Разработка виртуальных средств диагностирования исполнительных устройств аудиовизуальной техники

• Автор: Севастьянов, Антон Александрович
• Шифр специальности: 05.11.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 139 с. : ил.

Содержание
Содержание
Обозначения и сокращения
Вступление
1 Теоретическое обоснование методов диагностирования ИМ в АВТ
1.1 Классификация ИМ АВТ
1.1.1 Обзор АВТ
1.1.2 Классификация ИМ АВТ
1.1.3 Перспективные системы АВТ
1.2 Качество ИМ АВТ
1.2.1 Диагностируемые параметры качества ИМ АВТ
1.2.2 Взаимосвязи точности, надежности и долговечности функционирования АВТ с диагностируемыми параметрами ИМ
1.3 Методы анализа ИС и техническая диагностика ИМ АВТ
1.4 Требования, предъявляемые к автоматизированным аппаратурнотехнологическим комплексам диагностирования
1.4.1 Обзор ТДС
1.4.2 Виртуальные автоматизированные аппаратурно-технологические комплексы
диагностирования (виртуальные приборы)
1.4.3 Обобщенная информационная модель системы диагностирования ИМ АВТ
2. ДМ для ИМ АВТ
2.1 Тепловая и вибрационная ДМ ИМ АВТ
2.2 Разработка акустической ДМ контроля ИМ АВТ (по трибохарактеристикам узлов трения и носителей изображения и звука)
2.2.1 Предпосылки для создания акустической ДМ
2.2.2 Перемещения в упругой среде, вызываемые трением
2.2.3 Связь геометрических отклонений с переменными акустического поля в
условиях динамической задачи
2.2.4 АС вызываемый развитием дефекта
2.3 Вычислительное моделирование акустической ДМ
2.3.1 Входные параметры акустической ДМ
2.3.2 Структура акустической ДМ
2.3.4 ЭО дефектов при моделировании акустической ДМ

2.3.5 Целевая диагностическая функция акустической ДМ
3. Экспериментальная идентификация ТС ИМ
3.1 Технология контроля и диагностики ИМ по параметрам тепловизионных и акустических полей
3.2 Экспериментальное исследование узла трения в рамках акустической ДМ
3.2.1 Описание технических средств и методики проведения экспериментальных исследований
3.2.2 Результаты экспериментальных исследований
3.2.3 Анализ результатов экспериментальных исследований
3.2.4 Классификация исследуемых узлов трения (идентификация ТС)
3.3 Идентификация ЭО в АС
4 Виртуальные автоматизированные аппаратурно-технологические комплексы
для диагностирования ИМ АВТ
4.1 Создание виртуальных средств диагностирования ИМ АВТ
4.1.1 Принципы построения виртуальных ТСИиАИС
4.1.2 ВП диагностирования ИМ по сигналу температуры
4.1.3 ВП диагностирования ИМ по АС
4.2 Разработка аппаратной части виртуального комплекса диагностирования оборудования системы ЦК
4.3 Разработка программной части виртуального комплекса диагностирования оборудования системы ЦК
4.3.1 Организация сбора данных и структура анализатора
4.3.2 Сохранение и загрузка данных из файла
4.3.3 Мониторинг состояния оборудования и управление системой ЦК по сигналу
температуры

4.3.4 Модуль получения ДП по АС
4.3.5 Модули НС классификатора и постпроцессора
4.3.6 Разработка модуля прогнозирование ТС
4.4 Методическое обеспечение комплекса диагностирования оборудования ЦК
Заключение
Список использованных источников

Обозначения и сокращения
АВТ — аудиовизуальная техника;
АС — акустический сигнал;
АЦП — аналогово-цифровой преобразователь,
ВП — виртуальный прибор;
ДМ — диагностическая модель; дп — диагностические параметры;
ИМ — исполнительный механизм;
ИС — информационный сигнал;
НДМ — натурная диагностическая модель;
ОД — объект диагностирования;
OK — объект контроля.
СКЗ -— среднеквадратическое значение;
ТС — техническое состояние;
ТСД — техническое средство диагностирования;
ТСИиАИС — техническое средство измерения и анализа информационного сигнала; ЦК — цифровой кинематограф;
ЭВМ — электронно-вычислительная машина;
ЭО — эталонные образы.

Рисунок 1.4.2 — Информационная модель системы контроля качества и диагностики
В модели (рисунок 1.4.2) можно выделить следующие ступени информационных преобразований:
(1): зарождение физического сигнала Фк(?) в объекте контроля (возможно выделение т различных по природе сигналов: 0 >к>т): ? — время рассмотрения;
(2): преобразование информационного сигнала Фк (?) в электрический £/(?) с помощью соответствующего первичного преобразователя (датчика);
(3): нормирование (согласование устройства преобразования и блока обработки) — изменение формы электрического сигнала U(?) для дальнейшего анализа и интерпретации в форму £/*(?);
(4): проведение анализа L сигнала физической активности объекта и формирование на основании матрицы признаков |SV|| решения о техническом состоянии S(t).
Информационная цепь преобразований модели (рисунок 1) выглядит:
Ф, (О -> U(t) ->£/(?)-> (,)] -»||5S|| S(t). (1А А)
Пояснить структуру (1.3.1) можно на примере. С механизма транспортирования ленты (МТЛ) снимаются в каждый момент времени параметры положения поверхности одного из узлов. Они образуют сигнал механических колебаний Фк (?). С помощью акселерометра вибрация превращается в электрический сигнал £/(?), который после масштабирования и усиления уровня становится Г/*(?). Из £/*(?) с помощью фильтров выделяются значения амплитуды в некоторых частотных полосах. Так получают матрицу диагностических признаков (МДП) ||||. На основании нормативных знаний о значениях амплитуды в частотных диапазонах делается заключение об исправности МТЛ.