new classes were added
parent
3817ae129e
commit
0b47f83f21
88
maskVM.js
88
maskVM.js
|
|
@ -1,4 +1,45 @@
|
|||
export function specModel(options) {
|
||||
export function getMask(options) {
|
||||
let __result = {}; //результат
|
||||
let __spec = options.spec; //источник данных для построения модели
|
||||
let __set = options.set; //источник данных для построения портретов дефектов
|
||||
let __rows = Object.keys(__set); //массив ключей объекта (наименование портретов)
|
||||
|
||||
let __model = specModel(
|
||||
{
|
||||
src: __spec, //спектр для построения модели (объект)
|
||||
tol: options.tol, //коридор обнаружения гармоники, %
|
||||
color: options.color, //цвет модели в формате HEX
|
||||
canvas: options.canvas //координатная плоскость для отрисовки
|
||||
}
|
||||
); //рисуем упрощенную модель спектра огибающей
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < __rows.length; i++) {
|
||||
let __mask_name = __rows[i]; //имена портретов
|
||||
let __arr = __set[__mask_name]; //массив значений
|
||||
let __mask = createMask(
|
||||
{
|
||||
name: __mask_name, //имя маски дефекта
|
||||
src1: __model, //модель спектра для анализа (объект)
|
||||
src2: __spec, //базовый спектр для построения портрета (объект)
|
||||
filter: options.filter, //полосовой фильтр (для определения разницы амплитуд гармонической и случайной составляющей)
|
||||
color: __arr[0], //цвет портрета в формате HEX
|
||||
freq: __arr[1], //функциональная частота, Гц
|
||||
harms: __arr[2], //кол-во гармоник в портрете, шт
|
||||
lvl: __arr[3], //глубина модуляции сильного дефекта для портрета, %
|
||||
tol: options.tol, //коридор обнаружения гармоники на портрете, %
|
||||
type: __arr[4], //тип портрета (0 - обычный ряд, 1 - четные составляющие)
|
||||
coef: __arr[5], //коэффициент затухания гармоник портрета: дефект (0.05 - 0.10), износ (0.30 - 0.50)
|
||||
canvas: options.canvas //координатная плоскость для отрисовки маски
|
||||
}
|
||||
);
|
||||
if (__mask.corr >= 0.5) { __result[__mask.name] = __mask.corr }; //добавляем данные в результат
|
||||
gtl.log.info("Вероятность: " + __mask.name, __mask.corr); //выводим корреляцию гармоник в лог
|
||||
};
|
||||
|
||||
return __result;
|
||||
}; //оценка состояния методом maskVM
|
||||
|
||||
function specModel(options) {
|
||||
let __result = {}; //результат
|
||||
let __model = options.src.base; //массив точек базовой линии для построения упрощенной модели спектра
|
||||
let imin = 0; //левая граница коридора
|
||||
|
|
@ -32,7 +73,7 @@ export function specModel(options) {
|
|||
return __result;
|
||||
}; //построение упрощенной модели спектра
|
||||
|
||||
export function createMask(options) {
|
||||
function createMask(options) {
|
||||
let result = {}; //результат
|
||||
let data = options.src1.data; //массив точек спектра для сравнения с портретом
|
||||
let mask = options.src2.base; //массив точек базовой линии для построения портрета дефекта
|
||||
|
|
@ -132,45 +173,4 @@ export function createMask(options) {
|
|||
};
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}; //построение портрета дефекта
|
||||
|
||||
export function getMask(options) {
|
||||
let __result = {}; //результат
|
||||
let __spec = options.spec; //источник данных для построения модели
|
||||
let __set = options.set; //источник данных для построения портретов дефектов
|
||||
let __rows = Object.keys(__set); //массив ключей объекта (наименование портретов)
|
||||
|
||||
let __model = specModel(
|
||||
{
|
||||
src: __spec, //спектр для построения модели (объект)
|
||||
tol: options.tol, //коридор обнаружения гармоники, %
|
||||
color: options.color, //цвет модели в формате HEX
|
||||
canvas: options.canvas //координатная плоскость для отрисовки
|
||||
}
|
||||
); //рисуем упрощенную модель спектра огибающей
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < __rows.length; i++) {
|
||||
let __mask_name = __rows[i]; //имена портретов
|
||||
let __arr = __set[__mask_name]; //массив значений
|
||||
let __mask = createMask(
|
||||
{
|
||||
name: __mask_name, //имя маски дефекта
|
||||
src1: __model, //модель спектра для анализа (объект)
|
||||
src2: __spec, //базовый спектр для построения портрета (объект)
|
||||
filter: options.filter, //полосовой фильтр (для определения разницы амплитуд гармонической и случайной составляющей)
|
||||
color: __arr[0], //цвет портрета в формате HEX
|
||||
freq: __arr[1], //функциональная частота, Гц
|
||||
harms: __arr[2], //кол-во гармоник в портрете, шт
|
||||
lvl: __arr[3], //глубина модуляции сильного дефекта для портрета, %
|
||||
tol: options.tol, //коридор обнаружения гармоники на портрете, %
|
||||
type: __arr[4], //тип портрета (0 - обычный ряд, 1 - четные составляющие)
|
||||
coef: __arr[5], //коэффициент затухания гармоник портрета: дефект (0.05 - 0.10), износ (0.30 - 0.50)
|
||||
canvas: options.canvas //координатная плоскость для отрисовки маски
|
||||
}
|
||||
);
|
||||
if (__mask.corr >= 0.5) { __result[__mask.name] = __mask.corr }; //добавляем данные в результат
|
||||
gtl.log.info("Вероятность: " + __mask.name, __mask.corr); //выводим корреляцию гармоник в лог
|
||||
};
|
||||
|
||||
return __result;
|
||||
}; //оценка состояния методом maskVM
|
||||
}; //построение портрета дефекта
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,220 @@
|
|||
export class peakClass {
|
||||
constructor(args) {
|
||||
this.wave = args.src;
|
||||
this.freq = args.freq;
|
||||
this.visible = args.visible;
|
||||
if (args.spec != undefined) { this.spec = args.spec };
|
||||
}
|
||||
|
||||
getLevels(rpm = this.freq * 60) {
|
||||
let __allert = 0; //уровень предупреждения, g
|
||||
switch (true) {
|
||||
case rpm <= 900:
|
||||
__allert = 3.0 * (rpm / 900) ** 0.75; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 900) && (rpm <= 4000):
|
||||
__allert = 3.0; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 4000) && (rpm <= 10000):
|
||||
__allert = 3.0 * (rpm / 4000) ** 0.5; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case rpm > 10000:
|
||||
__allert = 5.0; //3.0 => 5.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
return __allert
|
||||
}; //рассчет пороговых уровней
|
||||
|
||||
getParams(rpm = this.freq * 60) {
|
||||
let __wdt = 0; //граничная частота ФВЧ
|
||||
let __frq = 40 * this.freq; //граничная частота спектра
|
||||
let __lns = 800; //количество линий спектра
|
||||
let __avg = 1; //количество усреднений спектра
|
||||
|
||||
switch (true) {
|
||||
case rpm <= 700:
|
||||
__wdt = 500;
|
||||
__lns = 800;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 700) && (rpm <= 1500):
|
||||
__wdt = 1000;
|
||||
__lns = 800;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 1500) && (rpm <= 3000):
|
||||
__wdt = 2000;
|
||||
__lns = 1600;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 3000) && (rpm <= 4000):
|
||||
__wdt = 2000;
|
||||
__lns = 1600;
|
||||
case rpm > 4000:
|
||||
__wdt = 5000;
|
||||
__lns = 1600;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
return {
|
||||
filter: { frequency: __wdt },
|
||||
spec: {
|
||||
frequency: __frq,
|
||||
lines: __lns,
|
||||
resolution: __frq / __lns,
|
||||
avg: __avg
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}; //рассчет параметров спектра
|
||||
|
||||
getWave() {
|
||||
let __allert = this.getLevels();
|
||||
let __fault = 2 * __allert;
|
||||
|
||||
if (this.visible == true) {
|
||||
let __canvas = gtl.plots.add("Waveform");
|
||||
let __alr = this.wave.values.map((item) => (item = __allert));
|
||||
let __flt = this.wave.values.map((item) => (item = __fault));
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: this.wave.color,
|
||||
name: this.wave.name,
|
||||
x: this.wave.time,
|
||||
y: this.wave.values
|
||||
}); //рисуем форму сигнала
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0xFFFF00,
|
||||
name: "allert",
|
||||
x: this.wave.time,
|
||||
y: __alr
|
||||
}); //рисуем порог предупреждения
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0xFF0000,
|
||||
name: "fault",
|
||||
x: this.wave.time,
|
||||
y: __flt
|
||||
}); //рисуем порог опасности
|
||||
|
||||
}
|
||||
return __allert
|
||||
}
|
||||
|
||||
getCorr() {
|
||||
let __plot = []; //массив значений корреляции для графика
|
||||
let arr = this.wave.values;
|
||||
let arr2 = arr.concat(arr); //расширяем массив данных
|
||||
let lag = 0.5;
|
||||
let X = 0; //аргумент 1
|
||||
let Y = 0; //аргумент 2
|
||||
|
||||
let T = Math.floor(arr.length * lag); //определяем количество индексов (шагов) для смещения массива
|
||||
let avg = arr.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr.length; //среднее значение массива
|
||||
Y = arr.reduce((acc, item) => (acc + (item - avg) ** 2), 0); //рассчитываем знаменатель функции
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < T; i++) {
|
||||
X = 0;
|
||||
for (let j = 0; j < arr.length; j++) { X += (arr[j] - avg) * (arr2[j + i] - avg) };
|
||||
__plot.push(X / Y); //записываем значение в массив коэффициентов
|
||||
}; //смещение массива
|
||||
|
||||
let __plot0 = __plot.slice(Math.floor(0.01 * __plot.length)); //убираем из массива первый 1% значений коэффициента (т.к. в нуле всегда значение 1.0)
|
||||
let __max = Math.max(...__plot0); //определяем максимальное значение коэффициента
|
||||
|
||||
if (this.visible == true) {
|
||||
let __canvas = gtl.plots.add("Correlation");
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0x00A550,
|
||||
name: "Корреляционная функция",
|
||||
x: this.wave.time,
|
||||
y: __plot
|
||||
});
|
||||
}; //отрисовка графика на plot
|
||||
|
||||
return __max;
|
||||
}; //рассчет автокорреляции
|
||||
|
||||
getSpecSquare() {
|
||||
if (this.spec != undefined) {
|
||||
let __base = this.spec.base; //массив значений средней линии
|
||||
let __data = this.spec.data; //массив значений амплитуд
|
||||
let __lines = this.spec.data.length; //количества линий спектра
|
||||
let __res = this.spec.resolution; //частотное разрешения спектра (высота прямоугольной трапеции)
|
||||
let __start = 0; //стартовый индекс в массиве
|
||||
let __end = __lines; //конечный индекс в массиве
|
||||
let s0 = 0; //площадь под базовой линией
|
||||
let s1 = 0; //площадь всего спектра
|
||||
let s2 = 0; //площадь над базовой линией
|
||||
let s3 = 0; //площадь обнаруженных гармоник
|
||||
|
||||
for (let i = __start; i <= __end - 1; i++) {
|
||||
s0 += __base[i] * __res;
|
||||
s1 += __data[i] * __res;
|
||||
let __delta = __data[i] - __base[i];
|
||||
if (__delta >= 0) { s2 += __delta * __res };
|
||||
if (__delta >= this.spec.peak_level) { s3 += __delta * __res };
|
||||
};
|
||||
|
||||
return {
|
||||
base: s0,
|
||||
spec: s1,
|
||||
harm: s2,
|
||||
peak: s3
|
||||
};
|
||||
}; //определение площадей спектра
|
||||
}
|
||||
|
||||
getResult() {
|
||||
let __result = {}; //результат
|
||||
let __mech = 0; //механические проблемы
|
||||
let __lubr = 0; //проблемы со смазкой
|
||||
|
||||
let __allert = this.getWave(); //рисуем пиковую форму сигнала и получаем порог предупреждения, g
|
||||
let __corr = this.getCorr(); //вычисляем автокорреляционную функцию (получаем максимум)
|
||||
|
||||
let MaxPK = Math.max(...this.wave.values); //максимальное значение амплитуды на пиковой форме, g
|
||||
let FaultLevel = 2 * __allert; //уровень аварии для пиковой формы (Fault = 2 * Allert)
|
||||
let EstPE = Math.sqrt(__corr) * 100; //расчетный процент периодической энергии
|
||||
|
||||
if (this.spec != undefined) {
|
||||
let GS = MaxPK / FaultLevel; //общая серьезность проблемы
|
||||
let SQpeak = this.getSpecSquare().peak; //площадь обнаруженных гармонических составляющих
|
||||
let SQspec = this.getSpecSquare().harm; //площадь над базовой линией
|
||||
let PE = (SQpeak ** 2 / SQspec ** 2); //доля периодической энергии
|
||||
let NPE = (SQspec ** 2 - SQpeak ** 2) / SQspec ** 2; //доля непериодической энергии
|
||||
|
||||
__mech = GS * PE * 100;
|
||||
__lubr = GS * NPE * 100;
|
||||
|
||||
__result = {
|
||||
mechBS: __mech * 0.8, //нормализованное значение (для индикатора 0-100 единиц)
|
||||
lubrBS: __lubr * 0.8, //нормализованное значение (для индикатора 0-100 единиц)
|
||||
};
|
||||
} else {
|
||||
switch (true) {
|
||||
case EstPE >= 50:
|
||||
__mech = EstPE * MaxPK / FaultLevel;
|
||||
__lubr = (100 - EstPE) * MaxPK / FaultLevel;
|
||||
break;
|
||||
case (EstPE <= 50) && (EstPE > 30):
|
||||
EstPE = EstPE / 2;
|
||||
__mech = EstPE * MaxPK / FaultLevel;
|
||||
__lubr = (100 - EstPE) * MaxPK / FaultLevel;
|
||||
break;
|
||||
case EstPE < 30:
|
||||
__mech = 0
|
||||
__lubr = MaxPK / FaultLevel;
|
||||
break;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
}; //определяем действительный расчетный процент периодической энергии
|
||||
|
||||
__result = {
|
||||
mechBS: __mech,
|
||||
lubrBS: __lubr
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
return __result;
|
||||
}; //оценка состояния методом PeakVM
|
||||
}
|
||||
391
peakVM.js
391
peakVM.js
|
|
@ -1,207 +1,3 @@
|
|||
export function getCorr(src1, src2) {
|
||||
let X = 0; //аргумент 1
|
||||
let Y = 0; //аргумент 2
|
||||
let Z = 0; //аргумент 3
|
||||
let __avg1 = src1.reduce((acc, item) => (acc + item)) / src1.length; //среднее значение массива 1
|
||||
let __avg2 = src2.reduce((acc, item) => (acc + item)) / src2.length; //среднее значение массива 2
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < arr1.length; i++) {
|
||||
X += (src1[i] - __avg1) * (src2[i] - __avg2);
|
||||
Y += (src1[i] - __avg1) ** 2;
|
||||
Z += (src2[i] - __avg2) ** 2;
|
||||
};
|
||||
|
||||
return X / (Math.sqrt(Y) * Math.sqrt(Z));
|
||||
}; //рассчет корреляции
|
||||
|
||||
export function getAutoCorr(options) {
|
||||
let result = {}; //результат
|
||||
let plot = []; //массив значений корреляции для графика
|
||||
let arr = options.src.values;
|
||||
let arr2 = arr.concat(arr); //расширяем массив данных
|
||||
let lag = 0.5;
|
||||
let X = 0; //аргумент 1
|
||||
let Y = 0; //аргумент 2
|
||||
|
||||
if (options.lag <= 0.5) { lag = options.lag } else { lag = 0.5 };
|
||||
let T = Math.floor(arr.length * lag); //определяем количество индексов (шагов) для смещения массива
|
||||
let avg = arr.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr.length; //среднее значение массива
|
||||
Y = arr.reduce((acc, item) => (acc + (item - avg) ** 2), 0); //рассчитываем знаменатель функции
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < T; i++) {
|
||||
X = 0;
|
||||
for (let j = 0; j < arr.length; j++) { X += (arr[j] - avg) * (arr2[j + i] - avg) };
|
||||
plot.push(X / Y); //записываем значение в массив коэффициентов
|
||||
}; //смещение массива
|
||||
|
||||
let plot0 = plot.slice(Math.floor(0.01 * plot.length)); //убираем из массива первый 1% значений коэффициента (т.к. в нуле всегда значение 1.0)
|
||||
let akf_avg = plot0.reduce((acc, item) => (acc + Math.abs(item)), 0) / plot0.length; //среднее значение коэффициента
|
||||
let akf_sqr = plot0.reduce((acc, item) => (acc + item ** 2), 0); //сумма квадратов значений
|
||||
let akf_rms = Math.sqrt(akf_sqr / plot0.length); //СКЗ коэффициента
|
||||
let akf_max = Math.max(...plot0); //определяем максимальное значение коэффициента
|
||||
|
||||
result["avg"] = akf_avg;
|
||||
result["rms"] = akf_rms;
|
||||
result["ampl"] = akf_max;
|
||||
result["data"] = plot;
|
||||
|
||||
|
||||
if (options.canvas != undefined) {
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: options.color,
|
||||
name: options.name,
|
||||
x: options.src.time,
|
||||
y: plot
|
||||
}
|
||||
);
|
||||
}; //отрисовка графика на plot
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}; //рассчет автокорреляции
|
||||
|
||||
export function getWave(options) {
|
||||
let __src = options.src; //источник данных
|
||||
let __allert = 0;
|
||||
let __fault = 0;
|
||||
if (options.lvl != undefined) {
|
||||
__allert = options.lvl;
|
||||
__fault = 2 * __allert;
|
||||
};
|
||||
|
||||
if (options.canvas != undefined) {
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: __src.color,
|
||||
name: __src.name,
|
||||
x: __src.time,
|
||||
y: __src.values
|
||||
}
|
||||
); //рисуем Waveform
|
||||
|
||||
if (__allert != 0) {
|
||||
let __alr = __src.values.map((item) => (item = __allert));
|
||||
let __flt = __src.values.map((item) => (item = __fault));
|
||||
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: 0xFFFF00,
|
||||
name: "allert",
|
||||
x: __src.time,
|
||||
y: __alr
|
||||
}
|
||||
); //рисуем линию предупреждения
|
||||
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: 0xFF0000,
|
||||
name: "fault",
|
||||
x: __src.time,
|
||||
y: __flt
|
||||
}
|
||||
); //рисуем линию опасности
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
return {
|
||||
color: __src.color,
|
||||
name: __src.name,
|
||||
time: __src.time,
|
||||
values: __src.values
|
||||
}
|
||||
}; //пиковая форма сигнала
|
||||
|
||||
export function getParams(freq) {
|
||||
let rpm = freq * 60; //частота в об/мин
|
||||
let wdt = 0; //граничная частота ФВЧ
|
||||
let frq = 40 * freq; //граничная частота спектра
|
||||
let lns = 800; //количество линий спектра
|
||||
let avg = 1; //количество усреднений спектра
|
||||
|
||||
switch (true) {
|
||||
case rpm <= 700:
|
||||
wdt = 500;
|
||||
lns = 800;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 700) && (rpm <= 1500):
|
||||
wdt = 1000;
|
||||
lns = 800;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 1500) && (rpm <= 3000):
|
||||
wdt = 2000;
|
||||
lns = 1600;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 3000) && (rpm <= 4000):
|
||||
wdt = 2000;
|
||||
lns = 1600;
|
||||
case rpm > 4000:
|
||||
wdt = 5000;
|
||||
lns = 1600;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
return {
|
||||
filter: { frequency: wdt },
|
||||
spec: {
|
||||
frequency: frq,
|
||||
lines: lns,
|
||||
resolution: frq / lns,
|
||||
avg: avg
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}; //рассчет параметров спектра
|
||||
|
||||
export function getLevels(freq) {
|
||||
let rpm = freq * 60; //частота в об/мин
|
||||
let alr = 0; //уровень предупреждения, g
|
||||
switch (true) {
|
||||
case rpm <= 900:
|
||||
alr = 1.5 * (rpm / 900) ** 0.75; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 900) && (rpm <= 4000):
|
||||
alr = 1.5; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 4000) && (rpm <= 10000):
|
||||
alr = 1.5 * (rpm / 4000) ** 0.5; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case rpm > 10000:
|
||||
alr = 3.0; //3.0 => 5.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
return alr
|
||||
}; //рассчет пороговых уровней
|
||||
|
||||
export function specSquare(spec, L, R) {
|
||||
let __base = spec.base; //массив значений средней линии
|
||||
let __data = spec.data; //массив значений амплитуд
|
||||
let __lines = spec.data.length; //количества линий спектра
|
||||
let __res = spec.resolution; //частотное разрешения спектра (высота прямоугольной трапеции)
|
||||
let __start = 0; //стартовый индекс в массиве
|
||||
let __end = __lines; //конечный индекс в массиве
|
||||
let s0 = 0; //площадь под базовой линией
|
||||
let s1 = 0; //площадь всего спектра
|
||||
let s2 = 0; //площадь над базовой линией
|
||||
let s3 = 0; //площадь обнаруженных гармоник
|
||||
if (L != undefined) { __start = Math.round(L / __res) };
|
||||
if (R != undefined) { __end = Math.round(R / __res) };
|
||||
|
||||
for (let i = __start; i <= __end - 1; i++) {
|
||||
s0 += __base[i] * __res;
|
||||
s1 += __data[i] * __res;
|
||||
let __delta = __data[i] - __base[i];
|
||||
if (__delta >= 0) { s2 += __delta * __res };
|
||||
if (__delta >= spec.peak_level) { s3 += __delta * __res };
|
||||
};
|
||||
|
||||
return {
|
||||
base: s0,
|
||||
spec: s1,
|
||||
harm: s2,
|
||||
peak: s3
|
||||
};
|
||||
}; //определение площадей спектра
|
||||
|
||||
export function getPeak(options) {
|
||||
let __result = {}; //результат
|
||||
let __wav = options.src; //массив данных пиковой формы
|
||||
|
|
@ -276,3 +72,190 @@ export function getPeak(options) {
|
|||
|
||||
return __result;
|
||||
}; //оценка состояния методом PeakVM
|
||||
|
||||
export function getParams(freq) {
|
||||
let rpm = freq * 60; //частота в об/мин
|
||||
let wdt = 0; //граничная частота ФВЧ
|
||||
let frq = 40 * freq; //граничная частота спектра
|
||||
let lns = 800; //количество линий спектра
|
||||
let avg = 1; //количество усреднений спектра
|
||||
|
||||
switch (true) {
|
||||
case rpm <= 700:
|
||||
wdt = 500;
|
||||
lns = 800;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 700) && (rpm <= 1500):
|
||||
wdt = 1000;
|
||||
lns = 800;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 1500) && (rpm <= 3000):
|
||||
wdt = 2000;
|
||||
lns = 1600;
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 3000) && (rpm <= 4000):
|
||||
wdt = 2000;
|
||||
lns = 1600;
|
||||
case rpm > 4000:
|
||||
wdt = 5000;
|
||||
lns = 1600;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
return {
|
||||
filter: { frequency: wdt },
|
||||
spec: {
|
||||
frequency: frq,
|
||||
lines: lns,
|
||||
resolution: frq / lns,
|
||||
avg: avg
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}; //рассчет параметров спектра
|
||||
|
||||
export function getLevels(freq) {
|
||||
let rpm = freq * 60; //частота в об/мин
|
||||
let alr = 0; //уровень предупреждения, g
|
||||
switch (true) {
|
||||
case rpm <= 900:
|
||||
alr = 3.0 * (rpm / 900) ** 0.75; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 900) && (rpm <= 4000):
|
||||
alr = 3.0; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case (rpm > 4000) && (rpm <= 10000):
|
||||
alr = 3.0 * (rpm / 4000) ** 0.5; //1.5 => 3.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
break;
|
||||
case rpm > 10000:
|
||||
alr = 5.0; //3.0 => 5.0 для формы Peak-To-Peak
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
return alr
|
||||
}; //рассчет пороговых уровней
|
||||
|
||||
function getWave(options) {
|
||||
let __src = options.src; //источник данных
|
||||
let __allert = 0;
|
||||
let __fault = 0;
|
||||
if (options.lvl != undefined) {
|
||||
__allert = options.lvl;
|
||||
__fault = 2 * __allert;
|
||||
};
|
||||
|
||||
if (options.canvas != undefined) {
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: __src.color,
|
||||
name: __src.name,
|
||||
x: __src.time,
|
||||
y: __src.values
|
||||
}
|
||||
); //рисуем Waveform
|
||||
|
||||
if (__allert != 0) {
|
||||
let __alr = __src.values.map((item) => (item = __allert));
|
||||
let __flt = __src.values.map((item) => (item = __fault));
|
||||
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: 0xFFFF00,
|
||||
name: "allert",
|
||||
x: __src.time,
|
||||
y: __alr
|
||||
}
|
||||
); //рисуем линию предупреждения
|
||||
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: 0xFF0000,
|
||||
name: "fault",
|
||||
x: __src.time,
|
||||
y: __flt
|
||||
}
|
||||
); //рисуем линию опасности
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
return {
|
||||
color: __src.color,
|
||||
name: __src.name,
|
||||
time: __src.time,
|
||||
values: __src.values
|
||||
}
|
||||
}; //пиковая форма сигнала
|
||||
|
||||
function getAutoCorr(options) {
|
||||
let result = {}; //результат
|
||||
let plot = []; //массив значений корреляции для графика
|
||||
let arr = options.src.values;
|
||||
let arr2 = arr.concat(arr); //расширяем массив данных
|
||||
let lag = 0.5;
|
||||
let X = 0; //аргумент 1
|
||||
let Y = 0; //аргумент 2
|
||||
|
||||
if (options.lag <= 0.5) { lag = options.lag } else { lag = 0.5 };
|
||||
let T = Math.floor(arr.length * lag); //определяем количество индексов (шагов) для смещения массива
|
||||
let avg = arr.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr.length; //среднее значение массива
|
||||
Y = arr.reduce((acc, item) => (acc + (item - avg) ** 2), 0); //рассчитываем знаменатель функции
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < T; i++) {
|
||||
X = 0;
|
||||
for (let j = 0; j < arr.length; j++) { X += (arr[j] - avg) * (arr2[j + i] - avg) };
|
||||
plot.push(X / Y); //записываем значение в массив коэффициентов
|
||||
}; //смещение массива
|
||||
|
||||
let plot0 = plot.slice(Math.floor(0.01 * plot.length)); //убираем из массива первый 1% значений коэффициента (т.к. в нуле всегда значение 1.0)
|
||||
let akf_avg = plot0.reduce((acc, item) => (acc + Math.abs(item)), 0) / plot0.length; //среднее значение коэффициента
|
||||
let akf_sqr = plot0.reduce((acc, item) => (acc + item ** 2), 0); //сумма квадратов значений
|
||||
let akf_rms = Math.sqrt(akf_sqr / plot0.length); //СКЗ коэффициента
|
||||
let akf_max = Math.max(...plot0); //определяем максимальное значение коэффициента
|
||||
|
||||
result["avg"] = akf_avg;
|
||||
result["rms"] = akf_rms;
|
||||
result["ampl"] = akf_max;
|
||||
result["data"] = plot;
|
||||
|
||||
if (options.canvas != undefined) {
|
||||
options.canvas.add(
|
||||
{
|
||||
color: options.color,
|
||||
name: options.name,
|
||||
x: options.src.time,
|
||||
y: plot
|
||||
}
|
||||
);
|
||||
}; //отрисовка графика на plot
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}; //рассчет автокорреляции
|
||||
|
||||
function specSquare(spec, L, R) {
|
||||
let __base = spec.base; //массив значений средней линии
|
||||
let __data = spec.data; //массив значений амплитуд
|
||||
let __lines = spec.data.length; //количества линий спектра
|
||||
let __res = spec.resolution; //частотное разрешения спектра (высота прямоугольной трапеции)
|
||||
let __start = 0; //стартовый индекс в массиве
|
||||
let __end = __lines; //конечный индекс в массиве
|
||||
let s0 = 0; //площадь под базовой линией
|
||||
let s1 = 0; //площадь всего спектра
|
||||
let s2 = 0; //площадь над базовой линией
|
||||
let s3 = 0; //площадь обнаруженных гармоник
|
||||
if (L != undefined) { __start = Math.round(L / __res) };
|
||||
if (R != undefined) { __end = Math.round(R / __res) };
|
||||
|
||||
for (let i = __start; i <= __end - 1; i++) {
|
||||
s0 += __base[i] * __res;
|
||||
s1 += __data[i] * __res;
|
||||
let __delta = __data[i] - __base[i];
|
||||
if (__delta >= 0) { s2 += __delta * __res };
|
||||
if (__delta >= spec.peak_level) { s3 += __delta * __res };
|
||||
};
|
||||
|
||||
return {
|
||||
base: s0,
|
||||
spec: s1,
|
||||
harm: s2,
|
||||
peak: s3
|
||||
};
|
||||
}; //определение площадей спектра
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,157 @@
|
|||
export class spmClass {
|
||||
constructor(args) {
|
||||
this.src1 = args.src1;
|
||||
this.src2 = args.src2;
|
||||
this.frq = args.freq;
|
||||
this.d = args.d_inner;
|
||||
this.visible = args.visible;
|
||||
this.cpt = this.todB(this.src1.values); //переводим значения массива в дБ
|
||||
this.max = this.todB(this.src2.values); //переводим значения массива в дБ
|
||||
}
|
||||
|
||||
todB(arr, type) {
|
||||
let __limit = 3e-4; //пороговое значение
|
||||
if (type != undefined) {
|
||||
switch (type) {
|
||||
case 0: __limit = 1e-6; break;
|
||||
case 1: __limit = 1e-9; break;
|
||||
case 2: __limit = 1e-12; break;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
return arr.map((item) => (item = 20 * Math.log10(item / __limit)));
|
||||
} //перевод линейных величин в дБ
|
||||
|
||||
getdBi(d = this.d, rpm = this.frq * 60) {
|
||||
const a = 3.135283064375708;
|
||||
const b = 4.999746694992378;
|
||||
const k = -58.16048390995372;
|
||||
|
||||
function getLogUnitValue(lin_unit_value, base, k, c) {
|
||||
return c * Math.log(lin_unit_value) / Math.log(base) + k;
|
||||
};
|
||||
|
||||
function getDLogUnitValue(d) {
|
||||
const base = 0.5921510231527015;
|
||||
const k = -3.015055963296224;
|
||||
const c = -0.9111115009540;
|
||||
return getLogUnitValue(d, base, k, c);
|
||||
};
|
||||
|
||||
function getRpmLogUnitValue(rpm) {
|
||||
const base = 6.69896278136537;
|
||||
const k = -0.008927920952982967;
|
||||
const c = 3.3041976536011;
|
||||
return getLogUnitValue(rpm, base, k, c);
|
||||
};
|
||||
|
||||
return a * getDLogUnitValue(d) + b * getRpmLogUnitValue(rpm) + k;
|
||||
} //расчет естественного уровня вибрации dBi
|
||||
|
||||
getdBc() {
|
||||
return Math.sqrt(this.cpt.reduce((acc, item) => (acc + item ** 2), 0) / this.cpt.length);
|
||||
} //вычисляем ковровый уровень (СКЗ) в дБ
|
||||
|
||||
getdBm() {
|
||||
return Math.max(...this.max);
|
||||
} //вычисляем максимальную амплитуду импульсов в дБ
|
||||
|
||||
getdBn() {
|
||||
return this.getdBm() - this.getdBi()
|
||||
} //нормализованное значение амплитуды в дБ
|
||||
|
||||
getLR() {
|
||||
let __max0 = this.max.slice(0) //делаем копию массива для сортировки
|
||||
let __maxSort = __max0.sort((a, b) => (b - a)); //сортируем массив по убыванию
|
||||
let __max40 = __maxSort.slice(0, 40); //выделяем 40 первых (максимальных) значений из массива
|
||||
return __max40.reduce((acc, item) => (acc + item), 0) / __max40.length;
|
||||
} //определяем LR (среднее из 40 импульсов)
|
||||
|
||||
getHR() {
|
||||
let __max1000 = this.max.slice(0, this.max.length / 2); //выделяем 1000 значений из массива
|
||||
return Math.sqrt(__max1000.reduce((acc, item) => (acc + item ** 2), 0) / __max1000.length); //вычисляем HR (СКЗ) в дБ
|
||||
} //вычисляем HR (СКЗ) в дБ
|
||||
|
||||
getWave() {
|
||||
let __dBm = this.getdBm();
|
||||
let __dBc = this.getdBc();
|
||||
let __LR = this.getLR();
|
||||
let __HR = this.getHR();
|
||||
|
||||
if (this.visible == true) {
|
||||
let __canvas = gtl.plots.add("Impulseform");
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: this.src2.color,
|
||||
name: this.src2.name,
|
||||
x: this.src2.time,
|
||||
y: this.max
|
||||
}); //рисуем форму импульсов SPM
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0xFFFF00,
|
||||
name: "dBc",
|
||||
x: this.src2.time,
|
||||
y: this.max.map((item) => (item = __dBc))
|
||||
}); //рисуем уровень dBc
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0xFF0000,
|
||||
name: "dBm",
|
||||
x: this.src2.time,
|
||||
y: this.max.map((item) => (item = __dBm))
|
||||
}); //рисуем уровень dBm
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0xFFA500,
|
||||
name: "HR",
|
||||
x: this.src2.time,
|
||||
y: this.max.map((item) => (item = __HR))
|
||||
}); //рисуем уровень HR
|
||||
|
||||
__canvas.add({
|
||||
color: 0xFF00CC,
|
||||
name: "LR",
|
||||
x: this.src2.time,
|
||||
y: this.max.map((item) => (item = __LR))
|
||||
}); //рисуем уровень LR
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
dBm: __dBm,
|
||||
dBc: __dBc,
|
||||
LR: __LR,
|
||||
HR: __HR
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
getResult() {
|
||||
let __result = {}; //результат
|
||||
let __state = "Норма"; //общее состояние
|
||||
let __dBn = this.getdBn();
|
||||
let __wav = this.getWave(); //рисуем форму сигнала и получаем пороги
|
||||
|
||||
switch (true) {
|
||||
case (__dBn > 20) && (__dBn < 35):
|
||||
__state = "Предупреждение";
|
||||
break;
|
||||
case __dBn >= 35:
|
||||
__state = "Опасность";
|
||||
break;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
|
||||
__result = {
|
||||
dBm: __wav.dBm,
|
||||
dBc: __wav.dBc,
|
||||
LR: __wav.LR,
|
||||
HR: __wav.HR,
|
||||
state: __state
|
||||
};
|
||||
|
||||
return __result
|
||||
} //оценка общего состояния
|
||||
}
|
||||
84
spmVM.js
84
spmVM.js
|
|
@ -1,45 +1,3 @@
|
|||
export function getdBi(d, rpm) {
|
||||
const a = 3.135283064375708;
|
||||
const b = 4.999746694992378;
|
||||
const k = -58.16048390995372;
|
||||
|
||||
function getLogUnitValue(lin_unit_value, base, k, c) {
|
||||
return c * Math.log(lin_unit_value) / Math.log(base) + k;
|
||||
};
|
||||
|
||||
function getDLogUnitValue(d) {
|
||||
const base = 0.5921510231527015;
|
||||
const k = -3.015055963296224;
|
||||
const c = -0.9111115009540;
|
||||
return getLogUnitValue(d, base, k, c);
|
||||
};
|
||||
|
||||
function getRpmLogUnitValue(rpm) {
|
||||
const base = 6.69896278136537;
|
||||
const k = -0.008927920952982967;
|
||||
const c = 3.3041976536011;
|
||||
return getLogUnitValue(rpm, base, k, c);
|
||||
};
|
||||
|
||||
return a * getDLogUnitValue(d) + b * getRpmLogUnitValue(rpm) + k;
|
||||
}; //расчет естественного уровня вибрации dBi
|
||||
|
||||
export function todB(arr, type) {
|
||||
let __limit = 3e-4; //пороговое значение
|
||||
if (type != undefined) {
|
||||
switch (type) {
|
||||
case 0: __limit = 1e-6; break;
|
||||
case 1: __limit = 1e-9; break;
|
||||
case 2: __limit = 1e-12; break;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
let __result = arr.map((item) => (item = 20 * Math.log10(item / __limit)));
|
||||
return __result;
|
||||
}; //перевод значений массива в дБ
|
||||
|
||||
export function getSpm(args) {
|
||||
let __src1 = args.src1.values; //массив данных амплитуд импульсов для расчета коврового уровня
|
||||
let __src2 = args.src2.values; //массив данных амплитуд импульсов для определения максимума
|
||||
|
|
@ -131,3 +89,45 @@ export function getSpm(args) {
|
|||
|
||||
return __result;
|
||||
}; //оценка состояния методом spmVM
|
||||
|
||||
function todB(arr, type) {
|
||||
let __limit = 3e-4; //пороговое значение
|
||||
if (type != undefined) {
|
||||
switch (type) {
|
||||
case 0: __limit = 1e-6; break;
|
||||
case 1: __limit = 1e-9; break;
|
||||
case 2: __limit = 1e-12; break;
|
||||
default:
|
||||
break;
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
let __result = arr.map((item) => (item = 20 * Math.log10(item / __limit)));
|
||||
return __result;
|
||||
}; //перевод значений массива в дБ
|
||||
|
||||
function getdBi(d, rpm) {
|
||||
const a = 3.135283064375708;
|
||||
const b = 4.999746694992378;
|
||||
const k = -58.16048390995372;
|
||||
|
||||
function getLogUnitValue(lin_unit_value, base, k, c) {
|
||||
return c * Math.log(lin_unit_value) / Math.log(base) + k;
|
||||
};
|
||||
|
||||
function getDLogUnitValue(d) {
|
||||
const base = 0.5921510231527015;
|
||||
const k = -3.015055963296224;
|
||||
const c = -0.9111115009540;
|
||||
return getLogUnitValue(d, base, k, c);
|
||||
};
|
||||
|
||||
function getRpmLogUnitValue(rpm) {
|
||||
const base = 6.69896278136537;
|
||||
const k = -0.008927920952982967;
|
||||
const c = 3.3041976536011;
|
||||
return getLogUnitValue(rpm, base, k, c);
|
||||
};
|
||||
|
||||
return a * getDLogUnitValue(d) + b * getRpmLogUnitValue(rpm) + k;
|
||||
}; //расчет естественного уровня вибрации dBi
|
||||
|
|
@ -449,14 +449,9 @@ export function getStdMeasures(options) {
|
|||
}; //получение амплитуды
|
||||
|
||||
function getPtP(src) {
|
||||
let __ptp = gtl.create_moving_peak_to_peak(
|
||||
{
|
||||
src: src,
|
||||
name: "peak_to_peak",
|
||||
time: __time
|
||||
}
|
||||
);
|
||||
__ptp.history = __time * __avg;
|
||||
let __ptp = gtl.add_value_peak_to_peak(src);
|
||||
__ptp.time = __time;
|
||||
__ptp.avg_cnt = __avg;
|
||||
|
||||
return __ptp;
|
||||
}; //получение размаха
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue