Control Systems and Computers, N4, 2022, Стаття 1
https://doi.org/10.15407/csc.2022.04.003
Zelinsky V.A., Lуsochenko S.V., Ilchenko V.V., Sheredeko Yu.L. Algorithms for separating the sum of vibrations and identifying their source. Control Systems and Computers. 2022. № 4. С. 3-12.
УДК 004.421; 519.85;
Зелінський Володимир Антонович, провідний інженер, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова,40, Київ 03187, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6464-1702, zelinsky_v@ukr.net
Лисоченко Сергій Васильович, канд. фізмат. наук, ст. наук. співробітник, Навчально-науковий інститут високих технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченка, просп. Академіка Глушкова, 4Г, Київ 03127, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5283-4336, lysoch@gmail.com.
Ільченко Володимир Васильович, докт. фізмат. наук, проф., Навчально-науковий інститут високих технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченка, просп. Академіка Глушкова, 4Г, Київ 03127, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5844-2248, volodymyr.ilchenko@knu.ua.
Шередеко Юрій Леонідович, наук. співробітник, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова,40, Київ 03187, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4496-2407, semant@i.ua
Алгоритми розділення суми вібрацій та ідентифікації їх джерел
Вступ. Існує багато практичних ситуацій, коли досліджуваний об’єкт вібрує, а хвилі від цих вібрацій поширюються у пружному середовищі і можуть бути зареєстровані датчиками, розміщеними у певних координатах на відстані один від одного. Сигнали до датчиків доходять із відносними затримками в залежності від положення джерела вібрацій. Середовищем, в якому поширюються вібрації може бути повітря, вода, поверхня Землі, матеріали будівельних конструкцій, які мають пружні властивості і передають гармонійні коливання із незначними спотвореннями. Ставиться задача розрізнити хвилі від різних джерел (кожен об’єкт може випромінювати декілька хвильових пакетів різної частоти), визначити положення цих джерел та їх властивості.
В даній роботі розглядається загальна структура системи для вирішення вказаних задач. Основна увага зосереджена на проблемах розділення сумарного сигналу, отриманого на кожному датчику від різних джерел, на складові, та розпізнаванню цих джерел – визначенні класів, до яких вони належать. Враховується також, що відповідні комп’ютерні програми повинні проводити інтерпретацію сигналів в реальному часі (обробляти їх в темпі надходження з мінімальною затримкою), а об’єкти, хвилі від яких реєструються можуть бути рухомими і такими, що змінюють характер своїх вібрацій.
Метою статті є аналіз існуючих підходів до розділення сигналу на складові певної структури. Пропонується оригінальний підхід і відповідний алгоритм, який його реалізує. В якості структури складових (визначені з фізичних міркувань для вибраної предметної області) прийняті коливання близькі до гармонійних – із повільною зміною частоти та амплітуди. Перевагою запропонованого алгоритму є швидкість роботи та здатність інтерпретувати сигнал суперпозицією компонент, які реально генеруються вібруючими джерелами. Вказані особливості суттєві для швидкого (в реальному часі) визначення положення, швидкості та властивостей джерел вібрацій.
Методи. Робота базується на ідеях розкладу сигналу на складові, зокрема Фур’є та вейвлет перетворення. Використані методи надшвидкого перетворення Фур’є, методи кусочно-лінійної апроксимації, традиційні підходи розпізнавання образів та комп’ютерне моделювання.
Результати. Обґрунтовано і реалізовано алгоритм інтерпретації сигналу у вигляді суми коливань близьких до гармонійних. В алгоритмі використана ідея надшвидкого перетворення Фур’є з модифікаціями, які дозволяють визначати для складових положення у часі, зміни частоти та амплітуди. Виявлені складові розподіляються по джерелам; їх параметри використовуються в якості ознак для розпізнавання – визначення класу кожного джерела. Алгоритм є ефективним для визначення координат та швидкості рухомих об’єктів у реальному часі. Його реалізація можлива за допомогою ресурсів сучасних типів мікроконтролерів (наприклад ESP32).
Висновки. Запропонований алгоритм розділення суми вібрацій А1 базується на класичних підходах: Фур’є та вейвлет перетворення; в найбільшому ступені використані ідеї надшвидкого перетворення Фур’є (НШПФ). Зокрема з останнього запозичена ідея виборки із сумарного сигналу лише окремих його значень – а саме екстремумів, що суттєво скорочує вхідні дані для аналізу і пришвидшує їх обробку. Послідовна виборка із сумарного сигналу синусоід, запропонована НШПФ була розширена до виборки більш складних функцій, а саме синусоід в яких частота та амплітуда повільно зміноюються. Такі функції адекватно представляють складові оригінального сигналу, який реєструється датчиками вібрацій. Для надійного визначення кожної нової синусоіди, що виймається із сумарного сигналу оцінюємо декілька їх варіантів на основі змістовних критеріїв. Крім того, алгоритм А1 а) дозволяє гнучке налаштування якості і швидкості розрахунків; б) інтегрований з алгоритмом визначення координат джерел вібрацій та їх класифікацією. Наведено практичне застосування алгоритма А1 у складі системи, яка реєструє сейсмічні хвилі, інтерпретує їх і надає користувачам інформацію про їх джерела. Результати досліджень можуть бути використані для побудови систем виявлення та ідентифікації джерел вібрацій, що поширюються від них у різних середовищах: грунті, воді, повітрі тощо.
Завантажити повний текст в PDF (англійською).
Ключові слова: сейсмічні хвилі, хвильовий пакет, принцип суперпозиції, розділення сигналу на складові, ідентифікація джерел сигналів.
- Zelinsky V.A., Lysochenko S.V., Ilchenko V.V., Nikiforov M.M., Kulsky O.L., Krichta V.V. “Determination of Vibration Object’ Coordinate on Surface of Earth”. Control Systems and Computers, 2022, no 2, C. 43 – 55.
- Кульський О.Л., Лисоченко С.В., Ільченко В.В., Мостовий В.С., Нікіфоров М.М. Орлов А.Т., Зелінський В.А. П’єзоелектричний датчик механічних коливань. Акустичні прилади та системи, 2022, т.27, № 2. C. 265031–1. https://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.265031.
- Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: СОЛОН-Пресс, 2010. 400 c.
- Гриценко В.І., Скурихін В.І., Цепков Г.В. Інформаційні технології цифрової обробки сигналів: нові підходи і перспективи впровадження. Вісн. НАН України, 2005, №12, C. 33 – 41.
- Ponomareva I.D., Tsepkov G.V. Spectral analysis of signals on the basis of extrema. Pattern recognition and image analysis. 1998. 8, № 4. P. 560—567.
Надійшла 19.09.2022
