Технические науки/6. Электротехника и радиоэлектроника

Бегимадова Т.Х., Гулина И.Г.

ГВУЗ: «Национальный горный университет», Украина

Использование адаптивных фильтров в виброакустической диагностике для повышения отношения сигнал-шум

В различных системах виброакустической диагностики часто возникает такая проблема, как загрязнение полезного сигнала нежелательными сигналами или помехами. В качестве источников данных нежелательных сигналов могут выступать приводы механизмов, близко расположенные агрегаты и т.п., которые создают уровень помех, сильно превышающий уровень полезного сигнала. В подобных ситуациях проблематично дать правильную оценку полученным результатам и сделать адекватные выводы о состоянии диагностируемого устройства или детали без использования специализированных средств. Поэтому актуальным является вопрос о разработке и внедрении новых методов и алгоритмов обработки виброакустических сигналов, позволяющих повысить соотношение сигнал-помеха, что позволит улучшить результаты виброакустической диагностики.
Существует два основных пути решения данной проблемы. Первый - заключается в использовании обычных линейных фильтров. Однако данный подход может применяться только в тех случаях, когда полезный сигнал и помеха занимают строго определенные и разнесенные полосы частот и не дает желаемого результата. А также, когда спектры сигнала и помех перекрываются, или когда полоса частот помехи неизвестна или переменна. Все эти проблемы очень затрудняют использование линейных фильтров и внедрение их в системы вибродиагностики.

Другим способом решения этой проблемы является использование в системах вибродиагностики адаптивных фильтров. Адаптивные фильтры в настоящее время нашли применение во многих радиотехнических и телекоммуникационных системах. Одним из наиболее частых применений адаптивной фильтрации является очистка сигналов от шума. Однако адаптивные алгоритмы в силу наличия механизмов обратной связи характеризуются повышенной нестабильностью в некоторых областях применения. Это обусловлено сложностью, а иногда и невозможностью их математического описания и анализа.

Структура адаптивного фильтра-шумоподавителя приведена на рис. 1.

Рис. 1 Структура адаптивного фильтра-шумоподавителя

Адаптивный фильтр состоит из двух частей: цифрового фильтра с регулируемыми коэффициентами и адаптивного алгоритма, который используется для настройки или изменения коэффициентов фильтра (рис. 1). В адаптивных алгоритмах сигнал ошибки е_кминимизируется согласно некоторому критерию, например, по схеме наименьших квадратов. Наибольшее распространение получили алгоритмы, в которых используются схема наименьших квадратов (алгоритм LMS), рекурсивная схема наименьших квадратов (алгоритм RLS) и алгоритм Калмана.

Схема наименьших квадратов наиболее эффективна с точки зрения вычислительной сложности и требований к памяти. Более того, для неё несущественна проблема численной неустойчивости, присущая двум другим алгоритмам. А основным достоинством алгоритма LMS является легкость реализации алгоритма и предельная вычислительная простота – для подстройки коэффициентов фильтра на каждом шаге нужно выполнить N+1 пар операций “умножение - сложение”. Однако этот метод обладает медленной сходимостью и дает повышенную дисперсию ошибки в установившемся режиме.
Достоинством алгоритма RLS является быстрая сходимость. Однако достигается это за счет значительно более высокой, по сравнению с алгоритмом наименьших квадратов, вычислительной сложности.
Алгоритм Калмана и алгоритм RLS являются близкими по качественным параметрам и вычислительной сложности. Разница заключается в трактовке параметров алгоритмов и исходных посылках, использовавшихся при выводе формул.

Таким образом, в статье обоснована целесообразность применения адаптивных фильтров по сравнению с линейными фильтрами, а также алгоритмов адаптивной фильтрации в системах виброакустической диагностики для минимизации воздействия помех, т.е. для увеличения соотношения сигнал-шум.

Литература:

1. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практические применения. – М.: Вильямс, 2003. – 1104 с.

2. Коуэн К. Ф. Н. Адаптивные фильтры: пер. с англ. / Под ред. К. Ф. Н. Коуэна и П.М. Гранта. – М.: Мир, 1988. – 320 с.

3.Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: учебник для вузов. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2006. – 513 с.