Bei dynamischen Maschinentests (z. B. Materialmüdigkeitstests, Strukturschwingungsanalysen) ist das Sensorsignal anfällig für thermisches Schaltkreisrauschen, elektromagnetische Störungen der Umgebung und mechanische Schwingungen, was zu zufälligen Schwankungen der Erfassungsdaten führt, um die realen Merkmale wie Materialveränderungen und Spannungsänderungen zu verbergen. Die Datengeräuschdämpfung muss zwischen „Geräuschdämpfung“ und „effektives Signal beibehalten“ ausgewogen werden – eine übermäßige Geräuschdämpfung führt zu einem Verlust kritischer Details und eine unzureichende Geräuschdämpfung beeinträchtigt die Genauigkeit der Analyse.Dynamische TestsoftwareDurch Algorithmusoptimierung und Parameteranpassung können Geräusche präzise unterdrückt und die Daten wiederhergestellt werden.

1. Geräuscherkennung: Präzise Positionierung der Störungsquelle

Vor der Geräuschreduzierung muss der Geräuschtyp mittels der Software-Analysefunktion ermittelt werden, um eine blinde Behandlung zu vermeiden:

Zeitbereich Charakteristik Beurteilung: in der Software, um die Rohdatenkurve zu betrachten, wenn unregelmäßige scharfe Sprünge auftreten (wie die Spannungskurve nach einem plötzlichen Sprung von ± 5 MPa schnell wiederhergestellt wird), sind die meisten elektromagnetischen Impulsstörungen (wie die Wellen, die durch Relaisanschlüsse verursacht werden); Wenn die Kurve insgesamt glatt schwankt (z. B. Verschiebungsdaten schwanken kontinuierlich um 0,01 mm nach oben und unten), kann es sich um thermisches Rauschen der Sensorschaltung handeln (positiv abhängig von Temperatur und Bandbreite).

Bestätigung der Frequenzdomänenanalyse: Verwenden Sie die Funktion „Spektrumanalyse“ der Software, um Zeitdomänendaten in Frequenzdomänenprogramme zu konvertieren. Wenn ein offensichtlicher Spitzenwert bei 50Hz/60Hz auftritt, ist dies eine elektromagnetische Störung der Arbeitsfrequenz; Wenn die Geräuschenergie im hohen Frequenzband (> 1kHz) signifikant ist, ist es meist durch mechanische Vibrationen verursachte hohe Frequenzstörungen; Wenn ein kontinuierliches Geräusch im niedrigen Frequenzband (<100 Hz) auftritt, kann es sich um ein Widerstandskontaktgeräusch oder ein Transistorbinkendes Geräusch handeln.

2. Algorithmuswahl: Lärmdämpfungsprogramm für Szenarien

Abhängig vom Geräuschtyp und den Prüfanforderungen werden die entsprechenden Algorithmen ausgewählt, wobei die Kernschema wie folgt ist:

Basisfilter: Regelmäßiges Geräusch unterdrücken

Low-Pass-Filter: geeignet für hochfrequente Geräusche (z. B. mechanische Vibrationen), Einstellung der Abschnittsfrequenz in der Software (z. B. 500 Hz für Strukturvibrationstests), Filtern von Geräuschen über dieser Frequenz, um zu vermeiden, dass effektive Signale (z. B. Materialresonanzspitzen) gefiltert werden;

Notch-Filter: gezielte Entfernung von Arbeitsfrequenzstörungen, Eingabe von 50Hz / 60Hz Zentralfrequenz, Bandbreite von 5-10Hz, kann die Netzstörungen präzise unterdrücken, ohne andere Bandsignale zu beeinflussen.

Fortgeschrittene Behandlung: Bewältigung komplexer Geräusche

Gleitender Durchschnittsfilter: offensichtlich für den zufälligen thermischen Rauschweffekt, die Festlegung der Fenstergröße in der Software (z. B. 10-50 Datenpunkte), die Durchschnittskurve durch benachbarte Daten glätten, das Fenster über die Versammlung verursacht eine Signalverzögerung (z. B. Verzögerung bei Müdigkeitstests);

Kleine Wellen Schwelle Geräuschreduzierung: Anpassung an Szenarien mit mutierten Signalen (wie Spannungsaufnahme im Moment des Materialbruchs), die Software automatisch die Daten in kleine Wellen-Koeffizienten verschiedener Skalen zerlegen, die Schwelle für den Geräuschdominierenden Koeffizienten auf Null setzen und die Signalkoeffizienten-Rekonstruktionsdaten beibehalten, um Signalverzerrungen durch herkömmliche Filterung zu vermeiden.

Parameteroptimierung: Gleichgewicht zwischen Lärmdämpfung und Signaltrauheit

Nach der Algorithmus-Bestimmung müssen die Parameter fein angepasst werden, um den Effekt über die Software-Vorschaufunktion zu verifizieren:

Anpassung der Filterparameter: Die Abschnittsfrequenz des niedrigen Durchgangsfilters muss 20% -30% höher sein als die Höchstfrequenz des effektiven Signals (z. B. die Höchstfrequenz des effektiven Signals bei der Materialstoßprüfung ist 300 Hz, die Abschnittsfrequenz ist 360 Hz); Die gleitende durchschnittliche Fenstergröße wird an die Datenabtastrate angepasst (bei einer Abtastrate von 1000 Hz werden 20 Punkte festgelegt, was der Gleitzeit von 0,02 Sekunden entspricht).

Schwelle- und Iterationssteuerung: Bei kleinen Wellen-Geräuschreduzierungen wird eine höhere Schwelle für das Geräusch im Hochband festgelegt (z. B. 0,1-mal der maximale Koeffizient) und eine niedrigere Schwelle für das Geräusch im Niederband (z. B. 0,05-mal); Aktivieren Sie die Software-Funktion "Iterative Noise Reduction" (nur 2-3 Mal) und vergleichen Sie die Rohdaten nach jeder Iteration, um zu verhindern, dass Details übermäßig glatt verloren gehen (z. B. kleine Spannungsschwankungen am Materialabgabepunkt).

4. Wirkungsprüfung: Quantitative Bewertung der Lärmdämpfungsqualität

Die Geräuschreduzierung muss durch Softwareindikatoren verifiziert werden, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig sind:

Quantitative Indikatorbeurteilung: Berechnung des "Signal-Rausch-Verhältnisses (SNR)" vor und nach der Geräuschdämpfung, automatisch generiert durch die Funktion "Datenstatistik" der Software, SNR erhöht ≥10dB für effektive Geräuschdämpfung; Schauen Sie sich den "Durchschnittlichen Quadratwurzelfehler (RMSE)" an und RMSE≤5% ist im Vergleich zu Standardsignalen, wie z. B. Kalibrierblock-Testdaten, geeignet.

Charakteristik-Konsistenz-Prüfung: im Vergleich zu den Schlüsselparametern vor und nach der Lärmdämpfung (wie die Bruchlast des Ermüdungstests, die Resonanzfrequenz des Vibrationstests), wenn die Abweichung ≤ 2%, zeigt, dass die Lärmdämpfung kein wirksames Signal verloren hat; Wenn eine deutliche Abweichung auftritt (z. B. eine Resonanzfrequenzverschiebung von 10 Hz), müssen die Filterparameter neu angepasst werden.

　　Dynamische TestsoftwareDie Geräuschreduzierung muss dem Prozess "Identifizierung - Auswahl - Optimierung - Validierung" folgen, der durch die präzise Positionierung von Geräuschen, die Anpassung von Algorithmen und die Parameteranpassung sowohl die Störungen effektiv unterdrückt als auch die Datenkerneigenschaften beibehalten kann, um präzise Datenunterstützung für die Bewertung der Materialleistungen und die Analyse der strukturellen Zuverlässigkeit zu bieten.