Obiettivi formativi
Il corso si propone come obiettivi fondamentali quelli di fornire i complementi sulle tecniche di misura di grandezze meccaniche e termiche e di rendere lo studente in grado di effettuare correttamente l’acquisizione digitale di dati provenienti da sistemi meccanici in generale, di scegliere la più adatta metodologia di pre-processing e di eseguire analisi al fine dell’identificazione dei parametri caratteristici dei sistemi stessi e della loro diagnostica. Rispetto ai corsi base di Misure questo corso è incentrato sull'analisi dei segnali; vengono impartite e utilizzate tecniche di elaborazione numerica nel dominio del tempo e in quello delle frequenze (risposta in frequenza, funzione di coerenza, trasformata di Hilbert, cepstrum, trasformate tempo-frequenza, zoom-FFT); vengono inoltre impartite nozioni sulle tecniche di condizionamento analogico/digitale dei segnali.
Prerequisiti
Misure Meccaniche e Termiche
Contenuti dell'insegnamento
Fondamenti di analisi del segnale
Identificazione di sistemi
Programma esteso
Segnali nel dominio del tempo.
Classificazione dei segnali e loro caratteristiche: segnali logici e analogici, stazionari e non-stazionari, random e deterministici.
Analisi nel dominio del tempo: parametri statistici e correlazione.
Parametri statistici fondamentali per la descrizione dei segnali nel tempo.
Funzione di correlazione.
Tecniche avanzate di acquisizione dei segnali.
Richiamo e approfondimento di concetti affrontati nel corso di Misure Meccaniche e Termiche; strategie di acquisizione e tecniche evolute di campionamento.
L'Integrale di convoluzione e il Teorema della convoluzione.
Funzione delta di Dirac, risposta all'impulso; integrale di convoluzione, teorema della convoluzione, risposta in frequenza.
Analisi dei segnali nel domino delle frequenze.
Richiamo sugli algoritmi di Fourier, trasformata diretta e inversa; aliasing, risoluzione in frequenza, leakage e finestratura come applicazioni dell'integrale di convoluzione.
Caratterizzazione di un sistema nel dominio delle frequenze: spettri, autosprettri, cross-spettri, coerenza; stima della funzione di risposta in frequenza.
Trasformata di Hilbert, cepstrum, trasformate tempo-frequenza.
Bibliografia
- J. Bendat and A.G. Piersol: Engineering applications of correlation and spectral analysis, John Wiley and Sons
- J. Bendat and A.G. Piersol: Random Data, John Wiley and Sons
- G. D'Antona, Alessandro Ferrero Digital signal processing for Measurement systems, Springer
- A. Brandt, Noise and Vibration Analysis, signal analysis and experimental procedures, Wiley
Metodi didattici
Lezioni frontali
Esercitazioni
Lab Informatici
Modalità verifica apprendimento
Esame scritto e valutazione delle relazioni di laboratorio se presentate
Altre informazioni
Dispense e link a siti di interesse verranno forniti durante il corso
Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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