Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Non-invasive waveform analysis for emergency triage via simulated hemorrhage: An experimental study using novel dynamic lower body negative pressure model

Nesaragi Naimahmed, Høiseth Lars Øivind, Qadir Hemin Ali, Rosseland Leiv Arne, Halvorsen Per Steinar, Balasingham Ilangko

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2023

|

Vol. 43, no. 3

551--567

EN

The extent to which advanced waveform analysis of non-invasive physiological signals can diagnose levels of hypovolemia remains insufficiently explored. The present study explores the discriminative ability of a deep learning (DL) framework to classify levels of ongoing hypovolemia, simulated via novel dynamic lower body negative pressure (LBNP) model among healthy volunteers. We used a dynamic LBNP protocol as opposed to the traditional model, where LBNP is applied in a predictable step-wise, progressively descending manner. This dynamic LBNP version assists in circumventing the problem posed in terms of time dependency, as in real-life pre-hospital settings intravascular blood volume may fluctuate due to volume resuscitation. A supervised DL-based framework for ternary classification was realized by segmenting the underlying noninvasive signal and labeling segments with corresponding LBNP target levels. The proposed DL model with two inputs was trained with respective time–frequency representations extracted on waveform segments to classify each of them into blood volume loss: Class 1 (mild); Class 2 (moderate); or Class 3 (severe). At the outset, the latent space derived at the end of the DL model via late fusion among both inputs assists in enhanced classification performance. When evaluated in a 3-fold cross-validation setup with stratified subjects, the experimental findings demonstrated PPG to be a potential surrogate for variations in blood volume with average classification performance, AUROC: 0.8861, AUPRC: 0.8141, F1-score:72.16%, Sensitivity:79.06%, and Specificity:89.21%. Our proposed DL algorithm on PPG signal demonstrates the possibility to capture the complex interplay in physiological responses related to both bleeding and fluid resuscitation using this challenging LBNP setup.

2

Combining the synchrosqueezing generalized S-transform of variational mode decomposition with the Teager-Kaiser energy operator to calculate the attenuation gradient for identifying oil and gas reservoirs

Yan Haitao, Zhou Huailai, Wang Yuanjun, Wu Nanke, Zhou Wei, Zhou Jie

Acta Geophysica

|

2023

|

Vol. 71, no. 2

795--812

EN

Because of the limited resolution of conventional time–frequency analysis algorithms, they are also limited to calculate attenuation gradients that describe oil and gas reservoirs. We propose an advanced method for calculating the attenuation gradient that combines the synchrosqueezing generalized S-transform of variational mode decomposition with the Teager–Kaiser energy operator. SSVGST takes advantage of the synchrosqueezing generalized S-transform to focus the longitudinal resolution of the time–frequency domain and variational mode decomposition for adaptive signal segmentation in the frequency domain. Thus, SSVGST can be used to improve the time–frequency resolution of seismic signals, and the Teager–Kaiser energy operator is used to enhance the extracted attenuation gradient and highlight oil and gas regions effectively. The time–frequency focusing ability of SSVGST was verified by using a synthetic signal and theoretical model. Experimental results with the model and field data showed that the combination of SSVGST with the Teager–Kaiser energy operator suppressed the fuzzy energy caused by the low resolution of conventional time–frequency analysis algorithms and could locate reservoirs accurately and effectively.

3

EMD-based time-frequency analysis methods of non-stationary audio signals

Lewandowski Marcin, Grodzicka Salomea

Vibrations in Physical Systems

|

2022

|

Vol. 33, nr 2

art. no. 2022215

EN

To ensure that any time series data is appropriately interpreted, it should be analyzed with proper signal processing tools. The most common analysis methods are kernel-based transforms, which use base functions and their modifications to represent time series data. This work discusses an analysis of audio data and two of those transforms - the Fourier transform and the wavelet transform based on a priori assumptions about the signal's linearity and stationarity. In audio engineering, these assumptions are invalid because the statistical parameters of most audio signals change with time and cannot be treated as an output of the LTI system. That is why recent approaches involve decomposition of a signal into different modes in a data-dependent and adaptive way, which may provide advantages over kernel-based transforms. Examples of such methods include empirical mode decomposition (EMD), ensemble EMD (EEMD), variational mode decomposition (VMD), or singular spectrum analysis (SSA). Simulations were performed with speech signal for kernel-based and data-dependent decomposition methods, which revealed that evaluated decomposition methods are promising approaches to analyzing non-stationary audio data.

4

Application of the discrete linear chirp transform (DLCT) to estimate the parameters of multicomponent LFM signals

Fiołka Jerzy

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 6

45--49

EN

This paper is focused on method to estimate the parameters of multicomponent linear frequency modulation (LFM) signals. These nonstationary signals, which are often referred to as ”chirp”, are encountered in many fields such as communication, vibration analysis, radar systems. The presented method, which is based on the discrete linear chirp transform (DLCT), permits the chirp parameters to be precisely estimated. Its high performance, which was proven by the simulation results, coupled with its simplicity, makes this method useful for many applications.

PL

W artykule przedstawiono metodę estymacji parametrów wieloskładnikowych sygnałów z liniową modulacją częstotliwości. Z tego typu sygnałami mamy do czynienia w takich dziedzinach jak telekomunikacja, analiza drgań, systemy radarowe. Przedstawiona metoda, bazująca na DLCT (ang. Discrete linear chirp transform), pozwala na oszacowanie parametrów wspomnianych sygnałów. Jej wysoka skuteczność, potwierdzona wynikami symulacji, w połączeniu z prostotą, czyni metodę użyteczną w wielu zastosowaniach.

5

Noise suppression of distributed acoustic sensing vertical seismic profile data based on time-frequency analysis

Shao Dan, Li Tonglin, Han Liguo, Li Yue

Acta Geophysica

|

2022

|

Vol. 70, no 4

1539--1549

EN

Distributed acoustic sensing (DAS) technology is a novel technology applied in vertical seismic profile (VSP) exploration, which has many advantages, such as low cost, high precision, strong tolerance to harsh acquisition environment. However, the field DAS-VSP data are often disturbed by complex background noise and coupling noise with strong energy, affecting the quality of seismic data seriously. Therefore, we develop a time–frequency analysis method based on low-rank and sparse matrix decomposition (LSMD) and data position points distribution maps (DPM) to separate signals from noise. We adopt Multisynchrosqueezing Transform to construct the approximate ideal time–frequency representation of DAS data, which reduces the difficulty of signal to noise separation and avoids the loss of some effective information to a certain extent. The LSMD is performed to separate the signal component and noise component preliminarily. In addition, combined with the separated low-rank matrix and sparse matrix, we propose the DPM to improve the accuracy of signal component extraction and the recovery ability of the method for weak signals through the joint analysis of the maps in time domain and frequency domain. Both synthetic and field experiments show that the proposed method can suppress coupling noise and background noise and recover weak energy signals in DAS VSP data effectively.

6

Detekcja spalania stukowego w silnikach benzynowych oparta na metodzie HVD

Fiołka Jerzy

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 3

150--156

PL

W artykule zaprezentowano koncepcję detekcji spalania stukowego w silnikach benzynowych opartą na metodzie HVD (ang. Hilbert Vibration Decomposition). Jak pokazano, oparta na HVD dekompozycja sygnału ciśnienia w komorze spalania na poszczególne składowe częstotliwościowe pozwala na wnikliwą obserwację tego zjawiska, jak również na wyznaczenie wartości parametru, określającego intensywność spalania stukowego.

EN

The article presents the concept of using the Hilbert Vibration Decomposition (HVD) method for the detection of knocking combustion in gasoline engines. It has been shown that the HVD-based decomposition of the pressure signal in the combustion chamber into a set of frequency components allows for a precise characterization of this phenomenon, as well as for the determination of the knock intensity metric.

7

Analiza wpływu czynników zewnętrznych na wyniki pomiarów infradźwięków emitowanych przez turbiny wiatrowe

Boczar Tomasz, Zmarzły Dariusz, Kozioł Michał, Wotzka Daria

Przegląd Elektrotechniczny

|

2020

|

R. 96, nr 7

113--120

PL

W artykule przedstawiono wyniki pomiarów i analiz sygnałów niskiej częstotliwości w zakresie od 1 do 10 kHz zarejestrowanych w farmie wiatrowej na południu Polski. W skład elektrowni wchodziło 15 turbin każda o mocy 2,05 MW. W części wynikowej artykułu zostaną przedstawione zależności ilustrujące wpływ zmian prędkości wiatru, a także odległości między punktami rejestracji a turbiną wiatrową na uzyskiwane zależności częstotliwościowe i czasowo-częstotliwościowe.

EN

The The paper presents the results of measurements and analyses of low frequency signals in the range from 1 to 10 kHz recorded in a wind farm in southern Poland. The power plant consisted of 15 turbines each with a capacity of 2,05 MW. In the resulting part of the article the dependencies illustrating the influence of wind speed changes and also distances between the recording stations and the wind turbine on the obtained frequency and time-frequency relationships will be presented.

8

Seismic time–frequency spectrum analysis based on local polynomial Fourier transform

Qi Pengfei, Wang Yanchun

Acta Geophysica

|

2020

|

Vol. 68, no. 1

1--17

EN

Time–frequency analysis technology is widely used in non-stationary seismic data analysis. The energy concentration of the spectrum depends on the consistency of the kernel function of the time–frequency analysis method and the instantaneous frequency variation of the signals. The conventional time–frequency analysis methods usually require that the local instantaneous frequency of the signals remains unchanged or linearly changed. So it is difcult to accurately characterize the instantaneous frequency nonlinear variation of the non-stationary signal. The local polynomial Fourier transform (LPFT) method can efectively describe the instantaneous frequency variation by local high-order polynomial ftting and obtain the results with high spectral and energy concentration. The numerical simulations and feld seismic data applications show that the time–frequency spectrum results obtained by LPFT can refect the instantaneous frequency variation characteristics of the seismic data, while ensuring the concentration of time–frequency energy.

9

Enhancing the resolution of time–frequency spectrum using directional multichannel matching pursuit

Xu Lu, Yin Xingyao, Li Kun

Acta Geophysica

|

2020

|

Vol. 68, no. 6

1643--1652

EN

Matching pursuit is able to decompose signals adaptively into a series of wavelets and has been widely applied in signal processing of the geophysical felds. Single-channel matching pursuit could not take into account the lateral continuity of seismic traces, and the recent multichannel matching pursuit exploits the lateral coherence as a constraint, which helps to improve the stability of decomposition results. However, atoms searched by multichannel matching pursuit currently are just shared by lateral seismic traces at the same time slicers. The lack of directionality in multichannel search strategies leads to irrationality in dealing with large dip angle seismic traces. Considering that the waveforms of refection events are relatively continuous and similar, an improved multichannel matching pursuit is proposed to realize the directional decomposition of adjacent signals. Based on the principle of seismic refection events tracking and identifcation, directional multichan nel decomposition of seismic traces is realized. The seismic channel to be decomposed is correlated with the time shift of the optimal atom determined by the previous seismic channel. The time position of the maximum correlation indicates the center time of the optimal atom. Optimal atoms identifed by one iteration of multichannel decomposition have the same frequency and phase parameters, diferent center time and amplitude parameters. The center time of the optimal atoms is consistent with seismic refection events. Tests illustrate that the algorithm can successfully reconstruct 2D seismic data without reducing accuracy. Besides, the application of feld data is of great signifcance for reservoir exploration and hydro-carbon interpretation.

10

Analysis of measurement conditions influence on the magnetic Barkhausen noise phenomenon

Maciusowicz Michał, Psuj Grzegorz

Welding Technology Review

|

2019

|

R. 91, nr 12

17--24

EN

The effectiveness of the magnetic Barkhausen noise method (MBN), used for non-destructive testing of ferromagnetic materials, depends to a large extent on a number of factors determining the measurement conditions. The use of conditions allowing the highest possible level of discrimination between the various states of the materials state is of highest importance. Therefore, this paper presents an analysis of the impact of measurement conditions on Barkhausen noise signals observed for various states of the material conditions. Taking into consideration the stochastic nature of MBN and the complex characterization of its changes, the analysis was based on the time-frequency representation of the MBN signal. The paper presents selected distributions achieved using two transformation methods. In addition, the extraction methods of features allowing the quantification of complex information were given. Finally, the discrimination ability for a number of parameters and features of MBN signals were determined and the obtained results were discussed.

PL

Skuteczność metody magnetycznego szumu Barkhausena MBN (ang. Magnetic Barkhausen Noise), wykorzystywanej do badań nieniszczących materiałów ferromagnetycznych, zależy w dużej mierze od szeregu czynników określających warunki pomiarowe. Kluczowe znaczenie ma zastosowanie warunków umożliwiających najwyższy możliwy poziom dyskryminacji między różnymi stanami badanych materiałów. W związku z tym w niniejszej pracy przedstawiono analizę wpływu warunków pomiaru na sygnały szumu Barkhausena rejestrowane dla różnych stanów badanego materiału. Mając na uwadze stochastyczną naturę szumu MBN i złożoną charakterystykę jego zmian, analizę przeprowadzono na podstawie reprezentacji czasowo-częstotliwościowej sygnału MBN. W pracy zaprezentowano wybrane rozkłady z zastosowaniem dwóch metod transformacji. Ponadto przybliżono metody ekstrakcji cech umożliwiające kwantyfikację złożonej informacji. Na koniec określono poziomy rozróżnialności dla szeregu parametrów i cech sygnałów MBN oraz omówiono uzyskane wyniki.

11

Zmodyfikowany rekursywny algorytm estymacji DFT

Knioła M.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2018

|

Vol. 59, nr 9

16--21

PL

W artykule przedstawiono podstawy rekursywnego wyznaczania dyskretnej transformaty Fouriera (ang. DFT – Digital Fourier Transform). Następnie zaproponowano uproszczoną wersję algorytmu, która umożliwia istotne oszczędności implementacyjne. Wobec ingerencji w matematyczny opis algorytmu, przeprowadzono testy funkcjonalne proponowanego podejścia. Wyniki referencyjne otrzymano za pomocą dwóch implementacji krótkookresowej transformaty Fouriera (ang. STFT – Short Time Fourier Transform). Przedstawiono zalety i ograniczenia metody oraz kierunki dalszych badań.

EN

Fundamentals of the iterative DFT (Digital Fourier Transform) computation are presented in the first part of this paper. Next, simplification of classic algorithm is proposed, which yields savings in hardware resources. As the mathematical description of algorithm is affected, functional tests of proposed approach were needed. Reference results were obtained with two implementations of STFT (Short Time Fourier Transform). Finally, advantages and limitations of proposed method are discussed and further research directions are delineated.

12

Time–frequency analysis in infant cry classification using quadratic time frequency distributions

Saraswathy J., Hariharan M., Khairunizam W., Sarojini J., Thiyagar N., Sazali Y., Nisha S.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2018

|

Vol. 38, no. 3

634--645

EN

This paper presents a new investigation of time–frequency (t–f) based signal processing approach using quadratic time–frequency distributions (QTFDs) namely spectrogram(SPEC), Wigner–Ville distribution (WVD), Smoothed–Wigner Ville distribution (SWVD), Choi–William distribution (CWD) and modified B-distribution (MBD) for classification of infant cry signals. t–f approaches have proved as an efficient approach for applications involving the non stationary signals. In feature extraction, a cluster of t–f based features were extracted by extending the time-domain and frequency-domain features to the joint t–f domain from the generated t–f representation. Conventional features such as mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) and linear prediction coefficients (LPCs) were also extracted in order to compare the effectiveness of the t–f methods. The efficacy of the extracted feature vectors was validated using probabilistic neural network (PNN) and general regression neural network (GRNN). The proposed methodology was implemented to classify different sets of binary classification problems of infant cry signals from different native. The best empirical result of above 90% was reported and revealed the good potential of t–f methods in the context of infant cry classification.

13

Comparison of the EEG Signal Classifiers LDA, NBC and GNBC Based on Time-Frequency Features

Szuflitowska B., Orłowski P.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2017

|

R. 21, nr 2

39--45

EN

EEG signals are non-stationary and used to study the activities of the brain in pathology. Epilepsy belongs to the most common neurological diseases. In the paper, real EEG sequences described by a doctor as normal and epileptic (ictal and interictal) are used. In classification process these sequences are divided into training and testing subsets. The classification are performed using Short-Time Fourier Transform. Based on obtained spectrum four features have been extracted. The study presents experiments based on the analysis and classification of EEG signals using various methods, including Linear Discriminant Analysis, Naive Bayes Classifier and Gaussian Naive Bayes Classifier. The results indicated that used techniques a potential to be applied within an automatic neurologic diseases diagnosis system and could thus further increase the number of correct diagnoses.

PL

Sygnały EEG są z definicji niestacjonarne i stosowane do badania aktywności mózgu w patologii. Epilepsja należy do najczęstszych chorób neurologicznych. W pracy użyto rzeczywistych sekwencji EEG określonych przez lekarza jako stan normalny oraz padaczka (stany napadowe oraz międzynapadowe). W procesie klasyfikacji sygnały zostały podzielone na dwa podzbiory – uczący oraz testujący. Klasyfikacja została przeprowadzona za pomocą krótkotrwałej transformaty Fouriera. Na podstawie otrzymanego widma dokonano ekstrakcji czterech cech. Badanie przedstawia eksperymenty oparte na analizie i klasyfikacji sygnałów EEG za pomocą różnych metod, w tym Liniowej Analizy Dyskryminacyjnej, Naiwnego Klasyfikatora Bayesa oraz Naiwnego Klasyfikatora Bayesa dla rozkładu Gaussa. Wyniki pokazują, że użyty algorytm może być potencjalnie stosowany w automatycznej diagnostyce schorzeń neurologicznych i może w przyszłości zwiększyć liczbę poprawnie stawianych diagnoz.

14

Local fault detection of rolling element bearing components by spectrogram clustering with semi-binary NMF

Wodecki J., Zdunek R., Wyłomańska A., Zimroz R.

Diagnostyka

|

2017

|

Vol. 18, No. 1

3--8

EN

Information extraction is a very important problem nowadays. In diagnostics, it is particularly useful when one desires to isolate information about machine damage from a measured diagnostic signal. The method presented in this paper utilizes the idea that is based on a very important topic in numerical algebra, which is nonnegative matrix factorization. When applied to the matrix of multidimensional representation of the measured data, it can extract very useful information about the events which occur in the signal and are not recognizable otherwise. In the presented methodology, we use the algorithm called Semi-Binary Nonnegative Matrix Factorization (SB-NMF), and apply it to a time-frequency representation of the real-life vibration signal measured on faulty bearing operating in a belt conveyor driving station. Detected impulses of local damage are clearly identifiable. Performance of the algorithm is very satisfying in terms of time efficiency and output signal quality.

PL

Ekstrakcja informacji jest aktualnym kierunkiem badań. Jest ona szczególnie użyteczna, kiedy próbuje się wyizolować informację na temat uszkodzenia maszyny z zarejestrowanego sygnału diagnostycznego. Metoda zaprezentowana w niniejszej pracy bazuje na bardzo ważnym zagadnieniu algebry numerycznej, jakim jest nieujemna faktoryzacja macierzy. Kiedy jest ona zastosowana do analizy macierzy będącej wielowymiarową reprezentacją sygnału wejściowego, może wyizolować informację istotną z punktu widzenia procesów zachodzących w sygnale, a która nie jest rozpoznawalna w inny sposób. Przedstawiona metodologia korzysta z algorytmu znanego jako półbinarna nieujemna faktoryzacja macierzy, zastosowanego do reprezentacji czasowo-częstotliwościowej rzeczywistego sygnału drganiowego, zmierzonego na uszkodzonym łożysku pracującym w stacji napędowej przenośnika taśmowego. Wykryte impulsy związane z uszkodzeniem lokalnym zostały wyraźnie zidentyfikowane. Działanie algorytmu jest satysfakcjonujące w kwestii wydajności obliczeniowej oraz jakości otrzymanego wyniku.

15

Zastosowanie krótkoczasowej analizy częstotliwościowej do wyznaczenia częstotliwości wymuszeń odrzutowego silnika lotniczego na stanowisku badawczym

Szymański G. M., Misztal A., Misztal W.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2017

|

R. 18, nr 12

1328--1332, CD

PL

Diagnostyka silników spalinowych w tym odrzutowych bazuje na metodach wykorzystujących procesy robocze oraz procesy resztkowe tj. drgania, hałas, procesy termiczne, elektryczne i inne. Na podstawie wyników badań procesów roboczych można wnioskować o ogólnym stanie technicznym silnika, natomiast procesy resztkowe niosą informacje o stanie poszczególnych podzespołów i par kinematycznych. Dlatego procesy resztkowe wykorzystuje się, jako autonomiczne lub wspomagające inne metody diagnostyczne. Wszystkie metody oparte na analizie zmian drgań i hałasu dla określenia stanu technicznego obiektu noszą nazwę diagnostyki wibroakustycznej. W pracach dotyczących diagnostyki wibroakustycznej silników, najczęściej pomija się zagadnienia związane z problemem wyboru pasma pomiarowego oraz określenia parametrów diagnostycznych zawierających istotne informacje o stanie silnika. W artykule przedstawiono metodę separacji składowych kinematycznych sygnału drgań z wykorzystaniem technik Joint Time Frequency Analysis (JTFA).

EN

The diagnostic testing of internal combustion engine can be made by using working processes and methods which take advantage of leftover processes (vibration, noise, thermic processes, electric and other). Working processes give information about general condition of internal combustion engine. Leftover processes give information about condition of particular subassemblies and kinematic couples; hence they are used as autonomous processes or as processes supporting other diagnostic methods. Methods based on analysis of vibrations and noise changes to determine technical condition of object are named as vibroacoustic diagnostics. In papers about vibroacoustic diagnostics of engine, problems connected with difficulty to select frequency band and to define diagnostic parameters containing essential information about engine’s condition, are most often omitted. This article describes the method of separation of kinematic components of vibration signal using the technique of Joint Time Frequency Analysis (Jtfa).

16

Studium dokładności tomograficznego obrazowania obiektu rolującego w radarach dopplerowskich z wykorzystaniem przekształceń czas - częstotliwość

Świercz E.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2016

|

nr 11

1280--1285

PL

Zaprezentowano wybrane aspekty analizy dokładności zobrazowania klasycznego oraz zobrazowania metodami tomografii komputerowej obiektu jednopunktowego obracającego się ze stałą prędkością kątową ω po wyeliminowaniu ruchu translacyjnego. W radarach dopplerowskich dwuwymiarowy obraz tomograficzny, czyli rozkład przestrzenny punktów rozpraszania obiektu na płaszczyźnie (X, Y) jest tworzony z jednowymiarowych rzutów tomograficznych otrzymanych z profili częstotliwościowych rolującego obiektu. W artykule przyjęto wyostrzony spektrogram (Reassigned Spectrogram) jako rzuty tomograficzne. Ocena jakościowa rozdzielczości zobrazowania jest dokonywana na podstawie zachowania funkcji rozpraszania systemu PSF (Point Spread Function). Jeśli taką funkcję uda się wyznaczyć dla rozpatrywanego systemu zobrazowania, to można analizować matematyczne aspekty tej funkcji. W przeciwnym przypadku pozostaje badanie zobrazowania pojedynczego punktu rozpraszającego i ocena skutków nieuniknionego rozmycia wprowadzanego przez funkcję rozpraszania PSF na rozdzielczość obrazu wynikowego. Przeanalizowano właściwości funkcji PSF dla kilku metod zobrazowania radarowego, ze szczególnym uwzględnieniem zobrazowania tomograficznego ratującego obiektu. Zobrazowanie tomograficzne zrealizowano za pomocą algorytmu filtrowanej projekcji wstecznej (Filtered Back Projectiori) w środowisku Matlab.

EN

In this work selected aspects of the resolution study of a classical imaging and tomographic imaging for a one-point object rotating with the constant angular rate ω is presented. It has been assumed that translational motion has been previously removed and only rotational motion is analysed. In Doppler radar tomography the 2D image as distribution of scatterers of the object on the (X, Y) plane is created from 1D projections obtained from a Doppler profile of a rotating object. The reassigned spectrogram has been proposed as projections. The quality of the resolution is assessed by a point spread function PSF (Point Spread Function). If such a function could be developed for the imaging system, the function can be analysed from the mathematical point of view. Otherwise, examination of the imaging result of one rotating point allows to assess the limit of inevitable smearing in a final image. In the paper, properties of the PSF function for a few imaging methods have been analysed focusing on imaging of a rotating object by the tomographic method. A tomographic image has been calculated by the filtered back projection method (FBP). Simulations have been performed in Matlab environment.

17

Metody ilościowej analizy szumu napięciowego Barkhausena

Fryczowski K., Roskosz M.

Przegląd Spawalnictwa

|

2016

|

R. 88, nr 10

133--138

PL

Przeprowadzone badania doświadczalne z wykorzystaniem magnetycznego szumu Barkhausena (MBN) wykazały jego silne powiązanie z mikrostrukturą i stanem naprężenia w materiałach o właściwościach ferromagnetycznych. Materiały te są szeroko stosowanych w przemyśle, co jest argumentem uzasadniającym prowadzenie prac badawczo-rozwojowych związanych z tym zjawiskiem. W artykule uwaga skupia się na metodach analizy ilościowej MBN, czyli sposobach otrzymywania informacji diagnostycznej. Wymienione i opisane zostały zarówno popularne metody punktowe jak i te wykorzystujące właściwości czasowo-częstotliwosciowe sygnałów niestacjonarnych.

EN

The results of experimental studies of application of magnetic Barkhausen noise (MBN) showed his strong relationship with the microstructure and stress state of the ferromagnetic material. These materials are widely used in the industry, what is the argument to conduct more detailed research assosiated with this phenomenon. In paper attention is paid to quantitative MBN analysis method, that means the way for obtaining diagnostic information. Popular scalar method and as well joint time-frequency method was mentioned and described.

18

New approach to detection of cracks in composite materials using hybrid non–destructive testing method

Prokopowicz W.

Journal of Mechanical and Transport Engineering

|

2016

|

Vol. 68, No. 2

41--56

EN

Vibro-thermography is a new Non-Destructive Inspection method that can be applied to the diagnosis of aircraft fuselage parts and wind turbine propeller blades. In this method, the ultrasound source of energy is used to excite internal particles of the examined composite material damaged by an impact to induce thermal differences between the solid part of material and the damaged area. The results of experiments obtained by the vibro-thermography method conducted on the damaged area of carbon fiber samples were combined with the spectrum and time-frequency analysis of signals obtained from the vibroacoustic sensor, attached to the damaged area to verify existing cracks.

PL

W prezentowanym artykule opisano hybrydową metodę pomiaru uszkodzeń materiałów kompozytowych, która składa się z analizy termogramów wykonywanych dla podgrzewanych ultradźwiękowo próbek materiałów oraz analizy widmowej i częstotliwościowo czasowej sygnału pobudzenia mierzonego w miejscu zdeterminowanego na termogramie uszkodzenia. Na potrzeby artykułu opracowano stanowisko badawcze składające się z piezoelektrycznej głowicy nadawczej generatora sygnału ultradźwiękowego pochodzącego z myjki ultradźwiękowej, głowicy odbiorczej oraz układu do pomiaru drgań podłączonego do komputera za pośrednictwem portu USB. W jednym przypadku zastosowano dezintegrator UD-20 dla próbki o większej grubości w celu odpowiedniego jej podgrzania. Wyniki, jakie otrzymano potwierdzają zasadność stosowania wybranych metod i pokazują jednoznacznie uszkodzenia w próbkach kompozytach z różnymi typami uszkodzeń zarówno przy pomocy metody vibro-termograficznej jak i analizy widmowej oraz częstotliwościowo-czasowej. W artykule podjęto próbę omówienia fizyki zjawisk zachodzących w badanych próbkach materiału, podczas pobudzenia ultradźwiękowego, co stanowi podstawę do zastosowania opisywanej metody badawczej. W celu poprawy otrzymanych wyników badań zaproponowano sposoby filtracji odbieranego sygnału ultradźwiękowego oraz wstępnie rozpoczęto dyskusję nad zastosowaniem innych metod analizy częstotliwościowo-czasowej sygnału pobudzenia. Publikacja stanowi wstęp do opracowywania urządzeń wykorzystujących założenia proponowanej metody badawczej. W proponowanym urządzeniu porównane zostaną dwie mapy uszkodzeń pierwsza otrzymana w wyniku analizy termogramu a druga po analizie czasowo–częstotliwościowej ultradźwiękowego sygnału pobudzającego. Wzrost temperatury związany jest z wystąpieniem zjawiska tarcia wewnętrznego struktury kompozytu w obecności pobudzenia ultradźwiękowego. Kolejna analiza, polega na badaniu wzrostu amplitudy składowych częstotliwościowych w widmie oraz śledzeniu ich zmian. Wskazuje to na występowanie zjawisk tłumienia i rezonansu oraz odbicia fali we wskazanych miejscach badanego elementu. Dobór mocy i kształtu sygnału pobudzającego wymaga serii dodatkowych badań, co pozwoli dopracować zaproponowane urządzenia pomiarowe.

19

Zastosowanie algorytmu pogoni za dopasowaniem do oceny emisji niestacjonarnego pola magnetycznego

Pałczyńska B.

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni

|

2015

|

nr 90

7--15

PL

W artykule przedstawiono sposób wyznaczania wskaźnika ekspozycji na niestacjonarne pola magnetyczne na podstawie adaptacyjnej analizy czasowo-częstotliwościowej, zarejestrowanych przebiegów czasowych indukcji pola magnetycznego B. Metodę adaptacyjną analizy czasowo-częstotliwościowej, opartą na algorytmie pogoni za dopasowaniem (ang. Matching Pursuit MP) zaimplementowano w wirtualnym analizatorze czas-częstotliwość, zaprojektowanym w graficznym środowisku programowania LabVIEW. Algorytm MP opiera się na redundantnym słowniku funkcji analizujących, z którego iteracyjnie wybierane są funkcje – atomy, najlepiej pasujące do składowych sygnału. Dzięki zmiennej długości okna oraz zmiennej częstotliwości modulacji algorytm MP pozwala na adaptacyjną, tzn. dopasowującą się do lokalnych struktur, reprezentację sygnału. Metoda adaptacyjna zastosowana do sygnałów pomiarowych, które są sumą ograniczonych w czasie przebiegów, występują- cych w różnych chwilach czasowych i mających różne pasma częstotliwości, ma zdecydowanie najlepszą łączną rozdzielczość czasowo-częstotliwościową w porównaniu z innymi kwadratowymi czasowo-częstotliwościowymi reprezentacjami sygnału. Spektrogram adaptacyjny nie zawiera również składowych interferencyjnych. Zaprezentowano przykładowe wyniki analiz małoczęstotliwościowego pola magnetycznego, zarejestrowanego na statku morskim.

EN

The way of the estimation of the exposure level to a non-stationary magnetic field based on an adaptive time-frequency analysis of the digitized time series of magnetic field induction is presented. The adaptive spectral analysis using matching pursuit MP algorithm was implemented in a virtual time-frequency analyzer designed in LabVIEW programming environment. MP algorithm with chirplet dictionary is an iterative procedure using a redundant dictionary of functions in order to select the ones, which best match the signal components. Thanks to the varying window size and modulation frequency, MP procedure enabled an adaptive signal representation. The application of an adaptive time-frequency method certainly provides a significantly better joint time-frequency resolution in comparison with other quadratic joint time-frequency distributions. Furthermore, the spectrogram based on the chirplet dictionary is non-negative and doesn’t include cross-term interference. In the paper, the exemplary results of the performed analysis of the low-frequency magnetic field recorded onboard the vessel are presented.

20

Detection of cracks in composite materials using hybrid non-destructive testing method based on vibro-thermography and time-frequency analysis of ultrasonic excitation signal

Prokopowicz W.

Journal of KONBiN

|

2015

|

No. 2 (34)

71--86

EN

The theme of the publication is to determine the possibility of diagnosing damage in composite materials using vibrio-thermography and frequency analysis and time-frequency of excitation signal. In order to verify the proposed method experiments were performed on a sample of the composite made in the technology of pressing prepregs. Analysis of the recorded signals and the thermograms were performed in MatLab environment. Hybrid non-destructive testing method based on thermogram and appropriate signal processing algorithm clearly showed damage in the sample composite material.

PL

Tematem publikacji jest określenie możliwości diagnozowania uszkodzeń materiałów kompozytowych przy użyciu wibrotermografii oraz analizy częstotliwościowej i czasowo częstotliwościowej sygnału pobudzającego. W celu weryfikacji zaproponowanej metody przeprowadzono eksperymenty na próbce kompozytu wykonanej w technologii prasowania prepregów. Analizę rejestrowanych sygnałów oraz termogramów wykonano w środowisku MatLab. Zastosowana hybrydowa metoda badań nieniszczących dzięki odpowiedniemu algorytmowi przetwarzania sygnałów pokazała, że da się jednoznacznie określić uszkodzenia w analizowanej próbce materiału kompozytowego.