеющий не менее двух входов, один из которых соединен с выходом блока формирования порогового уровня, а другой вход сумматора соединен с выходом блока выделения сглаженной сплошной части спектра, при этом выход сумматора подключен к управляющему входу блока выделения максимумов спектра.2. A device for extracting discrete components in the spectrum of the signal, including a narrow-band spectrum analyzer, the signal output of which is connected to the input of the spectrum maximum extraction unit, and the output of the control signal of the spectrum analyzer is connected to the input of the threshold level generating unit, characterized in that the extraction unit is introduced into it smoothed solid part of the spectrum, the input of which is connected to the signal output of the spectrum analyzer and the input of the spectrum maximum extraction unit, as well as an adder having at least two inputs s, one of which is connected to the output unit for generating a threshold level and the other input of the adder coupled to the output selection unit smoothed continuous part of the spectrum, the output of the adder is connected to the control input allocating spectrum maxima block.
RU2006138732/28A 2006-11-02 2006-11-02 Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation RU2331893C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006138732/28A RU2331893C1 (en) 2006-11-02 2006-11-02 Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006138732/28A RU2331893C1 (en) 2006-11-02 2006-11-02 Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006138732A RU2006138732A (en) 2008-05-10
RU2331893C1 true RU2331893C1 (en) 2008-08-20

Family

ID=39748121

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006138732/28A RU2331893C1 (en) 2006-11-02 2006-11-02 Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2331893C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2580216C1 (en) * 2014-12-01 2016-04-10 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Method of localising areas of acoustic radiation
RU2669406C1 (en) * 2017-11-23 2018-10-11 Общество с ограниченной ответственностью "АВТЭКС" (ООО "АВТЭКС") Method for determining the sequence of nucleotides

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2478976C1 (en) * 2011-07-29 2013-04-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Крыловский государственный научный центр" Extraction method of source noise signal from total noise

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2580216C1 (en) * 2014-12-01 2016-04-10 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Method of localising areas of acoustic radiation
RU2669406C1 (en) * 2017-11-23 2018-10-11 Общество с ограниченной ответственностью "АВТЭКС" (ООО "АВТЭКС") Method for determining the sequence of nucleotides

Also Published As

Publication number Publication date
RU2006138732A (en) 2008-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4091952B2 (en) Signal waveform analysis method and program thereof, and vehicle driving characteristic analysis method using signal waveform analysis method and program thereof
US11361782B2 (en) Abnormal noise determination apparatus and method
CN106323452B (en) A kind of detection method and detection device of equipment abnormal sound
US20110075860A1 (en) Sound source separation and display method, and system thereof
US20100280772A1 (en) Method for detection and automatic identification of damage to rolling bearings
EP0455091A2 (en) Methods for measurement, analysis and assessment of ground structure
KR20150035633A (en) Apparatus for measuring earthquake intensity and method for the same
US20190004014A1 (en) Apparatus, systems, and methods for determining nonlinear properties of a material to detect early fatigue or damage
CN117007681B (en) Ultrasonic flaw detection method and system
CN109684898A (en) Aero-engine and its vibration signal blind separating method and device
RU2331893C1 (en) Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation
Subekti Studying The Dynamic Characteristics To Lengthen The Operating Life For A Diesel Engine Using Frequency Response Function (FRF) Measurement
CN111736222A (en) Single-shot data signal-to-noise ratio determining method and device
Storti et al. The use of operational modal analysis in the process of modal parameters identification in a rotating machine supported by roller bearings
JP3885297B2 (en) Abnormal sound determination device and abnormal sound determination method
Becker et al. Evaluation of an autoregressive spectral estimator for modal wave number estimation in range-dependent shallow water waveguides
Moughty et al. Evaluation of the Hilbert Huang transformation of transient signals for bridge condition assessment
EP1769267B1 (en) Movement detection system and method
Moschioni et al. Sound source identification using coherence-and intensity-based methods
Jacobsen Identifying harmonic components in operational modal analysis
Saulig et al. Nonstationary signals information content estimation based on the local Rényi entropy in the time-frequency domain
Faghidi Non-parametric and Non-filtering Methods for Rolling Element Bearing Condition Monitoring
Janssens et al. A novel transfer path analysis method delivering a fast and accurate noise contribution assessment
KR100456841B1 (en) Method for processing detection signal in duration test of vehicle
Barat et al. Automated method for statistic processing of AE testing data

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner