Wavelet-Analyse zur Detektion von Zustandsänderungen:
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Düsseldorf
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1.1 Motivation und Zielsetzung 1
1.2 Gliederung 3
2 Überwachungssysteme 5
2.1 Einführung in die Thematik der Überwachungssysteme 5
2.1.1 Globale Aufgabe und Ziele eines Überwachungssystems 5
2.1.2 Unterschiedliche Arten der Überwachung 6
2.1.3 Eingangsgrößen und deren Überwachungsstrategien 7
2.1.4 Der Fehlerdiagnoseprozess und Verfahren zur Fehlerdiagnose 8
2.2 Überwachungssystem zur Bestimmung der Narkosetiefe 9
2.2.1 Historische Entwicklungen in der Anästhesie und der Beurteilung der
Narkosetiefe 9
2.2.2 Definition der Begriffe und der Aufgabenstellung des Narkosetiefen-
Monitorings 11
2.2.3 Diagnoseparameter und -Signale des Narkosetiefen-Monitorings 13
2.2.4 Grenzen der Standardmethoden und deren Bedeutung für ein mögliches
Überwachungssystem 18
2.3 Zustandsüberwachung von Maschinen. 20
2.3.1 Bedeutung der Schwingungsanalyse in der Maschinenzustandsüberwachung. 20
2.3.2 Signalverarbeitungsmethoden in der Schwingungsanalyse 22
2.3.3 Getriebediagnose und deren Signalverarbeitungsmethoden (und deren Grenzen).24
2.4 Konklusion: Überwachungssysteme und transiente Signalkomponenten 26
2.4.1 Signalverarbeitungsmethoden 26
2.4.2 Bestimmung geeigneter Diagnosesignale und -parameter 27
2.4.3 Wahl des Diagnosemodells 28
3 Wavelet-Analyse und deren Möglichkeiten 31
3.1 Signalverarbeitungsmethoden 31
3.1.1 Begriffsbildung 31
3.1.2 Signalverarbeitungsmethoden im Zeit- und Wahrscheinlichkeitsbereich 34
3.1.3 Signalverarbeitungsmethoden im Frequenzbereich 38
3.1.4 Signalverarbeitungsmethoden im Zeit-Frequenz-Bereich 41
3.1.4.1 Gefensterte Fourier-Transformation 41
3.1.4.2 Wigner-Verteilung 43
3.1.4.3 Cohen-Klasse von Verteilungen 44
3.2 Wavelet-Transformation 47
3.2.1 Kontinuierliche Wavelet-Transformation 47
3.2.2 Diskrete Wavelet-Transformation 51
3.2.2.1 Multi-Skalen- Analyse 53
3.2.2.2 Schnelle Wavelet-Transformation 56
3.2.2.3 Konstruktion und Eigenschaften von Wavelets 58
3.2.3 Möglichkeiten der Wavelet-Transformation zur Analyse transienter Signale
oder Signalkomponenten 60
3.2.3.1 Wavelet-Transformation in Signal- und Bildverarbeitung 61
3.2.3.2 Wavelet-Analyse des evozierten Elektroenzephalogramms 67
3.2.3.3 Schwingungsanalyse 74
4 Datenanalyseprozess für die Narkosetiefenbestimmung ...........................77
4.1 Bestimmung relevanter Parameter 77
4.1.1 Statistische Signifikanz 79
4.1.2 Fuzzy-Feature-Selektion 80
4.2 Klassifikationsalgorithmen 89
4.2.1 Statistische Beurteilung relevanter Parameter und deren Klassifikation 89
4.2.2 Beurteilung relevanter Parameter und deren Klassifikation auf der Basis
Neuronaler Netze 92
4.3 Kombination von Fuzzy-Feature-Selektion und Reklassifikation auf der Basis
eines Kohonen-Netzes in einem kombinierten Analyseprozess zur Überwachung
der Narkose tiefe 99
5 Anwendungsbeispiele 102
5.1 Narkosetiefen-Monitoring 102
5.1.1 Beurteilung akustisch evozierter Potentiale durch klinische Experten 103
5.1.2 Detektion von Awareness 105
5.1.2.1 Protokoll der Studie und Bestimmung der Standard-AF-P-Parameter 105
5.1.2.2 Konfiguration der Wavelet-Transformation 107
5.1.2.3 Beurteilung der Relevanz der Parameter bzw. Reklassifikation der
Merkmalsvektoren 108
5.1.2.4 Ergebnisse der Auswertung der Studie und deren Interpretation 114
5.1.3 Ausblick über weitere Einsatzmöglichkeiten der Wavelet-Transformation
bei der Analyse akustisch evozierter Potentiale 124
5.2 Maschinenüberwachung 125
5.2.1 Beschreibung der Testumgebung. 125
5.2.2 Detektion des lokalen Getriebeschadens im Zeitbereich 129
5.2.3 Detektion des lokalen Getriebeschadens auf der Basis der
Wavelet-Dekomposition 131
5.2.4 Diagnose des lokalen Fehlers 134
6 Zusammenfassung und Ausblick.....—.— 138
7 Literatur 142
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