Подход к оценке частоты спектральной составляющей цифрового сигнала по спектру с низким разрешением
Автор: Казаринов Л.С., Колосова З.А., Абдуллин В.В., Шнайдер Д.А.
Рубрика: Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы
Статья в выпуске: 2 т.24, 2024 года.
Бесплатный доступ
В данной статье рассматриваются методы получения точной частоты спектральной компоненты из спектра сигнала с недостаточным разрешением с целью выяснения точности и применимости описываемых методов. Приведены основные принципы и последовательность действий для реализации параболической интерполяции и частотной демодуляции. Указанные методы применены к синтезированному сигналу, содержащему частотную компоненту, которую не удается непосредственным образом определить по спектру с низким разрешением. Рассмотренные методы различаются по сложности вычислений и точности полученных результатов. Сделан ввод о применимости рассмотренных методов для различных задач вибродиагностики. Цель исследования. В данной статье рассматриваются методы получения точной частоты спектральной компоненты из спектра сигнала с недостаточным разрешением. Целью исследования является выяснение точности и применимости описываемых методов.
Спектр, преобразование фурье, преобразование гильберта, интерполяция, уточнение частоты
Короткий адрес: https://sciup.org/147243967
IDR: 147243967 | DOI: 10.14529/ctcr240205
Список литературы Подход к оценке частоты спектральной составляющей цифрового сигнала по спектру с низким разрешением
- Абдуллин В.В., Ращупкина З.А., Шнайдер Д.А. Опыт внедрения системы вибромониторинга на клети прокатного стана с применением технологии ПолиТЭР.ПоТ // Энергоресурсосбережение. Диагностика-2022. Материалы междунар. науч.-практ. конф. Ульяновск: Мир Печати, 2022. C. 345-350. [Abdullin V.V., Rashchupkina Z.A., Shnayder D.A. [Implementation experience of a vibration monitoring system on a rolling mill cage using PolyTER.IIoT technology]. In: Energo-resursosberezhenie. Diagnostika-2022. Materialy mezhdunar. nauch.-prakt. konf. [Energy saving. Diag-nostics-2022. Materials of the international scientific and practical conference]. Ulyanovsk: Mir Pechati, 2022. P. 345-350. (In Russ.)]
- Goldman S. Vibration spectrum analysis: apractical approach. Industrial Press Inc., 1999. P. 27-37.
- Lyon D.A. The discrete Fourier transform, part 4: spectral leakage. Journal of object technology. 2009;8(7):23-34. DOI: 10.5381/jot.2009.8.7.a3
- Randall R.B., Antoni J. Rolling element bearing diagnostics - A tutorial. Mechanical Systems and Signal Processing. 2011;25:485-520. DOI: 10.1016/j.ymssp.2010.10.004
- Rai A., Upadhyay S.H. A review on signal processing techniques utilized in the fault diagnosis of rolling element bearings. Tribol. Int. 2016;96:289-306. DOI: 10.1016/j.triboint.2015.11.006
- Jardine A.K.S., Lin D., Banjevic D. A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mech. Syst. Signal Process. 2006;20(7):1483-1510. DOI: 10.1016/j.ymssp.2005.07.019
- Rauscher C. Fundamentals of spectrum analysis. Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG; 2001. P.19-28.
- Bellini A., Yazidi A., Filippetti F. et al. High frequency resolution techniques for rotor fault detection of induction machines. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2008;55(12):4200-4209. DOI: 10.1109/TIE.2008.2002685
- Bellini A., Yazidi A., Filippetti F., Montelisciani G., Rossi C. High frequency resolution techniques for rotor fault detection of induction machines. IEEE Trans. Ind. Electron. 2008;55(12):4200-4209. DOI: 10.1109/TIE.2008.2002685
- Por E., Kooten M. van, Sarkovic V. Nyquist-Shannon sampling theorem. Leiden University. 2019; 1(1). DOI: 10.5334/jot.2019.1.1.a2
- Brandt A. Noise and Vibration Analysis: Signal Analysis and Experimental Procedures. New York, NY, USA: Wiley; 2011.
- Liguori C., Paciello V., Paolillo A., Pietrosanto A. Improving and qualifying spectrum analysis made by digital scopes. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2007;56(6):2411-2419. DOI: 10.1109/TIM.2007.904742
- Abdullin V.V., Shnayder D.A., Khasanov A.R., Tselikanov D.F. IIoT-Based Approach to Industrial Equipment Condition Monitoring: Wireless Technology and Use Cases. In: 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC). 2020. P. 399-406. DOI: 10.1109/GloSIC50886.2020.9267842
- Gasior M., Gonzalez J.L. Improving FFT Frequency Measurement Resolution by Parabolic and Gaussian Spectrum Interpolation. AIP Conference Proceedings. 2004;732(1):276-285. DOI: 10.1063/1.1831158
- Djukanovic S., Popovic T., Mitrovic A. Precise sinusoid frequency estimation based on parabolic interpolation. In: 2016 24th Telecommunications Forum (TELFOR). 2016. P. 1-4. DOI: 10.1109/TELFOR.2016.7818824
- Randall R.B. Frequency analysis. Naerum (DK): Bruel & Kjaer; 1987.
- Chiang C.L. Statistical methods of analysis. USA: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.; 2003. P. 3-8. DOI: 10.5555/218623.218630
