Eng
Ukr
Rus
Печать
2017 №02 (03) DOI of Article
10.15407/tdnk2017.02.04
2017 №02 (05)

Техническая диагностика и неразрушающий контроль 2017 #02
Техническая диагностика и неразрушающий контроль, №2, 2017 стр. 23-32
 
Аналіз вібраційного сигналу підшипникового вузла з розвинутим дефектом на основі методів статистики періодично корельованих випадкових процесів
 
Авторы:
І. Й. Мацько
 
Реферат:
Проведено аналіз вібрацій підшипникового вузла декантера з розвинутим дефектом на основі їх математичної моделі у вигляді періодично корельованого випадкового процесу. Розглянуто властивості як детермінованої, так і періодично нестаціонарної стохастичної складових. Встановлено ті особливості спектрально-кореляційної структури останньої, які характеризують дефект даного типу й можуть бути використані для його раннього виявлення. Бібліогр. 10, Рис. 13, табл. 2.
 
Ключові слова: підшипниковий вузол, вібрації, періодично корельований випадковий процес, розвинутий дефект, характерні ознаки дефекту

Читать реферат на русском


И. Й. Мацько
 
Анализ вибрационного сигнала подшипникового узла с развитым дефектом на основании методов статистики периодически коррелированных случайных процессов
 
Проведен анализ вибраций подшипникового узла декантера с развитым дефектом на основании их математической модели в виде периодически коррелированного случайного процесса . Рассмотрены свойства как детерминированной, так и периодически нестационарной стохастической составляющих. Определены те особенности спектрально-корреляционной структуры последней, которые характеризируют дефект данного типа и могут быть использованы для его раннего выявления. Бібліогр. 10, Рис. 13, табл. 2.
 
Ключевые слова: подшипниковой узел, вибрации, периодически коррелированный случайный процесс, развитый дефект, характерные признаки дефекту


Надійшла до редакції 13.04.2017
Подписано в печать 15.06.2017
 
  1. Яворський І. М. (2013) Математичні моделі та аналіз стохастичних коливань. Львів, ФМІ ім. Г.В. Карпенка НАН України.
  2. Javors’ky I. j, Leskow J., Kravets I. et al. (2011) Linear filtration methods for statistical analysis of periodically correlated random processes. Part II: Harmonic series representation. Signal Processing, 91, 2506–2519.
  3. Javors’kyj I., Kravets I., Matsko I., Yuzefovych R. (2017) Periodically correlated random processes: application in early diagnostics of mechanical systems. Mechanical system and signal processing, 83, 406–438.
  4. Kay S. M. (1988) Modern spectral estimation. New Jersey, Eaglewood Cliffs.
  5. Javors’kyj I., Mychajlyshyn V. (1996) Probabilistic models and investigation of hidden periodicities. Applied mathematical letters, 9, 21–23.
  6. Javors’kyj I., Dehay D., Kravets I. (2014) Component statistical analysis of second order hidden periodicities. Digital signal processing, 26, 50–70.
  7. Javors’kyj I., Matsko I., Yuzefovych R. et al. (2017) Coherent covariance analysis of periodically correlated random processes for unknown non-stationary period. ibid, 65, 27–51.
  8. Javors’kyj I., Isayev I., Majewski J., Yuzefovych R. (2010) Component covariance analysis of periodically correlated random processes. Signal processing, 90, 1083–1102.
  9. Javors’kyj I., Kravets I., Isayev I., Gajecka E. (2012) Linear filtration methods for statistical analysis of periodically correlated random processes. Part I: Coherent and component methods and their generalizations. ibid, 92, 1559–1566.
  10. Javors’kyj I., Matsko I., Yuzefovych R., Zakrzewski Z. (2016) Descrete estimators for periodically correlated random processes. Digital signal processing, 53, 25–40.

>