Техническая диагностика и неразрушающий контроль, 2006, №02

2006 №02 (03)

2006 №02 (05)

---

Журнал «Техническая диагностика и неразрушающий контроль», № 2, 2006 г., с. 26-

Диагностика сигналов: сравнение обеих компонент преобразования Фурье и спектральной плотности мощности

Л.М. Гельман

Cranfield University, Cranfield, Bedfordshire, UK

Реферат
Предложен новый подход к формированию диагностических признаков для случаев, когда преобразования Фурье используются для технической диагностики и распознавания образов. Подход состоит в использовании одновременно двух новых диагностических признаков: действительной и мнимой компонент преобразования Фурье. Показано, что указанный подход является более общим, чем подходы, основанные на спектральной плотности мощности и фазовом спектре, и обеспечивает более высокую эффективность диагностики, чем подход, основанный на спектральной плотности мощности.

Список литературы

1. Gelman L. M., Braun S. G. The optimal usage of the Fouri er transform for pattern recognition Mechanical Systems and Signal Processing. – 2001. – 15(3). – Р. 641—645.
2. Gelman L. M., Braun S. G., Petrunin I. V. The optimal usage of the Fourier transform for condition monitoring and diagnostics In Proceedings of the International Conference on Condition Monitoring. – Swansea, UK, 2001. – P. 350—357.
3. Bilmes J. A. Maximum mutual information based reduction strategies for cross– correlation based joint distributional modeling In Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. – Seattle, 1998. – P. 469—472.
4. Fukunaga K. Introduction to statistical pattern recognition. – Academic Press, New York, 1990.
5. Devijver P. A. Kittler J. Pattern recognition: a statistical approach. – Prentice Hall, 1982.
6. Gelman L. M., Sadovaya V. G. Optimization of the resol ving power of a spectrum analyzer when detecting narrow band signals // Telecommunications and Radio Enginee ring. – 1980, 35(11). – P. 94—96.
7. Kammler D. W. A first course in Fourier analysis. – Pren tice-Hall, Inc., New Jersey, 2000.
8. Young T. Y., Fu K.-S. Handbook of Pattern Recognition and Image Processing. – Academic Press, Inc, 1986.
9. Gelman L., Astley K., Petrunin I. Condition monitoring of fatigue cracks in machinery blades // Insight. – 2003. – 45, № 8. – P. 539—541.
10. Vibroacoustical damping diagnostics: novel approach. Speci alized keynote paper / L. Gelman, M. Crocker, M. Sander son, C. Thompson // Eleventh International Congress on Sound and Vibration. – Russia, 2004.

---

Эта статья в открытом доступе по Creative Commons Attribution Non-Commercial 4.0 International (CC-BY-NC).