Разработка программного обеспечения анализа периодических сигналов сложной формы
|
Реферат 9
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
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
В настоящее время цифровая обработка сигналов используется в различных областях науки и техники: сейсмология, радиолокация, анализ звуковых сигналов, медицина, химия, биология и т. д. Наиболее часто решаемые задачи ЦОС это: цифровая фильтрация, спектральный анализ и выделение гармонической составляющей из сигнала с интенсивными помехами. Для выделения полезного сигнала применяется корреляционный анализ сигналов. По виду автокорреляционной функции определяют присутствие слабой периодической составляющей в смеси сигнала и её период. Сложности возникают при анализе полигармонических сигналов, в связи с тем, что анализ автокорреляционной функции таких сигналов весьма затруднителен и зависит от параметров гармонических составляющих сигнала. В таком случае для вычисления частоты гармонических составляющих используют фильтрацию сигнала и спектральный анализ. Применение этого способа затруднено по следующим причинам: во-первых, чаще всего спектр полезного сигнала неизвестен, а мощность шума может быть на много больше, чем мощность полезного сигнала, во-вторых, спектр помех может перекрывать спектр полезного сигнала. Целью данной работы является разработка программного обеспечения анализа периодических сигналов сложной формы. Данное программное обеспечение предназначено для определения присутствия гармонических составляющих и их частот в полигармонических сигналах, в частности для диагностики сигналов вибрации двигателя внутреннего сгорания с целью определения текущего технического состояния агрегата и принятия решений о необходимости проведения профилактических и ремонтных работ.
В работе реализован способ вычисления частотно временной корреляционной функции. В отличие от классического корреляционного анализа данный метод несет в себе информацию о связи сигналов в частотной области и дает возможность детализировать информацию об общих свойствах двух сигналов.
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.
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.
Подобные работы
- Генератор периодических электрических сигналов, содержащих аномалии
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2018 - СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДИСКРЕТНЫХ СФС В УСЛОВИЯХ КОМБИНИРОВАННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ
Диссертация , радиотехника. Язык работы: Русский. Цена: 500 р. Год сдачи: 2001 - АНАЛИЗ И ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ СТАБИЛИЗАЦИИ УСТРОЙСТВ РЕГУЛИРОВАНИЯ ВОЗБУЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ
Диссертации (РГБ), электроэнергетика. Язык работы: Русский. Цена: 4330 р. Год сдачи: 2018 - Статистические характеристики дискретных СФС в условиях комбинированных воздействий
Диссертации (РГБ), радиотехника. Язык работы: Русский. Цена: 470 р. Год сдачи: 2001 - МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫХ ОПИСАНИЙ
Диссертация , математика. Язык работы: Русский. Цена: 500 р. Год сдачи: 2003