Метод оценки изменения частоты, основанный на оценке смещения спектральных пиков


https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-1-53-61

Полный текст:


Аннотация

В различных областях обработки сигналов возникает проблема оценки изменяющейся частоты компонентов полигармонических сигналов. Для решения данной задачи традиционно используется трёхмерное частотно-временное представление сигнала. Но также необходим простой и надёжный метод слежения за мгновенной частотой сигнала. В данной работе предложен метод слежения за частотой, основанный на оценке смещения пиков спектрограммы. Предполагается, что смещение спектральных пиков компонентов сигнала пропорционально изменению базовой частоты. Логарифмическое масштабирование частотно-временного распределения используется, чтобы расположить спектральные пики на равных расстояниях по частотной оси. Временная зависимость смещения частотных пиков вычисляется при помощи корреляции спектра сигнала в первом и текущем временных окнах. Затем полученный частотный трек переводится обратно в линейный масштаб. Предложенный метод не оценивает значения мгновенной частоты или центральную частоту компонент сигнала, а оценивает изменение частоты. Преимущество методов – возможность оценивания частотного трека даже при известных грубо или неизвестных вовсе диапазоне изменения частоты или её центрального значения. Наличие множества компонентов в окне анализа не препятствует оценке изменения частоты. Рекомендуется сужение частотного диапазона для оценки изменения частоты, однако анализ частотно-временного распределения, содержащего несколько составляющих, так же возможно. Так же в работе оценивалась эффективность анализа синтезированных сигналов предложенным методом при различных отношениях сигнал-шум и прочих условиях. Методом спектральной интерференции проверялась применимость предложенного метода оценки изменения частоты для вибрационной диагностики роторного оборудования.


Об авторах

Д. А. Кечик
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Кечик Даниил Александрович. магистр технических наук, аспирант кафедры информационных радиотехнологий 

Минск



Ю. П. Асламов
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Асламов Юрий Павлович. кандидат технических наук

Минск



И. Г. Давыдов
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Давыдов Игорь Геннадьевич. кандидат технических наук, доцент кафедры информационных радиотехнологий

Минск



Список литературы

1. Barysenka, S. Y. Single-channel speech enhancement using inter-component phase relations / S. Y. Barysenka, V. I. Vorobiov, P. Mowlaee // Speech Commun. – 2018. – Vol. 99. – P. 144–160.

2. A. Barkov, A. V. Monitoring and diagnostics of rotary equipment relying on its vibration / A. V. Barkov, N.A. Barkova, A.Yu. Azovtsev. – Saint-Petersburg: publishing center of SMTU, 2000. – 159 p.

3. Kosmach, N. V. Approach of vibrational diagnosing of rolling bearing / Н. В. Космач, Ю. П. Асламов. – 2020.

4. Influence of changes in shaft rotational speed of rotary equipment on frequency-domain processing / Yu. P. Aslamov [et al.] // Doklady BGUIR. – 2018. – Vol. 113, № 13. – P. 13–18.

5. Zhang, X. A new time synchronous average method for variable speed operating condition gearbox / X. Zhang, G. Wen, T. Wu // J. Vibroengineering. – 2012. – Vol. 14, № 4. – P. 1766–1774.

6. Aherwar, A. Vibration analysis techniques for gearbox diagnostic: A review / A. Aherwar, S. Khalid // Int. J. Adv. Eng. Technol. – 2012. – Vol. 3. – P. 4–12.

7. Bechhoefer, E. A Review of Time Synchronous Average Algorithms / E. Bechhoefer, M. Kingsley. – 2009. – P. 10.

8. Li, H. Order Bi-spectrum For Bearing Fault Monitoring and Diagnosis Under Run-up Condition / H. Li // J. Comput. – 2011. – Vol. 6, № 9.

9. Birchmeier, J. R. Order tracking signal sampling process / J. R. Birchmeier. – 2002.

10. Rotating speed tracking and sampling method of variable speed mechanical fault diagnosis / Tang Deyao [et al.] – 2013.

11. Synchronous computed order tracking analytical approach of characteristic of rotating machines vibration signal / Wang Jiang [et al.]. – 2015.

12. Jia Limin. The maximum power tracing controlling method that speed-changing oar-changing wind power generating set is followed the tracks of based on optimum resisting moment / Jia Limin, Liu Zhan, Lei Tao. – 2015.

13. Sparse wavelet decomposition of signals for solving vibration diagnostics problems / Y. Aslamov [et al.] // First World Congress on Condition Monitoring. – London, the British Institute of Non-Destructive Testing, 2017. – P. 11.

14. Kechik, D.A. Estimation of the instantaneous frequency of the spectral components of a nonstationary vibroacoustic signal by the segmented Prony method / D.A. Kechik // III All-russian acoustic conference / Politeh-press. – Saint-Petersburg, 2020. – P. 7.

15. Kechik, D. Segmented Autoregression Pitch Estimation Method / D. Kechik, I. Davydov // 2020 International Conference on Dynamics and Vibroacoustics of Machines (DVM). – 2020. – P. 1–6.

16. Sparse Wavelet Decomposition with Redundant Dictionary for Vibration Waveform Analysis / Y. P. Aslamov [et al.] // 14th International Conference on Pattern Recognition and Information Processing. – Minsk, BSUIR, 2019. – P. 6.

17. Lin, S. Logarithmic Frequency Scaling and Consistent Frequency Coverage for the Selection of Auditory Filterbank Center Frequencies / S. Lin // ArXiv180100075 Cs Eess. – 2017.

18. Bendat, J. S. Engineering Applications of Correlation and Spectral Analysis / J. S. Bendat, A. G. Piersol. – Wiley, 1980. – 328 p.

19. Algorithms for refinement of the shaft rotational speed for solving the problems of vibration diagnostics of rotary equipment / Y. Aslamov [et al.] // First World Congress on Condition Monitoring. – London, the British Institute of NonDestructive Testing, 2017. – P. 11.

20. Time-Varying Autoregressions for Speaker Verification in Reverberant Conditions / V. Vestman [et al.] // Interspeech 2017: Interspeech 2017 / ISCA. – 2017. – P. 1512–1516.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Кечик Д.А., Асламов Ю.П., Давыдов И.Г. Метод оценки изменения частоты, основанный на оценке смещения спектральных пиков. «Системный анализ и прикладная информатика». 2021;(1):53-61. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-1-53-61

For citation: Kechik D.A., Aslamov Y.P., Davydov I.G. Method of estimation of frequency variation relying on estimation of shift of spectral peaks. «System analysis and applied information science». 2021;(1):53-61. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-1-53-61

Просмотров: 32

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2309-4923 (Print)
ISSN 2414-0481 (Online)