Nkeji
1. Okwu Mmalite na Oke nke AI na Eletriki na Electronic Engineering 2. Nyochaa sekit na nkwado imewe 3. Sistemụ agbakwunyere na koodu Microcontroller 4. Nhazi mgbaàmà na nyocha data 5. Nkwado nhazi usoro njikwa 6. Sistemu Ike na nyocha ike 7. PCB chepụta na akwụkwọ ngwaike 8. Automation, PLC Logic na Sensor/IoT Data 9. Nyocha Standard, Simulation na Accountability na Python
Nkeji 4 / 9

Nhazi mgbaàmà na nyocha data

Uru:

  • Ikike iji guzobe parampat nhazi akara n'ụzọ ziri ezi dị ka nlele ugboro ugboro, ụdị nzacha na windo na AI
  • Ikike ịmepụta koodu Python maka FFT, nzacha nhazi na nyocha mkpọtụ yana lelee Nyquist na aliasing
  • Ikike iji nyochaa nkọwa ụdịdị dị iche iche nke AI mepụtara site na iji ya tụnyere nha na atụmanya anụ ahụ

Data raw sitere na ihe mmetụta, igwe okwu, ma ọ bụ eriri ọkụ naanị anaghị enwekarị isi; Ọ dị mkpa ịhazi na ịkọwa ya na axis nke ugboro ugboro, njupụta na oge. Na-ewepụta ụdịdị dị iche iche na FFT, nzacha mkpọtụ, na-amata mbinye aka vibration ... Ndị a bụ nhazi mgbaàmà na AI na-emepụta koodu Python ngwa ngwa na mpaghara a, na-akọwa echiche, na-agbakọ ọnụọgụ nzacha. Ma obere mperi mperi na nhazi mgbaàmà (ugboro nlele na-ezighi ezi, windo na-ezighi ezi, njikwa Nyquist kwụsịrị) na-emebi nyocha niile na nzuzo; Koodu anaghị enye mmejọ, ọ na-enye nsonaazụ na-ezighi ezi. Na nkeji a, anyị ga-ekpuchi ịtọ ntọala ziri ezi na AI, na-elele koodu emepụtara n'ihe gbasara Nyquist na aliasing, yana iji eziokwu anụ ahụ gosipụta nkọwa dị iche iche.

Ntọala ntọala: Sampling, Nyquist, Aliasing

Iwu mbụ nke nhazi akara dijitalụ bụ Nyquist-Shannon theorem: iji nọchite anya mgbaama n'ụzọ ziri ezi, oge nlele ga-abụrịrị opekata mpe ugboro abụọ kachasị na mgbama. Ma ọ bụghị ya, frequencies dị elu ga-apụta dị ka obere frequencies (aliasing) na nke a enweghị ike ịtụgharị.

Ugboro kachasị na mgbama: f_max = 2 kHzOpekempe nlele nlele: f_s ≥ 2 · f_max = 4 kHzIji hapụ oke n'omume: f_s ≈ 5 · f_max = 10 kHz ahọpụtara Ọzọkwa, ihe nzacha mgbochi mgbochi analọgụ bụ a ga-enwerịrị tupu nlele.

Akpachara anya: Mgbe AI na-atụ aro ugboro nlele, jide n'aka na ị ga-elele ma ọ na-enye Nyquist dabere na akụkụ kachasị elu nke mgbama gị. Koodu na-agba ọsọ na-enweghị njehie ọbụlagodi na obere nlele ugboro; ma ihe si na ya pụta adịghị mma n'ihi aliasing. Na mgbakwunye, ọ nweghị ngwanrọ nwere ike imegharị njehie a na-enweghị nzacha mgbochi na ngwaike.

Mkpebi na windo maka FFT

Mkpebi ugboro ugboro nke FFT na-adabere n'ụdị nlele na ọnụ ọgụgụ nke ihe atụ: Δf = f_s / N. Maka mkpebi kacha mma ị na-anakọta ọtụtụ samples ma ọ bụ họrọ f_s ala (na-enweghị imebi Nyquist). Na mgbakwunye, nkwụsị n'etiti mmalite na njedebe nke mgbaàmà ahụ na-emepụta "nkwụsị spectral"; Iji belata nke a, a na-etinye ọrụ windo dị ka Hann na Hamming.

f_s = 10 kHz, N = 1024 samples Mkpebi ugboro ugboro: Δf = 10000 / 1024 ≈ 9.77 HzTotal ndekọ oge: T = N / f_s = 1024 / 10000 ≈ 102.4 ms

Ịmepụta na ịlele FFT na koodu nzacha

Ezipụta ugboro nlele, ụdị windo, na ọnụ ọgụgụ axis nke ọma mgbe ị na-arịọ koodu FFT site na AI. Koodu na-esote na-ewepụta ụdị njupụta njupụta nke mgbama:

mbubata numpy dị ka npfs = 10000 # ugboro ugboro (Hz) - nyochaa Nyquist!N = 1024t = np.arange(N) / fs# sample signal: 500 Hz + 1500 Hzx = np.sin (2*np.pi*500*t) + 0.5*np0sint. np.hanning(N) # windowing: na-ebelata spectoral leak normalized site uru# ịlele ọnụ ọgụgụ kasị elu frequenciespeaks = f[np.argsort(mag)[-2:]] ebipụta (" frequencies (Hz):", np.sort(ọnụ ọnụ))

Mgbe ị na-elele koodu a, a ga-ajụ gị: Axis ugboro ọ̀ bụ Hz n'ezie ka ọ bụ akara nlele (rfftfreq ejiri)? A na-eme ka njupụta nke mpio ahụ dị mma maka uru windo? Ọnụ elu 500 na 1500 Hz a na-atụ anya na-eme n'ezie n'oge ndị ahụ? Ọ bụrụ na iji akara ule amaara ama ama (otu ugboro sine), ị ga-eji obi ike kwado axis na nhazigharị ya.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike ngwa ngwa

AKWỤKWỌ: "Tinye FFT na data a." (Nsonaazụ: nlele ugboro ugboro, ọnụ ọgụgụ axis na windowing adịghị edozi; eserese ahụ yikarịrị ka ọ na-akpa nkata na axis na-ezighị ezi.)STRONG:"Tinye FFT na akara ngosi 10 kHz. digitally.- Kaa akara Nyquist (5 kHz) na eserese ahụ mara na axis ga-agbanwe ma ọ bụrụ na nlele nlele ezighi ezi.

Ntụpụta nzacha na nyocha mkpọtụ

AI nwere ike iwepụta ọnụọgụ nzacha nzacha dị ala / elu/bandpass (FIR/IIR). Mana a ga-enyocharịrị oge nkwụsị, usoro na nkwụsi ike nke nzacha. Ọ nwere ike ime ka enweghị ntụkwasị obi dị elu na mgbagha oge, ọkachasị na nzacha IIR. Mgbe emebechara nzacha, kpapụta nzaghachi ugboro ugboro (Bode-dị ka) ka ịhụ na nbibi ahụ dị n'ebe kwesịrị ekwesị na ọ nweghị ripple achọghị na passband.

Ọrụ a na-ahụkarị na nyocha mkpọtụ bụ ikewapụta ezigbo mgbama na mkpọtụ. N'ebe a, nyochaa ọnụ ụzọ AI tụrụ aro ma ọ bụ nyochaa megide bandwidth anụ ahụ nke mgbama ahụ: ọ bụrụ na ezigbo mgbama gị dị na 0-500 Hz, akụkụ dị na 2 kHz nwere ike ịbụ mkpọtụ ma ọ bụ nnyonye anya. AI na-enye ọnụ ọgụgụ; Ị na-eme nkọwa anụ ahụ.

Iji eziokwu anụ ahụ kwado ntụgharị uche Spectrum

Mgbe ị na-akọwa ụdịdị dị iche iche, AI na-eme ihe ezi uche dị na ya mana ọ bụghị mgbe niile ka ọ bụ nkọwa ziri ezi dị ka "Enwere ọnụ ọgụgụ kasị elu na 50 Hz, nke a bụ nnyonye anya grid." Tulee okwu ndị a na atụmanya anụ ahụ: Sistemu ọ nwere njikọ mains 50 Hz n'ezie? Oge ntụgharị na nkwekọ a na-atụ anya na ọ fọrọ nke nta ka ọ dị n'ụdị ịma jijiji nke moto? Ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume, jiri usoro nke abụọ kwugharịa nha ahụ (ihe mmetụta dị iche iche, sọftụwia dị iche iche) wee hụ otu ọnụ ọgụgụ kacha elu.

Ndụmọdụ: Maka nkọwa nke ọ bụla ụdịdị dị iche iche, "kedu ihe omume anụ ahụ ka ọnụ ọgụgụ kasị elu a kwekọrọ?" Jụọ ajụjụ a. 50/100/150 Hz netwọk na harmonics ya, ntụgharị ugboro na ọtụtụ ya na igwe na-agbagharị agbagharị, na ịgbanye ugboro ole na-agbanwe ọkụ ọkụ bụ akara mbinye aka. Ọnụ ọgụgụ kacha elu amabeghị bụ ihe omume n'ezie ma ọ bụ njehie nha/nhazi; Nyochaa ha abụọ.

Obere Case

Onye injinia R&D na-atụle ịma jijiji nke onye ofufe ma nwee AI na-akọwa ụdịdị dị iche iche. "Enwere ọnụ ọgụgụ kachasị elu na 1200 Hz, nke a nwere ike ịbụ ọdịda," AI kwuru. Onye injinia na-achịkwa ọsọ nke onye ofufe: 1800 rpm = 30 Hz. A na-atụ anya ngbanwe nke ibu na agụba na ụkpụrụ ụfọdụ dabara na okirikiri a; 1200 Hz adịghị adabara nke ọ bụla n'ime ndị a. Ọ na-achịkwa ugboro nlele: mgbama na-ebu ọdịnaya ruru 2 kHz, mana naanị 2 kHz ka egosipụtara, yabụ mmebi iwu Nyquist. Ọnụ ọgụgụ kasị elu na 1200 Hz bụ ugboro mmụọ sitere na aliasing. Mgbe m na-abawanye ugboro nlele na 8 kHz, ọnụ ọgụgụ ụgha ahụ na-apụ n'anya. Ihe nkuzi: na-anwale ntụgharị ụdịdị dị iche iche mgbe niile site na ịtụ anya okirikiri anụ ahụ / ugboro ugboro yana nlele ziri ezi.

Mmejọ a na-emekarị

  • Ịhọrọ oge nlele na-enyochaghị akara Nyquist; Na-elepụ anya aliasing.
  • Hapụ axis ugboro ugboro FFT na ndeksi nlele kama Hz.
  • Na-emejọ mpụta spectral dị ka mgbama na-enweghị windo.
  • Anaghị emegharị njupụta site na ọnụ ọgụgụ nke windo/sample.
  • Anaghị elele nkwụsi ike nzacha IIR na mgbagha oge.
  • Ịtụgharị ọnụ ọnụ ọgụgụ dị iche iche na-anwaleghị ha na atụmanya nke rpm/frequency nkịtị.

Na nchịkọta

  • Oge nlele ga-abụrịrị opekata mpe okpukpu abụọ akụkụ kachasị elu nke mgbama; Ma ọ bụghị ya, aliasing ga-emebi nyocha niile.
  • Mkpebi FFT Δf = f_s/N; Họrọ N na f_s dịka mkpa gị siri dị.
  • Window na-ebelata ntachi anya spectral; normalize njupụta dị ka windo uru.
  • Jiri akara ule amaara nyochaa koodu AI iji kwado axis na normalization.
  • Lelee nkwụsi ike nzacha na nzaghachi ugboro ole site na ịkpa nkata.
  • Na-anwale nkọwa ụdịdị dị iche iche na-atụ anya ugboro anụ ahụ mgbe niile.

Ọrụ ngwa

Mepụta akara ule nke ugboro ama ama (dịka 500 Hz + 1500 Hz sine). Rịọ FFT na koodu nzacha sitere na AI. Mgbe ahụ: (1) lelee na ezutela akara Nyquist, (2) lelee na ọnụ ọgụgụ FFT na-apụta n'ezie na 500 na 1500 Hz, (3) kpachaara anya belata oge nlele n'okpuru Nyquist wee hụ ka aliasing si emepụta ọnụ ọgụgụ dị egwu. Rịba ama ihe ndị ị chọpụtara na usoro ị deziri.

Nke gara aga Na-esote