Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Идентификация качества поверхности с параметрами состояния технологической системы: На примере алмазно-электрохимического шлифования

Диссертация: Идентификация качества поверхности с параметрами состояния технологической системы: На примере алмазно-электрохимического шлифования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Вторая глава посвящена разработке методики оценки состояния ТС, состоящей из следующих этапов: разработка метода предварительной обработки сигнала, разработка методики выбора признаков сигнала для распознавания параметров состояния ТС. В рамках разработки метода предварительной обработки сигнала осуществлен выбор оптимальных базисных вейвлет функций, обеспечивающих точностные показатели… Читать ещё >

Содержание

  • 1. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА
    • 1. 1. Основные аспекты развития методов, включающих электротехнологическое воздействие
    • 1. 2. Моделирование электротехнологического воздействия на материал
    • 1. 3. Выбор метода моделирования
    • 1. 4. Выбор признаков в рамках диагностики состояния технического объекта
    • 1. 5. Анализ методов преобразования сигналов
    • 1. 6. Цель и задачи исследования
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ТС
  • В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ
    • 2. 1. Разработка метода предварительной обработки сигнала
      • 2. 1. 1. Выбор оптимальных базисных вейвлет и масштабирующих функций
        • 2. 1. 1. 1. Особенности векторного представления базисных вейвлет и масштабирующих функций
        • 2. 1. 1. 2. Оценка погрешности преобразования ВВ сигнала
        • 2. 1. 1. 3. Оценка локализации и времени преобразования ВВ сигнала
        • 2. 1. 1. 4. Выбор базисных функций на основе решения итерационной задачи
        • 2. 1. 1. 5. Классификация сигналов и базисных функций по значениям безразмерных дискриминантов
      • 2. 1. 2. Вейвлет спектр
      • 2. 1. 3. Структурная оптимизация дерева вейвлет пакет преобразования
      • 2. 1. 4. Определение рационального количества уровней вейвлет пакет преобразования
    • 2. 2. Распознавание в реальном масштабе времени параметров состояния ТС, реализующей методы, включающие электротехнологическое воздействие
      • 2. 2. 1. Исследования проявления электротехнологических воздействий в спектральной области вейвлет спектра электрического и виброакустического сигналов
      • 2. 2. 2. Методика выбора признаков сигнала для распознавания параметров состояния ТС
        • 2. 2. 2. 1. Отображение параметров состояния ТС по вейвлет спектрам ВВ электрического сигнала
        • 2. 2. 2. 2. Определение соответствия признаков параметрам состояния ТС
        • 2. 2. 2. 3. Алгоритм распознавания параметров состояния
    • 2. 3. Выводы
  • 3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОБРАБОТАННОЙ ПОВЕРХНОСТИ С ПАРАМЕТРАМИ СОСТОЯНИЯ ТС
    • 3. 1. Моделирование волнистости обработанной поверхности
    • 3. 2. Моделирование шероховатости обработанной поверхности
    • 3. 3. Опредедение параметров модели идентификации
    • 3. 4. Исследование возможностей достижения технологических показателей обработки с учетом реального состояния ТС на основе модели идентификации
    • 3. 5. Выводы
  • 4. АППАРАТУРНОЕ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОСНАЩЕНИЕ ПРОВОДИМЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
    • 4. 1. Выбор регистрируемого сигнала
    • 4. 2. Методика проведения натурных экспериментов
      • 4. 1. 1. Описание основных элементов измерительного комплекса
      • 4. 1. 2. Условия проведения эксперимента
    • 4. 3. Модели представления ВВ сигнала в базе данных для оценки параметров состояния ТС
    • 4. 4. Методика экспресс контроля состояния ТС
  • 5. КОНСТРУКТОРСКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ В ПРОИЗВОДСТВО
    • 5. 1. Конструктивные особенности блока преобразования сигнала в реальном масштабе времени
    • 5. 2. Алгоритм для аппаратурной реализации оптимального дерева вейвлет пакет преобразования
    • 5. 3. Конструктивные особенности устройства регулирования параметрами электротехнологического воздействия для обеспечения надежности ТС
    • 5. 4. Выводы

Идентификация качества поверхности с параметрами состояния технологической системы: На примере алмазно-электрохимического шлифования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В современном производстве при изготовлении ответственных деталей и узлов широко применяются износостойкие, высоко-и жаропрочные сплавы и покрытия, а также специальные сплавы, обработка которых с использованием только одного метода воздействия сопряжена с большими затратами или вообще не возможна. Поэтому одним из прогрессивных направлений развития технологической системы процесса является внедрение методов, включающих электротехнологическое воздействие.

В настоящее время получили широкое распространение технологические системы (ТС) [16], обеспечивающие реализацию комбинированного воздействия, совмещающего механическое, электрофизическое и электрохимическое воздействия. Такое комбинирование с одной стороны, расширяет технологические возможности механических методов воздействия, в условиях обработки труднообрабатываемых материалов, с другой повышает активность воздействия на обрабатываемый материал электротехнологических методов. Однако использование в условиях многономенклатурного производства ТС, реализующих методы обработки, включающие электротехнологическое воздействие на материал, сдерживается из-за отсутствия идентификации состояния ТС с технологическими показателями обработки, что создает неопределенность в выборе режима обработки, снижает точность моделирования процессов и явлений, не позволяет в полной мере реализовать технологические возможности ТС.

Целью данной работы является повышение эффективности алмазно-электрохимического шлифования (АЭХШ) на основе идентификации качественных показателей обработанной поверхности с параметрами состояния ТС.

На защиту выносятся следующие положения:

— методика оценки состояния ТС, включающую: метод предварительной обработки сигнала на основе использования вейвлет преобразованияметодику выбора диагностических признаков сигнала для распознавания параметров состояния ТС;

— модель идентификации качественных показателей обработанной поверхности с параметрами состояния ТС;

— аппаратурная реализация метода предварительной обработки сигнала в реальном масштабе времени;

— рекомендации по рациональному получению требуемых технологических показателей обработки на основе результатов идентификации качественных показателей обработанной поверхности с параметрами состояния ТС.

Научная новизна заключается в том, что разработанная математическая модель идентификации на примере АЭХШ учитывает взаимосвязь качественных показателей обработанной поверхности с параметрами состояния ТС впервые через диагностические признаки сигнала, а также осуществлена формализация диагностических признаков сигнала для однозначного распознавания параметров состояния ТС через параметры проявления в спектральной области вейвлет спектра составляющих электротехнологического воздействия.

В первой главе выполнен анализ современного состояния вопроса, определены цель и задачи исследования.

Вторая глава посвящена разработке методики оценки состояния ТС, состоящей из следующих этапов: разработка метода предварительной обработки сигнала, разработка методики выбора признаков сигнала для распознавания параметров состояния ТС. В рамках разработки метода предварительной обработки сигнала осуществлен выбор оптимальных базисных вейвлет функций, обеспечивающих точностные показатели предварительной обработки сигналов, разработан спектральный анализ на основе вейвлет пакет преобразования как наиболее эффективной формы для представления информации, содержащейся в сигнале. В рамках методики выбора признаков: проведены исследования отображения параметров состояния и проявления составляющих электротехнологического воздействия на основе разработанного метода предварительной обработки сигналаосуществлена формализация признаков через сочетания параметров проявления составляющих электротехнологического воздействия в спектральной области вейвлет спектраразработан алгоритм, представляющий собой последовательность решений, позволяющую выявить влияние на формирование состояния ТС каждого из параметров состояния.

Третья глава посвящена построению модели идентификации технологических показателей обработки с параметрами состояния ТС. В качестве примера построение модели идентификации было реализовано для таких качественных показателей обработанной поверхности как волнистость и шероховатость.

В четвертой главе рассматриваются вопросы, связанные с аппаратурным и методическим оснащением проводимых экспериментов, включая выбор диагностического источника информации.

В пятой главе представлены конструкторско — технологические разработки для внедрения результатов исследований в производство.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ.

1. Основным фактором, ограничивающим применение методов обработки, включающих электротехнологическое воздействие, в многономенклатурном производстве, является отсутствие идентификации состояния ТС с технологическими показателями обработки, что создает неопределенность в выборе режима обработки, снижает точность моделирования процессов и явлений, не позволяет в полной мере реализовать технологические возможности ТС.

2. На примере АЭХШ разработана модель идентификации качественных показателей обработанной поверхности (волнистость, шероховатость) с параметрами состояния ТС через признаки сигнала, которая позволяет выработать рекомендации по рациональному получению требуемых качественных показателей обработанной поверхности для каждого состояния ТС. Экспериментально подтверждены результаты моделирования и установлено, что погрешность моделирования составляет для высоты микронеровности ±0,06 мкм, для волнистости ±3,5 мкм.

3. Разработана методика оценки состояния ТС, включающая предварительную обработку сигнала, исследования проявления в спектральной области вейвлет спектра электрического сигнала составляющих электротехнологического воздействия, выбор признаков сигнала для распознавания параметров состояния ТС.

4. Результаты исследований позволили выявить в качестве параметров проявления электрохимического и электроконтактно-эрозионного воздействий в спектральной области вейвлет спектра частотные диапазоны, количество ячеек с информативными композициями, суммарные энергии информативных композиций.

5. В рамках метода предварительной обработки сигнала разработаны: методика выбора оптимальных базисных функций, вейвлет спектр, структурная оптимизация и критерии выбора уровня дерева ВПП, позволяющие получить признаки для однозначного распознавания параметров состояния ТС. Разработана классификация ВВ сигналов на основе безразмерных дискриминантов (пик-фактор, форм-фактор), обеспечивающая системный подход к выбору базисных функций.

6. Предложена методика выбора признаков для распознавания параметров состояния ТС, позволяющая определить соответствие признаков сигнала параметрам состояния на основе систематизации отображения параметров состояния в спектральной области вейвлет спектра. Установлено, что признаки, обеспечивающие однозначное распознавание параметров состояния ТС, формализуются как отношение параметров проявления электрохимического и электроконтактно-эрозионного воздействий. Разработан алгоритм, представляющий собой последовательность решений, позволяющую выявить влияние на формирование состояния ТС каждого из параметров состояния.

7. На примере АЭХШ образца из стали Р6М5 выработаны рекомендации при приближении значений волнистости или высоты микронеровности обработанной поверхности к границе допустимых значений. При принятии решения о снижении влияния параметров состояния ТС на волнистость и высоту микронеровности предложено варьировать величиной продольной подачи. При принятии решения об изменении состояния ТС предложено варьировать величиной припуска и напряжения источника питания.

8. В результате реализации методики оценки состояния ТС на примере АЭХШ алмазным кругом на металлической связке.

AI 250×76×25 ACB 125/100 M2−1 100%- nk = 2860 об/минэлектролит NaN03 — 10%, NaN02 — 2% для получения шероховатости Ra=0,3 мкм, волнистости W = 3 мкм в состоянии ТС «засаливание» были выбран следующий режим: U = 6 В, t = 0,03 мм, s =3 м/мин, который позволил сократить число правок инструмента в 2 раза.

9. На основе исследований созданы: блок преобразования сигналов, позволяющий осуществить предварительную обработку сигнала в реальном масштабе времениуправляемый источник питания.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. с. № 1 000 207 (СССР). МКИ4 В23Н '/2 Способ алмазно-электрохимического шлифования/ М. Я. Чмир, А. И. Коробочкин, И. Н. Сотов. Опубл. в Б. И. — 1983. — № 8.
  2. Абразивная и алмазная обработка материалов. Справочник. Под ред. Резникова А. Н.- М.: Машиностроение, 1977. -391 с.
  3. И.И. Введение в акустическую диагностику машин. М.: Наука, 1979 г. — 296 с.
  4. М. М., Щербаков В. П. Вибродиагностика и управление точностью обработки на металлорежущих станках. -М.: Машиностроение, 1988. 136 с.
  5. Ахмед Н., Pao K.P. Ортогональное преобразование при обработке цифровых сигналов: Пер. с англ./Под ред. И. Б. Фоменко. М.: Связь, 1980. — 248 с.
  6. А. К. Введение в теорию шлифования материалов. К.: Наукова думка, 1978. — 207 с.
  7. В. В. Мамай А. В. Электроабразивное шлифование. К.: Техника, 1981. — 64 с.
  8. .П. Вибрации и режимы резания. М.: Машиностроение, 1972. — 254 с.
  9. И. И. Вибрационная механика. М.: Наука, 19. — 394 с.
  10. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. В 2-х т. — М.: Мир, 1974.
  11. Вибрации в технике: Справочник. В 6-ти т. — М.: Машиностроение, 1981.
  12. Вибро-акустическая диагностика зарождающихся дефек-тов/Ф.Я. Балицкий, М. А. Иванов, А. Г. Соколов. М.: Наука, 1984 г.-120 с.
  13. Выбор параметров регулирования процесса алмазного электрохимического шлифования/ И. Н. Сотов, В. А. Шишенков, А. Э. Беккер, Е.В. Илюшечкин// Электрохим. и электрофиз. методы обраб. материалов. Тула, 1986. — с.80 — 85.
  14. М. Д., Соколова А. Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М.: Машиностоение, 1987. -288 с.
  15. А. Л. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты. М.: Радио и связь, 1985. — 160 с.
  16. ГОСТ 27.004−85 Системы технологические. М. Изд-во стандартов, 1986. — 13 с.
  17. ГОСТ 2789–73 (СТ СЭВ 638−77). Шероховатость поверхности. М.: Изд-во стандартов, 1978. — 5 с.
  18. ГОСТ Волнистость поверхности. Термины, определения и параметры
  19. В.А., Дробот Ю. В. Акустическая эмиссия. Применение для испытаний материалов и изделий. М.: Изд-во стандартов, 1976. — 272 с.
  20. Э.Я. Абразивно-электрохимическая обработка. М. Машиностроение, 1976. — 55 с. 21 .Гродзинский Э. Я., Исакова Р. Б. Алмазно электроэрозионное шлифование металлов// Электрофиз. и электрохим. методы обраб. — 1976. -№ 11.- с.3−7.
  21. А.И. Временные ряды в динамических базах данных. М.: Радио и связь, 1989. — 128 с.
  22. В. А., Чаплыга В. М., Кедровский И. В. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени. Киев: Наукова думка, 1986. 224 с.
  23. Диагностика процесса металлообработки/ Остафьев В. А., Антонюк В. С., Тымчик Г. С. К.: Тэхника, 1991. — 152 с.
  24. М. Ф. Случайные процессы в динамических системах с переменными параметрами. М.: Наука, 1989. -176 с.
  25. В. Д. Основы профильной алмазно-абразивной обработки. Изд-во Сарат. ун-та, 1983. 186 с.
  26. Д.Г., Брагинский А. П., Арсентьев A.B. Контроль процессов резания по высокочастотному акустическому излучению // Резание и инструмент.-1985.-№ 33г.
  27. В. В. Модель процесса шлифования с применением СОЖ. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1992. — 132 с.
  28. A.A. Основы теории графов. М. Наука, 1987. -384 с.
  29. Измерение, обработка и анализ быстропеременных процессов в машинах/Максимов В.П., Егоров И. В., Карасев В. А. -М.: Машиностроение, 1990. 210 с.
  30. Г. П., Аксенов В. А. К вопросу определения величины электрохимического съема при электроабразивном шлифовании// Новейшие методы обраб. металлов. Новосибирск, 1977. -с. 58−59.
  31. A.B., Бабек С. П., Ромказов И. И. Акустическая диагностика процессов механической обработки. Типовые операции применения // Труды МВТУ.-1987.-N476.
  32. Н. В., Сечкин В. А. Техническая диагностика методами нелинейного преобразования. Л.: Энергия, 1980. -112с.
  33. Р. Диагностика повреждений: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. 512 с.
  34. A.B., Новоселов Ю. К. Теоретико вероятностные основы абразивной обработки. Часть 2. Взаимодействие инструмента и заготовки при абразивной обработке. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1989. 160 с.
  35. Г. К., Кабанов В. А., Фомин Г. А., Фомина Е. С. Планирование эксперимента в задачах нелинейного оценивания и распознавания образов. М.: Наука, 1981. — 172 с.
  36. К. Л., Купер В. Я. Методы и средства измерений. М.: Энергоатомиздат, 1986. — 448 с.
  37. Г. С. Автоколебания при резании металлов. М.: Высшая школа, 1971. — 243 с.
  38. E.H. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие. М.: Высш. школа, 1982. -224 с.
  39. В.В., Шишенков В. А., Иванова Т. И., Танкиева Т. А. От преобразования Фурье к вейвлет преобразованию нестационарных сигналов/ Труды региональной НТК. Тула, 1999. -с.110−122.
  40. В.В., Шишенков В. А., Иванова Т. И. От единичного импульса к масштабирующей и вейвлет функции/ Тезисы докладов Международной НТК «Молодежь науке будущего». Татарстан, г. Набережные Челны, 17−18 апреля 2000 г.- с.18−19.
  41. Г. С. Расчеты колебаний валов: Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Машиностроение, 1980. — 151 с.
  42. Е. Н. Теория шлифования материалов. М.: Машиностроение, 1974. — 320 с.
  43. Методы автоматизированного исследования вибрации машин: Справочник/Добрынин С. А., Фельдман М. С., Фирсов Г. И. М.: Машиностроение, 1987. — 224 с.
  44. Методы математического моделирования и вычислительной диагностики: Сборник Под ред. Тихонова А. Н., Самарского A.A. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. — 290 с.
  45. Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. — 350 с.
  46. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В10 т.
  47. JI.Г. Упрочнение и отделка деталей поверхностным пластическим деформированием: Справочник. М.: Машиностроение, 1987. — 328 с. 51,Орнатский П. П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. Киев: Вища школа, 1983. —455 с.
  48. В. И. Теоретические основы процесса шлифования. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1981. — 144 с.
  49. Я. Г. Введение в теорию механических колебаний. М.: Наука, 1991. — 256 с.
  50. Ю. А. Алмазное контактно-эрозионное шлифование. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. — 178 с.
  51. .И., Мастренко А. Л. Оценка метода акустической эмиссии качества шлифуемых заготовок из керамики //
  52. Сверхтвердые материалы.-1994.-№ 4.
  53. Л. Я. Электрофизическая и электрохимическая обработка материалов: Справочник. М.: Машиностроение, 1982. — 400 с.
  54. С. А., Малевский Н. П., Терещенко Л. М. Алмазно-абразивная обработка металлов и твердых сплавов. М.: Машиностроение, 1977. — 263 с.
  55. В. А. Технологические методы снижения волнистости поверхностей. М.: Машиностроение, 1978. -136 с.
  56. С. Ф. Ушкалов В. Ф. Яковлев В. П. Идентификация механических систем. Киев: Наук, думка, 1985. — 216 с.
  57. В.А. Диагностика процесса шлифования методом акустической эмиссии // Вестник машиностроения.-1988.-№ 1.
  58. Селекция и распознавание на основе локационной информации/ А. Л. Горелик, Ю. Л. Барабаш, О. Б. Кривошеев, С.С. Эпштейн- Под ред. А. Л. Горелика. М.: Радио и связь, 1990. -240 е., ил.
  59. Системы распознавания автоматизированных производств/ В. Л. Генкин, И. Л. Ерош, Э. С. Москалев. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. — 246 с.
  60. Справочник по электрохимическим и электрофизическим методам обработки/Амитан Г. Л., Байсупов И. А., Барон Ю. М. и др.- Под общ. ред. Волосатова В. А. Л.: Машиностроение, 1988. — 719 с.
  61. Е.И., Богдарев В. И., Кадышев Н. Т. Электроалмазное шлифование. М.: Машиностроение, 1974. — 255 с.
  62. А. Г. Технологическое обеспечение параметров состояния поверхностного слоя деталей. М.: Машиностроение, 1987. 208 с.
  63. У. Теория графов: Пер. с англ. М.: Мир, 1988. -424 с.
  64. Терещенко J1.H., Тарханов Н. С., Костин Г. Б. Влияние режимов электрохимического шлифования на состояние поверхностного слоя твердого сплава// Алмазы и сверхтвердые материалы. 1980. — № 5.- с. 8−10.
  65. Технологическая диагностика резания методом акустической эмиссии В. Н. Подураев, A.A. Барзов, В. А. Горелов. М.: Машиностроение, 1988. — 56 е., ил.
  66. В.Н., Урывский Ф. П. К вопросу определения глубины растравливания при круглом врезном электроалмазном шлифовании// Исследование обрабатываемости жаропрочных и титановых сплавов. Вып. 4. — Куйбышев, 1976. — с.84 — 90.
  67. Упрочнение поверхностей деталей комбинированными способами/ А. Г. Бойцов, В. Н. Машков, В. А. Смоленцев, JT.A. Хворостухин. М.: Машиностроение, 1991. — 144 с.
  68. Я.А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. — 264 с.
  69. А. М., Цвид С. Ф. Методы оптимизации в технической диагностике машин. М.: Машиностоение, 1983. -132 с.
  70. Я.З. Основы теории обучающих систем. М.: Наука, 1979. — 251 с.
  71. М.Я., Акимов A.C., Могильников В. А. Факторы, определяющие съем припуска при алмазно-электрохимическом шлифовании// Труды Всероссийской научно-технической конференции «Современная электротехнология в машиностроении». -Тула, 1997.
  72. Г. П. Распознавание в системах автоконтроля.
  73. M. Машиностороение, 1973. 424 с.
  74. В. А. Алмазное электрохимическое шлифование криволинейных поверхностей на станках с ЧПУ. Дис. на соиск. уч. степ. к. т. н. Тула. 1986. 214 с.
  75. В.А., Иванова Т. И., Танкиева Т. А., Моделирование комбинированных методов обработки на основе применения многомасштабного анализа / Труды региональной НТК. Тула, 1998.- с. 100−104.
  76. В.А., Иванова Т. И. Некоторые аспекты комбинированного технологического воздействия на материал// Труды международной НТК «Прогрессивные методы и технологии получения и обработки конструкционных материалов и покрытий». Волгоград, 1999.
  77. В.А., Иванова Т. И., Танкиева Т. А. Анализ методов преобразования нестационарных сигналов/ Деп. в ВИНИТИ 16.11.99, N3370-B99 28 с.
  78. В.А., Иванова Т. И. Вейвлет спектр новый инструмент для диагностики/ Сборник материалов международной НТК «Новые материалы и технологии на рубеже веков». Пенза, 14 — 16 июня 2000 г. — с.187−190
  79. Янг е., Эллисон А. Измерение шума машин: Пер. с англ. -М.: Энрегоатомиздат, 1988. 144 е., ил.
  80. П. И., Дорофеев В. Д., Пахалин Ю. А. Электроэрозионная правка алмазно-абразивных инструментов. Мн.: Наука и техника, 1981. — 232 с.
  81. Akansu, А. N. Wavelets and Filter Banks. A Signal Processing Perspective. IEEE Circuits & Devices Magazine, Nov. 1994, S. 14−18.
  82. Akansu, A.N., Haddad R. A. Multiresolution Signal Decomposition. Transforms, Subbands and Wavelets. Academic Press, London, 1992.
  83. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. CBMS-NSF: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 1992.
  84. Daubechies I. The Wavelet Transform, Time-Frequency Localization and Signal Analysis. IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 36, No. 5, Sep 90, S. 961−1005.
  85. Daubechies I.: Orthogonal Bases of Compactly Supported Wavelets. Communications on Pure Applied Mathematics, 1988, Vol. 41, S. 909−996.
  86. Louis A.K., Maa P.R.A. Wavelets. Theorie und Anwendungen. Teubner Studienbucher, 1994, Stuttgart.
  87. Mallat S. A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation. IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 11, No. 7, July 1989, S. 674−693.
  88. Meyer Y. Wavelets. Algorithms and Applications. Phildel-phia: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 1993.
  89. Meyer Y., Coifman R.R., Wickerhauser M.V. Size properties of wavelet packets. In Ruskai et al., editor, Wavelets and their160
  90. Applications. Jones and Bartlett, 1992, S. 453−470.
  91. Ludders P.J. EEG-Segmentierung mit Hilfe der diskreten Wavelet-Transformation. Diplomarbeit, Technishe Universitat Berlin, 1997.
  92. Fischer T. Wavelet Transformation von instationaren Wirbeln und turbulenten Stromungsvorgangen. Diplomarbeit von cand.aer., Universitat Stuttgart, 1997.
  93. Программа алгоритма функционирования блока преобразования сигнала в реальном масштабе времени1. Porth ORG X:$FFED1. HCR ORG X:$FFF81. HSR ORG X:$FFF91. HRX ORG X:$FFE81. Порт В
  94. Регистр управления ¡-Регистр статуса ¡-Приемник / Передатчик
  95. Коеффициенты g-фильтpa -Коеффициенты Ь-фильтра
  96. Первый базовый адрес X ¡-Второй базовый адрес X ¡-Первый базовый адрес У ¡-Второй базовый адрес У1. ORG X: Coeffg DS 171. ORG X: Coeffh DS 171. ORG X: B1X
  97. DS 16 384 ¡-Буфер данных X ORG X: B2X1. DS 16 384 ¡-Буфер данных X1. ORG X: B1X DS 163 841. Буфер данных Y1. ORG X: B2X 1. DS 16 384 -Буфер данных У
  98. Nx EQU $ 0100 1 -Счетчик отсчетов №
  99. Ny EQU $ 0101 -Счетчик отсчетов ^
  100. NO EQU $ 0102 -Счетчик отсчетов N0
  101. BUF1 EQU $ 0103 -Буаер общего назначения1. BUFN EQU #0104 1. BUFNx EQU #0105
  102. Filter MACRO Coeff, m, k, j, p, Bazal, Baza2, Kbuf, Mmax1. MOVE #Coeff, R0
  103. MOVE (R0),(N0)+ -k+l- -→N01. MOVE #p, A1. DEC A -p-l1. MOVE #Kbuf, R01. MOVE (R0), X0 -Kbuf1. MACR X0, A, A -Kbuf*(p-l)
  104. MOVE A, N2 -Kbuf" (p-1)~>N2
  105. MOVE #Bazal, R0 N0+N2-KbuP (p-l)+k+l-→N01. CLR A1. MOVE #Coef, Rl1. MOVE #j, N0 DO X0, END1
  106. MOVE (R0)+, X0 -(Bazal+Kbuf*(p-l)+k+l)→XO
  107. MOVE (R1)+N0,Y0 коэффициент фильтра-→УО1. MACR X0, Y0,A1. MOVE #BAZA2,R3
  108. MOVE, A, N2 -Kbuf (p-l)-→N2
  109. MOVE #Bazal, R0 N0+N2-Kbuf!(p-l)+k+l-→N01. CLR A1. MOVE #Coef, Rl1. MOVE #j, N0 DO X0, END3
  110. MOVE (R0)+, X0 -(Bazal +Kbuf (p-1)+k+1)—>X0
  111. MOVE (R1)+N0,Y0 коэффициент фильтра-→УО1. MACR X0, Y0,A1. END3: MOVE #BAZA2,R3
  112. MOVE A,(R3)+ -Сохранить результат1. MOVE #m, R01. MOVE (R0), A INC A
  113. MOVE (R0),(N0)+ -k+l -→N01. MOVE #p, A1. DEC A -p-l1. MOVE #Kbuf, R01. MOVE (R0), X0 -Kbuf1. MACR X0, A, A -Kbuf*(p-l)1. MOVE A, N2 -Kbuf*(p-l)~>N2
  114. MOVE #Bazal, R0 N0+N2-Kbuf*(p-l)+k+l-→N01. CLR A1. MOVE #Coef, Rl1. MOVE #j, N0 DO X0, END4
  115. MOVE (R0)+, X0 -(Bazal+Kbuf*(p-l)+k+l)→XO
  116. MOVE (R1)+N0,Y0 коэффициент фильтра-→У01. MACR. X0, Y0,A1. END4: MOVE #BAZA2,R3
  117. MOVE A,(R3)+ -Сохранить результат1. MOVE #m, R01. MOVE (R0), A INC A1. END2:1. RESET: Start:1.bi: фильтра1. MOVE #Mmac, X0 CMP A, X0
  118. ORG P:$ 0 JMP RESET ORG P:$ 100 MOVE #Coeffg, Rl
  119. MOVEP #$l, X: Porth Инициализация host-интерфейса JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Start -Ждать бит HRDF MOVE #BUF1,R0 MOVEP X: RegHRX, XO
  120. MOVE X0,(R0) X0, X:(R1)+ -Длина g-фильтра DO (R0), Labg
  121. JCLR #$ 0,X:RegHSR, Lab 1 -Ждать бит HRDF MOVEP X: RegHRX, XO -Принять g-коэффициент
  122. MOVE X0, X:(R1)+ -Переслать в буфер MOVE #Coeffh, Rl MOVE #BUF1,R0 Labg: JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Labg -Ждать бит HRDF MOVEP X: RegHRX, XO
  123. MOVE X0,(R0) X0, X:(R1)+ -Длина h-фильтра DO (R0), Labh Lab3: JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab3^I^aTb бит HRDF
  124. MOVEP X: RegHRX, XO -Принять h-коэффициентфильтра
  125. MOVE X0, X:(R1)+ -Переслать в буфер1. Прием блока данных
  126. MOVE #B1X, R1 MOVE #BUF1,R0 — Счетчик1. bh: JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Labh -Ждать бит HRDF MOVEP X: RegHRX, XO MOVE X0, X:(R0) X0, X:(R1)+ -Длина блока DO (R0), END1 Lab4: JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab4-)KflaTb бит HRDF
  127. MOVEP X: RegHRX, XO -Принять отсчет
  128. MOVE X0, X:(R1)+ -Переслать в буфер
  129. Начальная сортировка END1: MOVE #Nx, R4 MOVE #Ny, R5 MOVE #N0,R6
  130. MOVE #$ 0,Y:(R4) -Очистить счетчик Nx
  131. MOVE #$ 0,Y:(R5) -Очистить счетчик Nyотсчетовотсчетовсортировки1. Ml: отсчетсортировкисортировкиотсчетовотсчетов1. MOVE #B1X, R1
  132. MOVE #B2X, R2 -Смещение для нечетных
  133. MOVE #B2Y, R3 — Смещение для четных
  134. MOVE X:(R1)+, A Х:^1)+, В -М)→А, М)→В1. MOVE #$ 0,X01. CMP ХОД -Ы0=0 ?
  135. JQU END SORT -Если да, то нет элементов для
  136. MOVE X:(R1)+, X (R2)+ -Переслать нечетный1. MOVE Y:(R4), A -Nx→A1.C A -Nx:=Nx+l
  137. MOVE A, Y:(R4) -Сохранить Nx1. DEC В -N0:=N0−1
  138. MOVE B, Y:(R6) -Сохранить NO1. MOVE #$ 0,X01. CMP X0, B -N0=0 ?
  139. JQU END SORT -Если да, то нет элементов для
  140. MOVE X:(R1)+, Y:(R3)+ -Переслать четный отсчет1. MOVE Y:(R5), A ^у→А1.C A -Ыу:=Иу+1
  141. MOVE A, Y:(R5) -Сохранить Ny1. MOVE Y:(R6), A1. MOVE #$o, xo1. CMP X0, A -Ы0=0 ?
  142. JQU END SORT -Если да, то нет элементов для
  143. JMP Ml -Продолжить сортировку
  144. MOVE #B2X, R2 — Смещение для нечетных
  145. MOVE #B2Y, R3 -Смещение для четных
  146. MOVE Y:(R4), X:(R2) -Сохранить Nx в нечетноммассиве1. MOVE Y:(R5), X:(R3)
  147. Фильтрация отсчетов Mxmax EQU Х:$ 0110 (Мах)1. Мутах EQU Х:$ 0111 (Мах)
  148. Сохранить Ыу в четном массиве
  149. Отфильтрованные отсчеты, нечетные -Отфильтрованные отсчеты, четныеm i
  150. EQU X:$ 0112 -Счетчик (Отфильтрованные отсчеты)
  151. EQU X:$ 0113 EQU X:$ 0114 EQU X: S0115
  152. EQU X:$ 0116 -Счетчик отсчетов (нечетные)
  153. EQU X:$ 0117 -Счетчик отсчетов (четные)
  154. Filter Coeffg, 2, k, j, 1, B2X, B 1 X, K 1, Mxmax Filter Coeffh, 2, k, j, l, B2Y, Bl y, Kl, Mymax1. b5x:1.b4x:1. END5x: Lab5y:1.b4y:1. END5y:1.bS1.b 11:1. Пересылка блока данных
  155. MOVE #B1X, R1 MOVE (R1)+, R0 — Счетчик
  156. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab5x -Ждать бит HRDF MOVEP XO, X: RegHRX MOVE X0, X:(R0) X0, X:(R1)+ -Длина блока DO (R0), END5x
  157. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab4x -Ждать бит HRDF MOVEP XO, X: RegHRX
  158. MOVE X0, X:(R1)+ -Переслать в буфер X1. MOVE #B1Y, R11. MOVE (R1)+, R0 -Счетчик
  159. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab5y -Ждать бит HRDF1. MOVEP XO, X: RegHRX
  160. MOVE X0, X:(R0) X0, X:(R1)+ -Длина блока1. DO (R0), END5y
  161. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab4y -Ждать бит HRDF MOVEP XO, X: RegHRX X0, X:(R1)+1. MOVE1. MOVE1. MOVE1. MOVE1. SORTNi1. MOVE1. MOVE1. MOVE1. MOVE1. Переслать в буфер Yi, R0 $ 1,(R0) (R0), X0m, Rl$ 2,(R1) -m=2p, R0 $ 1,(R0) -p=l
  162. Filter Coeffg,(Rl), k, j,(R0), B2X, BlX, K2, Mxmax Filter Coeffg,(Rl), k, j,(R0), B2Y, BlY, K2, Mymax MOVE (R0), A INC A1. MOVE ' A,(R0) -p:=p+l →p
  163. Filter Coeffh,(Rl), k, j,(R0), B2X, BlX, K2, Mxmax Filter Coeffh,(Rl), k, j,(R0), B2Y, BlY, K2, Mymax MOVE (R0), A INC A169р:=р+1 -→р1.b 10: Labl3x:1.bl4x:1. END12x: Labl5y:1.bl7y:
  164. MOVE A,(R0) MOVE #m, Rl MOVE (R1), B CMP А, В JGT Lab 10 JMP Labi 1 MOVE #B1X, R1 MOVE (R1)+, R0 -Счетчик
  165. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab 1 Зх -Ждать бит HRDF MOVEP X0, X:RegHRX MOVE X0, X:(R0) X0, X:(R1)+ -Длина блока DO (R0), END12x
  166. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab 14x -Ждать бит HRDF MOVEP X0, X:RegHRX
  167. MOVE X0, X:(R1)+ -Переслать в буфер X1. MOVE #B1Y, R11. MOVE (R1)+, R0 -Счетчик
  168. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab 15y -Ждать бит HRDF1. MOVEP X0, X:RegHRX
  169. MOVE X0, X:(R0) X0, X:(R1)+ -Длина блока1. DO (R0), END16y
  170. JCLR #$ 0,X:"RegHSR, Lab 17y -Ждать бит HRDF MOVEP X0, X:RegHRX
  171. MOVE X0, X:(R 1)+ -Переслать в буфер Y MOVE #i, R0 MOVE (R0), A INC A
  172. MOVE #12,X0 CMP X0, A JGT ENDFil JMP LabS1. END Fil
  173. Программа расчета технологических показателей обработкиunit Scherl-interfaceuses
  174. Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, Menus, StdCtrls-type
  175. A1 :=-Ru+t+0.5 * sqrt (A1)/(Au* sqrt (2* Ru-t) * sqrt (t) *con+minU) — A:=A1- end-procedure TForml. FileOpenClickClick (Sender: TObject) — begin
  176. OpenDialogl.InitialDir:-d:basa1- if OpenDialogl. Execute then begin
  177. AssignFile (fl, OpenDialogl. FileName) — {$ 1-}1. Reset (fl)-if IOResult^O then begin
  178. Exx:=StrToFloat (CBoxl .text)-fb:=StrToFloat (CBox2.text)-t:=StrToFloat (CBox3.text) —
  179. Sp:=StrToFloat (CBox4.text)/60-val (edit4.text, Deltad, e)-1.:=sqrt ((2 * Ru-(t-A)) * (t-A))-1. :=hi0 * (1 -fi) * (1 +beta* (t 1 -t0)) * Kz * Lk * Bb * Exx/Hz-te:=eta*eps*Sp*Ie/ro/Kz/Bb-sch:=Ra-te-sqr (sp)/2/pi/roz- S:=Sm-
  180. AssignFile (f2,'d:ReservSch') — {$ 1-}
  181. Append (f2) — if IOResultoO then begin
  182. Exx:=StrToFloat (CBoxl .text)-fb:=StrToFloat (CBox2.text)-t:=StrToFloat (CBox3 .text) —
  183. AssignFile (f2,'d:ReservSchBi') — {$ 1-}
  184. Append (f2) — if IOResultoO then begin
  185. Sp:=StrToFloat (CBox4.text)/60-val (edit4.text, Deltad, e)-1.:=sqrt ((2 * Ru-(t-A)) * (t-A)) —
  186. AssignFile (f2,'d:ReservSchZatup') — {$ 1-}
  187. Append (f2) — if IOResultoO then begin
  188. S:=sp*Lz*(l+sp/Vu)/Vu- end-if t
  189. AssignFile (f2,'d:ReservSch') — {$ 1-}1. Append (f2) —
  190. WTree, WData. = wpjoin (tree, data, n) — %endternod = .-tnods, sizes, order. = wtreemgr ('readair, WTree) — % [xind, yind] = wcommon (tnods,[ternod m2m]) —
  191. Программа получения энергетического вейвлет спектра
Заполнить форму текущей работой

На отлично!