Option Analyse Spectrale
L'option d'analyse spectrale de FlexPro offre des procédures de pointe pour l'analyse de données stationnaires et non stationnaires dans une interface d'assistant facile à utiliser. L'assistant d'analyse peut vous aider à étudier visuellement les diverses procédures et algorithmes spectraux et à les comparer entre eux. Une fois qu'une procédure spectrale donnée est affinée et optimisée, les résultats peuvent être immédiatement enregistrés comme objets et documents dans la liste des objets de FlexPro.
Analyses de Fourier
FlexPro offre quatre options différentes pour les spectres basés sur la FFT. Trois de ces procédures sont présentées dans le tutoriel sur l'Analyse spectrale de Fourier. Ce tutoriel se concentre sur l'analyse de Fourier à haute dynamique et est particulièrement recommandé si des mesures de puissance ou d'amplitude sont nécessaires et si des composants de signaux de faible puissance sont présents.
Le spectre de Fourier est la principale analyse spectrale de la FFT. La FFT meilleur exact-n de FlexPro utilise quatre algorithmes FFT rapides différents. Vous pouvez donc utiliser une séquence de données de n'importe quelle longueur sans vous préoccuper des problèmes associés au rajout de zéro (zero padding) à la puissance 2. FlexPro offre un large choix de fenêtres d'observation des données. Il y a vingt fenêtres de largeur fixe et neuf coniques réglables, dont des fenêtres de Tchebyshev, VanderMaas et Slepian. Le rajout de zéro (zero padding) est aussi simple que de spécifier la longueur de la FFT. Toutes les analyses de Fourier offrent une variété de formats d'affichage. En plus de la normalisation de la puissance, vous pouvez afficher les dB, les dB normalisés et les spectres d'amplitude. La détection des pics utilise une interpolation de bin basée sur une spline cubique afin d'affiner les fréquences des pics. FlexPro propose également des limites critiques pour la plupart des procédures de Fourier, un atout lorsque vous n'êtes pas certain que les données diffèrent statistiquement du bruit aléatoire.
Pour des estimations de Fourier à variance réduite, la procédure spectrale du Périodogramme fait la moyenne des FFT des segments qui se chevauchent. La procédure Spectre Multitaper utilise une série de fenêtres d'observation des données Slepian orthogonaux, de sorte que les informations situées sur les bords des données sont utilisées et que la variance de l'estimation spectrale est également réduite.
Le Spectre Peak-Hold segmente également les données et calcule des spectres multiples. Cependant, la moyenne n'est pas atteinte. Au contraire, le maximum est formé à travers tous les spectres. Cette procédure convient à l'évaluation de signaux non stationnaires afin de détecter les résonances pendant la montée en puissance, par exemple.
Analyse de Fourier pour données non équidistantes
L'analyse de Fourier pour données non équidistantes génère un Périodogramme de Lomb-Scargle. Son utilisation principale dans FlexPro est pour les données avec des valeurs X inégalement espacées ou pour les données qui contiennent des valeurs invalides. L'algorithme a été étendu afin d'utiliser toutes les fenêtres d'observation des données continues. Une fenêtre d'approximation Tchebyshev continue a été créée principalement pour servir cet algorithme.
Estimateurs de fréquence à haute résolution
FlexPro offre trois options pour les estimateurs spectraux. Ces procédures sont souvent la seule alternative pour les longueurs de données très courtes. Le tutoriel Estimateur spectral est fortement recommandé dans les cas où les harmoniques en bande étroite doivent être estimées avec une très grande précision et lorsque les segments de données stationnaires sont très courts.
L'analyse Estimateur spectral AR offre une sélection d'algorithmes autorégressifs de pointe. Un modèle AR est ajusté aux données et ses coefficients sont utilisés pour générer un spectre continu. Les meilleures méthodes spectrales AR sont d'excellents estimateurs de fréquence, offrant cette précision avec des ensembles de données assez courts. Les méthodes des moindres carrés qui offrent une séparation intrinsèque du signal et du bruit par la décomposition en valeurs singulières (SVD) sont les plus robustes des méthodes AR de FlexPro. Un estimateur spectral AR peut être généré pour toute fréquence de départ et d'arrivée et avec tout espacement de fréquence souhaité. Comme les pics du spectre AR peuvent être extrêmement pointus, FlexPro offre une option adaptative qui utilise une procédure Runge-Kutta pour intégrer le spectre de manière adaptative. Cela offre un ensemble de fréquences contenant des fréquences concentrées près des pics. Les fréquences de crête sont calculées à partir des racines complexes du modèle AR, et sont calculées avec la précision d'une machine.
L'estimateur spectral ARMA est considéré comme un bon modèle pour les signaux avec du bruit, puisque les pics et les vallées peuvent être décrits. Un modèle non linéaire pôles-zéros est nécessaire. FlexPro propose des ajustements non linéaires à la pointe de la technologie, qui peuvent inclure la factorisation spectrale pour la stabilité et la SVD pour le seuillage du signal et du bruit.
L'analyse Estimateur spectral Analyse propre offre les algorithmes d'estimation de fréquence à haute performance MUSIC (Multiple Signal Classification) et EV (eigenvector). Comme ces algorithmes peuvent produire des pics spectraux extrêmement nets, le spectre adaptatif de FlexPro est particulièrement précieux. La fréquence de chaque composante spectrale est automatiquement affinée à la précision de la machine.
Time-Frequency Spectrum
FlexPro offre trois options pour les données non stationnaires dont les caractéristiques du domaine de fréquence changent dans le temps. Pour une bonne exposition des capacités de FlexPro avec des données non-stationnaires, le tutoriel sur l'Analyse spectrale temps-fréquence est fortement recommandé. Le compromis fréquence-temps qui est un élément clé de l'optimisation de ces analyses est couvert de manière très détaillée.
L'analyse du spectre STFT (Short Time Fourier Transform) produit un tracé temps-fréquence 3D basé sur une FFT segmentée et superposée. Le fenêtrage est normalement utilisé pour affiner la résolution dans le temps et minimiser les fuites spectrales. Comme la STFT a une résolution temps-fréquence uniforme, les amplitudes peuvent être lues directement à partir du spectre.
L'analyse spectrale CWT (Continuous Wavelet Transform) offre une analyse spectrale par ondelettes à la pointe de la technologie. FlexPro propose trois ondelettes mères réglables. Le nombre de fréquences est réglable, tout comme le fait que l'espacement soit logarithmique ou non. Vous pouvez également définir si vous souhaitez utiliser une division de fréquence linéaire ou logarithmique. Une ondelette de Morlet à haute résolution dans le domaine des fréquences est disponible pour les grands ensembles de données
Le spectre STFT Peak-Hold correspond au spectre STFT, mais seul le maximum global avec ses données de temps et de fréquence est copié de chaque spectre individuel vers le résultat.
Estimation harmonique
L'une des meilleures façons de caractériser les signaux qui ne sont constitués que d'harmoniques à bande étroite et de bruit est de modéliser directement les oscillations dans le domaine temporel. Il s'agit également d'une méthode robuste pour mesurer la distorsion harmonique. Le tutoriel sur l'Estimation harmonique est essentiel, car la modélisation n'est pas une simple procédure en une seule étape.
L'analyse Estimation harmonique utilise un puissant algorithme composite qui génère un modèle paramétrique (sinusoïdes ou sinusoïdes amorties) du signal. L'algorithme comporte deux étapes. Dans la première étape, une procédure est utilisée pour estimer les fréquences et le nombre de composants. Les meilleurs algorithmes utilisent SVD pour éliminer l'influence du bruit d'observation. Dans la deuxième étape, un ajustement linéaire est effectué pour déterminer les amplitudes, les phases et les facteurs d'amortissement.
Les spectres de distorsion harmonique sont disponibles, et sont très précieux pour optimiser les mesures de THD.
Procédures spectrales à deux signaux
FlexPro offre une variété d'analyses spectrales à deux signaux. Ceux-ci sont traités dans le tutoriel sur l'Analyse interspectrale. Ce tutoriel fournit les bases de l'analyse spectrale de Fourier. Il est donc suggéré de commencer par le tutoriel sur l'analyse spectrale de Fourier.
La procédure spectrale Interspectre Fourier génère des spectres qui reflètent la puissance commune à deux signaux distincts. La procédure Interpériodogramme trouve les composantes spectrales croisées en utilisant des segments qui se chevauchent. L'option Cohérence et Spectre SNR offre des calculs de cohérence et des spectres de rapport signal/bruit (SNR) sur des segments de Fourier qui se chevauchent.
La procédure Fonction de transfert de Fourier calcule la fonction de transfert par transformée de Fourier qui relie les flux d'entrée et de sortie du système linéaire.
Modèles non linéaires
L'Analyse cepstrale est principalement utilisée dans les applications de détection d'écho et de signaux vocaux.
Spectre de réponse aux chocs (SRS)
Le Spectre de réponse aux chocs (SRS) est calculé à partir du signal d'un accéléromètre. Le signal d'accélération est utilisé pour l'excitation primaire d'une série de systèmes à un seul degré de liberté (SDOF) avec des fréquences naturelles personnalisables. Le spectre est formé par les maxima, maxima ou minima absolus des réponses de ces systèmes. Le spectre de réponse aux chocs a été introduit à l'origine pour analyser le potentiel de dommages des impulsions mécaniques, mais il peut également être utilisé pour analyser le potentiel de dommages des vibrations aléatoires stationnaires.
Instantaneous Quantities
FlexPro vous offre la possibilité de calculer des grandeurs instantanées (amplitude instantanée, phase instantanée et fréquence instantanée) de signaux à une seule composante. Les grandeurs instantanées peuvent également être utilisées pour démoduler les signaux (démodulation d'amplitude, démodulation de phase et modulation de fréquence).
L'algorithme utilisé pour déterminer la grandeur instantanée est basé sur la transformée de Hilbert et utilise le signal analytique dérivé de la transformée de Hilbert. Vous trouverez des détails et des exemples à ce sujet dans l'aide en ligne couvrant les fonctions AnalyticSignal et Hilbert.
Objets d'analyse
Analyse spectrale temps-fréquence
Objet d'analyse Analyse spectrale de Fourier pour données non équidistantes