Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635151)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Проблемы машиностроения и автоматизации  / №4 2012

ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ (286,00 руб.)

0   0
Первый авторАхметханов
АвторыДубинин Е.Ф., Куксова В.И.
Страниц7
ID432500
АннотацияСтатья посвящена применению вейвлет-анализа для выявления локальных особенностей характеристик динамических процессов по данным, полученным из эксперимента (натурного или численного). В ней приведены примеры вейвлет-преобразований временных рядов, полученных при диагностике или моделировании различных технических систем. Геометрическая визуализация динамических процессов с помощью вейвлетпреобразований дает возможность выделить специфические динамические особенности функционирования технических систем, что позволяет определить состояние технического объекта по выбранным критериям или параметрам. Одними из ключевых параметров временного ряда является частотный спектр и распределение энергий по частотным составляющим. Для анализа этих параметров и их распределения применяется процедура кластеризации данных с помощью метода теории нечетких множеств.
УДК531.3
Ахметханов, Р.С. ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ / Р.С. Ахметханов, Е.Ф. Дубинин, В.И. Куксова // Проблемы машиностроения и автоматизации .— 2012 .— №4 .— С. 40-46 .— URL: https://rucont.ru/efd/432500 (дата обращения: 07.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 531.3 © Р.С. Ахметханов, Е.Ф. Дубинин, В.И. Куксова ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ Статья посвящена применению вейвлет-анализа для выявления локальных особенностей характеристик динамических процессов по данным, полученным из эксперимента (натурного или численного). <...> Геометрическая визуализация динамических процессов с помощью вейвлетпреобразований дает возможность выделить специфические динамические особенности функционирования технических систем, что позволяет определить состояние технического объекта по выбранным критериям или параметрам. <...> Одними из ключевых параметров временного ряда является частотный спектр и распределение энергий по частотным составляющим. <...> Для анализа этих параметров и их распределения применяется процедура кластеризации данных с помощью метода теории нечетких множеств. <...> Ключевые слова: динамические процессы, диагностика, временные ряды, вейвлет-анализ, теория нечетких множеств, кластеризация данных. <...> При эксплуатации технических систем происходит накопление повреждений, которые в конечном итоге приводят к авариям и катастрофам. <...> В связи с этим большое значение для обеспечения безопасности объекта, персонала, населения и окружающей среды имеет ранняя диагностика предаварийного состояния технического объекта. <...> Эти данные могут быть представлены в виде массивов различной размерности (как правило, это одномерные, двухмерные и трехмерные массивы). <...> С позиций обеспечения безопасности технических объектов характерные локальные и трендовые особенности диагностических данных, их возникновение, чередование, поток характерных событий могут быть приняты в виде начальных данных для оценки риска – оценки вероятности возникновения аварийной ситуации. <...> Одним из эффективных методов оценки динамических временных рядов и, следовательно, состояния технических систем, является вейвлет-анализ. <...> Усовершенствование методов <...>