ਉੱਚ ਵੋਲਟੇਜ ਈਧਾਰੀ ਸਰਕਿਟ ਬ੍ਰੇਕਰਾਂ ਲਈ ਦੋਖ ਦੀ ਨਿੱਦਾਨ ਪ੍ਰਕਿਆਓਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ
1. ਹਾਈ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਵੇਵਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਲੱਛਣ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹਨ? ਮੂਲ ਟ੍ਰਿਪ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣ-ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਹਾਈ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਵੇਵਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਲੱਛਣ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਸਥਿਰ-ਅਵਸਥਾ ਸਿਖਰ ਕਰੰਟ: ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟ ਕੁਆਇਲ ਵੇਵਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਤਮ ਸਥਿਰ-ਅਵਸਥਾ ਕਰੰਟ ਮੁੱਲ, ਜੋ ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟ ਕੋਰ ਘੁੰਮ ਕੇ ਆਪਣੀ ਹੱਦ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਵਧਿ: ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਵੇਵਫਾਰਮ ਦੀ ਅਵਧਿ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਜਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੌ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਿਲੀਸੈਕਿੰਡਾਂ ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਰ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਧਾ ਸਮਾਂ: ਵੇਵਫਾਰਮ ਨੂੰ ਸਿਫ਼ਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲੇ ਸਿਖਰ ਕਰੰਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ।
ਗਿਰਾਵਟ ਸਮਾਂ: ਵੇਵਫਾਰਮ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਸਿਖਰ ਕਰੰਟ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਦੂਜੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ (ਟਰਾਫ) ਤੱਕ ਗਿਰਨ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ। ਇਹ ਉਸ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਰਮੇਚਰ ਪਲੰਜਰ ਚੱਲਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟ੍ਰਿਪ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਮਾਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟ ਆਰਮੇਚਰ ਦੀ ਹੱਦ ਸਥਿਤੀ ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵੇਵਫਾਰਮ ਆਕਾਰ: ਵੇਵਫਾਰਮ ਦਾ ਸਮੁੱਚਾ ਆਕਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕਲੀ ਪਲਸ, ਬਹੁ-ਪਲਸ, ਜਾਂ ਆਵਰਤੀ ਵੇਵਫਾਰਮ।
ਆਵਿਰਤੀ: ਜੇਕਰ ਵੇਵਫਾਰਮ ਆਵਰਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਆਵਿਰਤੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ।
ਮੂਲ ਟ੍ਰਿਪ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣ-ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਕਾਫ਼ੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਦਰ ਵਾਲੇ ਉਚਿਤ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਉਪਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਫਿਲਟਰਿੰਗ: ਵੇਵਫਾਰਮ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਸੈਂਪਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ।
ਸਿਖਰ ਪਛਾਣ: ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਅਧਿਕਤਮ ਮੁੱਲ ਲੱਭੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਖਰ ਕਰੰਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਅਵਧਿ ਮਾਪ: ਵੇਵਫਾਰਮ ਦੇ ਸਿਫ਼ਰ ਕਰੰਟ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਅਤੇ ਖਤਮ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਕੇ ਅਵਧਿ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਗਿਰਾਵਟ ਸਮਾਂ ਮਾਪ: ਸਿਫ਼ਰ ਕਰੰਟ ਤੋਂ ਸਿਖਰ ਕਰੰਟ ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਕਰੰਟ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਸਿਫ਼ਰ ਕਰੰਟ ਤੱਕ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਕੇ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਗਿਰਾਵਟ ਸਮਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
ਆਕਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਵੇਵਫਾਰਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਿਤਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਜਾਂ ਵੇਵਫਾਰਮ ਫਿੱਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਆਵਿਰਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਜੇਕਰ ਵੇਵਫਾਰਮ ਆਵਰਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਵਿਰਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਫੋਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਜਾਂ ਆਟੋਕੋਰੀਲੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਪਕਰਣਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ MATLAB, Python ਦੀਆਂ NumPy ਅਤੇ SciPy ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਆਦਿ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣ-ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਹਾਈ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਨੀਟਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਕਰੰਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਝਟਕੇ ਜਾਂ ਹੋਰ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਕਰਨੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
2. ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਵੇਵਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਸਮੇਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ।
ਜਵਾਬ: ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਵੇਵਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਸਮੇਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵੇਵਫਾਰਮ ਦੇ ਖੰਡਨ ਅਤੇ ਖੰਡ-ਦਰ-ਖੰਡ ਤੁਲਨਾ ਨਾਲ ਲੱਛਣ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕੁਝ ਆਮ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਹਨ:
ਸਿਖਰ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੇਵਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਤਮ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਨਿਊਨਤਮ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿਧੀ, ਸਲਾਇਡਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਵਿਧੀ, ਢਲਾਣ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਾਸਿੰਗ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੇਵਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਤੋਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੋਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਕਰਮਣਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ ਪਛਾਣ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਫੋਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ: ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਵੇਵਫਾਰਮ ਨੂੰ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਲਟੀ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮੇਂ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਏਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੇਵਫਾਰਮ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਢਲਾਣ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਿੰ
ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਾਂ ਮਿਲ ਕੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਚੋਣ ਤਰੰਗ ਰੂਪ ਦੀ ਪ्रਕ੍ਰਿਤੀ 'ਤੇ ਅਤੇ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੁਆਇਲ ਕਰੰਟ ਤਰੰਗ ਰੂਪਾਂ ਤੋਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਚੋਣ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਈ ਜਾ ਸਕੇ।
3. ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮਾਂ ਦੇ ਖੁੱਲਣ ਅਤੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਕੰਬਣੀ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਕੀ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ? ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੇ ਮਾਪੇ ਗਏ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮਾਂ ਦੇ ਖੁੱਲਣ ਅਤੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਕੰਬਣੀ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ:
ਸਿਖਰ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ: ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਮੁੱਲ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ g ਯੂਨਿਟਾਂ (ਗਰੈਵਿਟੀ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ) ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਵਧਿ: ਕੰਬਣੀ ਘਟਨਾ ਦੀ ਅਵਧਿ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲੀਸੈਕਿਡ ਜਾਂ ਸੈਕਿਡ ਵਿੱਚ।
ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਕ: ਫੋਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਜਾਂ ਫਾਸਟ ਫੋਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ (FFT) ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਪੈਕਟਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ, ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਕਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਕ ਦੇ ਹੋਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਕੰਬਣੀ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ: ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਦਾ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਖਰ ਤੋਂ ਸਿਫਰ ਦੀ ਦੂਰੀ ਵਜੋਂ ਵੀ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਰ-ਤੋਂ-ਸਿਖਰ ਮੁੱਲ: ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਚੱਕਰ ਦਾ ਕੰਬਣੀ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਵਰਤੀ ਕੰਬਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਲਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: ਬਹੁ-ਪਲਸ ਕੰਬਣੀਆਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਪਲਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਤਰੰਗ ਰੂਪ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਦਾ ਤਰੰਗ ਰੂਪ ਕੰਬਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਅੰਤ ਅਤੇ ਅਵਧਿ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਕ: ਉੱਚ-ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਕੰਬਣੀ ਘਟਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਜੋ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ: ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਦੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਤੋਂ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਬੰਧਤ ਸੈਂਸਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਸਿਗਨਲ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਐਨਾਲਾਗ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ: ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡੀਨੋਇਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ: ਉਪਰੋਕਤ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ FFT) ਅਤੇ ਕੰਬਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਫੋਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀਆਂ ਦੇ ਸਿਗਨਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਕੰਬਣੀ ਵਕਰ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਕੰਬਣੀ ਤਰੰਗ ਰੂਪ ਉਤਪੰਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਥਿਊਰੀ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਕੱਢੇ ਗਏ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਅਸਾਧਾਰਣਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਹਨਾਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਉਪਾਅ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਕੰਬਣੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜ ਹੈ ਜੋ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਆਯੁ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
4. ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਬਣੀ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਜਵਾਬ: ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਬਣੀ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦੇ ਸਮੇਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਆਮ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ:
ਸਿਖਰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਬਣੀ ਐਕਸੀਲਰੇਸ਼ਨ ਸਿਖਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਥਰਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿਧੀ, ਸਲਾਈਡਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਵਿਧੀ, ਢਲਾਣ-
ਸਿਖਰ ਸਮਾਂ: ਕੰਬਣੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਕੰਬਣੀ ਸਿਖਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਿੰਦੂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ।
ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਾਂ ਮਿਲ ਕੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਚੋਣ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪ्रਕ੍ਰਿਤੀ 'ਤੇ ਅਤੇ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੇ ਯੰਤਰਿਕ ਕੰਬਣੀ ਐਕਸੇਲੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਲੱਛਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
5. ਕੰਬਣੀ ਊਰਜਾ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ?
ਜਵਾਬ: ਕੰਬਣੀ ਊਰਜਾ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਢੰਗ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਢੰਗ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
ਕੰਬਣੀ ਊਰਜਾ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਸਿਖਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ:
a. ਕੰਬਣੀ ਊਰਜਾ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਸਮੂਥ ਕਰੋ: ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਔਸਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਮੂਥਿੰਗ ਢੰਗ ਲਾਓ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਖਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕੇ।
b. ਸਿਖਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ: ਸਮੂਥ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਗਨਲ 'ਤੇ ਸਿਖਰ ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਰਾਹੀਂ:
c. ਸਿਖਰ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ: ਹਰੇਕ ਸਿਖਰ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਕੰਬਣੀ ਊਰਜਾ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ।
ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਚਰਮ ਬਿੰਦੂਆਂ (ਗ੍ਰੇਡੀਐਂਟ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂ) ਨੂੰ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਛੋਟੇ ਉਤਾਰ-ਚੜਾਅ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਸਿਖਰ ਸਮੇਂ ਦਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ:
-
ਸਿਖਰ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ: ਹਰੇਕ ਪਤਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਖਰ ਬਿੰਦੂ ਲਈ, ਸਮੇਂ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਭਾਵ ਸਿਖਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਪਲ।
ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਸਿਖਰ ਪਲਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸਿਖਰ ਦੇ ਹੋਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲੀਸੈਕਿੰਡ ਜਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ।
ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਿਖਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਢੰਗ ਸਿਗਨਲ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਗਨਲ ਸਮੂਥਿੰਗ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਵੀ ਸਿਖਰ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ NumPy ਅਤੇ SciPy ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਰਗੇ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਢੰਗ, ਗ੍ਰੇਡੀਐਂਟ ਢੰਗ, ਜਾਂ ਸਲਾਇਡਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਢੰਗ ਵਰਗੇ ਸਿਖਰ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਕੰਬਣੀ ਸਿਗਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
6. ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੇ ਖੁੱਲਣ ਅਤੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ? ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?
ਜਵਾਬ: ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੇ ਖੁੱਲਣ ਅਤੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਢੰਗ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ:
ਧੁਨੀ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ: ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਜਾਂ ਵਾਲੀਊਮ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੈਸੀਬਲ (dB) ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਧੁਨੀ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ: ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਕ, ਜੋ ਧੁਨੀ ਦੇ ਟੋਨ ਜਾਂ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਧੁਨੀ ਦੀ ਮਿਆਦ: ਧੁਨੀ ਘਟਨਾ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲੀਸੈਕਿੰਡ ਜਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ।
ਧੁਨੀ ਵੇਵਫਾਰਮ: ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਵੇਵਫਾਰਮ, ਜੋ ਧੁਨੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਅੰਤ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਧੁਨੀ ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ: ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਦਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗ੍ਰਾਫ, ਜੋ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਘਟਕਾਂ ਦੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਲਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: ਕਈ ਧੁਨੀ ਪਲਸਾਂ ਲਈ, ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਪਲਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਧੁਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਆਡੀਓ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀਆਂ ਊਰਜਾ, ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਔਸਤ, ਸਿਖਰ, ਆਦਿ ਵਰਗੀਆਂ ਧੁਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਧੁਨੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਐਕੁਵਿਜ਼ੀਸ਼ਨ: ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੇ ਖੁੱਲਣ ਅਤੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁੱਕਵੇਂ ਮਾਈਕਰੋਫੋਨ ਜਾਂ ਸੈਂਸਰ ਵਰਤੋਂ।
ਸਿਗਨਲ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਐਨਾਲਾਗ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਇਜ਼ ਹਟਾਓ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ: ਉਪਰੋਕਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਡੀਓ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵੇਵਫਾਰਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਆਦਿ।
ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਣਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਾਹੀਂ, ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਅਸਾਧਾਰਣ ਧੁਨੀਆਂ, ਯੰਤਰਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਕਾਰਜ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਪਕਰਣ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਸਰਕਟ ਬਰੇਕਰਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਉਪਾਅ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
