Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007509, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Нормалізація та денормалізація закону розподілу шумових діагностичних сигналів на виході лінійних систем Автор Разумов Дмитро ДмитровичRazumov Dmytro Dmytrovych Дата публікації 15-06-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/42445 Видання Київ Опис В роботі проведений аналіз класифікацій шумових діагностичних сигналів, який показав, що не дивлячись на те, що основні сучасні методи шумової діагностики базуються на гауссівських моделях, закон розподілу у більшості шумових процесів негауссівський. За допомогою аналізу моделей шумових процесів було виявлено, що за природою виникнення більшість шумових процесів є подібними до лінійних випадкових процесів, що дозволяє використовувати дану модель у відповідних дослідженнях. Описані методи дослідження законів розподілу на виході нелінійних та лінійних систем при надходженні на них гауссівських процесів та описані методи знаходження законів розподілу для негауссівських процесів, серед яких виділені кумулянтний аналіз, аналіз законів розподілу та метод пуассонівських спектрів. На основі попередніх досліджень проведений аналіз ефектів нормалізації та денормалізації законів розподілу стаціонарних випадкових процесів в результаті проходження крізь одних з типових систем першого порядку – фільтри низьких та високих частот. Отримані результати дозволили відобразити залежність коефіцієнту ddr який показує, у скільки разів зміниться відстань між законом розподілу відгуку і гауссівським розподілом в порівнянні з аналогічною відстанню для впливу, від значення 0. In this work, the analysis of the classification of noise diagnostic signals was carried out. It showed, that even though the main modern methods of noise diagnostics are based on Gaussian models, the distribution law for most noise signals is non-Gaussian. By analyzing the models of noise processes, it was found that behind the nature of the occurrence most of the noise processes are similar to linear random processes, which makes it possible to use the latter in research. Methods for researching the distribution law at the output of linear and nonlinear systems when Gaussian processes arrive at them were described, and methods for finding distribution laws for non-Gaussian processes were described, among which a cumulant analysis, analysis of distribution laws, and the method of Poisson spectra were distinguished. Based on the previous studies, there was analyzed the effects of normalization and denormalization of the distribution laws of stationary random processes as a result of passing through one of the typical first-order systems - low and high-frequency filters. The obtained results made it possible to demonstrate the dependence of the coefficient ddr on the value of 0. Сoefficient ddr shows how many times the distance between the response distribution law and the Gaussian distribution law will decrease in comparison with the same distance for influence. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити