Устройства первичной обработки сигналов специализированных вычислительных систем для виброакустического контроля механизмов

Засов, Валерий Анатольевич

Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Устройства первичной обработки сигналов специализированных вычислительных систем для виброакустического контроля механизмов

кандидата технических наук: Засов, Валерий Анатольевич
город: Самара
год: 2003
специальность ВАК РФ: 05.13.05

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Устройства первичной обработки сигналов специализированных вычислительных систем для виброакустического контроля механизмов»

Автореферат диссертации по теме "Устройства первичной обработки сигналов специализированных вычислительных систем для виброакустического контроля механизмов"

На правах рукописи

ЗАСОВ ВАЛЕРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

УСТРОЙСТВА ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ МЕХАНИЗМОВ

Специальность 05.13.05 - «Элементы и устройства вычислительной техники

и систем управления»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара 2003

Работа выполнена на кафедре «Телекоммуникации на железнодорожном транспорте» Самарской государственной академии путей сообщения.

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Архангельский Сергей Васильевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Прохоров Сергей Антонович, кандидат технических наук, доцент Никшценков Сергей Алексеевич

Ведущая организация: Государственный научно-производственный ракетно-космический центр «ЦСКБ ПРОГРЕСС»

Защита состоится года в/5" часов на заседании

диссертационного совета К218.011.01 в Самарской государственной академии путей сообщения по адресу:

443066, г. Самара-66, 1-ый Безымянный пер., д.18, аудитория С диссертацией можно познакомиться в библиотеке академии

Автореферат разослан «/£» _2003 г.

Отзывы та реферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью предприятия, просим направлять по адресу диссертационного совета академии.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

Целиковская В.С.

ОБЩ4Я ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Диссертация посвящена разработке и ' исследованию

специалшированных вычислительных устройств, повышающих производительность и точность систем виброакустического контроля сложных механгомов за счет применения алгоритмов восстановления и разделения виброакустических сигналов.

Актуальность темы. Высокие требования к надежности и качеству современных механизмов и машин в значительной мере обеспечиваются применением систем технического контроля, которые становятся неотъемлемой частью промышленных технологических процессов изготовления, эксплуатации и ремонта механического оборудования.

Среди методов технического контроля широкими потенциальными возможностями выделяется виброакустический контроль (ВК) механизмов и машин по исходной информации, содержащейся в виброакустических сигналах, сопровождающих функционирование технического объекта.

Отличительной особенностью ВК является необходимость применения сложных алгоритмов обработки виброакустической информации с целью выделения параметров сигналов, диагностических признаков и распознавания технического состояния объектов. Это обусловлено сложной структурой измеряемых виброакустических сигналов, большим уровнем помех и, при диагностировании зарождающихся дефектов, малыми изменениями параметров сигналов при незначительных изменениях параметров технического состояния.

Поэтому для практической реализации широких потенциальных возможностей методов ВК необходимо создавать эффективные алгоритмы анализа виброакустических сигналов, а также специализированные вычислительные устройства и системы (СВУ и СВС) для реализации этих алгоритмов в реальном времени в условиях индустриальной среды и имеющих высокие производительность и надежность при небольшой стоимости, малых энергопотреблении, весе и размерах.

Наиболее

перспективными

высокопроизводительных надежных встраиваемых вычислительных систем (ВС) для приложений контроля и диагностики являются архитектурные методы, среди которых своей эффективностью выделяются методы параллельной обработки и специализация ВС.

Теоретическим и практическим вопросам повышения производительности и быстродействия ВС архитектурными методами посвящены фундаментальные ¡заботы российских ученых В.М. Глушкова, И.В. Прангишвили, Э.В. Евреинова, Г.И. Марчука, В.В. Воеводина, A.B. Каляева, Б.М. Кагана, М.А. Карцева, С.А. Майорова, А.И. Водяхо и Д.В. Пузанкова, а также многие другие. Указанной проблеме посвящены работы зарубежных ученых Ф.Г. Энслоу, Е Валяха, Д. Ивенса, Р. Хокни и К. Джессхоупа, Дж. К. Тербера, В. Столлингса, Э. Таненбаума и ряда других.

В этих работах рассматриваются архитектурные принципы и схемная реализация параллельных ВС как универсального применения, так и проблемно - ориентированных и специализированных для различных приложений, например, для обработки изображений, сейсмических, гидроакустических, речевых сигналов.

Вместе с тем актуальные вопросы построения высокопроизводительных СВС для обработки сигналов в задачах ВК в настоящее время остаются сравнительно малоизученными. Процесс обработки виброакустических сигналов при ВК и ВД не исследован с информационной и вычислительной точек зрения, не определена структура алгоритма решаемого класса задач, из которой вытекают структуры СВС. Это сдерживает развитие встраиваемых технологических систем ВК и ограничивает распространение методов ВК на практике.

Таким образом, в условиях возрастающих требований к качеству изготовления механизмов и машин и повсеместного перехода на способ их эксплуатации по техническому состоянию, задачи разработки высокопроизводительных СВС для обработки сигналов при ВК механизмов являются актуальными.

Объектом исследования работы является класс СВУ для обработки

виброакустических сигналов приВК сложных механизмов.

Целью работы является разработка и исследование специализированных устройств первичной обработки сигналов, повышающих производительность и точность систем ВК сложных механизмов за счет применения алгоритмов восстановления и разделения виброакустических сигналов.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

1. Определение и обоснование функции специализированной ВС для обработки виброакустических сигналов механизмов.

2. Формулировка и обоснование показателей для оценки приспособленности ВС для решения заданного класса задач.

3. Разработка математической модели виброакустических сигналов в точках измерения, учитывающей особенности распространения сигналов по конструкции механизма.

4. Разработка базового набора специализированных устройств для восстановления и разделения сигналов, эффективных по введенным критериям качества, для решения задач виброакустических исследований и контроля механизмов.

5. Техническая реализация в виде функциональных модулей и экспериментальное исследование разработанных специализированных устройств в вычислительных системах для ВК механизмов.

Методы исследования включают основные положения теории систем, теории спектрального представления сигналов, теории графов, цифровой обработки сигналов, аппарата линейной алгебры, методов решения обратных задач и компьютерного моделирования.

Научная но в юна работы заключается в следующем. 1. Предложено структурное представление функции специализированной ВС для виброакустического контроля (СВС ВК), ориентированное на реализацию параллельными и конвейерными методами обработки, и сформулированы показатели для оценки специализации ВС для решения

заданного класса задач.

2. Разработана квазистационарная виброакустическая модель сложного механизма, учитывающая зависимость динамических характеристик акустических каналов от взаимного положения кинематических пар.

3. Предложен способ первичной обработки, основанный на определении виброакустических сигналов в недоступных прямым измерениям узлах механизмов.

4. Разработаны структурные схемы вычислительных устройств для восстановления сигналов на основе перестраиваемых обратных, квазиобратных и адаптивных фильтров, сложность которых определяется объемом априорной информации об объекте контроля.

5. Разработаны структурные схемы вычислительных устройств для разделения-восстановления сигналов из линейной суперпозиции многих сигналов на основе многоканальных нерекурсивных, рекурсивных и адаптивных обратных фильтров.

Практическая ценность работы. Разработаны модульные СВС для систем ВК и ВД различного назначения: технологических, исследовательских, экспериментальных, АСУ ТП, АСНИ.

Разработаны, реализованы и экспериментально опробованы СВУ для обработки виброакустических сигналов в автоматизированной исследовательской системе диагностики механизмов (редукторов, дизельных двигателей), системах для испытаний и контроля тормозного оборудования поездов, стендовых испытаний дизель-генераторов тепловозов, встраиваемых бортовых регистраторах.

Разработаны и реализованы функциональные модули для сбора и восстановления сигналов. Эти функциональные модули выполнены как СВУ и могут использоваться как для первичной обработки виброакустических сигналов механизмов, так и для обработки быстропеременных сигналов иной физической природы. Рекомендовано использовать эти функциональные модули для измерения давления в тормозных системах грузовых поездов, сигналов в рельсовых цепях, динамических воздействий (сил, ускорений) на

подвижном составе при транспортировке грузов по железной дороге, речевых сигналов и т.д.

Реализация результатов работы. Разработан и внедрен акустический терминал АТ, используемый для сбора и обработки виброакустических •» сигналов в процессе экспериментальных исследований редукторов и дизельных двигателей. АТ применяется на предприятии НПО «Дальняя связь» для исследования речевых сигналов, а также в МГУ ПС для исследования сигналов автоматической локомотивной сигнализации в рельсовых цепях.

Разработан и внедрен функциональный модуль для восстановления сигналов. Модуль применяется в ГНП РКЦ «ЦСКБ-ПРОГРЕСС» в блоке первичной обработки системы контроля условий транспортировки грузов по железной дороге. Этот модуль также используется в исследовательской диагностической системе АСИДМ, внедренной в СамГАПС.

Разработаны и реализованы на базе микроконтроллеров несколько типов телеметрических станций ТС для сбора и первичной обработки технологической информации в процессе испытаний и контроля тормозного оборудования грузовых поездов. Телеметрические станции ТС внедрены в составе бортовой автоматизированной системы тормозоиспытательного вагона-лаборатории КВЛ-Т на Куйбышевской железной дороге.

Разработаны, реализованы и внедрены на Куйбышевской железной дороге бортовые регистраторы БР-Т для мониторинга режимов работы дизель-генераторов тепловозов и ИПК-А дня контроля кодовых токов в рельсовых цепях.

Разработана и внедрена на ГУП «СНПО «Элерон» информационная сеть контроллеров для сбора информации о техническом состоянии группы специализированных железнодорожных вагонов.

Разработана и внедрена в локомотивном депо им. Кржижановского Куйбышевской железной дороги автоматизированная система АСРТ для реостатных испытаний дизель-генераторов тепловозов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы

доложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах: на 5 Всесоюзном Совещании по технической диагностике (Владимир, ИПУ АН СССР, 1982г.); на Всесоюзной конференции «Образный анализ многомерных данных» (Владимир, ИПУ АН СССР, 1984г.); на научно - методической конференции вузов МПС «Автоматизированные системы испытаний объектов железнодорожного транспорта» (Москва, МИИТ, 1985г.); на Всесоюзном научном совещании «Проблемы вибродиагностики машин и приборов» (Иваново, ИМАШ АН СССР, 1985г.); на б Всесоюзном научном совещании по технической диагностике (Москва, ИМАШ АН СССР, 1987г.); на межвузовской научно-практической конференции «Технический прогресс на железных дорогах» (Самара, СамИИТ, 1993г.); на 1-ой и 2-ой международных научно-практических конференциях «Инфотранс-96» и «Инфотранс-97» (Санкт-Петербург, 1996 и 1997гг.); на 3-ей и 5-ой межвузовских научно-методических конференциях (Москва, РГОТУПС, 1998 и 2000гг.); Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы радиоэлектроники» (Самара, СГАУ, 2003г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 42 печатные работы, в том числе получены 4 авторских свидетельства и один патент на изобретение, одно свидетельство на полезную модель и одно свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, гати глав и заключения, изложенных на 123 страницах машинописного текста, списка использованных источников из 188 наименований и трех приложений на 16 страниидх. Диссертация- содержит 51 рисунок и 4 таблицы. Общий объем диссертации 199 страниц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, определены цели и задачи исследований.

В первой главе определяется функция обобщенной СВС ВК и разрабатываются структуры СВС, реализующих эту функцию в системах

контроля различного назначения.

Функция СВС ВК задается в форме орграфа алгоритма вычислительного процесса, общего для класса задач ВК, и определяется на основе предлагаемой информационной модели механизма, в которой выделены две составляющие - диагностическая и виброакустическая модели.

Информационная модель механизма приведена на рис.1 и представлена в виде орграфа СИ(И- преобразования виброакустических сигналов в работающем механизме. Вершины орграфа £7<ш соответствуют операторам преобразования сигналов, а дуги отображают информационные связи между операторами. В механизме выделено к узлов, каждый из которых является источником виброакустического сигнала а = \,к. Положим, что состояние ж-ого узла определяется совокупностью т параметров состояния 2], г = 1 ,т. Тогда сигнал ¿¡¡- получается из идеального виброакустического сигнала путем преобразования некоторых параметров и], /' = 1,/и этого сигнала под действием параметров 2', I = 1,/и технического состояния 5-ой кинематической пары, т.е. кодирования параметров 2' параметрами и, сигнала - носителя диагностической информации. Сигнал ^ генерируется некоторой идеальным узлом (кинематической парой), под которым понимается некоторый эталонный узел, который находится в исправном техническом состоянии. Процесс преобразования сигнала %'ид в сигнал для ж-ого узла отображается подмножеством операторов Р' из множества Р, , которое представляет диагностическую модель механизма.

Множество операторов Рг отображает процесс преобразования

(искажения) виброакустических сигналов ¿- = 1 ,к при распространении их по конструкциям механизма от мест зарождения (узлов, кинематических пар) в точки, доступные дня измерения датчиками. Множество операторов Р3 отображает процесс суммирования (наложения) виброакустических сигналов в точках измерения. Множества операторов Р2 и Р2 представляют

Рис.1. Информационная модель механизма и функция специализированной вычислительной системы ВК

виброакустическую модель механизма.

Функция СВС ВК представлена на рис.1 в виде орграфа 0А алгоритма вычислительного процесса при ВК. Множество вершин орграфа СА разбито на непересекающиеся множества вершин Р9 (ярусов) и

соответствующих им операторов алгоритма, которые характеризуются однотипностью выполняемых операций. Представленная форма алгоритма выгодно отличается высокой степенью параллелизма, характеризуемой шириной алгоритма (яруса), равной кхт, и длиной алгоритма, равной числу ярусов, и является естественной, вытекающей ив постановки задачи. Преобразования сигналов, выполняемые операторами орграфа Ол алгоритма ВК, являются обратными преобразованиям сигналов в информационной модели механизма. Отсюда ярусы приведенного графа алгоритма отражают следующие процедуры обработки виброакустических сигналов: Р4-восстановление сигналов, искаженных при механоэлекгрическом преобразовании датчиками; восстановление сигналов, искаженных при передаче по конструкциям механизмов от мест зарождения в точки измерения и разделение сигналов по принадлежности соответствующим узлам; Р6- выделение параметров сигналов, являющихся диагностическими признаками; Р7- определение параметров технических состояний узлов по значениям диагностических признаков; Рг и Р9- классификация и прогноз состояний соответственно узлов и механизма в целом по значениям параметров технического состояния. Множество переменных х = \,к отображает виброакустические сигналы в доступных для измерения точках механизма, множество С„...,С^,С0 отображает сигналы, характеризующие техническое состояние узлов и механизма в целом.

Для описания структуры СВС ВК выбраны три основные компоненты: множество функциональных модулей (ФМ), коммуникационная среда, обеспечивающая обмен информацией между ФМ, множество программ работы совокупности ФМ. Для определения этих компонент введено

математическое описание СВС ВК - орграф GBC вычислительной системы, который получается из орграфа GA алгоритма с помощью операций простого гомоморфизма (свертки) вершин, образующих непересекающиеся подмножества. Каждой вершине орграфа GBC ставится в соответствие ФМ, функции которого соответствуют сворачиваемым вершинам. Рассмотрены следующие варианты свертки вершин орграфа GA: принадлежащих одному ярусу, принадлежащих одной ветви, и предельные случаи - все вершины в одну и не использование свертки. Этот прием позволил получить орграфы GBC различных мультипроцессорных СВС ВК: конвейерных (MISD Multiple Instructions Single Data), векторных с общим управлением (S1MD), матричных (MMD), а также классических однопроцессорных (SISD). На основе полученной совокупности орграфов GBC определено множество базовых ФМ и структура их взаимосвязей для технологических, исследовательских и экспериментальных систем ВК. Выделена особо важная роль ФМ разделения и восстановления сигналов, которые позволяют повысить точность измерений сигналов и представить сложный вычислительный процесс ВК в виде ряда параллельных процессов, количество которых определяется числом к контролируемых узлов механизма. Разработке этих ФМ посвящены последующие главы работы.

Для оценки степени соответствия СВС решаемому классу задач определены и проанализированы следующие уровни специализации ВС: прикладных программ, языковый, системных программ, функциональный, структурный, аппаратный и схемотехнический. Для этих уровней введены количественные оценки - показатели специализации уровней определяемые долей объема специальных ресурсов в общем объеме ресурсов ВС, используемых на уровне. На основе показателей Sl,...,S1 определен

интегральный показатель SBC специализации ВС как SBC = -п, Y.3,, где

М /1=1

3, - веса (значимость) отдельных показателей.

Вторая глава посвящена разработке функций и структур СВУ

первичной обработки сигналов СВС ВК.

СВУ первичной обработки решают задачи восстановления виброакустических сигналов, искаженных при распространении по конструкциям механизма из точек зарождения в точки измерения, а также разделения сигналов, поступающих в точки измерения от многих узлов по принадлежности соответствующим узлам - источникам.

Основой для разработки СВУ первичной обработки является виброакустическая модель механизма. Для создания этой модели контролируемый объект представлен в виде линейной многомерной динамической системы, имеющей к входов и й выходов. Входными сигналами для такой системы являются сигналы 5 = 1,к, генерируемые

отдельными узлами объекта, и введено допущение, что источники сигналов независимы. Выходными сигналами этой системы являются ивмеренные сигналы ^(¡),р = \,с1 с выходов различных датчиков - пьезоакселерометров, тешодатчиков, микрофонов, датчиков тока, напряжения и т.д.

В общем случае каждый из (I выходов такой многомерной системы связан со всеми к входами линейными динамическими звеньями, которые названы акустическими каналами. В рассматриваемой модели каждый из с1 измеренных выходных сигналов ^ (/) можно представить как результат линейной суперпозиции - суммирования - к входных сигналов £/-(0, я = 1,«-, поступающих в точку измерения по к акустическим каналам.

Каждый акустический канал рассматривается как линейный преобразователь информации и описывается следующими динамическими характеристиками: импульсной переходной функцией или частотным

коэффициентом передачи Нр1(со).

В общем случае динамические характеристики акустических каналов в объектах не являются постоянными и зависят от совокупности а различных параметров / = {/1,/2,...,/д}, например, взаимного пространственного положения кинематических пар механизма, времени, характеристик

окружающей среды. На скорость изменения динамических характеристики каналов наложено ограничение и они считаются квазистационарными, т.е. неизменными на интервалах времени, сравнимых с длительностью импульсных переходных характеристик каналов, что допустимо для медленно действующих механизмов.

Тогда для принятых допущений квазистационарная виброакустическая модель образования измеренных сигналов ^(г;/,,...,/,),/> = !,</ описывается следующей системой интегральных уравнений (в дальнейшем для упрощения параметры /„..., обозначены /):

к'1 , - , . , ч , к

СЕН'»-#,>;/)= ЗЦ®;/) .................................... (2)

1=1 о

................................ (1)

№ = I) или

5=1О 1

В частном случае, когда перекрестные акустические каналы отсутствуют (или ими можно пренебречь) виброакустическая модель описывается к независимыми интегральными уравнениями типа свертки

|(г)■(г - г;/Уг = £„'(?;/), « = (3)- На основе предложенной модели

функция СВУ разделения-восстановления сигналов определяется как вычисление сигналов = по известным (измеренным) сигналам

Р = и матрице импульсных переходных функций ||А(М)||. Решение систем уравнений (1,2) при с! = к можно представить следующим образом:

н'гМ Й.М ......... ОиЬ'Л р(й>;/|

н£и| &.М ..................|

где спектральная матрица Цб^/Л^ЦЯ^;/!"1. Выражение (4) задает функцию СВУ для разделения-восстановления сигналов в механизме.

Аналогично функция СВУ восстановления сигналов определяется как вычисление сигнала |/.(/) по известным (измеренным) значениям сигнала

и шпульсной переходной характеристике канала к, (!,!)■

Решение уравнений (3) можно представить в виде

,=й (5).

Выражение (5) задает функцию СВУ для восстановления сигналов.

Задачи разделения-восстановления и восстановления сигналов относятся к классу обратных задач, которые, как правило, некорректны. Для преодоления неустойчивости решений и их отбора в главе рассмотрены примеры использования дополнительной априорной информации о свойствах сигналов (О и акустических каналов Нр! (а; I).

На основе выражений (4) и (5) разработаны структуры СВУ, содержащие два процессора - функциональный (ФП) и настроечный (НП). В ФП реализуется обратная виброакустическая модель, параметры которой вычисляются НП. Для оценки эффективности процессоров введены показатели: вычислительная 1В и схемная 1а сложности, быстродействие В, точность <т2и показатель Бвс специализации.

В третьей главе дается анализ методов восстановления сигналов и рассмотрены структурные схемы СВУ для решения этой задачи.

СВУ для восстановления сигналов условно представлено как восстанавливающий фильтр, состоящий из двух фильтров, первый из которых компенсирует искажения, а второй - регуляризирующий обеспечивает устойчивость процесса восстановления, т.е. Н,{а>,1)=Нком(<о,1)-Нрег(а>,Л), где //>,/), Нт(ш,1), Нрк(а,Х) - частотные коэффициенты передачи указанных фильтров, А - параметр регуляризации. На основе анализа методов восстановления сигналов в качестве компенгирующих фильтров выбраны обратные фильтры (ОФ), которые при небольшой сложности обеспечивают достаточную для практики ВК точность

восстановления, т.е. Н(со,1) = —^—г. Для синтеза регуляризирующих

Н(р,1)

фильтров используется метод регуляризации Тихонова. При использовании

г, , ,ч НИ2 Пт//^(й,Д)->0 ОФ Н„„(со,Л) =-Ц-1-.причем, , , что обеспечивает

сходимость решения |в(/) = — {а,Л)-екр]а*-с1а) при |<э-юо|.

2к Н[а>, I)

Слагаемое выполняет стабилизирующую роль, а параметр X

выбирается минимизацией невязки Д(Я)= — / [Е„ • Н(а>)-Еи(со)]2с1а>.

2яг -в

Уменьшить сложность восстанавливающих фильтров и упростить процедуру их синтеза возможно за счет использования дополнительной априорной информации о временных, спектральных, энергетических, статистических и других характеристиках виброакустической модели. В главе сформулированы в порядке возрастания сложности три варианта постановки задачи восстановления сигналов при ВК, отличающиеся объемом и достоверностью априорной информации о модели, и для каждого из этих вариантов разработаны структуры СВУ.

1.Положим, что объем априорной информации (ограничений) достаточен для введения задачи восстановления в класс корректных. Тогда в качестве восстанавливающих фильтров предлагается использовать перестраиваемые ОФ (ПОФ) с ограничением полосы частот и коэффициента усиления, т.е. применять

АН{со\соф>\а\1:о1с. Для уменьшения сложностей ¿„и Ь^ НП, а

О, И >а>ф

ЯЙГИ =

также времени вычислений параметров ОФ в диссертации предлагаются структурные схемы ПОФ, выполненные на основе рекурсивных фильтров, в обратной связи которых включена модель акустического канала (если она описывается звеньями порядка не выше второго). Эти специализированные ПОФ описываются рекуррентным выражением

<?/.(/) =--, причем Ь(^)=0при g<0 и g>N-l.

КО)

2.П0Л0ЖИМ то же, что и в п.1, но существует малая вероятность нарушения в исключительных ситуациях априорных ограничений. Для этого случая разработаны структурные схемы квазиобратных ПОФ (ГТКОФ),

описываемых #>,/) = Нтм{ю,1) ■ --

-■//£». в

Н(а>,1) + А.-\(а>)

ПКОФ (рис.2) при обнаружении на основе амплитудного критерия факта неустойчивой работы фильтра параметром Я корректируется характеристика Нтм(т,1) до достижения режима устойчивости. Так как Нком(м,1) * НК0М(со,1), далее определяется величина методической погрешности восстановления как среднеквадратичное значение ошибки

а2в = %u(t,l)*h(t,l)*h{t,l)f, где £[•]-среднее значение величины. В

зависимости от результата сравнения сгв2 с допустимой ошибкой принимается решение о продолжении или прекращении восстановления сигналов.

й(0) /г(1),...,Л(Л'-1) Параметры

акустического канала

Блок вычисления ошиб ки (ТОО)

Н(ш) = Нм(а>) + Л-А(сй)

Koppe кгир. филь^Л (а>)

Блок настройки (Б11)

1Г !Г !Г Модель ' V Блок

канала HJco) синхронизации

<?г(') —►

Рис.2. Структурная схема перестраиваемого квазиобратного фшп>тра (ПКОФ)

З.Положим, что условие п.1 не выполняется, или существует высокая вероятность нарушения достаточных априорных ограничений. В этом случае для восстановления предлагается использовать адаптивные ОФ (АОФ).

Параметры А(0),Л(1),...,Л(#-1) квазиобратного фильтра в цифровом АОФ (в скобках указаны номера отсчетов) вычисляются по критерию минимума функционала

(й) = Е{М£ (/) - (0 * А (0 » Л(()Г} + л £ [а (г)Г решением системы ш ЛГ

уравнений вида относительно Слагаемое Л £ в

дИ (/') ¡-о

функционале играет регулярюируюшую (стабилизирующую) роль при

нахождении псевдорешения (квазирешения) А(0),А(!),...,Л(Л^ -1) методом

I 2

наименьших квадратов. Рекомендуемая величина Л = (Дй)2 3 определяется абсолютными погрешностями параметров модели.

Для упрощения сложности НП предлагается вычислять параметры Л(0),А(1),...,й(#-1) путем реализации итерационного выражения

И(у +1) = И (у)+2-ц-Рх [И (у)} -(/). где у - номер шага итерации, а ц задает

СКОРОСТЬ И УСТОЙЧИВОСТЬ СХОДИМОСТИ, 0 < ¡1 < ^ '

В четвертой главе рассматриваются алгоритмы работы и структурные схемы СВУ для разделения-восстановления сигналов.

Задача разделения-восстановления рассмотрена как многоканальное обобщение задачи восстановления сигналов. Для решения этой задачи введен класс СВУ - многоканальные обратные фильтры (МОФ) и выделены три вида МОФ - нерекурсивные, рекурсивные и адаптивные, отличающиеся методами решения систем (1,2).

Функция и структура нерекурсивных МОФ для ФЧс определяется

выражениями вида #(/)= ¡ = = (6), которые

МО

представляют результат решения системы (1) прямыми методами. В (6)

?б»Лш''0*етРО'й*У<в» з = к, р = причем спектральная р 2гг_

матрица ||2(т;/| = ||Я(й;;/|"', а элементы матрицы |Я(®;/| определяются как

Нр!(со;1) = 1НрХт;1)-е ]т<к. Сложность настройки Ьвт этих МОФ велика и

сопоставима с величиной ЬВФП, зато контроль устойчивости несложен и

основан на выполнении характеристиками условия /| \Л<У,

где V- некоторая константа, а Тц- длительность характеристики qp,(t,l).

Функция и структура рекурсивного МОФ определяется выражением (7), представляющим результат решения системы (1) итерационными методами. Для (у+1)-ого приближения сигнала ,,(/) от б-ого источника

£ £„)((0. гдер = й,.? = й (7). Предел ¡=р

= последовательности итераций является решением

системы. Сложность настройки Ьвнп рекурсивного МОФ существенно меньше, но для обеспечения устойчивой работы (сходимости итерационных процессов) требуется вводить дополнительные априорные ограничения, вытекающие ш условия диагонального преобладания систем (1,2), т.е.

к Х-1. . ^ - -

> £ Ъ А (|-Дг1 для всех я = \,к;р = 1,е1. Это условие требует

1.1 ¡-О1 1

"Р

обеспечения возможности установки виброакустических датчиков таким образом, что в линейной суперпозиции сигналов на выходах каждого из них существенно преобладает виброакустический сигнал от определенного узла.

Предложенные схемы нерекурсивных и рекурсивных МОФ применимы для задач разделения-восстановления сигналов, когда объем априорной информации достаточен для введения этихзадач в класс корректных.

Для случаев априорной неопределенности свойств объекта ВК разработаны структурные схемы адаптивных МОФ (МАОФ) (рис.3), позволяющих находить псевдорешение систем (1,2) при их плохой обусловленности.

Рассмотрены два метода нахождения псевдорешений - сингулярное разложения передаточной матрицы |Я(ю;/| и регуляризация, позволяющие

N-1

1=0

к Мг)

осуществить управляемый погрешностями задания параметров || ДА ||, || АН ||, || A¿, || модели переход от исходных систем (1,2), которые на некоторых частотах могут быть плохо обусловленными, к модифицированным системам, которые близки к исходным и имеют хорошую обусловленность.

Л-параметр регуляризации hu(r,l) h1k(r,l) /idi(r,/) fte*(r,/)

I Настроечный процессор МАОФ

Функциональный процессор МАОФ

(обратная модель объекта)

d М-1

Ш-ШЕ

р=1 1-0

Рис.3. Структурная схема многоканального адаптивного обратного фильтра

Регуляризированное решение основано на минимизации некоторых регуляризирующих функционалов РХ(НГ) =| Н Ег -Еи |2 +А. | Ег |2 и

МоТ + Е%,М>, где|/.(/)=

5—1 J Ы ЫО р-1

м иним из ируюших методом наименьших квадратов норму невязки систем (2) и (1) соответственно. Структура функционалов и методы вычисления вектора параметров ¡¡(¡) фильтров ФГТ аналогичны рассмотренным в третьей главе.

Для уменьшения 1ВНП и нп при вычислении ¿7(1) предложено осуществлять отдельную минимизацию образующих глобальный

функционал Fx(q) локальных функционалов вида F[(q),p-\,d

FRq) = -¿ЙЧО * «„(0 *hJ) + X- iUqlpU)f .

1-0 Ы j=l 1-0

Эта структурная схема отличается однородностью и работа всех ПФ осуществляется параллельно во времени и независимо друг от друга, что обеспечивает высокие быстродействие и надежность работы МАОФ.

Для ряда практически распространенных случаев, характеризующихся дополнительной априорной информации об объекте: наличием опорных сигналов, их значительными спектральными различиями, разработаны схемы существенно более простых МАОФ.

В петой главе приведены результаты технической реализации СВУ первичной обработки и их экспериментальных исследований, а также примеры применения СВУ в различных системах контроля.

Рассмотрены схемы СВУ, выполненные на базе IBM PC совместимых микроконтроллеров, а также цифровых сигнальных процессоров и однокристальных микроконтроллеров, которые в требуемом количестве подключаются к шинам расширения промышленных компьютеров или контроллеров. Приведены результаты экспериментальных исследований точности восстановления сигналов в СВУ от погрешностей задания параметров виброакустической модели.

Использование разработанных СВУ в различных системах контроля: телеметрических станциях ТС для компьютеризированного тормозоиспытательного вагона-лаборатории, бортовых регистраторах БР-Т и ИПК-А контроля параметров состояния, технологических станциях для системы АСРТ стендовых испытаний дизель-генераторов тепловозов, позволило улучшить технические характеристики этих систем.

В заключении изложены результаты и сформулированы выводы по работе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная задача разработки СВУ, повышающих производительность и точность систем ВК механизмов за счет

применения алгоритмов восстановления и разделения виброакустических

сигналов.

Основные результаты диссертации заключаются в следующем:

1. Разработана и представлена в виде орграфа, удобного для организации параллельной обработки, функция СВС ВК. Сформулированы и обоснованы показатели специализации как отдельных уровней, так и интегральный, позволяющие оценивать приспособленность ВС для решения заданного класса задач.

2. Разработана квазистационарная виброакустическая модель сигналов в точках измерений, учитывающая особенности распространения сигналов по конструкциям механизма.

3. На основе предложенной модели сформулирован принцип первичной обработки, основанный на определении виброакустических сигналов в недоступных прямому измерению узлах механизмов, и обоснована эффективность его применения в задачах ВК.

4. Разработаны и исследованы структурные схемы СВУ для восстановления сигналов на основе перестраиваемых обратных, квазиобратных и адаптивных фильтров, сложность которых определяется объемом априорной информации об объекте контроля.

5. Разработаны и исследованы структурные схемы СВУ для разделения-восстановления сигналов из линейной суперпозиции многих сигналов на основе многоканальных нерекурсивных, рекурсивных и адаптивных обратных фильтров, определены области их эффективного применения

6. Предложены варианты технической реализации в виде функциональных модулей разработанных СВУ и приведены результаты их экспериментальных исследований, подтверждающие достоверность полученных в работе теоретических выводов.

7. Внедрение разработанных СВУ первичной обработки в различные системы контроля (дизель-генераторов, подвижного состава) повышает эффективность систем за счет увеличения точности, производительности, достоверности и расширения функциональных возможностей.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Засов В.А. Адаптивные многоканальные восстанавливающие фильтры в задачах контроля и диагностики //Вестник инженеров электромехаников железнодорожного транспорта. - Самара: СамГАПС, 2003. - Вып.1. -С.282-286.

2. Засов В.А. Модели вычислительных устройств для восстановления диагностических сигналов //Исследования и разработки ресурсосберегающих технологий на железнодорожном транспорте: межвузовский сб-к научн. трудов. - Самара: СамИИТ, 2001.-Вып.21. -С. 148-151.

3. Шайдуллин Ш.Н., Добронос А.М., Засов В.А. Автоматизация оценки использования тепловозов //Локомотивы. - 2000.-№6. - С.31-33.

4. Добронос A.M., Засов В.А., Морозов Ю.Б., Пиманов В.Е. Бортовые регистраторы для железнодорожного подвижного состава //Современные технологии автоматизации. -1997. -№2. -С.74-76.

5. Засов В.А., Иванов С.Ф., Качур В.И., Пиманов В.Е Система для испытаний и контроля тормозного оборудования поездов //Современные технологии автоматизации. -1996. -№1. -С.54-55.

6. Засов В.А. Параллельная обработка виброакустической информации в задачах диагностирования //Техническая диагностика: Тез. докл. 6-ого Всесокхзн. совещ. по технической диагностике. - М.: Ин-т проблем управления АН СССР, 1987. -С.78.

7. Архангельский C.B., Засов В.А. Особенности первичной обработки сигналов при виброакустическом диагностировании зарождающихся дефектов //Проблемы вибродиагностики машин и приборов: Тез. докл. Всесоюзн. научн. совещ. - М.: Ин-т машиноведения АН СССР, 1985. -С.33-34.

8. Архангельский C.B., Засов В.А. Образный анализ экспериментальных данных в задачах виброакустической диагностики механизмов //Образный авалю многомерных данных: Тез. докл. Всесоюзн. научн.-техн. конф. -М.: Ин-т проблем управления АН СССР, 1984. - С.26-27.

9. Архангельский С.В., Засов В.А., Локтев H.A. Исследовательская автоматизированная система для виброакустической диагностики узлов подвижного состава //Техническая диагностика: Тез. докл. 5-ого Всесоюзн. совещ. по технической диагностике. - М.: Ин-т проблем управления АН СССР, 1982. -С.17-20.

10.Патент № 2116917 на изобретение от 10.7.1997г. Устройство определения эффективности тормозм>1х средств поезда /В.И. Качур, С.Ф. Иванов, В.А. Засов, С.И. Карягин, Г.П. Токарев, В.В. Корбан. - Опубл. в БИ, 1998, №22.

П. A.c. №1732433 (СССР). Рекурсивный цифровой фильтр /Ю.И. Шафоростов, В. А. Засов. - Опубл. в Б.И., 1992, № 17.

12.А.С. №1608706 (СССР). Устройство для восстановления сигналов /В.А. Засов. - Опубл. в Б.И., 1990, № 43.

13.A.c. №1233182 (СССР). Устройство для моделирования линейных систем /Ю.И. Шафоростов, В.А. Засов. - Опубл. в Б.И., 1986, № 19.

14.А.С. №1254513 (СССР). Устройство для моделирования линейных систем восстановления сигналов /CJB. Архангельский, С.А. Дивнов, В.А. Засов, Ю.И. Шафоростов. - Опубл. в Б.И., 1986, № 32.

Кроме перечисленных в диссертации использованы материалы еще 28

работ автора.

Устройства первичной обработки сигналов специализированных вычислительных систем для виброакустического контроля механизмов

05.13.05 - «Элементы и устройства вычислительной техники и систем

управления»

Подписано в печать 6.08.03. Тираж 100 экз. Бумага офсетная. Печать оперативная. Усл. печ. л. 1,5.

Засов Валерий Анатольевич

Отпечатано в Самарской государственной академии путей сообщения, г. Самара, Заводское шоссе, 18.

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Засов, Валерий Анатольевич

1 Стр.

Введение. j 1. Функция» показатели эффективности и структуры специализированных вычислительных систем для обработки виброакустических сигналов механизмов.

I 1.1 .Классификация систем виброакустического контроля ; механизмов по структурным признакам используемых I вычислительных устройств.

1.2.Информационная модель механизма и функция специализированной ВС для виброакустического контроля.

1.3.Структуры специализированных ВС для виброакустического контроля.

1.4.Показатели специализации ВС.

1.5.0сновные результаты главы.

2. Виброакустическая модель механизма и функции средств первичной обработки виброакустических сигналов.

2.1 .Особенности первичной обработки виброакустических сигналов сложных механизмов.

2.2.Квазистационарная виброакустическая модель механизма.

2.3.Функции и показатели эффективности средств первичной обработки виброакустических сигналов механизмов.

Г 2.4.0сновные результаты главы.

3. Методы и модели вычислительных устройств для восстановления сигналов.

3.1.Анализ методов восстановления виброакустических сигналов.

3.2.Модели рекурсивных обратных фильтров для восстановления сигналов.

3.3.Модели рекурсивных обратных фильтров, устойчивых к нарушению априорных ограничений.

3.4.Модели адаптивных обратных фильтров.

3.5.Основные результаты главы.

4. Методы и модели вычислительных устройств для разделения-восстановления сигналов.

4.1.Определение многоканального обратного фильтра.

4.2.Модели нерекурсивных многоканальных обратных фильтров.

4.3.Модели рекурсивных многоканальных обратных фильтров.

4.4.Модели адаптивных многоканальных обратных фильтров.

4.5. Основные результаты главы.

5. Техническая реализация, экспериментальные исследования и примеры применения СВУ для первичной обработки сигналов.

5.1.Техническая реализация СВУ как ФМ для восстановления и разделения сигналов.

5.2.Результаты экспериментальных исследований ФМ для восстановления сигналов.

5.3.Примеры применения ФМ первичной обработки ф в системах контроля железнодорожного транспорта.

Введение 2003 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Засов, Валерий Анатольевич

Высокие требования к надежности и качеству современных механизмов и машин в значительной мере обеспечиваются применением систем технического контроля, которые становятся неотъемлемой частью промышленных технологических процессов изготовления, испытания, эксплуатации и ремонта механического оборудования /1,2,3/.

Системы контроля предназначены для определения событий в объектах - механизмах и машинах. Классы обнаруживаемых событий определяют типы систем контроля /4/: системы контроля параметров, системы контроля технического состояния, системы технической диагностики, обнаруживающие, измеряющие и локализующие дефекты механизмов или машин.

Контроль текущего технического состояния механизмов и машин и прогнозирование остаточного ресурса работы позволяет перейти к экономически выгодному способу эксплуатации по техническому состоянию /5,6,7/.

На практике получили применение три группы методов технического контроля механизмов и машин, отличающихся контролируемыми параметрами /8/: методы контроля по параметрам рабочих процессов, методы контроля по параметрам сопутствующих процессов, косвенно характеризующих состояние объекта (например, по параметрам виброакустических процессов ), методы контроля по структурным параметрам (например, по зазорам в сопряжениях).

Среди рассмотренных методов технического контроля широкими потенциальными возможностями выделяется виброакустический контроль (ВК) механизмов и машин по исходной информации, содержащейся в виброакустических сигналах, сопровождающих функционирование технического объекта /1/. ВК имеет две основные области приложений: контроль с целью определения технического состояния и диагностики объектов и контроль с целью уменьшения виброакустической активности механизмов и машин (виброизоляция, демпфирование).

ВК отличается оперативностью, позволяет получать не только интегральную оценку состояния объекта, но и локализовать неисправность, определять вид дефекта и его глубину, может применяться для контроля большинства типов машин и механизмов /3,9,10/.

Теоретической основой для разработки методов ВК и виброакустической диагностики (ВД) явилось новое научное направление - акустическая динамика машин - выделившееся в конце 60-х - начале 70-х годов прошлого столетия из общей теории машин. Основные теоретические положения акустической динамики машин, как раздела науки, связанного с изучением вибраций и шумов механизмов и машин были сформулированы российскими учеными И.И. Артоболевским, М.Д. Генкиным, Ю.И. Бобровницким в фундаментальных работах /1,11-15/. Важные теоретические и практические результаты получены в Институте машиноведения им. А.А. Благонравова АН СССР Ф.Я. Балицким, А.Г. Соколовой /16,17/, а также в работах Б.В. Павлова /6,18/, К.Н. Явленского, А.К. Явленского /19/, К.М. Рагульскиса /20/, М.К. Сидоренко /21,22/, С.С. Кораблева /23/ и других.

Вопросам ВК и ВД механизмов и машин посвящены работы зарубежных ученых Р.А. Коллакота /2/, С. Брауна /10/, Д. Баршдорфа /24,25/, а также многие другие работы, например, /26,27,28,29/.

Область применения ВК достаточно широка и в настоящее время получены практические результаты по виброакустическому контролю и диагностированию редукторов /17,30,31/, подшипников /17,20,32,33/, авиационных двигателей /22,34-36/, судовых двигателей и механизмов /4,37 /, агрегатов локомотивов на железнодорожном транспорте /4,38-40/, автомобильных, тракторных двигателей и агрегатов /4,5,41/, автоматических линий, машин — автоматов и промышленных роботов /4,42/, электрических /19,43/ и энергетических /44,45/ машин, изделий прецизионного приборостроения и прессо-резьбовых соединений /23/ и т.д.

Таким образом, для практической реализации широких потенциальных возможностей методов ВК необходимо создавать эффективные алгоритмы анализа виброакустических сигналов, а также специализированные вычислительные устройства и системы (СВУ и СВС) для реализации этих алгоритмов в реальном времени в условиях индустриальной среды и имеющих высокие производительность и надежность при небольшой стоимости, малых энергопотреблении, весе и размерах.

Более того, результативность ВК и виброакустической диагностики (ВД) в значительной степени определяется совершенством средств обработки измеренных сигналов, т.е. параметрами и характеристиками вычислительных систем (ВС), работающих в составе систем ВК и ВД.

Наиболее перспективными методами создания высокопроизводительных надежных встраиваемых ВС для приложений контроля и диагностики являются архитектурные методы, среди которых своей эффективностью выделяются методы параллельной обработки и специализация ВС.

Специализированные ВС (СВС) предназначены для решения определенного класса задач, сохраняющего постоянство в течение всего жизненного цикла ВС. Специализация ВС достигается за счет создания такой структуры ВС, которая наиболее полно соответствует структуре алгоритма решаемого класса задач. Для этого необходимо решить следующие задачи:

• разработать структуру алгоритма вычислительного процесса заданного класса задач и представить ее в удобном для параллельной обработки виде, выделив параллельные ветви и конвейеры;

• наиболее эффективно отобразить представленную структуру алгоритма на структуры параллельных ВС с учетом заданных критериев качества и определить набор функциональных модулей, образующих СВС;

• разработать функциональные модули и организовать их взаимодействие в вычислительном процессе СВС.

Теоретическим и практическим вопросам повышения производительности и быстродействия ВС архитектурными методами, а именно проектированию высокопроизводительных ВС с параллельной организацией вычислительных процессов посвящено много работ. Это фундаментальные работы российских ученых В.М. Глушкова /46/, И.В. Прангишвили /47,48/, Э.В. Ев-реинова /49,50,51/, Г.И. Марчука /52,53/, В.В. Воеводина /54,55/, А.В. Каляева /52,56/, Б.А. Головкина /57,58/, Б.М. Кагана /59/, А.Д. Смирнова /60/, С.А. Майорова /61/, А.И. Водяхо и Д.В. Пузанкова /62/, а также многие другие /6366/. Указанной проблеме посвящены работы зарубежных ученых Ф.Г. Энс-лоу /67/, Е. Валяха /68/, Д. Ивенса /69/, Дж. Аллена /70/, П.М. Коуги /71/, Р. Хокни и К. Джессхоупа /72/, Дж. К. Тербера /73/, Г. Лорина /74/, В. Стол-лингса /75/, Э. Таненбаума /76/ и ряда других специалистов/77,78/.

Ряд вышеупомянутых работ посвящен построению параллельных ВС универсального применения, например, мультипроцессорных ВС с программируемой архитектурой /56,62/. В значительной части работ рассматриваются вопросы создания проблемно - ориентированных и специализированных параллельных ВС для обработки в реальном масштабе времени изображений, сейсмических, гидроакустических, речевых сигналов /47,67,78/, для математического моделирования в реальном времени сложных процессов и явлений (например, задач обтекания в гидроаэродинамике /78,79/, задач механики сплошных сред /80/ и т.д.).

Это сдерживает развитие встраиваемых технологических систем ВК, снижает эффективность научных исследований в этой области и ограничивается распространение методов ВК на практике.

Объектом исследования работы является класс СВУ для обработки виброакустических сигналов при ВК сложных механизмов.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Предложено структурное представление функции специализированной ВС для виброакустического контроля (СВС ВК), ориентированное на реализацию параллельными и конвейерными методами обработки, и сформулированы показатели для оценки специализации ВС для решения заданного класса задач.

Практическая ценность работы. Разработаны модульные специализированные ВС для систем ВК и ВД различного назначения: технологических (производственных, эксплуатационных), исследовательских, экспериментальных, АСУ ТП, АСНИ.

Разработаны, реализованы и экспериментально опробованы специализированные устройства для обработки виброакустических сигналов в автоматизированной исследовательской системе диагностики механизмов (редукторов, дизельных двигателей), системах для испытаний и контроля тормозного оборудования поездов, стендовых испытаний дизель-генераторов тепловозов, встраиваемых бортовых регистраторах.

Разработаны и реализованы функциональные модули для сбора и восстановления сигналов. Эти функциональные модули выполнены как СВУ и могут использоваться как для первичной обработки виброакустических сигналов механизмов, так и для обработки быстропеременных сигналов иной физической природы. Рекомендовано использовать эти функциональные модули для измерения давления в тормозной системе грузовых поездов, сигналов в рельсовых цепях, динамических воздействий (сил, ускорений) на подвижном составе при транспортировке грузов по железной дороге, речевых сигналов и т.д.

Реализация результатов работы. Разработан и внедрен акустический терминал AT, используемый для сбора и обработки виброакустических сигналов в процессе экспериментальных исследований редукторов и дизельных двигателей. AT применяется на предприятии НПО «Дальняя связь» для исследования речевых сигналов, а также в Московском государственном университете путей сообщения (МГУПС) для исследования сигналов автоматической локомотивной сигнализации в рельсовых цепях.

Разработан и внедрен функциональный модуль для восстановления сигналов. Модуль применяется в ГНП РКЦ «ЦСКБ-ПРОГРЕСС» в блоке первичной обработки системы контроля условий транспортировки грузов по железной дороге. Кроме того, функциональный модуль применяется в исследовательской диагностической системе АСИДМ, внедренной в СамГАПС.

Разработаны и реализованы на базе микроконтроллеров несколько типов телеметрических станций ТС для сбора и первичной обработки технологической информации в процессе испытаний и контроля тормозного оборудования грузовых поездов. Телеметрические станции ТС внедрены в составе бортовой автоматизированной системы (БАС) компьютеризированного тор-мозоиспытательного вагона-лаборатории KBJI-T на Куйбышевской железной дороге.

Разработаны, реализованы и внедрены Куйбышевской железной дороге бортовые регистраторы БР-Т для мониторинга режимов работы дизель-генераторов тепловозов и ИПК-А для контроля кодовых токов в рельсовых цепях.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены на следующих конференциях и семинарах: на 5 Всесоюзном Совещании по технической диагностике (Владимир, ИПУ АН СССР, 1982 г.); на 6 Всесоюзной научно - технической конференции «Информационно — измерительные системы» (Куйбышев, КПтИ, 1983 г.); на Всесоюзной конференции «Образный анализ многомерных данных» (Владимир, ИПУ АН СССР, 1984 г.); на Всесоюзной конференции «Вибродиагностика. Оценка технического состояния механизмов и разделение источников шума. Проблемы стандартизации» (Горький, 1984 г.); на научно - методической конференции вузов МПС «Автоматизированные системы испытаний объектов железнодорожного транспорта» (Москва, МИИТ, 1985 г.); на Всесоюзном научном совещании «Проблемы вибродиагностики машин и приборов» (Иваново, ИМАШ АН СССР, 1985 г.); на 6 Всесоюзном научном совещании по технической диагностике (Москва, ИМАШ АН СССР, 1987 г.); на межвузовской научно-практической конференции «Технический прогресс на железных дорогах» (Самара, СамИ-ИТ, 1993 г.); на 1-ой и 2-ой международных научно-практических конференциях «Инфотранс-96» и «Инфотранс-97» (Санкт-Петербург, 1996 и 1997гг.); на 3-ей и 5-ой межвузовских научно-методических конференциях (Москва, РГОТУПС, 1998 и 2000гг.); на 2-ой международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы современной науки» (Самара, СамГТУ, 2001 г.); на межвузовской научно-практической конференции «Вклад ученых вузов в научно-технический прогресс на железнодорожном транспорте» (Самара, СамГАПС, 2003г.); Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы радиоэлектроники» (Самара, СГАУ, 2003г.)

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 123 страницах машинописного текста, списка использованных источников из 188 наименований и трех приложений на 16 страницах. Диссертация содержит 51 рисунок и 4 таблицы. Общий объем диссертации 199 страниц.

Заключение диссертация на тему "Устройства первичной обработки сигналов специализированных вычислительных систем для виброакустического контроля механизмов"

Основные результаты диссертации заключаются в следующем:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная задача разработки СВУ первичной обработки виброакустических сигналов, повышающих быстродействие и точность систем ВК механизмов за счет применения алгоритмов восстановления и разделения виброакустических сигналов.

Библиография Засов, Валерий Анатольевич, диссертация по теме Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

1. Вибрация в технике: Справочник в 6 т. / Под ред. М.Д. Генкина. Т.5. Измерения и испытания. -М.: Машиностроение, 1981. -496 с.

2. Коллакот Р.А. Диагностирование механического оборудования. — Л.: Судостроение, 1980. 296 с.

3. Макаров Р.А. Средства технической диагностики машин. М.: Машиностроение, 1981.-223 с.

4. Технические средства диагностирования: Справочник/ В.В. Клюев, П.П. Пархоменко, В.Е. Абрамчук и др. Под общей ред. В.В. Клюева. — М.: Машиностроение, 1989. — 672 с.

5. Мирошников Л.В., Болдин А.П., Пал В.И. Диагностирование технического состояния автомобилей на автотранспортных предприятиях. — М.: Транспорт, 1977.-263 с.

6. Павлов Б.В. Диагностика «болезней» машин. — М.: Колос, 1978. 143 с.

7. Сироткин Н.Н., Коровкин Ю.М. Техническая диагностика авиационных газотурбинных двигателей. — М.: Машиностроение, 1979. 271 с.

8. Электроизмерительные устройства для диагностирования машин и механизмов/ Р.С. Ермолаев, Р.А. Ивашев, В.К. Колесник, Г.Ф. Морозов. — Л.: Энергия, 1979.-128 с.

9. Генкин М.Д. Предмет и методы виброакустической диагностики машин и механизмов //Проблемы вибродиагностики машин и приборов: Тез. докл. Всесоюзн. научн. совещ. М.: ИМАШ АНСССР, 1985. - С. 3 - 4.

10. Браун С. АСМК анализ сигналов механических колебаний// Тр. американского об-ва инженеров — механиков: Сер. конструирование и технология машиностроения. - 1984. - Т. 106, № 4. - С. 1 - 4.

11. Генкин М.Д. Некоторые вопросы акустики машин. В кн.: Динамика и акустика машин.-М.: Наука, 1971, с. 3 - 10.

12. Балицкий Ф.Я., Генкин М.Д., Сергеев В.И. Вопросы акустической диагностики машин //Динамика и акустика машин. М.: Наука, 1971. - С. 109 -116.

13. Артоболевский И.И., Генкин М.Д., Сергеев В.И. Задачи акустической динамики машин и конструкций //Акустическая динамика машин и конструкций. М.: Наука, 1973. - С.З - 6.

14. Генкин М.Д., Балицкий Ф.Я., Бобровницкий Ю.И. и др. Вопросы акустической диагностики //Методы виброизоляции машин и присоединенных конструкций. М.: Наука, 1975. - С.67 -91.

15. Артоболевский И.И., Бобровницкий Ю.И., Генкин М.Д. Введение в акустическую динамику машин. М.: Наука, 1979. - 296 с.

16. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов //Ф.Я. Балицкий, М.А. Иванова, А.Г. Соколова, Е.И. Хомяков. М.: Наука, 1984. -119с.

17. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М.: Машиностроение, 1987. - 288 с.

18. Павлов Б.В. Акустическая диагностика механизмов. — М.: Машиностроение, 1971.-223 с.

19. Явленский К.Н., Явленский А.К. Вибродиагностика и прогнозирование качества механических систем. — Л.: Машиностроение, 1983. 238 с.

20. Рагульскис К.М., Юркаускас А.Ю. Вибрация подшипников //Б — ка инженера: Вибрационная техника / Под ред. К.М. Рагульскиса. — Л.: Машиностроение, Ленингр. отделение, 1985. Вып.4. - 119 с.

21. Сидоренко М.К. Виброметрия газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1973. -224 с.

22. Карасев В.А., Максимов В.П., Сидоренко М.К. Вибрационная диагностика газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1978. - 132 с.

23. Кораблев С.С., Шапин В.И., Филатов Ю.Е. Виброакустика в прецизионном приборостроении //Б ка инженера: Вибрационная техника /Под ред. К.М. Рагулькиса. - Д.: Машиностроение, 1984. - Вып. 3. - 84 с.

24. Баршдорф Д. Методы диагностирования механизмов вращения //Техническая диагностика: Тез. докл. 3-го международ, симп. ИМЕКО. М.: ИПУ, 1983.-С. 30-31.

25. Баршдорф Д., Дреслер С. Система диагностирования с параллельной обработкой информации для обнаружения дефектов коробки передач //Техническая диагностика: Тез. докл. 3-го между народ, симп. ИМЕКО. М.: ИПУ, 1983.-С.32-34.

26. Dubuisson В., Chabanon С., Crignon J. Reconnaitre les formes pour emettre un diagnostic //Le Nouvel Autometisme. -1983. -№ 39. P. 49 - 55.

27. Gaillocket J.E. Metodes de surveillance de l'etat mechanique des machines au mogen de l'analyse des vibrations //Rev. Acoust. -1981. vol. 14, №57. - P.82 -91.

28. Sato Т., Sasaki K., Nakamura Y. Real-time bispectral analysis of gear noise and its application to contactless diagnosis //J. Acoust. Soc. Amer. 1977. -vol. 62, №2. - P.382 - 387.

29. Staglich E., Iaschinski F., Nietzold V., Nacke H. G. Schwingungmessung und Schingungsanalyse inder Technischen Diagnostik //Technik. - 1979. - Bd, 34, №6.-S. 318-322.

30. Авакян В.А., Арамнян И.А., Бабаян К.С. Применение кепстрального анализа вибраций в целях диагностики дефектов мотор — редукторов //Электротехника. 1983. - № 2. - С. 38-41.

31. Бамбалас П., Рагульскис К., Рондоманскас М. К вопросу диагностирования подшипников //Физические методы исследования шумообразования и акустическая диагностика в машиностроении: Тез. докл. акуст. семинара. — Куйбышев, политехи, ин -т, 1978. С. 13 — 14.

32. Адаменко В., Жеманюк П., Карасев В., Потапов И. Вибрационная диагностика подшипников авиационного двигателя //Современные технологии автоматизации. 1998. - №1. - С.98 - 101.

33. Кеба И.В. Диагностика авиационных газотурбинных двигателей. — М.: Транспорт, 1980. 248 с.

34. Звонарев С., Поклад В., Потапов А. Стендовый комплекс диагностикиавиационных ГТД //Современные технологии автоматизации. — 2002. -№1. С.42 - 47.

35. Мирский А.С., Руднев П.И., Шиляев С.Н. Измерительные системы на базе PC для виброакустических испытаний авиационной техники //Мир компьютерной автоматизации. 2001. - №3. - С.ЗЗ - 34.

36. Попков В.И. Виброакустическая диагностика и снижение виброактивности судовых механизмов. -М.: Судостроение, 1974. 221 с.

37. Диагностика агрегатов локомотивов/ З.Г. Гиоев, Г.Д. Косенко, В.М. При-ходько, А.П. Борисов и др. Тр. ин - тов. инж. ж. - д. трансп. - МИИТ, 1982.-Вып. 703.-С. 58-62.

38. Носырев Д.Я., Тарасов Е.М., Левченко А.С., Мохонько В.П. Научные основы контроля и диагностирования тепловозных двигателей по параметрам рабочих процессов. Самара: СамИИТ, 2001. - 174 с.

39. Система диагностики дизель-генераторных установок //Современные технологии автоматизации. — 2000. №3. - С.93.

40. Диагностика автотранспортных двигателей/ Под ред. Н.С. Ждановского. — Л.: Колос, 1977.-264 с.

41. Диагностирование машин автоматов и промышленных роботов /Отв. ред. Е.Г. Нахапетян, Е.А. Цуханова. - М.: Наука, 1983. - 153 с.

42. Вибрации и шум электрических машин малой мощности/ Л.К. Волков, Р.Н. Ковалев, Г.Н. Никифорова, Е.Е.Чаадаева, К.Н. Явленский, А.К. Яв-ленский. Л.: Энергия, 1979. - 206 с.

43. Вибрация энергетических машин: Справочное пособие/ Под ред. Н.В. Григорьева. Л.: Машиностроение, 1974. - 464 с.

44. Проскурин А.В., Савчиц М.В. «Нептун» интегрированная система автоматизированного контроля и диагностики турбогенераторов //Мир компьютерной автоматизации. -1997. - №3. - С. 97 -99.

45. Глушков В.М., Молчанов И.Н. О некоторых проблемах решения задач на ЭВМ с параллельной организацией вычислений //Кибернетика. -1981. -№4. С. 82 - 88.

46. Параллельные вычислительные системы с общим управлением/ И.В.

47. Прангишвили, С.Я. Виленкин, И.Л. Медведев. М.: Энергоатомиздат, 1983.-312 с.

48. Прангишвили И.В. Микропроцессоры и локальные сети микроЭВМ в распределенных системах управления М.: Энергоатомиздат, 1985.-272 с.

49. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы, структуры и среды. -М.: Радио и связь, 1981.-208 с.

50. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы и среды //Вычислительные устройства в технике и системах связи/ Под ред. С.Д. Пашкеева. — М.: Связь, 1978. Вып. 3. -С. 3 - 16.

51. Вычислительные процессы и системы /Под ред. Г.И. Марчука. — М.: Наука: Гл. ред. физ-мат. лит.,1985. Вып. 2. — 352 с.

52. Вычислительные процессы и системы /Под ред. Г.И. Марчука. — М.: Наука: Гл. ред. физ-мат. лит., 1987. Вып. 2. — 312 с.

53. Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. —М.: Наука: Гл. ред. физ. мат. лит., 1986. - 296 с.

54. Воеводин В.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ — Петербург, 2002. - 608 с.

55. Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой. М.: Радио и связь, 1984. - 240 с.

56. Головкин Б.А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов. М.: Радио и связь, 1983. - 272 с.

57. Головкин Б.А. Структуры высокопроизводительных вычислительных систем и их взаимосвязи со структурами алгоритмов и программ //Техническая кибернетика. 1985. - № 5. - С. 194 - 229.

58. Каган Б.М. Электронные вычислительные машины и системы: Учеб. пособие для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1991. — 592 с.

59. Смирнов А.Д. Архитектура вычислительных систем: Учеб. пособие для вузов. М.: Наука, Гл. ред. физ-мат. лит., 1990. - 320 с.

60. Вычислительные комплексы, системы и сети /A.M. Ларионов, С.А. Майоров, Г.И. Новиков: Учебник для вузов. Л.: Энергоатомиздат: Ленингр. отд-ние, 1987.-288 с.

61. Водяхо А.И., Горнец Н.Н., Пузанков Д.В. Высокопроизводительные системы обработки данных: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1997. -304 с.

62. Алгоритмы, математическое обеспечение и архитектура многопроцессорных вычислительных систем/ Отв. ред. А.П. Ершов. М.: Наука, 1982. -336 с.

63. Игнатущенко В.В. Организация структур управляющих многопроцессорных вычислительных систем. -М.: Энергоатомиздат, 1984. — 184 с.

64. Вайрадян А.С., Коровин А.В., Удалов В.Н. Эффективное функционирование управляющих мультипроцессорных систем. М.: Радио и связь, 1984.-328 с.

65. Кибернетика и вычислительная техника /Под ред. В.А. Мельникова. М.: Наука, Гл. ред. физ-мат. лит., 1985. - Вып. 1.- 216 с.

66. Мультипроцессорные системы и параллельные вычисления/ Под ред. Ф.Г. Энслоу. М.: Мир, 1976. - 383 с.

67. Валях Е. Последовательно параллельные вычисления - М.: Мир, 1985. -456 с.

68. Системы параллельной обработки / Под ред. Д. Ивенса. М.: Мир, 1985. -416с.

69. Аллен Дж. Архитектура ЭВМ для обработки сигналов //ТИИЭР. 1975. -т. 63, №4.-С. 96-107.

70. Коуги П.М. Архитектура конвейерных ЭВМ. М.: Радио и связь, 1985. -360 с.

71. Хокни Р., Джессхоуп К. Параллельные ЭВМ. Архитектура, программирование и алгоритмы. М.: Радио и связь, 1986. - 392 с.

72. Тербер К.Дж. Архитектура высокопроизводительных вычислительныхсистем. -М.: Наука: Гл. ред. физ-мат. лит.,1985. 272 с.

73. Лорин Г. Распределенные вычислительные системы. М.: Радио и связь, 1984.-296 с.

74. Столлингс В. Структурная организация и архитектура компьютерных систем, 5-е изд. М.: Изд. Дом «Вильяме», 2002. - 896 с.

75. Таненбаум Э. Архитектура компьютера. СПб.: Питер, 2002. - 704с.

76. Norrie D.H., Norrie S.W. Architecture and Program Structures for a Special Purpose Finite Element Computer //Bulletin dela direction des etudes recher-ches: seriec: mathematiques, informatiques. 1983. -№ 1. -P.103 - 108.

77. Параллельные вычисления /Под ред. Г. Родрига. — М.: Наука: Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. 376 с.

78. О структуре вычислителя для решения задач обтекания. Комплексный подход к проектированию/ А.Н. Андрианов, К.И. Бабенко, А.В. Забродин и др. //Вычислительные процессы и системы. — М.: Наука, 1985. -Вып. 2. -С.13-62.

79. Яненко Н.Н., Рычков А.Д. Модульная структура алгоритмов и программ в задачах механики сплошной среды и структура ЭВМ //Актуальные проблемы прикладной математики и математического модулирования. Новосибирск: Наука, 1982. - С. 20 - 26.

80. Пархоменко П.П. Основные задачи технической диагностики //Техническая диагностика: Тр. I Всесоюзн. Совещ. по технической диагностике. — М.: Наука, 1972. С. 7 - 21.

81. Капица П.Л. Комплексные научные проблемы //Эксперимент, теория, практика. М.: Наука: Гл. ред. физ-мат. лит., 1981. - С. 185-189.

82. Бендат Дж., Пирсол А. Применения корреляционного и спектрального анализа. — М.: Мир, 1983. 312 с.

83. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: в2-хтомах.-М.: Мир, 1983. -Т.1.— 312 с.

84. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: в 2 х томах. - М.: Мир, 1983. - Т.2. -256 с.

85. Прохоров С.А., Иващенко А.В., Графкин А.В. Автоматизированная система корреляционно-спектрального анализа случайных процессов. — Самара: СНЦ РАН, 2002. 286 с.

86. Цифровая обработка сигналов: Справочник/ J1.M. Гольденберг, Б.Д. Ма-тюшкин, М.Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1985 . — 312с.

87. Архангельский С.В. Информационный анализ цифровых сигналов. — Самара: Изд. Саратовского ун-та: Самарский филиал, 1991.-203 с.

88. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. — 240 с.

89. Васильев В.И. Распознающие системы: Справочник. Киев: Наукова думка, 1983.-421 с.

90. Приборы и системы для измерения вибрации, шума и удара: Справочник в 2 х томах. / Под ред. В.В. Клюева. - М.: Машиностроение, 1978. - Кн.1. -448 с.

91. Приборы и системы для измерения вибрации, шума и удара: Справочник в 2 х томах. / Под ред. В.В. Клюева. - М.: Машиностроение, 1978. -Кн.2.-439 с.

92. Клюев В.В. Средства технического диагностирования //Приборы и системы управления. 1986. - № 2. - С. 23 - 29.

93. Иванов Ю.В., Пиронкова Л.П. Многопроцессорный измерительно — вычислительный комплекс с микро — ЭВМ и М 6000 для виброметрии //Метрология. -1982. - № 9. -С. 21 - 26.

94. Соколова А.Г. Выбор стратегии и методов диагностирования механимовпо виброакустическим характеристикам //Проблемы вибродиагностики машин и приборов: Тез. докл. Всесоюзн. научн. совещ. — М.: ИМАТТТ АНСССР, 1985.-С.7-8.

95. Архангельский С.В., Засов В.А. Акустический терминал //Информационный листок. Куйбышев: межотр. террит. центр научн.-техн. инф. и проп., 1984. - №434-84. - 4с.

96. Засов В.А. Терминал для сбора и первичной обработки виброакустической информации //Вопросы проектирования моделирующих и управляющих систем. Куйбышев: КптИ, 1982. - С. 109-114.

97. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени/ В.А. Гуляев, В.М. Чаплыга, И.В. Кедровский. — Киев: Наукова думка, 1986.-224 с.

98. Специализированные ЦВМ: Учебник для вузов/ В.Б. Смолов, В.В. Барашенков, В.Д. Банков и. др.; Под ред. В.Б. Смолова. -М.: Высш. Школа,1981.-279 с.

99. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления: Учебное пособие для вузов. JL: Энергоиздат, Ленингр. отд., 1982. - 288 с.

100. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука,1982.-200 с.

101. Проектирование специализированных информационно — вычислительных систем: Учеб. Пособие по спец. ЭВМ и АСУ/ Ю.М. Смирнов, Г.Н. Воробьев, Е.С. Потапов, В.В. Сюзев/ Под ред. Ю.М. Смирнова. — М.: Высш. шк, 1984.-359 с.

102. Банков В.Д., Смолов В.Б. Специализированные процессоры: Итерационные алгоритмы и структуры. — М.: Радио и связь, 1985. 288 с.

103. Митропольский Ю.И. Вопросы соотношения универсальных и специализированных средств в вычислительных системах //Кибернетика и вычислительная техника. М.: Наука: Гл. ред. физ. - мат. лит., 1985. - Вып. 1. -С. 35-48.

104. Виноградов В.И. Информационно вычислительные системы: Распределенные модульные системы автоматизации. — М.: Энергоатомиздат, 1986.-336 с.

105. Засов В.А. Показатели и критерий оценки степени специализации вычислительных систем //Моделирование и оптимизация процессов промышленных технологий: Межвузовский сб-к научн. трудов. Куйбышев: КПтИ, 1988. -С.58-62.

106. Горбатов В.А. Основы дискретной математики: Учеб. Пособие для студентов вузов. — М.: Высш. шк., 1986. 311 с.

107. Натурный эксперимент: Информационное обеспечение экспериментальных исследований/ А.Н. Белюнов, Г.М. Солодухин, В.А. Солодевников и др.; /Под ред. Н.И. Баклашева. М.: Радио и связь, 1982. - 304 с.

108. Гальчук В .Я., Соловьев А.П. Техника научного эксперимента. — Л: Судостроение, 1982. — 256 с.

109. Улицкий М.Б. Методы и алгоритмы предварительной обработки результатов автоматизированного физического эксперимента //Измерения, контроль, автоматизация. — 1981. № 3. - С. 64 - 73.

110. Кулаичев А.П. Компьютерный контроль процессов и анализ сигналов. — М.: Информатика и компьютеры, 1999 г. 291с.

111. Архангельский С.В., Засов В.А. Особенности первичной обработки сигналов при виброакустическом диагностировании зарождающихся дефектах //Проблемы вибродиагностики машин и приборов: Тез. докл. Всесо-юзн. научн. совещ. -М.: ИМАШ АНСССР, 1985. С. 33 - 34.

112. Засов В.А. Метод первичной обработки виброакустических сигналов в задачах диагностики //Исследования и разработки ресурсосберегающих технологий на железнодорожном транспорте: Межвуз. сб-к научн. тр.— Самара: СамИИТ, 2001. Вып. 21. - С.145-148.

113. Отбраковка аномальных результатов измерений / А.Ф. Фомин, О.Н. Новоселов, А.В. Плющев. -М.: Энергоатомиздат, 1985. 200 с.

114. Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Методы и средства повышения достоверности измерений непрерывных процессов //Измерения, контроль, автоматизация. 1981.- № 4. - С.З - 10.

115. Адаптивные телеизмерительные системы / Б.Я. Авдеев, Е.М. Антонюк, С.Н. Долинов, Л.Г. Журавин, Е.И. Семенов, А.В. Фремке; Под ред. А.В. Фремке. Л.: Энергоиздат. Ленингр. отд - е, 1981. - 248 с.

116. Виттих В.А., Сергеев В.В., Сойфер В.А. Обработка изображений в автоматизированных системах научных исследований. М.: Наука, 1982. — 212 с.

117. Адаптивные системы сбора и передачи аналоговой информации. Основы теории/ А.Н. Дядюнов, О.А. Онищенко, А.И. Сенин. М.: Машиностроение, 1988.-288 с.

118. Пауэлл Р.Е., Сиринг В. Многоканальная обратная фильтрация механических колебаний // Тр. американского о-ва инженеров — механиков. Сер. конструирование и технология машиностроения. — 1984. — т.106, № 4. — С. 17-25.

119. А.с. 537264 (СССР). Устройство для акустической диагностики механизмов/ С.В. Архангельский. — Опубл. в Б.И., 1976. -№ 44.

120. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя/ Под ред. Я.З. Цыпкина. М: Наука: Гл. ред. физ. - мат. лит., 1991. - 432 с.

121. Вибрация в технике: Справочник в 6 т/ Под ред. М.Д. Генкина. — Т.1. Колебания линейных систем. — М.: Машиностроение, 1978. — 352 с.

122. Вибрации в технике: Справочник в 6 т /Под ред. Ф.М. Диментберга и К.С. Колесникова. -Т.З. Колебания машин, конструкций и их элементов. -М.: Машиностроение, 1980. 544 с.

123. Имаити, Исии, Имацу, Мурамацу, Фукусима. Источники колебаний компрессоров холодильных установок// Тр. американского о-ва инженеров механиков :Сер. конструирование и технология машиностроения. — 1984. - т. 106, № 4. - С.58 - 65.

124. Ван С., Сато X., Охори М. Новые методы анализа форм колебаний в конструкциях металлорежущих станков// Тр. американского о-ва инженеров механиков :Сер. конструирование и технология машиностроения. - 1984. -т.106, № 4. - С. 112 - 120.

125. Лайон Р.Х., Деджонг Р.Г. Проектирование высокоуровневой диагностической системы// Тр. американского о-ва инженеров — механиков: Сер. конструирование и технология машиностроения. — 1984. т. 106, №4. — С. 11-16.

126. Крупенин В.Л. К теории сильно нелинейных виброводов //Машиноведение.-1987.-№ 1. С.25 - 32.

127. Коули П. Уменьшение ошибок смещения в оценках передаточных функций, получаемых с помощью БПФ анализаторов// Тр. американского о ва инженеров - механиков: Сер. конструирование и технология машиностроения. - 1984. - т. 106, № 4. - С. 25 - 33.

128. Идентификация механических систем. Определение динамических характеристик и параметров/ С.Ф. Редько, В.Ф. Ушкалов, В.П. Яковлев. -Киев: Наук. Думка, 1985. 216 с.

129. Засов В.А. Восстановление сигналов при диагностировании теплоэнергетических машин по динамическим параметрам //Управление и оптимизация процессов технологического нагрева. — Куйбышев: КПтИ, 1986. С. 76-84.

130. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов: О редукции к идеальному прибору в физике и технике. М.: Сов. радио, 1979. - 272 с.

131. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач: Учебное пособие для вузов: изд. 3-е, исправленное. М.: Наука: Гл. ред. физ. - мат. лит., 1986. - 288 с.

132. Бакушинский А.Б., Гончаровский А.В. Некорректные задачи. Численные методы и применения. М.: Из - во Моск. ин - та, 1989. - 199 с.

133. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений. — М.: Радио и связь, 1986. 304 е., ил.

134. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Линейная алгебра: изд. 3 е , доп. - М.: Наука: Гл. ред. физ. - матем. лит, 1984. - 294 с.

135. Беклемишев Д.В. Дополнительные главы линейной алгебры. М.: Наука: Гл. ред. физ. - матем. лит., 1983. — 336 с.

136. Венгеров А.А., Щаренский В.А. Прикладные вопросы оптимальной линейной фильтрации. М.: Энергоиздат, 1982. - 192 с.

137. Голд Б., Рейдер Ч. Цифровая обработка сигналов. М.: Сов. Радио, 1973. -368 с.

138. Применение цифровой обработки сигналов:/ Под ред. Э. Оппенгейма.1. М.: Мир, 1980.-552 с.

139. Стокхэм мл., Кэннон, Ингебретсен. Цифровое восстановление сигналов посредством неопределенной инверсной сверстки //ТИИЭР. -1975. -Т.63, №4.-С. 160-177.

140. Краус М., Вошни Э. Измерительные информационные системы. М.: Мир, 1975.-310 с.

141. Солопченко Г.Н. Обратные задачи в измерительных процедурах //Измерения, контроль, автоматизация. 1983. - № 2. - С. 32 - 46.

142. А.с. 1254513 (СССР). Устройство для моделирования линейных систем восстановления сигналов/ С.В. Архангельский, С.А. Дивнов, В.А. Засов, Ю.И. Шафоростов. Опубл. в Б.И., 1986, № 32.

143. Харкевич А.А. Избранные труды в трех томах: Т.2. Линейные и нелинейные системы. М.: Наука, 1973. - 566 с.

144. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. М.: Высшая школа, 1982. - 109 с.

145. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука: Гл. Ред. Физ.-мат. Лит., 1984. - 320 с.

146. Воеводин В.В., Тыртышников Е.Е. Вычислительные процессы с теплицевыми матрицами. -М.: Наука: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.-320 с.

147. Засов В.А. Модели вычислительных устройств для восстановления диагностических сигналов //Исследования и разработки ресурсосберегающих технологий на железнодорожном транспорте: Межвуз. сб-к научн. труд.-Самара: СамИИТ, 2001. Вып.21. - С. 148-151.

148. А.с. 1233182 (СССР). Устройство для моделирования линейных систем/ Ю.И. Шафоростов, В.А. Засов. Опубл. в Б.И., 1986, № 19.

149. Цикин И.А. Дискретно аналоговая обработка сигналов. - М.: Радио и связь, 1982.- 160 с.

150. Стешенко В. Школа схемотехнического проектирования устройств обработки сигналов. Программируемые аналоговые интегральные схемы //Компоненты и технологии. 2002. - №1. - С. 122 — 125.

151. Математическое моделирование технологических процессов и метод обратных задач в машиностроении/А.Н. Тихонов, В.Д. Кальнер, В.Б. Гласко. — М.: Машиностроение, 1990. — 264 с.

152. Гук М., Юров В. Процессоры Pentium !!!, Athlon и другие. СПб: Питер, 2000.-480 с.

153. А.с. 1608706 (СССР). Устройство для восстановления сигналов/ В.А. Засов. Опубл. в Б.И., 1990, № 43

154. А.с. 1732433 (СССР). Рекурсивный цифровой фильтр/ Ю.И. Шафоростов, В. А. Засов. Опубл. в Б.И., 1992, № 17.

155. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. — М.: Радио и связь, 1989.-440 с.

156. Адаптивные фильтры /Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. М.: Мир, 1988.-392 с.

157. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Д. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука: Гл. ред. физ. - мат. лит., 1990.-232 с.

158. Засов В.А. Многоканальные обратные фильтры в задачах измерения и контроля //Актуальные проблемы радиоэлектроники: Тез. докл. Всероссийк. научн. техн. конф. Самара: СГАУ, НТЦ, 2003. - С.57 - 59.

159. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука; Гл. ред. физ. — мат. лит., 1977.- 304 с.

160. Жуков JI.A., Стратан И.П. Установившиеся режимы сложных электрических сетей и систем: Методы расчетов. М.: Энергия, 1979. - 416 с.

161. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики: изд. 3-е, испр. М.: Наука: Гл. ред. Физ. - мат. лит., 1966. - 664 с.

162. Засов В.А. Адаптивные многоканальные восстанавливающие фильтры в задачах контроля и диагностики //Вестник инженеров электромехаников железнодорожного транспорта. — Самара: СамГАПС , 2003. Вып.1. С. 282-286.

163. Уидроу Б. Адаптивные компенсаторы помех. Принципы построения и применение //ТИИЭР. 1975. - т.63, № 12. - С. 69 - 88.

164. Адаптивная компенсация помех в каналах связи/ Ю.И. Лосев, А.Г. Берд-ников, Э.Ш. Гойхман, Б.Д. Сизов. М.: Радио и связь, 1988. - 208с.

165. Солонина А.И., Улахович Д.А., Яковлев Л.А. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. СПб.: БХВ — Петербург, 2001. - 464 с.

166. Куприянов М.С., Матюшкин Б.Д. Цифровая обработка сигналов: алгоритмы, процессоры, средства проектирования. -2-е изд., перераб. и доп. СПб.: Политехника, 1999. - 592 с.

167. Гладкова И. Архитектурное строительство в мире цифровой обработки сигналов //Мир компьютерной автоматизации. 2001. - №3. -С.54-60.

168. Пахомов С. Новый процессор с тактовой частотой 3,06 ГГц и поддержкой технологии Hyper-Threading //Компьютер-пресс 2002. - №12. - С.30-34.

169. Засов В.А., Иванов С.Ф., Качур В.И., Пиманов В.Е. Система для испытаний и контроля тормозного оборудования поездов //Современные технологии автоматизации. 1996. - №1. - С.54-55.

170. Патент № 2116917 на изобретение от 10.7.1997г. Устройство определения эффективности тормозных средств поезда /В.И. Качур, С.Ф. Иванов,

171. B.А. Засов, С .И. Карягин, Г.П. Токарев, В.В. Корбан. Опубл. в БИ, 1998, №22.

172. Свидетельство на полезную модель № 9116 от 10.4.1998г. Устройство определения места неисправности тормозных средств поезда /В.И. Качур,

173. C.Ф. Иванов, В.А. Засов, Г.П. Токарев, В.В. Корбан. -Опубл. в БИ, 1999, №2.

174. Засов В.А., Ильичев А.В. Автоматизированная система для испытаний дизель генераторов тепловозов //Актуальные проблемы современной науки. Вычислительная техника и АСУ: Тез. докл. 2-ой международ, конф. - Самара, СГТУ, 2001. - С.65.

175. Добронос A.M., Засов В.А., Морозов Ю.Б., Пиманов В.Е. Бортовые регистраторы для железнодорожного подвижного состава //Современные технологии автоматизации. 1997. - №2. - С.74-76.

176. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610595. Автоматизированная система управления эксплуатационной эффективностью тепловозов /A.M. Добронос, В.А. Засов, В.Е. Пиманов.

177. Шайдуллин Ш.Н., Добронос A.M., Засов В.А. Автоматизация оценки использования тепловозов //Локомотивы. 2000.- №6. - С.31-33.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00