1. |
Кравець І.Б. Параметричні моделі і статистичний аналіз сигналів зі стохастичною повторюваністю: автореф. дис... канд. техн. наук: 01.05.02 / І.Б. Кравець ; Нац. ун-т "Львів. політехніка". — Л., 2007. — 21 с. — укp.Розроблено новий підхід щодо вирішення проблеми параметричного моделювання періодично корельованих випадкових процесів (ПКВП), який полягає у використанні подання ПКВП через стаціонарно зв'язані випадкові процеси (гармонічне представлення ПКВП). На підставі аналізу відомих математичних моделей стохастичних сигналів та результатів обробки експериментальних даних досліджено методи виділення стаціонарних компонентів ПКВП. Зокрема, розглянуто метод, який використовує смугову фільтрацію, а також перетворення Гільберта для розділення синусних та косинусних стаціонарних складових ПКВП (метод на основі перетворення Гільберта) та метод, в якому застосовано частотну модуляцію досліджуваного сигналу в поєднанні з низькочастотною фільтрацією (метод на основі переносу частот). Досліджено показники якості такого виділення. Здійснено верифікацію розроблених методів на симуляційних моделях ПКВП. Запропоновано методологію моделювання ПКВП з наперед заданими імовірнісними характеристиками, визначено його точність. Розглянуто оцінки імовірнісних характеристик ПКВП, одержані в процесі їх обчислення на базі гармонічного представлення. Розроблено нову методологію параметричного моделювання ПКВП та досліджено точність моделювання. Визначено клас сигналів, для яких розроблена модель має переваги у порівнянні з іншими параметричними моделями. Розроблено нову методику статистичного аналізу вібраційних сигналів від підшипникових вузлів. Встановлено нові діагностичні ознаки дефектності підшипників. Скачати повний текст Індекс рубрикатора НБУВ: З811.1 + Шифр НБУВ: РА353084
Рубрики:
|