Оценка параметров электрофизических диагностических моделей объектов контроля с помощью вейвлет-преобразования сигналов

  • Автор:
  • Специальность ВАК РФ: 01.04.13
  • Научная степень: Кандидатская
  • Год защиты: 2001
  • Место защиты: Москва
  • Количество страниц: 174 с.
  • Стоимость: 300 руб.
Титульный лист Оценка параметров электрофизических диагностических моделей объектов контроля с помощью вейвлет-преобразования сигналов
Оглавление Оценка параметров электрофизических диагностических моделей объектов контроля с помощью вейвлет-преобразования сигналов
Содержание Оценка параметров электрофизических диагностических моделей объектов контроля с помощью вейвлет-преобразования сигналов
ВВЕДЕНИЕ
1. ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ КОНТРОЛЯ НА ОСНОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
1.1 Электрический сигнал как носитель диагностической информации в задачах неразрушающего контроля и технической диагностики
1.2 Задачи контроля и диагностики, приводящие к оценке параметров нестационарных электрических сигналов
1.3 Традиционные методы оценки параметров локальнонестационарных сигналов
1.4 Постановка задачи исследования диссертационной работы
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА НЕСТАЦИОНАРНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
2.1 Основные принципы и методы вейвлет анализа
2.2 Непрерывное вейвлет-преобразование. Примеры вейвлетообразующих функций
2.3 Разрешающая способность вейвлет-преобразования
2.4 Определение параметров модельных сигналов, характерных для -задач неразрушающего контроля и диагностики
2.5 Принципы построения алгоритма оценки параметров диагностических моделей на основании вейвлет-преобразования локально-нестационарных сигналов
2.6 Выводы
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ НАКЛОННЫХ ТРЕЩИН В ФЕРРОМАГНИТНЫХ КОНСТРУКЦИЯХ ПО ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ДИАГНОСТИЧЕСКИМ СИГНАЛАМ
3.1 Физические основы магнитной дефектоскопии
3.2 Методы построения электрофизических диагностических моделей в магнитной дефектоскопии
3.3 Определение параметров диагностической модели на основании пространственного и спектрального представления электрического сигнала
3.4 Определение параметров диагностической модели сигнала с помощью вейвлет-преобразования электрического сигнала
3.5 Оценка глубины и угла наклона дефекта
3.6 Описание алгоритма определения параметров наклонной трещины. Основные результаты
3.7 Выводы
4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ ОБРЫВОВ ПРОВОЛОК В СТАЛЬНЫХ КАНАТАХ
4.1 Задачи магнитной дефектоскопии стальных канатов
4.2 Построение электрофизической диагностической модели локального обрыва каната
4.3 Методика применения вейвлет-преобразования для выявления обрывов в стальных канатах
4.4 Применение алгоритма обнаружения обрывов проволок для дефектоскопа стальных канатов «Интрос»
4.5 Выводы
5. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ СВОБОДНЫХ И СЛАБОЗАКРЕПЛЕННЫХ ПРЕДМЕТОВ ВНУТРИ КОРПУСА РЕАКТОРНОЙ УСТАНОВКИ
5.1 Характеристика диагностической системы обнаружения свободных и слабозакрепленных предметов
5.2 Теоретические основы анализа ударных сигналов. Построение диагностической модели
5.3 Характеристика электрического сигнала, зарегистрированного при ударе
5.4 Использование вейвлет-преобразования для определения параметров диагностической модели процесса удара
5.5 Описание алгоритма определения местоположения свободного предмета на основании вейвлет - преобразований сигналов
5.6 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Приложение

нулевых моментов вейвлеты позволяют, игнорируя гладкие, регулярные фрагменты сигнала, анализировать импульсные составляющие.
В практических приложениях выбор анализирующего вейвлета является нетривиальной задачей. Критерием выбора является, как правило, характер анализируемого сигнала. Каждая вейвлетообразующая функция имеет характерные особенности во временном и частотном пространстве, поэтому при помощи различных функций можно выявить различные свойства сигнала. Разработанный математический аппарат вейвлет-преобразования позволяет конструировать большое количество вейвлет-функций в зависимости от условий поставленной задачи. Однако существует несколько классов универсальных функций, которые широко и успешно применяются для непрерывного вейвлет-преобразования сигналов.
Наиболее широко используемыми являются вейвлетообразующие функции, построенные на основе производных функции Гаусса:

' х1Л
(2.6) (®) = m(ico)m ехр

(2.7)
С возрастанием m увеличивается порядок нулевых моментов. Из этого семейства вейвлетов наиболее известен МНАТ вейвлет («мексиканская шляпа»), который является второй производной функции Гаусса (т=2). МНАТ вейвлет обладает узким энергетическим спектром и имеет два нулевых момента.
На основе функций Гаусса также строится DoG - вейвлет (Difference of Gaussians):
( х2Л ( х2Л
Л- -0.5ех{ Л-
V , У 8 у
(2.8) *К*)
(2л)

expf—) -exp(-2fc2)
(2.9)
Помимо вещественных вейвлетов, применяются и комплексные вейвлеты. Наиболее популярным из комплексных вейвлетов является вейвлет Морле (Мог1е1:):

Рекомендуемые диссертации данного раздела