Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 13

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  krótkoczasowa transformata Fouriera
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The main aim of the diagnostics of combustion process is ensuring its stability and efficiency. The most important aspect related to the monitoring of the combustion process is a non-invasive acquisition of information from flame and subsequently subjecting it for further processing. Such method of research allows to evaluate the course of the process and determine the characteristic conditions under which the combustion process is stable or not. The article presents the application of short-time Fourier transform for the analysis of flame pulsation signals. The aim of the research was to find an area especially sensitive to the change of combustion process conditions.
PL
Głównym celem stawianym diagnostyce procesu spalania jest zapewnienie stabilności i efektywności przebiegu procesu. Najważniejszym aspektem monitorowania procesu spalania jest pozyskiwanie w sposób bezinwazyjny informacji z płomienia, a następnie poddanie jej dalszemu przetwarzaniu. Taki sposób badań pozwala na ocenę przebiegu procesu i daje możliwość wyznaczania charakterystycznych stanów, w których proces przebiega stabilnie lub nie. W artykule przedstawiono wykorzystanie krótkoczasowej transformaty Fouriera do analizy sygnałów pulsacji płomienia. Celem badań było znalezienie obszaru szczególnie wrażliwego na zmianę warunków w procesie spalania.
PL
W artykule zaprezentowano podstawowe właściwości wybranych metod analizy sygnałów odkształconych. Przedstawiono w nim wyniki eksperymentu pomiarowego zmierzającego do wskazania przyczyn uszkodzenia konstrukcji silnika napędzającego prasę wykrawającą o nacisku 250 ton. Analizę przeprowadzono korzystając z metody ODS oraz krótkoczasowej transformaty Fouriera. Wykazano, że synergia różnych metod pomiaru i analizy drgań poprawia możliwości właściwej oceny stanu technicznego maszyny.
EN
In the article basic properties of chosen analysis methods of deformed signals were presented. The presented method was used to analyze the causes of failure of the induction motor. This engine powered punching press with a pressure of 250 tons. The analysis was conducted using the Operating Deflection Shape method (ODS) and Short Time Fourier Transform (STFT). It has been shown that the synergy of different methods of measurement and analysis of vibrations improves the possibility of a proper assessment of the technical condition of the machine.
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.
EN
The paper presents an analysis of vibrations of a ram, body and handle of a heavy, air-operated demolition hammer. The research was conducted in order to determine the character of dynamic inputs and resulting vibrations at the tool handle which were necessary to build a structural model of local influences on an operator taking the hammer design into account. The experiment was carried out on a test stand without participation of an operator, which guaranteed repeatability of measurements and elimination of ontogenetic characteristics. The displacements of selected structural elements of the tool were recorded by means of a camera and the accelerations at the handle were recorded by means of a standard measuring apparatus. The recorded signals were subjected to the spectral analysis and the short-time Fourier transform (STFT) using dedicated software in MATLAB environment.
EN
This paper is focused on the Power Spectrum Density analysis of the lightning electric field signatures collected in Subcarpathian part of Poland, in 2014. Lightning records were carried out in two different ways. The slow electric field sensor (TLF-ELF), the mill, was used for observation of lightning activity during entire thunderstorm lifetime. The second recording mode was the acquisition of fast electric field changes (0.3 Hz to 3 MHz) associated with different types of cloud-to-ground (CG) and inter-, intra-cloud (IC) type discharges. The registration process was synchronized with microsecond time precision. This allowed to relate lightning stroke detections to these reported by the LINET, the commercial lightning location system. Different lightning stroke components, as e.g. the preliminary breakdown (PB), the return stroke (RS) and the continuing current (CC) were identified with application of the Short-Time Fourier Transform. The spectral analysis might be adapted to improve in future some detection algorithms used in lightning location systems. Such lightning CG stroke discrimination is not applied as yet by any lightning location system routinely operated in Europe.
PL
W artykule skupiono się na analizie spektrogramów widmowej gęstości mocy wyznaczonych dla różnych przebiegów piorunowego pola elektrycznego zebranych w południowo-wschodniej części Polski w 2014 roku. Dane zostały zebrane z wykorzystaniem dwóch sensorów pola elektrycznego. Sensor pola elektrycznego pracujący w zakresie TLF-ELF umożliwił obserwację aktywności burzowej w długofalowym okresie czasu. Drugi typ rejestracji obejmował akwizycję szybkich zmian pola elektrycznego (0.3 Hz do 3 MHz) pochodzących of różnych typów wyładowań doziemnych oraz wewnątrz-, między-chmurowych. Proces rejestracji został zsynchronizowany z mikrosekundową precyzją. Pozwoliło to na porównanie własnych rejestracji z detekcjami LINET-u – komercyjnego systemu lokalizacji wyładowań. Różne składowe wyładowania takie jak wyładowania wstępne, udar główny oraz prąd długotrwały zostały zidentyfikowane z wykorzystaniem krótkoczasowej transformaty Fouriera. Analiza spektralna może w przyszłości zostać wykorzystana w usprawnieniu algorytmów detekcji wyładowań. Taki rodzaj identyfikacji wyładowań doziemnych nie został jak dotąd zaimplementowany w żadnym systemie lokalizacji wyładowań atmosferycznych pracującym regularnie w obszarze Europy.
6
Content available remote Short-time Fourier transform of ultrawideband signals
EN
The paper presents theoretical bases concerning the usage of a short-time Fourier transform for the analysis of UWB pulses. In the article there was shown the analysis of Fourier spectrograms of a base UWB wavelet interfered with other signals of different forms: UWB wavelets, an UWB Gaussian pulse and a continuous sine signal. 2D and 3D spectrograms of signals were calculated and compared to the results obtained using a normal Fourier transform.
PL
W artykule omówiono wykorzystanie krótkoczasowej transformaty Fouriera do analizy sygnałów ultraszerokopasmowych UWB. Jako przykład rozpatrzono impuls falkowy UWB zakłócony innymi sygnałami o różnych formach: impulsami UWB oraz ciągłym sygnałem sinusoidalnym. Przedstawiono porównanie wyników analizy sygnałów uzyskanych za pomocą transformaty STFT i klasycznego przekształcenia Fouriera.
7
Content available remote Krótkoczasowa transformata Fouriera impulsów ultraszerokopasmowych UWB
PL
W artykule przedstawione zostało zastosowanie krótkoczasowej transformaty Fouriera (STFT) do analizy ultraszerokopasmowych impulsów falkowych. Pokazano wybrane okna czasowe wykorzystywane w analizie STFT oraz ich wpływ na wyznaczone spektrogramy Fouriera impulsów UWB. Spektrogramy Fouriera pokazane zostały w formie poziomicowej oraz jako rysunki trójwymiarowe 3D.
EN
A short-time Fourier transform (STFT) applied to ultrawideband wavelet pulses was presented in the paper. Different window functions of STFT were shown and used to calculate Fourier spectrograms of wavelet UWB pulses. Fourier spectrograms were presented as 2D and 3D figures.
EN
The paper presents results of vibro-acoustic signal analysis (acceleration of the unsprung mass of passenger's car suspension actuated to vibration by harmonic, kinematic vibration). The range of research has included front shock absorber for Fiat Seicento with simulated fault (oil leak). Force process consisted of three phases: increase of frequency, vibration with constant frequency (above 21 Hz) and decreases of frequency. For the analysis process Short Time Fourier Transform method was used with superposition of rectangles window and with zero complement method. On STFT spectrum resonance frequency of unsprung mass was identified. The estimator was the means of maximum acceleration amplitude peak in frequency band round resonance frequency. The result of investigation was presented on diagrams with changeable value of estimator for different technical conditions of shock absorber (with different volume of oil inside the shock absorber).
PL
W pracy przedstawiono wyniki analiz wibroakustycznych sygnałów drganiowych przyspieszeń drgań mas nieresorowanych zawieszania samochodu osobowego pobudzonych do drgań kinematycznym wymuszeniem harmonicznym. Badania obejmowały amortyzatory przednie zabudowane w samochodzie marki Fiat Seicento z zaprogramowanymi usterkami w postaci ubytku płynu amortyzatorowego. Proces wymuszenia składał sie z trzech kolejnych etapów: wzrostu częstości wymuszenia pracy ze stała częstością oraz z malejącą częstością drgań. Do analizy sygnału drganiowych wykorzystano krótkoczasową transformatę Fouriera (Short Time Fourier Transform) z zastosowaniem okna prostokątnego z nakładaniem się okien oraz uzupełnianiem zerami. Wyznaczono częstotliwość rezonansowa mas nieresorowanych i jako estymator przyjęto średnią wartości przyspieszeń maksymalnych dla analizowanego pasma zawierającego częstotliwość rezonansowa. Rezultaty badan przedstawiono na wykresie obrazującym zmiany wartości wybranych estymatorów w zależności od stanu napełnienia amortyzatora płynem amortyzatorowym.
PL
W artykule przedstawiono nową metodę identyfikacji wypadania zapłonów w silniku ZS bazującą na wynikach parametryzacji mapy czasowo-widmowej a(t, f) drgań generowanych przez silnik. Jako narzędzie selekcji czasowo-widmowej sygnału drganiowego zaproponowano zastosowanie metod analizy czasowo-częstotliwościowej (JTFA). Zarysowano algorytm metody i zamieszczono przykład ilustrujący zastosowanie uśrednianej synchronicznie krótkoczasowej transformacji Fouriera (STFT) do ekstrakcji składowych sygnału związanych z procesem spalania. W wyniku parametryzacji mapy a(t, f), uzyskano miary sygnału umożliwiające identyfikację braku zapłonu w cylindrze silnika spalinowego. Zastosowane metody i analizy wybranych charakterystyk i parametrów w bieżącej diagnostyce braku procesu spalania umożliwiły uzyskanie podstaw do aplikacji nowej metody do systemu OBD. Dzięki temu możliwe jest użycie i doskonalenie strategii kontroli przebiegu procesu spalania w silniku realizowanej na bieżąco i zapewnienie odpowiedniej dokładności decyzji diagnostycznych zaimplementowanych w strategii kontroli OBD.
EN
The paper presents a new method of misfire identification for a Diesel engine, based on results of parameterizations of a time-frequency a(t, f) map of an engine vibration signal. The Joint Time-Frequency Analysis (JTFA) methods have been proposed as a tool for a time-frequency selection of a vibration signal. An algorithm of the method has been outlined and an example application of a synchronous averaged Short Time Fourier Transform (STFT) for extracting vibration signal components related to combustion process has been shown. Parameterization of a(t, f) map gives measures covariable with misfire in a cylinder of an internal combustion engine. The method and analyses of the chosen characteristics and parameters were used in on-line diagnostics of the combustion process lack, what gave the necessary bases for application of the new method in OBD system. It might be helpful to use and improve the strategy of the combustion process control in the engine at on-line conditions and to assure the reliability of the diagnostic decisions being put in the OBD strategy control.
10
Content available remote Analiza czasowo-częstotliwościowa niestacjonarnego sygnału pomiarowego
PL
W artykule rozważono zastosowanie kwadratowych łącznych dystrybucji czasowo-częstotliwościowych do analizy niestacjonarnego sygnału pomiarowego. Porównano parametry i efektywność algorytmów kwadratowych z klasy Cohena takich jak spektrogram krótkoczasowej transformacji Fouriera (STFT), pseudoreprezentację Wignera-Vielle'a (PWV) a także spektrogram adaptacyjny. Badania przeprowadzono z zastosowaniem wirtualnego analizatora, zaprojektowanego w środowisku LabVIEW.
EN
This paper considers applying the quadratic joint time - frequency transform for the spectral analysis of the non-stationary measuring signal. The properties and the effectiveness of the quadratic algorithms from Cohen's class like the short - time Fourier transform (STFT) spectrogram and the pseudo Wigner - Ville (PWV) distribution as well as the adaptive spectrogram are compared. The virtual analyzer designed in programming environment LabVIEW was used during the research.
PL
W artykule przedstawiono wyniki prób budowy aplikacji opartej na sieci neuronowej typu RBF, służącej do diagnozowania uszkodzenia zębów kół przekładni w postaci pęknięcia u podstawy zęba. W celu przeprowadzenia prawidłowego procesu uczenia sieci niezbędne jest pozyskanie z badanego obiektu licznego zbioru danych wejściowych dla sieci. Przeprowadzone badania oparto na danych otrzymanych ze zidentyfikowanego modelu przekładni zębatej pracującej w układzie napę- dowym, co umożliwiło pozyskanie niezbędnej liczby danych. W doświadczeniach sprawdzono przydatność różnych zestawów deskryptorów uszkodzeń zębów zbudowanych w oparciu o sygnały drganiowe przetworzone za pomocą metod czasowo-częstotliwościowych, tj. krótkoczasowa transformata Fouriera oraz transformata Wignera-Ville'a.
EN
The paper presents results of an experiment, aimed at application of RBF (Radial Basis Function) neural network for classification of the cracking degree of a tooth root. The basic problem involved in application of an artificial neural network, is to appropriately select the input data. It was decided to verify feasibility of one of the most popular, and currently most dynamically developing tools for analysing nonstationary signals - the Short Time Fourier Transform (STFT) and the Wigner-Ville Distribution (WVD). The later finds it applications for analysing transient process signals, which often the outcome of changeability of parameters and nonlinearities in time. An identified toothed gear model in the drive system has been used in the experiment. The model was used to simulate the effect of cracking degree at the tooth root on transverse acceleration of pinion shaft vibrations.
PL
W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano probabilistyczne sieci neuronowe (PNN). Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych do celów wyboru wejść klasyfikatora neuronowego. Badania oparto na sygnałach drganiowych otrzymanych z modelu dynamicznego przekładni pracującej w układzie napędowym. W artykule zaproponowano sposób budowy deskryptorów lokalnych uszkodzeń zębów kół wykorzystując do tego celu sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz przetwarzaniu z użyciem krótkoczasowej transformaty Fouriera (STFT).
EN
The present paper presents the results of an experimental application of probabilistic neural network as a classifier of the degree of cracking root of the tooth in a gear wheel. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from short time Fourier transform. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. In the experiment genetic algorithms was used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error.
PL
W artykule przedstawiono metodę diagnozowania stanu technicznego elementów zawieszeń samochodowych opartą na krótkoczasowej transformacie Fouriera. Obiekt badawczy to samochód osobowy, w którego przednim zawieszeniu wprowadzono usterki. Wyniki analiz w postaci widm czasowo-częstotliwościowych wykazują czułość zastosowanej metody w zakresie wykrywania wprowadzonych do układu zawieszenia uszkodzeń.
EN
The paper presents diagnostics method of technical state part of car suspension based in Short Time Fourier Transform. Research object it's passenger car, which front suspension have faults. A results of analysis to reveal sensitivity used method for detects to bring faults.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.