Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем»




Скачать 240.56 Kb.
НазваниеКурсовая работа по дисциплине «Моделирование систем»
страница1/3
Дата публикации03.08.2013
Размер240.56 Kb.
ТипКурсовая
zadocs.ru > Информатика > Курсовая
  1   2   3


Государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования
«СУРГУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ХМАО-Югра»
Факультет информационных технологий

Кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления



КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине «Моделирование систем»
Автоматизированная система диагностики дефектов в конструкциях электронных средств на основе акустических сигналов

Студент гр. 1192 Волков А. Д.

Руководитель Увайсов С.У.


Сургут

2012

АННОТАЦИЯ
В работе описано создание автоматизированной системы диагностики конструктивных дефектов на основе акустических сигналов и методика анализа звукового сигнала. Расчет проводится с помощью спектрального анализа звукового сигнала.
СОДЕРЖАНИЕ


ВВЕДЕНИЕ 4







ВВЕДЕНИЕ



Виброакустическая диагностика, являясь разделом технической диагностики, есть отрасль знаний, включающая в себя теорию и методы организации процессов распознавания технических состояний машин и механизмов по исходной информации, содержащейся в виброакустическом сигнале.

Вибродиагностика - это одна из относительно новых отраслей науки, основанная на предположении, что любой объект (технический, биологический и т. д.) может быть представлен в виде колебательной системы и спектра вибросигнала, стимулированного либо тестом, либо функциональными возмущениями, содержащих информацию о техническом состоянии, дефектах и качестве объекта. Способ извлечения и расшифровки этой информации составляют основную задачу диагностики, которая в последнее время решается с помощью вычислительной техники. Различают функциональную и тестовую диагностику. Под функциональной диагностикой чаще всего подразумевают виброакустическую диагностику, а под тестовой - определение технического состояния с помощью искусственно создаваемой вибрации.

На основании диагноза определяется оптимальный режим эксплуатации агрегата в условиях возникшей неисправности и технология устранения дефекта и восстановления работоспособности агрегата. Чем надежней и конкретней диагноз, тем ниже затраты, связанные с восстановлением агрегата[2].

Глава 1 посвящена постановке задачи: определение цели данной работы и основных характеристик разрабатываемой автоматизированной системы диагностики по средствам акустических сигналов.

В главе 2 осуществлен аналитический обзор пакета программ, которые использовались в процессе моделирования.

В главе 3 представлен алгоритм анализа звукового сигнала, структурная схема автоматизированной системы, а также описывается интерфейс разработанной программы.

Проверка работы созданной системы в главе 4. Она осуществляется путем подачи различных wav-файлов в качестве входных данных на вход программы.

В результате получаем ответ о наличии признаков различных дефектов в звуковом сигнале и на основе этого выстраиваем представление о состоянии источника сигнала.

Для более детального изучения рассматриваемого вопроса можно обратиться к списку использованной литературы, приведенному в конце данной работы.


  1. ^ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Цель работы: создать автоматизированную систему диагностирования дефектов в конструкциях электронных средств на основе анализа акустических сигналов, снимаемых с соответствующего датчика, которая сравнивала бы получаемые данные с образцами из банка эталонных звуковых образов с характерными для них параметрами и описанием.

Для этого необходимо провести моделирование звуковых сигналов генерируемых вследствие конструктивных дефектов. Далее нужно осуществить анализ полученных звуковых сигналов, с целью определения характерных для них параметров. При отсутствии соответствующего лабораторного оборудования, предлагается использовать корпус акустической гитары со встроенным микрофоном для моделирования звуковых сигналов. Микрофон гитары изолирован корпусом от внешней среды, что дает наименьший уровень постороннего шума, а так же корпус гитары достаточно сильно усиливает звуки воздействия на него, что позволяет получать достаточно чистый и громкий звуковой сигнал воздействий на корпус, тем самым создать физическую модель конструкции «с шумами». Затем нужно определить критерии для регистрации и классификации дефекта.

Разрабатываемая автоматизированная система должна обеспечивать:

  1. Использование банка дефектов, который содержит характеристики звуковых сигналов дефектов.

  2. Анализ звуковых сигналов.

  3. Графическое представление звукового сигнала.

  1. ^ ОБЗОРНО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЛАВА

На этапе поиска информативных признаков ограничивают число измеряемых параметров вибрации, шума и ударов. При этом из множества параметров, характеризующих вибрационный процесс, выделяют только те, которые прямо или косвенно характеризуют состояние объекта. По этим параметрам формулируют информативную систему признаков, используемых при диагностировании.

Выбор диагностических параметров вибрации зависит от типов исследуемых механизмов, амплитудного и частотного диапазона измеряемых колебаний.

В низкочастотном диапазоне чаще измеряют параметры виброперемещения, в среднечастотном — виброскорости, а в высокочастотном — виброускорения[9].

В зависимости от спектрального состава, распределения уровней вибрации в диапазоне частот и во времени, а также от нормирования допустимого уровня измеряют амплитудные, средние или средние квадратические значения. Основным преимуществом измерения, средних квадратических значений является независимость этих значений от сдвигов фаз между отдельными составляющими спектров измеряемой вибрации.

Помимо этих средств, существуют программы, позволяющие анализировать звуковой сигнал: SoundForge, WaveLab, Adobe Audition, SpectraPLUS и др. Среди математических пакетов общепризнанными лидерами являются MathCAD, MatLab, Mathematica и т.д.[13].

Так же есть возможность создать специализированную программы для автоматизированной системы с помощью языков программирования, таких как C/C++, C#, Delphi и др. С использование стандартной для Windows библиотеки DirectSound или ASIO, SDK которой предоставляет в свободном доступе по лицензионному соглашению компания Steinberg[12].

Для написания программы анализа звукового сигнала было решено использовать математический пакет MatLab [11]. Данный пакет MATLAB фирмы «The MathWorks», является мировым стандартом в области научных и технических расчетов. Базовая библиотека MATLAB и пакет расширения Signal Processing содержат большое количество функций, позволяющих быстро и наглядно осуществлять и исследовать различные алгоритмы, связанные с цифровой обработки сигнала.

Для написания интерфейса для программы анализа звукового сигнала использовался пакет программ «Microsoft Visual Studio 2008», объектно-ориентированный язык C#, являющийся языком разработки приложений для платформы Microsoft .NET Framework. Пакет «Microsoft Visual Studio 2008» является одним из линейки продуктов компании Microsoft, включающий интегрированную среду разработки программного обеспечения и ряд других инструментальных средств. Данный пакет позволяет интегрировать программы написанные в MatLab и взаимодействовать с ними[14]. В данной системе можно быстро и качественно разрабатывать графические приложения, используя готовые компоненты.

Также требуется подключение встроенной библиотеки .NET: Microsoft.Office.Interop.Excel для взаимодействия с банком дефестов реализованной в электронной таблицы.

На сегодняшний день существует полноценная автоматизированная система диагностики ZETLab [9], специализирующийся на анализе различных сигналов и мониторинга систем. ZETLab представляет собой аппаратно-программный комплекс, включающий в себя различные датчики сигналов, АЦП/ЦАП и программное обеспечение. Данная система является коммерческим продуктом и не имеет возможности создавать базы данных сигналов и сравнивать входящий сигнал с ней. Поэтому на данном этапе необходимо использовать вышеуказанных компонентов для создания, методики анализа, сравнения сигналов и удобного интерфейса для пользователя.

  1. ^ ОСНОВНАЯ ГЛАВА

    1. Основная методика анализа и сравнения звуковых сигналов

Анализ и сравнение звуковых сигналов заключается в следующем.

1. Физическое моделирование генерации звуковых сигналов дефектов с помощью корпуса акустической гитары и встроенного в него микрофона. Звуковые сигналы необходимо записать в wav-файл с помощью Adobe Audition. Для более детальной демонстрации примера работы программы, предлагается записать по 10-15 отдельных сигналов двух разных типов дефектов.

2. Полученный в результате физического моделирования звуковой сигнал следует исследовать на наличие уникальных параметров и характеристик. Для этого необходим математически пакет MatLab с его функциями обработки сигнала и возможностью разложить сигнал в ряд Фурье. В ходе анализа требуется выделить несколько критериев, по которым сигнал будет распознаваться. В качестве критериев будет выступать матрица, полученной с помощью разложения в ряд Фурье. Столбцы матрицы соответствуют частотам, а строки временному промежутку.

3. После получения критериев, следует оформить банк дефектов и внести в него значения параметров сигнала. Для оптимизации предлагается внести в банк дефектов только среднее значение параметров и допустимый интервал погрешности, полученных с помощью статистического метода на основе выборки[15]. Банк дефектов в данной работе реализован с помощью таблицы Excel.

4. Далее следует этап диагностики звукового сигнала, который состоит в следующем:



    1. запись в wav-файла со случайным набором звуковых сигналов с физической модели;

    2. Импортирование сигнала из wav-файла в программу автоматизированной системы диагностики.

    3. Анализ сигнала и определения значения параметров на отдельных участков сигнала необходимых для распознавания дефектов.

    4. Сравнение полученных значений параметров со значениями в банке дефектов.

    5. В случае выявления совпадения критериев сравнения более чем на 85% выдача сообщения пользователю о наличие признаков определенных дефектов в понятном для пользователя виде.


Следует отметить, что при отсутствии имитационной модели генерации звуковых сигналов, должна быть обеспечена возможность использовать внешние источники данных в виде wav-файлов.


    1. ^ Структурная схема автоматизированной системы

На рис. 1 представлена структурная схема автоматизированной системы. Ниже дано краткое описание функций её блоков.



^ Рис.1. Структурная схема системы
Как уже отмечалось ранее, при отсутствии имитационной модели генерации сигналов, предусмотрен ручной ввод данных в программу автоматизированной системе в виде заранее записанных в программе Adobe Audition wav-файлов. Это осуществляется оператором. Так же стоит учесть, что программа не имеет полноценной базы дефектов. Банк дефектов составляется разработчиком, и нет возможности пополнять его процессе эксплуатации. В данной курсовой работе предусмотрен именно такой вариант. Но при дальнейшей модификации данной программы будет реализоваться база данных, а так же возможность записи сигнала поступающего с АЦП его анализ в реальном времени без остановки записи с возможностью занесения результатов в базу данных.

В банке дефектов хранятся характеристики звуковых сигналов, которые затем потребуются при их. Он хранит такие параметры сигнала, как: название дефекта, амплитудно-частотные характеристики и доверительный интервал значений.

Сигнал поступает на вход программы автоматизированной системы, где подвергается анализу. Модуль анализа Diag представляет результат в виде матрицы, строки которой соответствуют временному отрезку, а столбцы частоте. Данный модуль использует алгоритм по нахождению Mfcc коэффициентов реализованный в [6]. Он настроен на работу с wave-файлами частота дискретизации которых равна 44100Гц. Это накладывает ограничения на входящие данные. Листинг модуля представлен в Приложении 1.

    1. ^ Описание интерфейса программы

Интерфейс реализован в виде окна с двумя кнопками «График» и «Диагностика», а так же области для выводимых пользователю сообщений. Вид интерфейса при первоначальном запуске программы представлен на рис.2.


Рис. 2 Окно программы DiagSound

Кнопка «График» предназначена для отображения диагностируемого сигнала в виде график. Она не доступна пока не импортировали сигнал в виде wave-файла при помощи меню.

Кнопка «Диагностика» предназначена для запуска процедуры диагностики сигнала. Она не доступна пока не импортировали сигнал в виде wave-файла и банка дефектов при помощи меню. После ее нажатия программа начнет анализировать сигнал и сверять полученные с помощью анализа данные с данными из банка дефектов. Процесс диагностики занимает некоторое время, в которое к программе нельзя будет обратиться. По завершение процесса диагностики в области сообщений появятся информация о найденных признаков дефектов.

  1. ^ ПРОВЕРКА РАБОТЫ СИСТЕМЫ

Для проверки работы системы было записано при помощи физической модели конструкций «с шумами» и программы Adobe Audition 3, два wave-файла с сигналами дефектов «стука» и «треска» по 10 секунд каждый, информацию о которых имеется в банке дефектов. Частота дискретизации wave-файлов равна 44100Гц, что допустимо для программы. Проведем диагностику этих сигналов.

Загрузим wave-файл «Стуки.wav» содержащий звуковые сигналы стуков. Посмотрим график сигнала с помощью кнопки «График», чтобы убедиться о правильности импортирования wave-файла. График представлен на рис. 3



Рис. 3 График сигнала из wave-файла «Стуки.wav»

Как видно из графика, сигнал загружен правильно и содержит в себе 11 ярко выраженных всплеска амплитуды. Загрузим банк дефектов Data.xlsx с помощью меню и проведем диагностику данного сигнала, нажав кнопку «Диагностика». Результат диагностики представлен на рис. 4.



Рис. 4 Результат диагностики сигнала «Стук.wav»

Время процедуры диагностирования 2 мин. 27 сек. Как видно из рисунка 4, программа выдала гораздо больше сообщений о наличие присутствия признаков дефекта «стук», чем самих звуков данного дефекта в сигнале. Это обусловлено тем, что программа сверяет последовательно отрезки сигнала по 0,2сек., что не предусматривает того, что сигнал дефекта может быть длиннее этого отрезка и находиться одновременно в нескольких таких рядом стоящих отрезках. В последующей модернизации сигнала необходимо учесть данный факт. Однако проанализировав данный сигнал на слух с помощью Adobe Auditio 3 убеждаемся, что все сообщения, выданные программой DiagSound соответствуют действительности.

Загрузим wave-файл «tre.wav» с набором сигналов дефекта «Треск». Построим его график. График представлен на рис. 5



Рис.5 График сигнала из wave-файла «tre.wav»

Как видно из графике, сигнал не имеет больших пиков, как в случае с «Стук.wav», что говорит о низкой амплитуде сигналов дефектов. Проведем диагностик данного сигнала. Результат диагностики сигнала представлен на рис. 6. Время диагностики 3мин. 17сек.



Рис. 6 Результат диагностики сигнала «tre.wav»

Как видно из рисунка 6 сообщений так же как и в первом случае выдано больше, чем ожидалось и процент схожести ниже. При анализе на слух данного сигнала с помощью Adobe Audition обнаруживаем наличие в сигнале постороннего шума (шорканье ногтей по корпусу гитары, скрип струн, щелчки, возникшие из-за несовершенства АЦП и др.). Данная программа не учитывает погрешности вносимые внешним воздействием, что говорит о несовершенстве данной программы. При последующей модернизации программы необходимо будет учесть данный факт и добавить модуль по выявлению и очищению сигнала от постороннего шума.

Так же необходимо отметить ресурсоемкость данной программы. На рис. 7 видно, что программа из-за больших объемов данных занимает около 144мб оперативной памяти, что не приемлемо для практического применения. Так же видно, что большая часть времени тратиться на работу с банком дефектов реализованного в Excel-таблице. При модернизации программы необходимо создать подходящую базу данных, обеспечивающую более быструю работу с данными.



Рис. 7 Ресурсоемкость программы DiagSound
  1   2   3

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКурсовой проект по дисциплине “ Моделирование объектов систем автоматизации”...
...

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconМатематическое моделирование
Определение модели. Моделирование как метод исследования систем. Этапы моделирования

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКурсовая работа по дисциплине: «Исследование социально-экономических процессов»
Учебное пособие предназначено для студентов будущих специалистов в области менеджмента и в качестве основной цели имеет ознакомление...

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКазанский государственный университет культуры и искусств факультет...
Профориентационная работа с молодежью в контексте традиций и инноваций. 20

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» icon6 моделирование флаттера в аэродинамической трубе
Моделирование флаттера в адт основывается на подходах, которые применяют для построения кинематически подобных систем

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconЯковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1999. 11 Марков...
Определить алгоритм формирования случайных чисел X, плотность распределения вероятностей которых имеет следующий вид

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКурсовая работа
Курсовая работа это результат самостоятельного исследования избранной проблемы на фактическом материале, полученном в ходе опытно-экспериментальной...

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКурсовая работа является учебной работой
Согласно стандартам Минобразования рф, курсовая работа – самостоятельная комплексная работа учащихся, выполняемая на завершающем...

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКурсовая работа по математическому анализу
Применение систем алгебраических линейных уравнений для описания и анализа модели межотраслевого баланса – 6 стр

Курсовая работа по дисциплине «Моделирование систем» iconКурсовая работа по математическому анализу
Применение систем алгебраических линейных уравнений для описания и анализа модели межотраслевого баланса. (стр. 3-6)

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
zadocs.ru
Главная страница

Разработка сайта — Веб студия Адаманов