1. Постановка задачи

Цель работы: создать автоматизированную систему диагностирования дефектов в конструкциях электронных средств на основе анализа акустических сигналов, снимаемых с соответствующего датчика, которая сравнивала бы получаемые данные с образцами из банка эталонных звуковых образов с характерными для них параметрами и описанием.

Для этого необходимо провести моделирование звуковых сигналов генерируемых вследствие конструктивных дефектов. Далее нужно осуществить анализ полученных звуковых сигналов, с целью определения характерных для них параметров. При отсутствии соответствующего лабораторного оборудования, предлагается использовать корпус акустической гитары со встроенным микрофоном для моделирования звуковых сигналов. Микрофон гитары изолирован корпусом от внешней среды, что дает наименьший уровень постороннего шума, а так же корпус гитары достаточно сильно усиливает звуки воздействия на него, что позволяет получать достаточно чистый и громкий звуковой сигнал воздействий на корпус, тем самым создать физическую модель конструкции «с шумами». Затем нужно определить критерии для регистрации и классификации дефекта.

Разрабатываемая автоматизированная система должна обеспечивать:

1. Использование банка дефектов, который содержит характеристики звуковых сигналов дефектов.

2. Анализ звуковых сигналов.

3. Графическое представление звукового сигнала.

2. Обзорно-аналитическая глава

На этапе поиска информативных признаков ограничивают число измеряемых параметров вибрации, шума и ударов. При этом из множества параметров, характеризующих вибрационный процесс, выделяют только те, которые прямо или косвенно характеризуют состояние объекта. По этим параметрам формулируют информативную систему признаков, используемых при диагностировании.

Выбор диагностических параметров вибрации зависит от типов исследуемых механизмов, амплитудного и частотного диапазона измеряемых колебаний.

В низкочастотном диапазоне чаще измеряют параметры виброперемещения, в среднечастотном — виброскорости, а в высокочастотном — виброускорения[9].

В зависимости от спектрального состава, распределения уровней вибрации в диапазоне частот и во времени, а также от нормирования допустимого уровня измеряют амплитудные, средние или средние квадратические значения. Основным преимуществом измерения, средних квадратических значений является независимость этих значений от сдвигов фаз между отдельными составляющими спектров измеряемой вибрации.

Помимо этих средств, существуют программы, позволяющие анализировать звуковой сигнал: SoundForge, WaveLab, Adobe Audition, SpectraPLUS и др. Среди математических пакетов общепризнанными лидерами являются MathCAD, MatLab, Mathematica и т.д.[13].

Так же есть возможность создать специализированную программы для автоматизированной системы с помощью языков программирования, таких как C/C++, C#, Delphi и др. С использование стандартной для Windows библиотеки DirectSound или ASIO, SDK которой предоставляет в свободном доступе по лицензионному соглашению компания Steinberg[12].

Для написания программы анализа звукового сигнала было решено использовать математический пакет MatLab [11]. Данный пакет MATLAB фирмы «The MathWorks», является мировым стандартом в области научных и технических расчетов. Базовая библиотека MATLAB и пакет расширения Signal Processing содержат большое количество функций, позволяющих быстро и наглядно осуществлять и исследовать различные алгоритмы, связанные с цифровой обработки сигнала.

Для написания интерфейса для программы анализа звукового сигнала использовался пакет программ «Microsoft Visual Studio 2008», объектно-ориентированный язык C#, являющийся языком разработки приложений для платформы Microsoft .NET Framework. Пакет «Microsoft Visual Studio 2008» является одним из линейки продуктов компании Microsoft, включающий интегрированную среду разработки программного обеспечения и ряд других инструментальных средств. Данный пакет позволяет интегрировать программы написанные в MatLab и взаимодействовать с ними[14]. В данной системе можно быстро и качественно разрабатывать графические приложения, используя готовые компоненты.

Также требуется подключение встроенной библиотеки .NET: Microsoft.Office.Interop.Excel для взаимодействия с банком дефестов реализованной в электронной таблицы.

На сегодняшний день существует полноценная автоматизированная система диагностики ZETLab [9], специализирующийся на анализе различных сигналов и мониторинга систем. ZETLab представляет собой аппаратно-программный комплекс, включающий в себя различные датчики сигналов, АЦП/ЦАП и программное обеспечение. Данная система является коммерческим продуктом и не имеет возможности создавать базы данных сигналов и сравнивать входящий сигнал с ней. Поэтому на данном этапе необходимо использовать вышеуказанных компонентов для создания, методики анализа, сравнения сигналов и удобного интерфейса для пользователя.