Тема: Разработка программного обеспечения анализа периодических сигналов сложной формы
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
Оглавление 10
Введение 12
1. Цифровая обработка сигналов 13
1.1 Задачи цифровой обработки сигналов 13
1.2 Виды сигналов 15
1.3 Энергия и мощность сигнала 16
1.4 Ряд Фурье 17
1.5 Дискретизация сигналов 21
1.6 Спектр дискретного сигнала 24
1.7 Дискретное преобразование Фурье 27
1.8 Корреляционный анализ 30
2. Диагностика двигателя внутреннего сгорания 34
2.1 Диагностика неисправностей по внешним признакам 38
2.1.1 Диагностика по цвету выхлопных газов 38
2.1.2 Диагностика по шумам и стукам 39
2.1.3 Диагностика неработающего двигателя 40
2.2 Инструментальная диагностика 40
2.2.1 Диагностирование неисправностей двигателя измерением давления в
цилиндре в конце такта сжатия 41
2.2.2 Диагностирование неисправностей двигателя измерением разряжения
в цилиндрах и впускном коллекторе 43
2.2.3 Диагностирование неисправностей двигателя измерением падения
давления воздуха, подаваемого в цилиндры 43
2.2.4 Диагностирование неисправностей двигателя измерением давления
масла в системе смазки 43
2.2.5 Диагностирование неисправностей двигателя с помощью
компьютерных диагностических комплексов (мотор-тестеров) и персональных электронных диагностических приборов 44
2.3 Виброакустическая диагностика 44
3. Разработка алгоритма частотно-временного автокорреляционного анализа . 49
3.1 Программная реализация частотно-временной корреляционной функции 53
3.2 Тестовые примеры определения гармонических составляющих 60
3.3 Тестовые примеры вибродиагностики ДВС 64
4. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 68
4.1 Организация и планирование работ 68
4.1.1 Продолжительность этапов работ 70
4.1.2 Расчет накопления готовности проекта 76
4.2. Расчет сметы затрат на выполнение проекта 77
4.2.1 Расчет затрат на материалы 78
4.2.2 Расчет заработной платы 78
4.2.3 Расчет затрат на социальный налог 79
4.2.4 Расчет затрат на электроэнергию 79
4.2.5 Расчет амортизационных расходов 80
4.2.6 Расчет расходов, учитываемых непосредственно на основе платежных
(расчетных) документов (кроме суточных) 81
4.2.7 Расчет прочих расходов 81
4.2.8 Расчет общей себестоимости разработки 82
4.2.9 Расчет прибыли 82
4.2.10 Расчет НДС 83
4.2.11 Цена разработки ВКР 83
4.3. Оценка экономической эффективности проекта 83
5. Социальная ответственность 84
5.1. Производственная безопасность 84
5.1.1 Повышенный уровень электромагнитных излучений 85
5.1.2 Повышенная ионизация воздуха 85
5.1.3 Напряжение глаз 86
5.1.4 Требования к шуму и вибрациям в помещениях 87
5.2 Экологическая безопасность 87
5.2.1 Анализ воздействия объекта на атмосферу 88
5.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 89
5.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 90
5.4.1 Организация рабочего места автомеханика 90
Заключение 92
Conclusion 94
📖 Введение
✅ Заключение
В результате выполнения работы в программе Mathcad 14.0 реализован алгоритм вычисления частотно-временной корреляционной функции. С помощью данного алгоритма можно определять гармонические составляющие в периодических сигналах с высоким уровнем шума.
Для проверки корректности работы алгоритма были сформированы тестовые примеры, на которых проверена работоспособность разработанного алгоритма и подтверждена достоверность получаемых результатных данных. На основании этого можно сделать выводы, что алгоритм работает верно, и данные полученные на основании его использования корректны.
В ходе работы были изучены принципы диагностики двигателя внутреннего сгорания, которые используются в настоящее время. Существует много различных способов для определения технического состояния двигателя. Одним из перспективных направлений оценки состояния двигателя в процессе эксплуатации является вибродиагностика. Для определения частотно временной корреляционной функции сигналов вибрации двигателя внутреннего сгорания было разработано программное обеспечение в интегрированной среде программирования Borland Delphi 7.0.
В практической части работы проведено исследование сигналов вибрации двигателя ВАЗ-21013 на примере публикации [8]. В результате по экспериментальным данным была вычислена скорость вращения коленчатого вала. Экспериментальные данные практически совпали с показателями штатного тахометра, небольшую погрешность моно списать на определение частоты вращения по тахометру. Полученный результат можно считать удовлетворительным, т.к. по результатам эксперимента подтверждена корректность работы программного обеспечения
В работе показана принципиальная возможность использования частотно-временной автокорреляционной функции для анализа периодических сигналов сложной формы.
Применение частотно-временной корреляционной функции при анализе вибросигналов оборудования дает возможность получать показатели и характеристики, которые отражают, техническое состояние машин. Задачу диагностики можно ставить намного шире, анализируя работоспособность и состояние вспомогательных систем двигателя, например, системы впрыска или системы зажигания. Для расширения функциональных возможностей данного метода такие испытания можно проводить для различных режимов работы двигателя внутреннего сгорания.
Применение рассмотренного частотно-временного автокорреляционного метода расширяет область применения математического аппарата корреляционного анализа при исследовании сложных процессов, которые характеризуются сигналами импульсного и полигармонического характера.



