Программа детектирования сигналов на основе "фи"-параметра
Предназначена для обнаружения акустических сигналов (событий) малой амплитуды при беспороговом (потоковом) режиме регистрации данных.
Авторы идеи: Виноградов Алексей Юрьевич, Аглетдинов Эйнар Альбертович.
Автор машинного кода: Аглетдинов Эйнар Альбертович.
Краткое описание:
Программа-детектор обрабатывает данные последовательно в два этапа.
Первый позволяет проявить (выделить или усилить) переходы системы между двумя состояниями близкими к стационарному – непосредственное вычисление «ф»-функции.
Второй этап – триггер обработки результата вычисления «ф»-функции и непосредственное вычисление момента прихода сигнала и оценка его амплитуды.
Первый этап основан на том, что требование линейности исследуемой системы удовлетворяется и акустический сигнал Y(t) можно представить как свертку функции источника E(t) и импульсного отклика образца (передаточной функции) A(t), т.е.:
Y(t)=A(t)*E(t), где знак"*" означает свертку
При этом спектральную плотность мощности акустического сигнала G(w,t) на выходе усилителя можно рассматривать как простое произведение обобщенной частотной передаточной функции A(w), на функцию спектральной плотности мощности акустического источника E(w,t). Обобщенная частотная передаточная функция A(w) содержит все передаточные функции элементов системы, в том числе функцию преобразования среды распространения акустического сигнала и электрического сигнала в измерительной аппаратуре. Таким образом, сигнал при допущении его локальной стационарности во времени может быть представлен как эволюция функции спектральной плотности мощности, т.е. приведенное выше выражение для спектральных функций примет вид:
G(w,t) = A(w)·E(w,t)
где: A(w) –спектральная передаточная функция, не зависит от времени для линейных систем. Далее чтобы избавиться от время-независимой компоненты A(w) в выражении для спектральных функций возьмем логарифмическую производную первого порядка от G(w,t) по времени:
dlnG(w,t)/dt = (1/E(w,t))·(dE(w,t)/dt)
Теперь правая часть выражения не зависит от характеристик измерительных приборов и полностью определяется только эволюцией спектральной плотности мощности источника. После усреднения по всем частотным составляющим, получим удобный, так называемый, «ф»-параметр (или «ф»-функция), который является чувствительным к развитию дефектной структуры (акустическому источнику), будучи нечувствительным к зависящей от времени функции передачи (свойствам передающей среды), и который может быть измерен экспериментально, как:
ф(t)=(1/?w) ·?[dlnG(w,t)/dt] dw
Здесь ?? = ?max - ?min - ширина полосы частот от максимальной до минимальной граничной частоты соответственно, а параметр ф(t) по сути “параметр эволюции” ,показывающий скорость изменения средней энергии сосредоточенной в диапазоне частот от ?min до ?max. Очевидно, что этот параметр равен нулю, когда процесс является стационарным, то есть когда дефектная структура устойчива (акустический источник не активен), и ф(t) не равен нулю, когда дефектная структура развивается значительно (источник активизируется): чем быстрее меняется структура, тем выше абсолютное значение ф(t).
На втором этапе анализируется амплитуды функции ф(t) локальные максимумы которой указывают на время прихода сигнала, а затем по времени прихода сигнала в исходном ряде данных ищется амплитуда акустического сигнала и оцениваются при необходимости и другие характеристики.
Преимущества и отличительные особенности:
- алгоритм детектирует время прихода сигналов по появлению в сигнале локальной временной нестационарности
- малая чувствительность к амплитуде регистрируемого сигнала; -время обработки фрагмента сигнала не зависит от общего объема данных
- универсальность (для примера ниже приложены две ссылки на статьи, где в первой показана возможность применения метода для оценки сейсмической активности и прогноза землятресений, а во второй - для поиска точки начала задира покрытия его при испытании царапанием)
Публикации по теме:
- Метод определения сейсмических событий малых магнитуд в случайном временном ряду / Аглетдинов Э.А, Виноградов А.Ю. // Вектор науки Тольяттинского государственного университета, 2013, №3(25), С. 23-27
- A Novel Bayesian Approach to Acoustic Emission Data Analysis / E.Agletdinov, E.Pomponi, D. Merson, A. Vinogradov // Ultrasonics - 2016. - Vol. 72. - P. 89-94 https://doi.org/10.1016/j.ultras.2016.07.014