ಟೈಮ್ ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್: ವೈಬ್ರೇಷನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರ

ಕಂಪನ ಸಂವೇದಕ

ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸೆಟ್-4

ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಟೇಪ್

ದಿ time waveform — ಇದನ್ನು ಟೈಮ್-ಡೋಮೇನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ — ಇದು ವೈಬ್ರೇಶನ್ ಸೆನ್ಸರ್‍ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಬರುವ ಕಚ್ಚಾ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳ್ಳದ ಸಿಗ್ನಲ್ ವೈಬ್ರೇಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‍ಡ್ಯೂಸರ್ such as an accelerometer ಅಥವಾ ಒಂದು ಪ್ರಾಕ್ಸಿಮಿಟಿ ಪ್ರೋಬ್. ಇದು ತತ್‍ಕ್ಷಣದ amplitude of the vibration ಅನ್ನು ಕೆಳಗಿನ (Y) ಅಕ್ಷದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಫ್‍ನ ಮೂಲಕ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಸಮತಲ (X) ಅಕ್ಷದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಸಮಯದ ಒಂದು ಸೀಮಿತ ಪರಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಸೆನ್ಸರ್ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರದ ಭೌತಿಕ ಮುಂಚೆ-ಹಿಂದೆ ಚಲನೆಯ ನೇರ, ಕ್ಷಣಾಕ್ಷಣ ಚಿತ್ರ — ಇದು ಮೂಲ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಎಲ್ಲ ಇತರ ಡೇಟಾ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

1. ಮಾನ್ಯತೆ: ಟೈಮ್ ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್ ಎಂದರೆ ಏನು?

ಯಾವುದೇ ಗಣಿತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮೊದಲು, ಸೆನ್ಸರ್ ಚಲನೆಗೆ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಅನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಟೈಮ್ ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್. ಇದು ವೈಬ್ರೇಷನ್‍ನ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಹಿತ್ಯಿಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವ: ಯಾವುದೇ ಸರಾಸರಿ, ಫಿಲ್ಟರ್ ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ಶ್ರದ್ಧಾವಂತ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾಡುವಾ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನ — ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್, ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಸೂಚಕಗಳು, ಕಕ್ಷೀಯ ರೋಹಿತಗಳು — ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಇಂದ ಈ ಸಿಗ್ನಲ್‍ನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಇದು ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯವಾನವಾಗಿದೆ vibration analysis.

ಇದು ಈವೆಂಟ್‍ಗಳ ಸರಿಯಾದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಿದ್ದರಿಂದ, ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್ ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಡೋಮೇನ್ ಉತ್ತರ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತದೆ: ಕೇವಲ ಇದು ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿಗಳು ಇದ್ದವು, ಆದರೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವಾಗ and how hard ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟನೆ ಹೊಡೆಸಿತ.

2. ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಟೈಮ್ ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್ ಪಾತ್ರ

ಆದರೆ ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ (FFT) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಿರ-ಸ್ಥಿತಿ ಯಂತ್ರ ದೋಷಗಳನ್ನು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಟೈಮ್ ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್ ಅಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಪೂರಕ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ದಿ FFT ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಸಾಮಗ್ರಿ ಲೆಕ್ಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ averaged ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅದು ಅಲ್ಪ-ಅವಧಿ, ಸಂಕ್ರಮಣ ಅಥವಾ ನಿಯಮಿತವಲ್ಲದ ಈವೆಂಟ್‍ಗಳನ್ನು ಝುಪ್ಪಟೆ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಲುಕ್ಕಾ ಮಾಡಬಹುದು. ವೇವ್‍ಫಾರ್ಮ್ ಒಂದು ನಿಯತಾಂಕ ನಿಂದ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಮತ್ತೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತಿತ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ:

  • ಪ್ರಭಾವ ಈವೆಂಟ್‍ಗಳು: ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಚೂಪಾದ ಪ್ರಭಾವಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೊದಲ ಸಂಕೇತ ಬೇರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಗಿಯರ್ ದೋಷಗಳು.
  • ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಬೀಟ್‍ಗಳು: ಆಗುತ್ತದೆ ಏರಿಕೆ-ಮತ್ತು-ಕುಸುಮಬೆಳೆ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಬೀಟಿಂಗ್ ಕಾಲ ತರಂಗರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
  • ಅಸ್ಥಿರ ಘಟನೆಗಳು: ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ, ಏಕೀಕೃತ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಬಹುದು ಆದರೆ FFT ಸರಳವಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಿಬಿಡುತ್ತದೆ.
  • ಸಿಗ್ನಲ್ ಕ್ಲಿಪಿಂಗ್: ಸೆನ್ಸರ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಇನ್‍ಪುಟ್ ಶ್ರೇಣಿ ಮೀರಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ — ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ FFT ಅನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಸ್ಥಿತಿ.
  • ಘರ್ಷಣೆಗಳು: ತೀಕ್ಷ್ಣ, ವಿಕೃತ ಸಹಿ ರೋಟರ್ ರಬ್ ತರಂಗರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.

ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ನುಣ್ಣನಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಮತ್ತು ಕಾಲ ತರಂಗರೂಪ ಎರಡನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತಾನೆ; ಕೇವಲ ಒಂದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಯಂತ್ರದ ಕಥೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ಹೇಳಲಿಂದ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ.

3. ಕಾಲ ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು

ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ಓದುವುದು ಅದರ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಕೆಲವೇ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುವುದೆ. ಅದನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಿದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‍ಗಳು ಸಹ ಮೆಚ್ಚಿದ ವಿಷಯ — ಮಾದರಿ ಉದ್ದವು ಶಾಫ್ಟ್‍ನ ಹಲವಾರು ಕ್ರಾಂತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಉದ್ದವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಆವರ್ತನ ಪ್ರಭಾವಿತ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅವರ್ತನ ವಿಷಯವಸ್ತುವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬೇಕು ಅಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅವರ್ತನ ವಿಷಯವಸ್ತುವಿನ.

ಗರಿಷ್ಠ ಆಯಾಮ

ಗರಿಷ್ಠ ವೃದ್ಧಿ — ದ ಶಿಖರ — ಒಂದು ಘಟನೆಯಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಶಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಒತ್ತಡದ ನೇರ ಅಳತೆ. ಅಲ್ಲದೆ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿ ಸಿಗ್ನಲ್‍ನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಶಿಖರವು ಪ್ರಭಾವಿತದ ಬಲವಾದ ಸೂಚಕ. ಪ್ರಭಾವಗಳು ತುಂಬಾ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಬಾಗಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಪೀಕ್ ಬದಲಾಗಿ ನಯವಾದ ಮೌಲ್ಯ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು ಪೀಕ್-ಟು-ಪೀಕ್ ಸ್ಥಾನಾಂತರ ಸಿಗ್ನಲ್‍ಗಳಿಗೆ.

Overall Shape

ಆರೋಗ್ಯಕರ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಮತೋಲನ ಕೂಲುತ್ತುವ ಯಂತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ಮಲ, ಪರಿವರ್ತನೀಯ ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ಮೂಲಮಂತ್ರಕ್ಕೆ ರಚಿಸುತ್ತದೆ ರನ್ನಿಂಗ್-ಸ್ಪೀಡ್ ಅವರ್ತನ. ಆ ಆಕಾರದ ವಿಕೃತಿಗಳು ಇತರ ಅವರ್ತನ ಅಥವಾ ಶಕ್ತಿಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ. “ತಟಸ್ಥಾರುಲ್ಲಿಕೆ” ಅಥವಾ “ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಕೆ” ಇಮಾಪಕ್ಷೀಯ ಚಾಂಚೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಸೂಚಕ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿದರ್ಶನ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಸ್ಥೋಲನ, ಅಲ್ಲಿ ಘಟಕದ ಚಲನೆ ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಯಾತ್ರೆಯ ತೀವ್ರಾಂತ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.

ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‍ಗಳು ಮತ್ತು ಆವರ್ತನೀಯತೆ

ಪ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ ಕರ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಘಟನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು:

  • ಪ್ರಮುಖ ಶಿಖರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಯವು ಅವಧಿ ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪನದ ಅವಧಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನೇರವಾಗಿ ಅದರ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ವಿಲೋಮವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿತವಾಗುತ್ತದೆ ಆವೃತ್ತಿ (ಆವೃತ್ತಿ = 1 / ಅವಧಿ).
  • ಮುಖ್ಯ ತರಂಗರೂಪದ ಮೇಲೆ “ಸವಾರಿ” ಮಾಡುವ ಸಣ್ಣ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಭಾವಗಳು ಧಾರಣ ಅಥವಾ ಗೇರ್ ದೋಷದ ನಿಖರ ಪುನರಾವರ್ತನ ದರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು — ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆ ದೋಷವು ವರ್ಣಪಟಲದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಮೊದಲೇ.

ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳು

ತರಂಗರೂಪದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಪ್ರಬಲ, ಸಾಂದ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸೂಚಕಗಳಾಗಿವೆ:

  • RMS (ರೂಟ್ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್): ಸಂಕೇತದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶಕ್ತಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್যಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • ಕ್ರೆಸ್ಟ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್: ಪೀಕ್ ವೈಪ್ಲಿಟ್ಯೂಡ್‌ನ RMS ಗೆ ಅನುಪಾತ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರೆಸ್ಟ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ (3 ಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು) ಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ನಿರಾಪದ ಶಕ್ತಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಕರ್ಟೋಸಿಸ್: ಸಂಕೇತದ “ಶಿಖರತೆ”ಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಅದು ಆರಂಭಿಕ-ಹಂತದ ಧಾರಣ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ RMS ಮಾಡುವ ಮೊದಲೇ ಏರುತ್ತದೆ.

4. ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು

ತರಂಗರೂಪವು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬಾಲಾನ್‌ಸೆಟ್‌ನಂತಹ ಪೋರ್ಟೆಬಲ್ ಎರಡು-ಚಾನೆಲ್ ಸಾಧನವು ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸೆಟ್-1ಎ ಅದರ ವೇಗೋದ್ಧಾರಕಗಳಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಸಮಯ-ಡೋಮೇನ್ ಸಂಕೇತವನ್ನು FFT ವರ್ಣಪಟಲದೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅದೇ ಮಾಪನದ ಎರಡು ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಯಂತ್ರವು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ಲೈವ್ ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಸಂಕೇತವು ಕ್ಲಿಪ್ ಆಗುತ್ತಿದೆಯೇ, ತೀಕ್ಷ್ಣ ಪ್ರಭಾವಗಳು ಇದ್ದೇ ಇವೆಯೇ, ಮತ್ತು ಸೆರೆ ಹಿಡಿದ ಕಿಟಕಿಯು ದೀರ್ಘ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದು ವಿಶ್ವಾಸ ಮಾಡಲು ಸಾಕಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ತಕ್ಷಣವೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ — ಇವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡಿದ ವರ್ಣಪಟಲದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟ.

5. ತರಂಗರೂಪ ವರ್ಸಸ್ ವರ್ಣಪಟಲ: ಸಹಭಾಗಿತ್ವ

ಸಮಯ ತರಂಗರೂಪ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ವರ್ಣಪಟಲವು ಅದೇ ಡೇಟಾದ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಅವು ಪ್ರತಿದ್ವಂದ್ವತೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ:

  • ದಿ spectrum ಏಕಾಧಿಕ, ನಿಕಟ-ದೂರದ, ಸ್ಥಿರ-ಸ್ಥಿತಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ — ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚಾಲನಾ-ವೇಗ harmonics ಹತ್ತಿರದ ಗೇರ್-ಮೆಶ್ ಘಟಕದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
  • ದಿ ಅಲೆರೂಪ ಪ್ರಭಾವಗಳ ನಿಜವಾದ ವೈಪ್ಲಿಟ್ಯೂಡ್ ಮತ್ತು ನಿರ-ಸ್ಥಿರ-ಸ್ಥಿತಿ ಘಟನೆಗಳ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ಬಹಿರಂಗ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆ ಸಹಭಾಗಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ವರ್ಣಪಟಲವು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟದ ಶಬ್ದ ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ತರಂಗರೂಪವು ಕಾರಣವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಆಗುತ್ತಿರುವ ಧಾರಣ ದೋಷದಿಂದ ಕಡಿಮೆ-ವೈಪ್ಲಿಟ್ಯೂಡ್, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಭಾವಗಳ ಒಂದು ರೈಲು ಎಂದು ಬಹಿರಂಗ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಏನನ್ನಾದರೂ ಬದಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಇನ್ನೊಂದು ಅದು ಏನೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಿಗೆ ಅವರು ಯಂತ್ರದ ಆರೋಗ್ಯದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.


← ಮುಖ್ಯ ಸೂಚ್ಯಾಂಕಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ

WhatsApp
Balanset-1A · €1975Ask engineer