Skip to main content
Modül kütüphanesine dön

Veri Giriş/Çıkış · Kullanım rehberi

Veri Üreteci

Bilinmeyen ölçümden önce bilinen test sinyali oluşturun. Beklenen sonucu hesaplayıp kontrol etmek için sentetik dalga biçimlerini ve senaryoları yapılandırın.

Kontrol rehberiÖrnek hesaplamaBilgi kontrolü
Çalışma ekranına geçin

Bu rehberde ele alınan konular

  • Bilinen giriş kontrol edilebilir cevap verir
  • Sentetik gerçekçiliğin sınırı vardır

Ne zaman kullanılır: Donanımsız FFT doğrulayın, filtre gösterin veya eğitim örneği kurun. Örneğin gerçek makine kanıtıyla karışmaması için sentetik veriyi açıkça etiketleyin.

01

Uygulama arayüzü

Veri Üreteci

Gerçek uygulama penceresi
MachinePulseAI masaüstü uygulamasında Veri Üreteci penceresi
MachinePulseAI masaüstü uygulamasından (Space teması) sentetik demo verisiyle alınmıştır. Görünen değerler açıklayıcıdır; makine ölçümü değildir.

Temel kontroller

Gerekli girdiler

  • Sinyal tanımı

Çıktılar

  • Sentetik kaynak

Seçili kontrol

Senaryo / dalga biçimi

Mevcut senaryodan başlayın veya bileşenleri kurun. Harmonik ve gürültüden önce basit sinüs kullanın.

Bu, widget’ın MachinePulseAI uygulamasındaki gerçek penceresidir. Amacını öğrenmek için numaralı bir işarete veya bir kontrole tıklayın.

Gerekli girdiler

Sinyal tanımı

Ölçülmüş dosya yerine dalga tipini, süreyi, örnekleme hızını ve bileşen parametrelerini seçin.

02

Temel kavramlar

Aşağıdaki kavramlar hesaplamanın veya görünümün neyi ölçtüğünü açıklar; sonuç yorumlanmadan önce bilinmelidir.

Bilinen giriş kontrol edilebilir cevap verir

Sıfır ortalamalı sinüsün tepe/RMS ilişkisi ve frekansı bilinir. Analiz hatasını kaynak belirsizliğinden ayırmak için kullanın.

Sentetik gerçekçiliğin sınırı vardır

Gürültü eklemek sensör montajı, makine doğrusal olmayışı veya ölçüm boşluklarının tüm etkilerini üretmez.

Temel denklemler

Kontrollü sinüs

x(t)=Asin⁡(2πft+ϕ),xRMS=A2x(t)=A\sin(2\pi ft+\phi),\qquad x_{\mathrm{RMS}}=\frac{A}{\sqrt{2}}

RMS ilişkisi tam çevrimlerde ölçülmüş sıfır ortalamalı sinüs için geçerlidir.

03

Örnek hesaplama

Açıklayıcı örnek · gerçek makine ölçümü değildir

Tek tonu doğrulayın

A = 2, f = 50 Hz → RMS ≈ 1,414

Yeterli tam çevrim ve geçerli örnekleme hızı kullanın. FFT ölçeği ve pencere düzeltmesi genlik tanımıyla eşleşmelidir.

Parametreyi değiştirin, ilişkiyi görün

Çalışılmış ilişkiyi keşfetmek için kontrolleri hareket ettirin. Tüm değerler sentetiktir; belirtilen varsayımlar geçerlidir.

Sinüs RMS

1,4142

Yalnızca skaler eğitim modeli. Uygulama analizini çalıştırmaz veya gerçek ölçümü doğrulamaz.

Bilginizi kontrol edin

Sıfır ortalamalı sinüsün tepesi 2. Tam çevrimler hangi RMS’i verir?

Bir yanıt seçip kontrol edin.

04

Uygulama prosedürü

  1. 01

    En basit örneği kurun

    Bilinen genlik ve örnekleme hızında tek ton tanımlayın.

  2. 02

    Cevabı öngörün

    Analizden önce beklenen frekansı ve RMS’i hesaplayın.

  3. 03

    Üretip karşılaştırın

    Üretilen kaynağı bağlayıp temel sonuç uyduktan sonra karmaşıklık ekleyin.

Çıktılar

Sentetik kaynak

Tekrarlanabilir gösterim ve işlem kontrolü için üretilmiş kanallar.

Sık yapılan hatalar

Nyquist üstünde üretmek

Yüksek istenen ton başka görünür frekansa katlanabilir. Hızı yükseltin veya tonu düşürün.

Gösterimi makine performansı saymak

Sentetik uyum kontrollü örneği doğrular; tüm gerçek çalışma koşullarını değil.

05

Kaynaklar

Bu kaynaklar temel kavramları açıklar. Uygulama kontrolleri ve kullanılabilirlik yerel MachinePulseAI uygulamasına göre anlatılır.

İlgili modülle devam edin

Erken Erişim Şimdi Açık

Bugün daha akıllı analiz etmeye başlayın

Savunma, havacılık, enerji ve otomotiv sektörlerindeki test ve değerlendirme ekipleri için tasarlandı. Teknik ürün demosu talep edin.

Windows 10/11 · En az 8 GB RAM · İnternet gerektirmez