Mathematische Erkennung eines "Stick Slip" Verhaltens

  • Frohes neues Famos Community,


    Folgendes ist eine weitere Frage zur Signalauswertung mit Famos, diesmal geht es um Stick Slip.

    Zur Erkennung des Stick Slip Verhaltens in einer Kennlinie (Messwerte) hat man die folgenden Vorgehensweisen durchgeführt:

    1. Input: eine Kennlinie und Mittelwertkennlinie(Mittelwert der Messwerte Mehrere Versuche)

    Output: Überschneidungen zwischen die beiden Kennlinien!


    2) Die Kennlinie in steigende und fallende Teile zerlegt und jede y[i] mit y[i+1] vergleichen:

    Beim steigenden Teil: Wenn y[i]> y[i+1] => Stick Slip

    Beim fallenden Teil: Wenn y[i]< y[i+1] => Stick Slip


    Problem bei der 1. Methode: die Mittewertkennlinie schneidet sich nicht immer mit der Kennlinie

    Problem bei der 2. Methode: man muss im näheren Bereiche arbeiten(unterschiedliche Schwellen auswählen). Das heißt: das Signal in kleine Bereiche zerlegen, dann die Diff(Diff(Bereich)) berechnen und dann bestimmen ob die Tendenz steigend oder fallend ist.


    Hätte jemand zufällig eine bessere Idee, wie man das Stick Slip verhalten in einer Kennlinie detektieren kann?

  • Ohne jetzt groß was über Stick-Slip zu wissen ... wäre auch mal interessant, was genau das ist - in deinen eigenen Worten.

    Bzw. stelle dir die Frage, wie du selbst vorgehen würdest, um dies zu erkennen. Oder fängt hier schon die Herausforderung an? :-)


    1. Ist es nun eine Kennlinie oder sind es Messwerte? Das ist für mich ein wesentlicher Unterschied (s.u.)
    2. Sind deine beiden Methoden der allgemeine offizielle Weg dies zu berechnen oder ist genau das deine Frage?
    3. Wurde das Messsignal vorher geglättet oder anders aufbereitet?


    Ansonsten halte ich es (hier) für fragwürdig direktaufeinanderfolgende Samples von Messwerten miteinander zu vergleichen um daraus eine große Aussage oder gar "Erkennung" zu treffen. Wenn es sich um eine Kennlinie handelt, sieht es sicher anders aus.

    Laut deiner Methode 2 würde ja nur bei Gleichheit kein Stick-Slip entstehen.

  • Mit Stick- Slip verhalten meine ich die ungewollte Treppenform eines Signals (Blau Kennlinie)

    1. Ist es nun eine Kennlinie oder sind es Messwerte? Das ist für mich ein wesentlicher Unterschied (s.u.)

    -Kennlinie

    2. Sind deine beiden Methoden der allgemeine offizielle Weg dies zu berechnen oder ist genau das deine Frage?

    -Das ist genau meine Frage

    3. Wurde das Messsignal vorher geglättet oder anders aufbereitet?

    - Das Signal wurde vorher geglättet

  • 1) Dazu müsstest du dir die Messwerte anschauen. Die Kurve verbindet standardmäßig auch nur die einzelnen Punkte. Du kannst das in den Linien-Einstellungen ändern um z.B. nur die Messpunkte anzeigen zu lassen. Oder Messpunkte mit Linien.

    2) Dazu fehlt mir persönlich die Erfahrung.

    3) Ok. Das bügelt schonmal kleine Änderungen weg - auch wenn es natürlich ggf. das Signal verfälscht. Kommt aber auf die Anwendung drauf an.


    Was ich immer anderen sage ist u.a.

    "Man sollte nicht die Glättungsbreite verändern, nur damit das Signal "schön" aussieht."

    Was ich damit sagen will ist, man muss immer wissen, was man da tut und sollte sich nicht seine Signale aufbereiten, nur damit sie "schön" aussehen.


    Und wenn du "ungewollte Treppenform" meinst, dann klingt das erstmal für mich nach etwas visuellem.

    Genaueres bringen dann die Messwerte.

    Die Treppen kommen aber eher durch gleiche nacheinanderfolgende Werte zu stande.

    Also war deine Idee mit dem sampleweisen Vergleich schon ganz okay.

    Die Frage ist, was du tust, wenn ein kleiner "Riffle" (minimale Änderungen) auf der "Treppen-Horizontalen" vorhanden sind. Ist es dann auch noch eine Treppenform? Also, gibt es da für dich ein Toleranzbereich?

    Ansonsten kannst du natürlich diff() nutzen und schauen, wo der Wert 0 ist (bzw. nicht 0).


    Die Frage ist auch, was willst du dann mit dieser Aussage weiter machen?