Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Burdzik R.

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: analiza sygnałów drganiowych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Implementation of multidimensional identification of signal characteristics in the analysis of vibration properties of an automotive vehicle’s floor panel

Burdzik R.

Eksploatacja i Niezawodność

2014

Vol. 16, no. 3

458--464

The article provides a proposal of software application of a method and an algorithm developed to identify signal characteristics in the analysis of vibration properties of an automotive vehicle’s floor panel. Due to the complexity resulting from nonlinear and random nature of vibration phenomena in automotive vehicles, the analysis in question is multidimensional. The property table being established consists of numerous measures and estimators, both dimensional and dimensionless ones, in the domains of amplitudes, time, frequency and time-frequency. The foregoing enables observation and separation of signal components in multiple domains, but it also makes it possible to define signal measures depending on stationary and non-stationary characteristics as well as accurate time positioning of resonant frequencies. Multicriterial approach to identification of vibration enables determining the table of vibration properties measures of floor panel. The table is numerical form of characteristics properties of the vibration signal.

W artykule przedstawiono programową aplikację opracowanej metody i algorytmu matematycznego identyfikacji charakterystycznych cech sygnału w analizie własności drganiowych panelu podłogowego pojazdu samochodowego. Z uwagi na złożoność, wynikającą z nieliniowości i losowości, zjawisk drganiowych w pojazdach samochodowych analiza ma charakter wielowymiarowy. Wyznaczana tabela właściwości składa się z wielu miar i estymatorów wymiarowych i bezwymiarowych w dziedzinach amplitud, czasu, częstotliwości i czasowo-częstotliwości. Pozwala to na obserwację i separację składowych sygnału w wielu dziedzinach. Umożliwia definiowanie miar sygnału w zależności od cech stacjonarności i niestacjonarności oraz precyzyjną lokalizację czasową częstotliwości rezonansowych. Wielokryterialne podejście do identyfikacji drgań umożliwia wyznaczenie zbioru właściwości drganiowych panelu podłogowego, który jest numerycznym odzwierciedleniem charakterystycznych cech sygnału drgań.

Wielowymiarowa identyfikacja charakterystycznych cech sygnału w analizie własności drganiowych panelu podłogowego pojazdu samochodowego

Burdzik R.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport

2013

z. 98

29--36

W artykule przedstawiono opracowaną metodę i algorytm identyfikacji charakterystycznych cech sygnału w analizie własności drganiowych panelu podłogowego pojazdu samochodowego. Z uwagi na złożność, wynikającą z nieliniowości i losowości, zjawisk drganiowych w pojazdach samochodowych analiza ma charakter wielowymiarowy. Wyznaczana macierz właściwości składa się z wielu miar i estymatorów wymiarowych i bezwymiarowych w dziedzinach amplitud, czasu, częstotliwości i czasowo-częstotliwości. Pozwala to na obserwacje i separacje składowych sygnału w wielu dziedzinach. Umożliwia definiowanie miar sygnału w zależności od cech stacjonarności i niestacjonarności oraz precyzyjną lokalizację czasową częstotliwości resorowanych.

The paper presents the method and algorithm to identify the characteristics of the signal in the analysis of the vibration properties of the floor panel of a car vehicle. Due to the complexity resulting from the nonstationary and randomness vibration phenomena in vehicles is multidimensional analysis. Calculated matrix properties consist of a numerous of estimators measurement in domains of amplitude, time, frequency, and time-frequency. This allows for observation and separation of signal components in many areas. It allows to define measures of the signal depending on the characteristics of stationary and nonstationary and the precise location of the time-frequency resonance window.