АНАЛИЗ СВОЙСТВ ВИЗУАЛЬНО-ГРАФИЧЕСКОГО ОТОБРАЖЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ О РЕЖИМАХ РАБОТЫ ДОЗИРУЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ

Анализ свойств время-частотных отображений информации об одномерных сигналах расхода, характеризующих режимы работы дозирующего оборудования. Производился анализ свойств многомерных (2D/3D-) отображений во время-частотном пространстве для одномерных сигналов расхода при описании процесса дозирования устройствами непрерывного и дискретного действия в составе смесеприготовительного агрегата для производства мелкодисперсных сыпучих смесей. Представлены и описаны свойства визуально-графического отображения информации о режимах работы дозирующего оборудования. Одномерные сигналы расхода на выходе блока дозирующих устройств при этом отображаются в вейвлет-среде в двумерном/трехмерном пространстве. Такое преобразование переводит одномерные измерительные сигналы в многомерно-точечную среду, когда в каждой технологической точке смесеприготовительного агрегата одномерные материалопотоковые сигналы расхода представляются своими многомерными отображениями (распределениями энергии) во время-частотном пространстве. Рассмотрено четыре задачи анализа время-частотного распределения Вигнера, отображающие конкретные режимы процессов дозирования. Режимы дозирования характеризуются моно- и мультикомпонентными стационарными и нестационарными сигналами расхода, порождаемыми дозирующими устройствами непрерывного действия. При этом время-частотные отображения сигналов расхода представлены в виде многомерных распределений Вигнера и Чуи-Уилльямса в трехмерной - в первых трех задачах - и двумерной (в четвертой задаче) среде. В первой задаче описан практический пример расчета и анализа многомерного отображения стационарного и нестационарного время-частотно-зависимых чирп-сигналов с варьированием параметров последнего. Дано пояснение расчетной дискретности распределений Вигнера. В других задачах показан эффект демпфирования паразитных элементов в распределении Чуи-Уилльямса. В частности, во второй задаче рассмотрен вариант отображения двухкомпонентного гармонического сигнала, в третьей задаче представлен анализ сигнала дозирования с двумя чирп-компонентами с взаимно обратноизменяющимися частотами, в четвертой - анализируется также двухкомпонентный сигнал, один из которых представляет собой чирп-сигнал с линейно-возрастающей частотой, другой - сложный чирп-сигнал с падающей синусоидально-модулированной мгновенной частотой. В последней задаче также представлен практический пример получения многомерного отображения мультикомпонентного сигнала от блока из двух и более дозаторов. Отмечена семантическая прозрачность отображений при мониторировании процесса мультикомпонентного дозирования. Исправленное распределение Вигнера (Чуи-Уилльямса) является более целесообразным для целей автоматизированного контроля (в форме визуально-графического мониторинга) и автоматического управления в режимах стабилизации и слежения за динамикой нестационарных процессов различного характера, в том числе процессов дозирования в различных отраслях промышленности и аграрно-промышленном комплексе.

режимы дозирования, дозаторы непрерывного и дискретного действия, мультикомпонентные сигналы расхода, виртуальные элементы распределения, чирп-сигналы, отображения Вигнера и Чуи-Уилльямса

1. Cohen L. Time-frequency distributions - A Review // Proceedings of the IEEE, 1989, July. Vol. 77. No. 7. P. 94-981.

2. Mallat St. A wavelet tour of signal processing, Academic Press, 2nd Ed., Ecole Politechnique, Paris; Courant Institute, New York University, Library of Congress Catalog Card Number: 99-65087. 1999, Reprinted 2001. 637 p.

3. Boashash B., Touati S., Auger F., Flandrin P., Chassande-Mottin E., et al. Measures, performance assessment, and enhancement TFDs // Time-frequency signal analysis and processing: a comprehensive reference, Academic Press. 2016, January. P. 387-452.

4. Auger F., Chassande-Mottin, E. Quadratic time-frequency analysis I: Cohen's class / in "Time-frequency analysis: concepts and methods", ISTE. 2008 (January). P. 131-163.

5. Debnath L. Recent development in the Wigner-Ville distribution and time-frequency signal analysis, PINSA, 68, A, No. 1. 2002. January. P. 35-56.

6. Debnath L. Wavelet transforms and their applications, Birkhauser, Boston, 2002.

7. Mallat S., Zhang Z. Matching Pursuit With Time- Frequency Dictionaries, IEEE Transactions on Signal Processing. 1993. Vol. 41. No. 12. P. 3397-3414.

8. Choi H.L. and Williams W. J. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing. 1989. Vol. 37. P. 862.

9. Мартуганова Е.Р. Модель web-сервиса по специализированной обработке данных на основе жадных алгоритмов. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова. 2014. 86 p.

10. Townsend S., Lee B., Jr. Sparse Approximation and Atomic Decomposition: Considering Atom Interactions in Evaluating and Building Signal Representations, Dissertation, March 2009. 260 p.

11. Ferrando S.E., Doolittle E.J., Bernal A.J., Bernal L.J. Probabilistic matching pursuit with Gabor dictionaries, Signal Processing. 2000. Vol. 80. P. 2099-2120.

12. Davis G.M., Mallat S.G., Zhang Z. Adaptive time-frequency decomposition with matching pursuit, Proc. SPIE 2242, Wavelet Applications. 402. 1994.

13. Gribonval R., Depalle P., Rodet X., Bacry E., and Mallat S. Sound signals decomposition using a high resolution matching pursuit. In Proc. Int. Computer Music Conf. (ICMC'96), August 1996. P. 293-296.

14. Tropp J.A., Gilbert A.C. Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit, IEEE Transactions on information theory. 2007. Vol. 53. No. 12. P. 4655-4666.