УДК 681.3.06

ЗАСТОСУВАННЯ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МЕТОДІВ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ВІБРОДІАГНОСТИКИ

Є.О. Зайцев1, канд. техн. наук, І.О. Брагинець1, канд. техн. наук, В.І. Синиця2, канд. техн. наук, М.В. Лісогор2
1 – Інститут електродинаміки НАН України,
пр. Перемоги, 56, Київ, 03680, Україна
2 – Національний технічний університет України "КПІ",
пр. Перемоги, 37, Київ-56, 03056, Україна

Досліджено можливості застосування авторегресійних методів оцінювання спектральної щільності потужності вібросигналів на основі імітаційного моделювання та розробки віртуального спектроаналізатора для задач вібродіагностики з подальшим застосуванням для вирішення завдань ідентифікації несправностей обладнання. Розроблено імітаційні моделі у вигляді приладів на основі параметричних методів оцінювання спектральної щільності потужності. Проведено порівняльний аналіз результатів спектрального аналізу з результатами класичного алгоритму дискретного перетворення Фур’є на базі реальних даних, отриманих при дослідженні фазових лазерних датчиків вібрації. Проведено експериментальні дослідження із застосуванням розроблених віртуальних приладів для оцінки спектральної щільності потужності реальних вібросигналів. Бібл. 7, рис. 5.
Ключові слова: спектральна щільність потужності, авторегресійна модель, параметричний спектральний аналіз, алгоритм Юла-Уолкера, алгоритм Берга, вібродіагностика, вібровимірювання, імітаційна модель, віртуальний спектроаналізатор.


ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ АВТОРЕГРЕССИОННЫХ МЕТОДОВ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ВИБРОДИАГНОСТИКИ

Е.А. Зайцев1, канд. техн. наук, И.А. Брагинец1, канд. техн. наук, В.И. Синица2, канд. техн. наук, М.В. Лисогор2
1 – Институт электродинамики НАН Украины,
пр. Победы, 56, Киев, 03680, Украина
2 – Национальный технический университет Украины "КПИ",
пр. Победы, 37, Киев-56, 03056, Украина,

Статья посвящена исследованию возможностей применения авторегрессионных методов оценки спектральной плотности мощности вибросигналов на основе имитационного моделирования и разработки виртуального спектроанализатора для задач вибродиагностики с последующим применением для идентификации неисправностей оборудования. Разработаны имитационные модели в виде виртуальных спектроанализаторов для двух базовых параметрических методов оценки спектральной плотности мощности (Юла-Уолкера и Берга). Проведен сравнительный анализ результатов параметрического спектрального анализа с результатами классического алгоритма дискретного преобразования Фурье на базе реальных данных, полученных при исследовании фазовых лазерных датчиков вибрации. Проведены также экспериментальные исследования с применением разработанных виртуальных приборов для оценки СПМ реальных вибросигналов. Библ. 7, рис. 5.
Ключевые слова: спектральная плотность мощности, авторегрессионная модель, параметрический спектральный анализ, алгоритм Юла-Уолкера, алгоритм Берга, вибродиагностика, виброизмерения, имитационная модель, виртуальный спектроанализатор.


THE USE OF SIMULATION TECHNIQUES AUTOREGRESSIVE SPECTRAL ANALYSIS TO SOLVE PROBLEMS VIBRODIAGNOSTICS

E.O. Zaitsev1, I.О. Bragynets1, V.I. Sуnуtsa2, M.V. Lisohor2
1 – Institute of Electrodynamics National Academy of Science of Ukraine,
Peremogy, 56, Kyiv-57, 03680, Ukraine
2 – National Technical University of Ukraine "Kiev Polytechnic Institute",
Peremogy, 37, Kyiv, 03056, Ukraine

Estimation of the power spectral density (PSD) of discrete deterministic and stochastic processes using Fast Fourier Transform is efficiently computationally and provides acceptable results for a large class of signal processes. However, despite the above, the advantages of such an approach estimating the PSD, there are several fundamental limitations. The most important of them – the resolution power, i.e. the ability to distinguish between spectral lines of two or more signals. The second limitation is due to the weight processing of data to calculate the FFT. Weighing manifested in the form of "leakage" in the frequency domain the energy of the main lobe of the spectral line "flows" in the side lobes, which results in the imposition and the distortion of other spectral lines of the presence all signals. These limitations are especially apparent in the analysis of the measuring frequency signals with a small number of samples. Many measurement processes have short duration or their spectra change slowly over time, which can be considered constant only in short segments of data records. At the same time, the parametric spectral analysis provides a more accurate, with a high-resolution spectral estimation, and is most effective when working with the data of short length. Parametric spectral analysis involves the construction of a mathematical model of the time series, and only then on the basis of the found models to evaluate its spectral characteristics. Such models allow to make more realistic assumptions about the data outside the window than the assumption of their vanishing. As a result, there is no need for window functions and, consequently, is eliminated and associated with him distortion. The article investigates the possibilities of application of autoregressive methods PSD estimates based on simulation and design of virtual spectrum analyzer for vibrodiagnostics tasks, with subsequent applications to address problems of identification of equipment problems. Simulation models have developed in the form of virtual spectrum analyzer to the two basic methods of parametric estimation of power spectral density (Yule-Walker and Burg). A comparative analysis of the results of the parametric spectral analysis with the results of the classical discrete Fourier transform algorithm based on real data obtained in the study of phase laser vibration sensors. The experimental studies have been carried out using the developed virtual devices for estimate PSD of real vibration signals. References 7, figures 5.
Key words: power spectral density, AR model, parametric spectral analysis, algorithm Yule-Walker, algorithm Berg, vibrodiagnostics, vibration measurement, simulation model, a virtual spectrum analyzer.