Messtechnisches Seminar II - Aufbaukurs

Trigger, Filter, Signalanalyse

Messdaten unterliegen den verschiedensten ungewünschten Einflüssen, die sich auf den Signalverlauf niederschlagen. Häufig ist deshalb eine Signaloptimierung notwendig, die Störfrequenzen herausfiltert oder auf bestimmte interessierende Frequenzenbereiche begrenzt. Bei vielen Datenerfassungsaufgaben interessieren zudem nur bestimmte Ereignisse: sei es im Lebensdauerversuch die Schwingspiele bis zur Bauteilzerstörung oder bei kontinuierlicher überwachung der besondere Vorfall (Fehler).
In der Schulung lernen Sie die gebräuchlichsten Analyseverfahren für Messdaten und deren notwendige Anwendungsvorschriften kennen: angefangen von der Statistikanalyse über komplexere Auswertungen bis hin zu den Frequenzanalysen, die bei Messungen an rotierenden Systemen Anwendung finden.


Kursinhalte

  • Einsatz und Möglichkeiten von Triggern
    • Besser messen mit Triggern
    • Welche Trigger gibt es?
  • Verwendung von Filtern
    • Grundlagen der Filterung
    • Filterauswahl
    • Digitale Filterung
  • Einführung in die Signalanalyse
    • Aufgaben der Signalanalyse
    • Statistikanalysen (Min, Max, Mittelwert, ...)
    • Ereignissuche
    • Ermittlung kurvensignifikanter Kennwerte
    • Frequenzanalysen
    • Grundlagen und Verwendung der FFT 
    • Korrelationsverfahren
    • weitere Schwingungsanalysen (u. a. Spektren)
    • Einführung in die Ordnungsanalyse
    • Einführung in die Klassierung

Kursinfo

Schwerpunktthemen im Überblick

  • Einsatz von Triggern zur Datenreduktion
  • Einsatz von Filtern zur Signaloptimierung
  • Einführung in die Signalanalyse mit den wichtigsten Analyseverfahren

Zielgruppe

  • Ingenieure und Messtechniker

Voraussetzungen

  • Messtechnische Grundlagen I und / oder Praxisbezug

Seminarinfo

Diese Schulung ist verfügbar als:

  • Online Schulung im Virtuell Classroom

Preiskategorie: B, Seminardauer: 1 Tag

Tags: Messtechnik, Messtechnik Schulung, Messtechnik Seminar, Trigger, Triggerung, Filter Signal, Signal filtern, Datenanalyse

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