Hallo zusammen, ich habe folgenden Aufbau: ein Sensor vermisst ein Geberrad, mittels eines Logikanalysators bekomme ich die Zeiten, welche zwischen zwei steigenden Flaken liegen. Datenpunkt 1 ist also die Zeit zwischen erstem und zweitem Zahn, DP2 ist die Zeit zwischen dem zweiten und dem dritten usw. Da der "Rundlauf" des Geberrades schwingungsbehaftet ist, wollte ich die Daten auswerten um Aussagen über die Störschwingungen zu erhalten. Jetzt die Frage: Was spricht für eine FFT und was spricht für ein Leistungsdichtespektrum? Worin liegt der Unterschied für die Auswertung? Über eure Antworten wäre ich sehr dankbar!
Gast
#3248089
Kevin Rassner schrieb: > Über eure Antworten wäre ich sehr dankbar! Und was spricht gegen eine Messung der Flankenzeiten? Eine Referenzposition hast du doch hoffentlich.
Wolfgang schrieb: > Eine Referenzposition hast du doch hoffentlich. Nein habe ich leider nicht, die Zähne sind nicht ganz genau verteilt.
Hallo, wenn ich dich richtig verstanden hab, dann dreht sich dein Geberrad nicht mit einer konstanten Winkelgeschwindigkeit, sondern mit einer periodisch schwankenden Winkelgeschwindigkeit, die dann als mittlere Winkelgeschwindigkeit die Drehzahl ergibt mit einer Störung. Graphisch aufgetragen wäre die Winkelgeschwindigkeit dann eine Sinuskurve mit einem konstanten Offset. Jetzt ist die Frage, was genau du vor hast. Wenn du z.B. über 1000 Umdrehungen des Rades Daten sammeln willst und dann auswerten gibt es eine ganze Reihe von Möglichkeiten, wenn du es in echtzeit/kontinuierlich machen möchtest wird es schon komplizierter. Für erst sammeln, dann auswerten: Ganz einfach kannst du erstmal eine Häufigkeitsverteilung der Zeiten erstellen. Daraus kannst du schonmal ablesen, wie dein Mittelwert ist und welchen Einfluss die Störung hat. Wenn du eine Fouriertransformation des ganzen machen möchtest wird es schon komplizierter, da dein Signal nicht einfach die Position in festen Zeitabständen darstellt, sondern die Zeit für einen bestimmten Winkel und somit eine Reihe von gemittelten Winkelabständen. Wenn du eine FFT verwendest würde ich dir empfehlen, dich damit zu beschäftigen, was genau die macht und wie sie funktioniert. Dazu kann ich das Buch Fouriertransformation für Fußgänger von Tilman Butz empfehlen. Darin wird von der Idee der Fouriertransformation über die mathematischen Beschreibung bis hin zu Fensterfunktionen und dem FFT Algorithmus alles gut beschrieben und mit Beispielen erklärt. Gruß Kai
Gast
#3248288
Kevin Rassner schrieb: > Nein habe ich leider nicht, die Zähne sind nicht ganz genau verteilt. Dann kannst du dir die AKF angucken.
Danke Kai für deine Antwort, ich werde mal versuchen an dieses Buch zu kommen! Wolfgang schrieb: > Dann kannst du dir die AKF angucken. ...und wenn ich die AKF fouriertransformiere, erhalte ich das Leistungsdichtespektrum, oder? Was spricht für diesen Weg? Die Ergebnisse die ich nur durch die FFT erhalten habe sind sehr präzise, ich sehe daher die Motivation hinter einer AKF nicht richtig. Zwar ist mein Signal nicht zeitdiskret, aber "winkeldiskret", was meiner Ansicht nach genau so viel wert ist. Ode rbin ich hier komplett auf dem Holzpfad