Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Алгоритмы определения оценок спектральных характеристик помехи зашумлённых сигналов
Abstract
Algorithms and technologies for replacing unmeasurable samples of the noise with their approximate equivalent values are proposed; the possibility of using them to increase the reliability of the results of spectral analysis of the noisy signal and to determine the estimates of the spectral characteristics of the noise in monitoring the beginning of changes in the technical condition of control objects is shown.
About the Authors
Т. Алиев
Институт систем управления НАН Азербайджана
Russian Federation
Russian Federation
Н. Рзаева
Азербайджанский университет архитектуры и строительства
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Солодовников В. В., Плотников В. Н., Яковлев А. В. Теория автоматического управления техническими системами. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1993.
2. Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 2. Статическая динамика и идентификация систем автоматического управления / Под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004.
3. Mehdiyeva G., Ibrahimov V., Imanova M. General Theory of the Application of Multistep Methods to Calculation of the Energy of Signals // Wireless Communications, Networking and Applications of the series. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2016. V. 348. Р. 1047-1056.
4. Bendat J. S., Piersol A. G. Engineering Applications of Correlation and Spectral Analysis, 2nd Ed. N.-Y.: Wiley, 1993.
5. Aliev T. A. Digital Noise Monitoring of Defect Origin. N.-Y.: Springer, 2007.
6. Aliev T. A., Guluyev G. A., Pashayev F. H., Sadygov A. B. Noise monitoring technology for objects in transition to the emergency state // Mech. Syst. Signal Proc. 2012. No. 27. Р. 755-762.
7. Aliev T. A., Alizada T. A., Rzayeva N. E. Noise technologies and systems for monitoring the beginning of the latent period of accidents on offshore platforms // Mech. Syst. Signal Proc. 2017. No. 87. Pt. A. Р. 111-123.
8. Алиев Т. А., Рзаева Н. Э. Технологии определения робастных оценок корреляционных функций случайных зашумленных сигналов // Измерительная техника. 2017. № 4. С. 27-31.
9. Раннев Г. Г. Измерительные информационные системы. М.: Приборостроение, 2010.
10. Singpurwalla N. D. Damage Processes. Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability / Ed. F. Ruggeri. Chichester, UK: John Wiley and Sons, Inc., 2008.
11. Guseynov S. E., Aleksejeva J. V., Andreyev S. A. On one Regularizing Algorithm for Comprehensive Diagnosing of Apparatus, Engines and Machinery // Advanced Materials Res. 2015. No. 1117. Р. 254-257.
12. Orsingher E. On the Maximum of Gaussian Fourier Series Emerging in the Analysis of Random Vibrations // J. Appl. Probability. 1989. V. 26. No. 1. Р. 182-188.
13. Al-Jumailia S. Kh., Pearsona M. R., Holforda K. M., Eatona M. J., Pullina R. Acoustic emission source location in complex structures using full automatic delta T mapping technique // Mech. Syst. Signal Proc. 2016. No. 72-73. Р. 513-524.
14. Hensman J., Mills R., Pierce S. G., Worden K., Eaton M. Locating acoustic emission sources in complex structures using gaussian processes // Mech. Syst. Signal Proc. 2010. No. 24. Р. 211-223.
15. Baxter M. G., Pullin R., Holford K. M., Evans S. L. Delta T source location for acoustic emission // Mech. Syst. Signal Proc. 2007. No. 21. P. 1512-1520.
Review
For citations:
, . Izmeritel`naya Tekhnika. 2018;(5):18-22. (In Russ.)
Views:
125
Email this article 