Автоматизированная система диагностики дефектов в конструкциях электронных средств на основе акустических сигналов
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
е имеет полноценной базы дефектов. Банк дефектов составляется разработчиком, и нет возможности пополнять его процессе эксплуатации. В данной курсовой работе предусмотрен именно такой вариант. Но при дальнейшей модификации данной программы будет реализоваться база данных, а так же возможность записи сигнала поступающего с АЦП его анализ в реальном времени без остановки записи с возможностью занесения результатов в базу данных.
В банке дефектов хранятся характеристики звуковых сигналов, которые затем потребуются при их. Он хранит такие параметры сигнала, как: название дефекта, амплитудно-частотные характеристики и доверительный интервал значений.
Сигнал поступает на вход программы автоматизированной системы, где подвергается анализу. Модуль анализа Diag представляет результат в виде матрицы, строки которой соответствуют временному отрезку, а столбцы частоте. Данный модуль использует алгоритм по нахождению Mfcc коэффициентов реализованный в [6]. Он настроен на работу с wave-файлами частота дискретизации которых равна 44100Гц. Это накладывает ограничения на входящие данные. Листинг модуля представлен в Приложении 1.
3.3.Описание интерфейса программы
Интерфейс реализован в виде окна с двумя кнопками График и Диагностика, а так же области для выводимых пользователю сообщений. Вид интерфейса при первоначальном запуске программы представлен на рис.2.
Рис. 2 Окно программы DiagSound
Кнопка График предназначена для отображения диагностируемого сигнала в виде график. Она не доступна пока не импортировали сигнал в виде wave-файла при помощи меню.
Кнопка Диагностика предназначена для запуска процедуры диагностики сигнала. Она не доступна пока не импортировали сигнал в виде wave-файла и банка дефектов при помощи меню. После ее нажатия программа начнет анализировать сигнал и сверять полученные с помощью анализа данные с данными из банка дефектов. Процесс диагностики занимает некоторое время, в которое к программе нельзя будет обратиться. По завершение процесса диагностики в области сообщений появятся информация о найденных признаков дефектов.
4.ПРОВЕРКА РАБОТЫ СИСТЕМЫ
Для проверки работы системы было записано при помощи физической модели конструкций с шумами и программы Adobe Audition 3, два wave-файла с сигналами дефектов стука и треска по 10 секунд каждый, информацию о которых имеется в банке дефектов. Частота дискретизации wave-файлов равна 44100Гц, что допустимо для программы. Проведем диагностику этих сигналов.
Загрузим wave-файл Стуки.wav содержащий звуковые сигналы стуков. Посмотрим график сигнала с помощью кнопки График, чтобы убедиться о правильности импортирования wave-файла. График представлен на рис. 3
Рис. 3 График сигнала из wave-файла Стуки.wav
Как видно из графика, сигнал загружен правильно и содержит в себе 11 ярко выраженных всплеска амплитуды. Загрузим банк дефектов Data.xlsx с помощью меню и проведем диагностику данного сигнала, нажав кнопку Диагностика. Результат диагностики представлен на рис. 4.
Рис. 4 Результат диагностики сигнала Стук.wav
Время процедуры диагностирования 2 мин. 27 сек. Как видно из рисунка 4, программа выдала гораздо больше сообщений о наличие присутствия признаков дефекта стук, чем самих звуков данного дефекта в сигнале. Это обусловлено тем, что программа сверяет последовательно отрезки сигнала по 0,2сек., что не предусматривает того, что сигнал дефекта может быть длиннее этого отрезка и находиться одновременно в нескольких таких рядом стоящих отрезках. В последующей модернизации сигнала необходимо учесть данный факт. Однако проанализировав данный сигнал на слух с помощью Adobe Auditio 3 убеждаемся, что все сообщения, выданные программой DiagSound соответствуют действительности.
Загрузим wave-файл tre.wav с набором сигналов дефекта Треск. Построим его график. График представлен на рис. 5
Рис.5 График сигнала из wave-файла tre.wav
Как видно из графике, сигнал не имеет больших пиков, как в случае с Стук.wav, что говорит о низкой амплитуде сигналов дефектов. Проведем диагностик данного сигнала. Результат диагностики сигнала представлен на рис. 6. Время диагностики 3мин. 17сек.
Рис. 6 Результат диагностики сигнала tre.wav
Как видно из рисунка 6 сообщений так же как и в первом случае выдано больше, чем ожидалось и процент схожести ниже. При анализе на слух данного сигнала с помощью Adobe Audition обнаруживаем наличие в сигнале постороннего шума (шорканье ногтей по корпусу гитары, скрип струн, щелчки, возникшие из-за несовершенства АЦП и др.). Данная программа не учитывает погрешности вносимые внешним воздействием, что говорит о несовершенстве данной программы. При последующей модернизации программы необходимо будет учесть данный факт и добавить модуль по выявлению и очищению сигнала от постороннего шума.
Так же необходимо отметить ресурсоемкость данной программы. На рис. 7 видно, что программа из-за больших объемов данных занимает около 144мб оперативной памяти, что не приемлемо для практического применения. Так же видно, что большая часть времени тратиться на работу с банком дефектов реализованного в Excel-таблице. При модернизации программы необходимо создать подходящую базу данных, обеспечивающую более быструю работу с данными.
Рис. 7 Ресурсоемкость программы DiagSound
ЗАК?/p>