Проєктування мікропроцесорної системи спектрального моніторингу акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів

Путій, Микола Дмитрович

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/9560

Повний запис метаданих

Поле DC	Значення	Мова
dc.contributor.advisor	Гончаров, Артем Володимирович	-
dc.contributor.author	Путій, Микола Дмитрович	-
dc.date.accessioned	2026-06-15T14:07:24Z	-
dc.date.available	2026-06-15T14:07:24Z	-
dc.date.issued	2026	-
dc.identifier.uri	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/9560	-
dc.description.abstract	Метою роботи є розробка мікропроцесорної системи безперервного спектрального моніторингу акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів із локальною обробкою даних (Edge Computing) та передачею “ALARM” сповіщень на сервер	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	мікропроцесорна система	uk_UA
dc.subject	спектальний моніторинг	uk_UA
dc.subject	акустичні сигнатури	uk_UA
dc.subject	MEMS-мікрофон	uk_UA
dc.subject	просторова фільтрація шуму	uk_UA
dc.title	Проєктування мікропроцесорної системи спектрального моніторингу акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів	uk_UA
dc.type	Bachelor Thesis	uk_UA
Розташовується у зібраннях:	172 Електронні комунікації та радіотехніка (Радіотехніка та робототехнічні системи)

Файли цього матеріалу:

Файл	Опис	Розмір	Формат
Б_172_РТ_Путій_Гончаров.pdf Restricted Access		2.54 MB	Adobe PDF	Переглянути/Відкрити Запит копії

Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищено авторським правом, усі права збережено.

Extracted text

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ЕЛЕКТРОННИХ ТЕХНОЛОГІЙ, АВТОТРАНСПОРТУ ТА
МАШИНОБУДУВАННЯ
КАФЕДРА РОБОТОТЕХНІЧНИХ І ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ ТА
КІБЕРБЕЗПЕКИ

Пояснювальна записка
до кваліфікаційної роботи
бакалавр
освітній ступінь

на тему «Проєктування мікропроцесорної системи спектрального моніторингу
акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів»

Виконав: студент 4 курсу, групи РТ-225
спеціальності
172 Телекомунікації та радіотехніка
шифр і назва напряму підготовки, спеціальності
освітня програма – «Радіотехніка та
робототехнічні системи»
Путій М.Д.
прізвище та ініціали
Керівник Гончаров А.В.
прізвище та ініціали
Рецензент Гальченко В.Я.
прізвище та ініціали

Черкаси 2026
ЗМІСТ
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ ТА ПОЗНАЧЕНЬ 4
ВСТУП 7
1. АНАЛІЗ ІСНУЮЧОГО ОБЛАДНАННЯ ВІБРОАКУСТИЧНОГО
МОНІТОРИНГУ 9
1.1 Види обладнання та межі їх застосування 9
1.2 Огляд існуючих комерційних рішень для спектрального моніторингу 11
2. АПАРАТНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТА РОЗРАХУНОК ПАРАМЕТРІВ СИСТЕМИ 20
2.1 Формування системи спектрального моніторингу 20
2.2 Розгляд мікроконтролерних платформ 21
2.3 Розгляд сенсорів звуку 31
2.4 Розрахунок потрібних параметрів для пристрою 33
3. ПРОГРАМНЕ ТА АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СИСТЕМИ 37
3.1 Програмна реалізація мікропроцесорної системи спектрального моніторингу
акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів 37
3.2 Алгоритмічна та програмна реалізація системи спектрального моніторингу 43
4. ТЕСТУВАННЯ СИСТЕМИ СПЕКТРАЛЬНОГО МОНІТОРИНГУ
АКУСТИЧНИХ СИГНАТУР РУХОМИХ ВУЗЛІВ МЕХАНІЗМІВ 62
4.1 Методика та умови проведення експерименту 62
4.2 Тестування алгоритму фільтрації (ANC) 62
4.3 Тестування алгоритму «Golden Sample» 63
4.4 Оцінка навантаження та мережевої взаємодії (MQTT) 63
5. ОХОРОНА ПРАЦІ 65
5.1Аналіз умов праці на робочому місці розробника електронної апаратури 65
5.2 Зменшення потенційної загрози при роботі з флюсом та покращення витяжної
системи 72
ВИСНОВКИ ................................................................................................................... 81
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ..................................................................... 83

РТ25.026347.248 ÏÇ
Çìí. Àðê. ¹ äîêóì. Ï³äïèñ Äàòà
Рîçðîáèâ Ïóò³é Ì.Ä. Проєктування мікропроцесорної Ë³ò. Àðê. Àðêóø³â
Ïåðåâ³ðèâ Ãîí÷àðîâ À.Â. системи спектрального моніторингу 3 84
Рåöåçåíò Ãàëü÷åíêî Â.ß. акустичних сигнатур рухомих вузлів
Í. Êîíòð. механізмів ×ÄТÓ
Çàòâåðäèâ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ ТА ПОЗНАЧЕНЬ

АЧХ – Амплітудно-частотна характеристика.
ОСРЧ – Операційна система реального часу.
СІХ – Скінченна імпульсна характеристика.
ADC (АЦП) – Analog-to-Digital Converter (Аналого-цифровий перетворювач).
ANC – Active Noise Cancellation (Активне шумозаглушення / Просторова
фільтрація).
AOP – Acoustic Overload Point (Точка акустичного перевантаження).
BLE – Bluetooth Low Energy (Технологія Bluetooth із низьким
енергоспоживанням).
CAN – Controller Area Network (Промисловий стандарт мережі).
DAC – Digital-to-Analog Converter (Цифро-аналоговий перетворювач).
DMA – Direct Memory Access (Прямий доступ до пам'яті).
DSP – Digital Signal Processing (Цифрова обробка сигналів).
ERP – Enterprise Resource Planning (Система планування ресурсів підприємства).
FFT (ШПФ) – Fast Fourier Transform (Швидке перетворення Фур'є).
FIFO – First In, First Out (Структура даних "Першим прийшов – першим
вийшов").
FPU – Floating-Point Unit (Апаратний модуль обчислень із плаваючою комою).
GPIO – General-Purpose Input/Output (Інтерфейс вводу/виводу загального
призначення).
I2C (I²C) – Inter-Integrated Circuit (Послідовна міжмікросхемна шина даних).
I2S (I²S) – Inter-IC Sound (Стандарт цифрової передачі звуку).
JSON – JavaScript Object Notation (Текстовий формат обміну даними).
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 4
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

LAN – Local Area Network (Локальна обчислювальна мережа).
LMS – Least Mean Squares (Алгоритм найменших середніх квадратів).
MAC – Multiply-Accumulate (Математична операція множення з накопиченням).
MEMS – Micro-Electro-Mechanical Systems (Мікроелектромеханічні системи).
MQTT – Message Queuing Telemetry Transport (Легковаговий протокол обміну
повідомленнями).
NVMe – Non-Volatile Memory Express (Специфікація підключення твердотільних
накопичувачів).
PIO – Programmable Input/Output (Програмований блок введення-виведення).
POI – Probability of Intercept (Імовірність перехоплення сигналу).
PXIe – PCI eXtensions for Instrumentation Express (Модульний стандарт
вимірювального обладнання).
RISC – Reduced Instruction Set Computer (Архітектура процесора зі скороченим
набором команд).
ROM – Read-Only Memory (Пам'ять тільки для читання).
RTSA – Real-Time Spectrum Analyzer (Аналізатор спектра реального часу).
SMA – SubMiniature version A (Тип радіочастотного коаксіального роз'єму).
SNR – Signal-to-Noise Ratio (Відношення сигнал/шум).
SoC – System-on-a-Chip (Система на кристалі).
SPI / QSPI – Serial Peripheral Interface / Quad SPI (Послідовний периферійний
інтерфейс).
SRAM / PSRAM / SDRAM – Оперативна пам'ять (статична / псевдостатична /
синхронна динамічна).
STFT – Short-Time Fourier Transform (Короткочасне перетворення Фур'є).
SWD – Serial Wire Debug (Інтерфейс послідовного зневадження).
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 5
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

UART / USART – Universal Asynchronous Receiver-Transmitter (Універсальний
асинхронний приймач-передавач).
USB – Universal Serial Bus (Універсальна послідовна шина).

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 6
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Вступ

Зі зростанням економічного добробуту населення збільшується попит на
споживчі товари, що у свою чергу стимулює технологічний прогрес у сфері
масового виробництва. Щоб задовольнити обсяги, сучасні підприємства
використовують високотехнологічні автоматизовані лінії, які змушені працювати в
умовах безперервного навантаження, що призводить до прискореного зносу
механічних вузлів агрегатів. Такого роду пристрої завжди повинні бути в робочому
стані, для цього впроваджують у роботу такі методики як предиктивне
обслуговування, щоб уникнути реактивних ремонтів, адже вони зупиняють весь
виробничий процес, що спричиняють значні фінансові втрати. Аби запобігти
непередбачуваним аваріям, промисловість потребує переходу від звичайного
ремонту за фактом поломки, до стратегії предиктивного обслуговування [12, 20].
Саме тому виникає гостра необхідність у впровадженні спеціалізованого пристрою
з низькою вартістю впровадження, який функціонально буде безперервно
відслідковувати роботу обладнання та здійснювати завчасну діагностику стану
рухомих деталей.
Темою кваліфікаційної роботи є проєктування мікропроцесорної системи
спектрального моніторингу акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів.
Предметом розробки є побудова системи моніторингу параметрів спектру та
сигналізація про пошкодження. Ця система повинна забезпечувати збір звукових
спектрів, їх [10, 23] первинну цифрову обробку на обладнанні та передачу
діагностичних даних на сервер для подальшого прийняття рішення спеціалістом.
На сьогодні сучасні промислові системи [14] діагностики переважно
базуються на високовартісних стаціонарних комплексах, які вимагають складного
дротового монтажу та використання спеціалізованих промислових контролерів.
Більшість таких рішень передають сирі масиви даних на центральні сервери для
подальшого аналізу, що створює надмірне навантаження на мережеву
інфраструктуру. Крім того наявні на ринку компактні бездротові датчики часто
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 7
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

обмежені лише базовим вимірюванням загального рівня шуму чи вібрації без
можливості глибокого спектрального аналізу безпосередньо на самому пристрої.
У межах кваліфікаційної роботи поставлено наступні задачі:
• Проаналізувати існуюче обладнання комерційних рішень для
віброакустичного моніторингу;
• Здійснити вибір апаратної елементної бази і розрахувати ключові
параметри системи збору даних;
• Розробити програмне забезпечення для обробки даних та
надсилання результатів на сервер в реальному часі.
• Провести комплексне тестування розробленого пристрою;
Впровадження даної розробки дозволить створити економічно вигідну,
бездротову систему моніторингу спроможну до запобігання раптових поломок.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. 8
№ докум. Підпис Дата

РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ІСНУЮЧОГО ОБЛАДНАННЯ
ВІБРОАКУСТИЧНОГО МОНІТОРИНГУ

1.1 Види обладнання та його застосування
Будь-яке сучасне промислове підприємство тримається на безперебійній
роботі свого обладнання. Щоб машини, конвеєри та верстати не ламалися раптово,
існує ціла галузь, присвячена їх технічному обслуговуванню (або ж “maintenance”).
Загалом у світовій індустрії обслуговування обладнання поділяють на чотири
основні види обслуговування обладнання:
Реактивне обслуговування (Reactive Maintenance) – сам ремонт чи заміна
деталей відбувається лише при умові, що пристрій вийшов з ладу та зупиняє
виробничий процес.
Профілактичне обслуговування (Preventive Maintenance) – постійно
здійснюється профілактична заміна деталей підвладним зносу за певними
ознаками, що обираються за календарними днями, часом напрацювання або ж
кількістю здійснених циклів.
Прогностичне обслуговування за технічним станом (Predictive Maintenance) –
про те коли стан пристрою постійно відстежується, або ж періодично проводиться
огляд, а ремонт настає лише при умові коли діагностування вказує на поломку чи
перевищення порогу зносу.
Проактивне обслуговування (Proactive Maintenance) – цей метод не про
ремонт, як минулі, що потребує відновити пристрій коли він виходить з ладу, а про
дослідження причин його виходу з ладу. Метод заміняє умови експлуатування або
конструкції для запобігання в майбутньому виникненню тієї ж проблеми.
Та гібридний метод (Reliability-Centered Maintenance), коли для кожного
механізму обирається власна методологія.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
9
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Якщо це пристрої моніторингу стану обладнання чутливого до мікроклімату,
застосовують гібриді системи аналізу як з використанням сенсорів вологості, тиску,
температури так і вуглекислого газу. Їх період спрацювання може бути за певних
умов, тимчасовим з певною періодичністю так і постійним в продовж років.
В розробці приладу спектрального моніторингу рухомих вузлів механізмів
найкращим методом є Predictive Maintenance, тому що механізм під час роботи не
потрібно зупиняти для діагностування. Також спектральний аналізатор повністю
відповідає меті методології, спроможний постійно аналізувати частотний спектр
виявляючи дефекти на початкових стадіях.
Після того як ми зрозуміли до якого типу обслуговування пристрій
відноситься потрібно обрати регулярність обробки даних в межах потреби,
наприклад потрібно прослуховувати лише при певному режимі роботи або при
максимальному навантажені механізму. Так як пристрій розробляється для
прослуховування рухомих вузлів механізмів призначення яких перетворювати один
вид руху в інший, до прикладу підшипниковий вузол основне завдання якого
дозволяти валу обертатися плавно без вібрацій та перешкод, потрібно постійно
прослідковувати поточний стан механізму тому обираємо постійний збір замірів.
Постійні заміри це про використання стаціонарних сенсорів, що монтуються на
корпус або підвішуються біля приладу на постійній основі, в подальшому не
переміщаються та аналізують безперервно.
В випадках де кількість механізмів, що потребують постійного спектрального
моніторингу, не перевищує кількість приладів аналізу можна застосовувати
спектральні аналізатори високої вартості та прокладати систему передачі та
обробки цих даних на серверній частині.
Але пристрій, що розробляється як дешевий варіант аналізатора та
обрахункового приладу для масового виробництва, буде збирати та обробляти дані
в межах обладнання на постійній основі, називають крайовим пристроєм (Edge
Computing Devices). Це апаратні вузли, що збирають, обробляють та аналізують
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 10

дані на місці, не відправляючи сирі дані I/Q масивів на центральний обрахунковий
сервер. Такого роду прилади використовують переважна на місцях потреби швидкої
реакції, де пропускна здатність мережі має обмеження або з міркувань безпеки
інформації, де витік даних за межі зони дослідження є критичним. Такий пристрій
сам проводить математичні обрахунки, фільтрацію та відправляє метадані на
сервер.

1.2 Огляд існуючих комерційних рішень для спектрального моніторингу
Аналізуючи існуючі пристрої через призму вимог до безперервного контролю
та концепції крайових обчислень (Edge Computing), їх доцільно розділити на три
основні категорії.
Fluke 810 [40] (Рисунок 1.1) представляє клас маршрутних віброаналізаторів
із вбудованою апаратною системою. Принцип дії комплексу базується на
використанні тривісного п'єзоелектричного акселерометра. Прилад забезпечує
одночасний збір даних по трьох каналах та додатковому каналу тахометра. Обробка
аналогового сигналу здійснюється за допомогою 24-бітного аналого-цифрового
перетворювача (АЦП), який працює з максимальною частотою дискретизації 51,2
кГц. Внутрішня архітектура приладу оперує фіксованою роздільною здатністю
Швидкого перетворення Фур'є (ШПФ) на рівні 800 ліній (бінів). Дані зберігаються
на внутрішній пам'яті об'ємом 2 ГБ, а інтерпретація спектра здійснюється повністю
в автоматичному режимі закритими алгоритмами виробника. Прилад призначений
виключно для періодичного інспектування обладнання (Troubleshooting). Ціна
даного пристрою сягає близько 10000$.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
11
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.1 – Зовнішній вигляд вимірювача вібрацій Fluke 810

Аналізатор спектра [35] Aaronia SPECTRAN V6 - RSA2000X (рисунок 1.2), не
має власного дисплея та вбудованого накопичувача пам'яті, постійно передає
неперервний потік "сирих" I/Q-даних або даних БПФ безпосередньо на
підключений комп'ютер чи ноутбук (зі швидкістю до 784 МБ/с). Підключається до
досліджуваних джерел сигналу або антен через три високочастотні роз'єми SMA
(два на прийом і один на передачу), а до ПК за допомогою двох паралельних кабелів
USB 3.0 (Type-C), що забезпечує безпрецедентний аналіз радіоефіру в діапазоні від
10 МГц до 6 ГГц зі смугою реального часу 160 МГц (опціонально до 245 МГц) та
здатністю фіксувати надкороткі імпульси з імовірністю перехоплення (POI) від 10
нс. Живиться безпосередньо від комп'ютера через інтерфейс за технологією USB
Power Delivery (PD 3,0), споживаючи близько 15 Вт, що позбавляє необхідності
використовувати додаткові блоки живлення. Володіє габаритами 210×115×30 мм та
вагою всього 850 г. Ціна приладу в районі 18000$.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 12
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.2 – Зовнішній вигляд аналізатора спектра SPECTRAN V6
RSA2000X

Використовує програмне забезпеченні RTSA-Suite PRO, яке постачається в
комплекті, в програмі можна здійснювати глибокий аналіз спектра, налаштовувати
складні тригери, працювати з вбудованим векторним генератором сигналів (до 120
МГц) та автоматично класифікувати й декодувати стандарти зв'язку. Беззаперечним
плюсом цього аналізатора є його компактність та енергоефективність, що позбавляє
необхідності використовувати додаткові джерела живлення. Проте з конструктивної
точки зору він не має власних обчислювальних потужностей для локального
аналізу, тому виступає лише ретранслятором "сирих" даних, змушуючи систему
покладатися на зовнішній хост-пристрій».
Мобільний аналізатор спектру в реальному часі Aaronia [36] SPECTRAN V6
MOBILE Series (Рисунок 1.3) має власний 15,6-дюймовий дисплей, зберігає
величезні обсяги даних локально на вбудованому NVMe SSD-накопичувачі об'ємом
2 ТБ (з додатковим портом M 2). Підключається до досліджуваних джерел сигналу
через високочастотні роз'єми SMA (до 2 Rx та 1 Tx), а для передачі даних і периферії
використовує порти USB PD, HDMI та два 2,5 Gbit Ethernet, що дозволяє
аналізувати радіоефір у над широкому діапазоні від 9 кГц до 6 ГГц (опціонально до
8 ГГц) зі швидкістю розгортки до 730 ГГц/с та смугою реального часу до 490 МГц.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
13
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Має габарити 411×270×56 мм та вагою близько 6,5 кг. Живиться від мережі за
допомогою блока живлення або через порти USB Type-C, також має 64 ГБ
оперативної пам'яті DDR5. Корпус портативний, у вигляді захищеного моноблока.
Використовує програмне забезпеченні RTSA-Suite PRO. Ціна від 20000 до 35000$.

Рисунок 1.3 – Зовнішній вигляд аналізатора спектра SPECTRAN® V6 MOBILE
Series

Rohde & Schwarz FSW85 [37] (Рисунок 1.4) має власний 12,1-дюймовий
сенсорний дисплей, та зберігає дані локально на вбудованому змінному SSD-
накопичувачі. Підключається до джерел сигналу через 1 роз'єм 1 мм, а до систем
керування через LAN, USB та GPIB, що забезпечує аналіз у діапазоні від 2 Гц до 85
ГГц зі смугою реального часу до 800 МГц та внутрішньою смугою аналізу до 8,3
ГГц. Живиться від стандартної електромережі 100-240 В, споживаючи близько 250
Вт енергії під час роботи. Корпус масивний, 464×197×417 мм, 24 кг. Програмне
забезпечення використовується як в попередніх пристроях, з тимиж програмними
можливостями. Має потужний вбудований ПК, що дає змогу проводити повний
цикл вимірювань. Надійність та стабільність лабораторного виконання в
подальших вимірювань. Ціна 150000-250000 $.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 14

Рисунок 1.4 – Зовнішній вигляд аналізатора спектра Rohde & Schwarz FSW85

Модульний аналізатор спектру формату PXIe Keysight M9290A CXA-m [38]
(Рисунок 1.5) не має власного дисплея та вбудованого накопичувача для файлів,
передає дані на системний контролер шасі або підключений комп'ютер.
Підключається до джерел сигналу через 1 радіочастотний роз'єм на передній панелі,
а для передачі даних і керування використовує високошвидкісну системну шину
стандарту PXIe, що забезпечує точний аналіз спектра у діапазоні від 10 Гц до 26,5
ГГц зі смугою аналізу до 25 МГц.

Рисунок 1.5 – Зовнішній вигляд модульного аналізатора Keysight CXA-M PXI
Express
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 15
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Живиться безпосередньо від об'єднавчої плати сумісного шасі PXIe. Корпус
виконаний у форматі компактного модульного блоку, який займає 4 слоти PXIe, і
призначений виключно для встановлення у модульне шасі. У професійному
програмному забезпеченні Keysight X-Series та PathWave 89600 VSA, яке доступне
на базі ОС Windows для контролера, можна відслідковувати історію вимірювань,
перемикатися між режимами розгортки та ШПФ, а також налаштовувати тригери і
декодувати стандарти зв'язку (LTE, Bluetooth). Так як це модуль системи PXLe від
конфігурації залежить тип пристрою. Вбудований енергонезалежний накопичувач,
передача вимірювальних даних здійснюється безпосередньо на системний
контролер, в такій системі є значна перевага в спроможності установки на шасі
любу кількість аналізаторів та швидко їх замінювати в випадку поломки, та інших.
Ціна від 22000 до 30000 $.
Портативний аналізатор вібрації SKF Microlog Analyzer [39] серії CMXA
(Рисунок 1.6), має власний інтегрований дисплей та зберігає зібрані масиви даних
локально на вбудованому флеш-накопичувачі (або SD-карті). Підключається до
досліджуваних механічних вузлів через захищені промислові роз'єми (має від 1 до
4 аналогових каналів для акселерометрів) та окремий вхід для тахометра, а для
передачі зібраних логів на системний сервер використовує інтерфейс USB або LAN.
Це забезпечує високоточний аналіз акустичних та вібраційних сигнатур у діапазоні
від 0 Гц (постійний струм) до 40 кГц (опціонально до 80 кГц) із безпрецедентною
роздільною здатністю Швидкого перетворення Фур'є (БПФ) до 25 600 ліній. Висока
якість сигналу досягається завдяки 24-бітним АЦП із динамічним діапазоном понад
120 дБ. Живиться від акумуляторної батареї, яка забезпечує до 8 годин безперервної
автономної роботи під час цехових обходів, що позбавляє необхідності
підключення до електромережі. Корпус виконаний у промисловому захищеному
форм-факторі (стандарт IP65), володіє габаритами близько 220×220×71 мм та вагою
приблизно 1,5 кг.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 16
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.6 – Зовнішній вигляд SKF Microlog Analyzer

SKF Microlog Analyzer AX представляє клас експертних багатоканальних
збирачів даних та портативних віброаналізаторів. Принцип дії комплексу базується
на використанні одно- або двовісних п'єзоелектричних акселерометрів. Залежно від
конфігурації, прилад забезпечує синхронний збір даних по кількох незалежних
каналах (від одного до чотирьох) та окремому каналу тахометра. Обробка
аналогового сигналу здійснюється за допомогою високоточних 24-бітних аналого-
цифрових перетворювачів (АЦП), які працюють із максимальною частотою
дискретизації до 102,4 кГц. Внутрішня архітектура пристрою дозволяє
налаштовувати роздільну здатність Швидкого перетворення Фур'є (ШПФ) у
широкому діапазоні від 400 до 25 600 ліній (бінів). Великі масиви необроблених
даних зберігаються на змінних SD-картках об'ємом до 128 ГБ, а інтерпретація
спектра виконується в ручному режимі кваліфікованим фахівцем шляхом експорту
результатів у спеціалізоване серверне програмне забезпечення. Прилад
орієнтований на глибокий професійний аналіз під час маршрутних обходів
обладнання і критично залежить від кваліфікації оператора. Вартість даного
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 17

комплексу разом із ліцензіями на програмне забезпечення може перевищувати 20
000–30 000$.
Усі розглянуті прилади орієнтовані на вирішення надскладних завдань
радіомоніторингу, пеленгації, тестування телекомунікаційного обладнання,
забезпечення електромагнітної сумісності. Вони забезпечують безпрецедентну
точність дискретизації високочастотних сигналів. Наприклад, Aaronia SPECTRAN
V6 - RSA2000X оснащений 16-бітним АЦП із частотою дискретизації 2 Гігасемпли
на секунду , флагманський R&S FSW85 здатен працювати у діапазоні до 85 ГГц.
Гарантоване перехоплення сигналів (POI) у таких приладах становить від часток
мікросекунди до лічених наносекунд (до 10 нс для серії SPECTRAN V6). Такі
можливості є надлишковими для моніторингу акустичних сигнатур рухомих вузлів
механізмів, частотний діапазон яких рідко перевищує 15 кГц (діапазон чутності та
ближній ультразвук). Застосування гігагерцових аналого-цифрових перетворювачів
(АЦП) у цьому випадку не потрібний спосіб контролю, що призводить до
енергетичних витрат та генерації масивного потоку надлишкових даних, який
унеможливлює розгортання автономних бездротових сенсорних мереж, без
великого економічного вкладання.
Архітектурно та економічно обґрунтованим напрямком є відмова від системи
централізованої обробки надлишкових масивів «сирих» даних на користь концепції
граничних обчислень (Edge Computing). Оптимальною альтернативою в розробці
приладу є реалізація та застосування таких каскадів як: мікроелектромеханічних
[22] сенсорів (MEMS) в парі з високопродуктивним мікроконтролером. Впровадити
використання двох цифрових мікрофонів для реалізації технології просторової
фільтрації та активного шумозаглушення (ANC), що представляє собою відсікання
фонового гулу цеху ще до початку частотного аналізу. Наявність вбудованих
апаратних прискорювачів для векторних інструкцій (DSP) та модулів обчислень із
плаваючою комою (FPU). Короткочасного перетворення Фур'є (STFT) для усунення
ефекту «розтікання спектра» (spectral leakage) на краях аудіокадрів до вибірки
застосовується математичне вікно Хеннінга (Hanning window), що усуває паразитні
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис 18
Дата

шуми та артефакти (дефекти), які виникають під час цифрового аналізу. Збереження
послідовності цих спектрів у пам'яті формує каскадні спектрограми (Waterfall), які
надають змогу відстежувати динаміку розвитки механічних аномалій у часі.
Порівняння отриманого результату (поточного спектру) з еталонною маскою,
сформованою за методом «Золотого зразка» (Golden Sample). Системи сповіщення
яка при фіксації перетину порогових значень відправлятиме на сервер виключно
компактні дані стану.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
19
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

РОЗДІЛ 2 АПАРАТНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТА РОЗРАХУНОК
ПАРАМЕТРІВ СИСТЕМИ

2.1 Формування системи спектрального моніторингу
В цьому розділі було побудовано структурну схему пристрою (Рисунок 2.1), що
повинен вміти аналізувати, обробляти та надсилати результат.

Рисунок 2.1 Структурна схема пристрою спектрального моніторингу

Після огляду рішень сформувалися архітектурні та економічні вимоги до приладу
для побудови масової системи моніторингу. Вибраним обґрунтованим напрямком є
відмова система централізованої обробки надлишкових масивів «сирих» даних на
користь концепції граничних обчислень (Edge Computing). Оптимальною
альтернативою в розробці приладу є реалізація та застосування таких каскадів як:
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
20
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

мікроелектромеханічних [22] сенсорів (MEMS) в парі з високопродуктивним
мікроконтролером. Впровадити використання двох цифрових мікрофонів для
реалізації технології просторової фільтрації та активного шумозаглушення (ANC),
що представляє собою відсікання фонового гулу цеху ще до початку частотного
аналізу. Наявність вбудованих апаратних прискорювачів для векторних інструкцій
(DSP) та модулів обчислень із плаваючою комою (FPU). Короткочасного
перетворення Фур'є (STFT) для усунення ефекту «розтікання спектра» (spectral
leakage) на краях аудіокадрів до вибірки застосовується математичне вікно
Хеннінга (Hanning window), що усуває паразитні шуми та артефакти (дефекти), які
виникають під час цифрового аналізу. Збереження послідовності цих спектрів у
пам'яті формує каскадні спектрограми (Waterfall), які надають змогу відстежувати
динаміку розвитки механічних аномалій у часі. Порівняння отриманого результату
(поточного спектру) з еталонною маскою, сформованою за методом «Золотого
зразка» (Golden Sample). Системи сповіщення яка при фіксації перетину порогових
значень відправлятиме на сервер виключно компактні дані стану.

2.2 Розгляд мікроконтролерних платформ
Мікроконтролер ESP32-S3 (Espressif) (Рисунок 2.2) оснащений двоядерним
процесором 32-bit Xtensa LX7 до 240 МГц [1, 2]. Підтримує 128-бітні векторні
інструкції (PIE — Processor Instruction Extensions) для прискорення алгоритмів
штучного інтелекту та цифрової обробки сигналів (DSP), що дозволяє
розпаралелювати та виконувати надскладні математичні операції за мінімальну
кількість тактів. 512 КБ внутрішньої SRAM + 384 КБ ROM (з апаратною
підтримкою підключення зовнішньої швидкої PSRAM до 128 МБ та Flash-пам'яті
по шинах Quad/Octal SPI).
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
21
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 2.2 – Візуальний вигляд та виводи пінів ESP32-S3 (Espressif)

Присутні інтерфейси GPIO(Tx/Rx) (до 45 програмованих виводів) такі як I2S (2
модулі), I2C, UART, SPI, TWAI (сумісний з CAN 2,0), 12-бітний ADC (до 20
каналів), інтерфейс камери DVP, інтерфейс LCD, SD/MMC, USB 2,0 OTG FS (зі
швидкістю до 12 Мбіт/с). Вбудований багатоканальний контролер прямого доступу
до пам'яті (GDMA). Має інтегрований радіотракт із підтримкою стека Wi-Fi 4
(802,11b/g/n, 2,4 ГГц) та Bluetooth 5,0 (LE, Bluetooth Mesh). Оснащений розвиненою
системою тактування (вбудовані осцилятори RC 8 МГц та 150 кГц, підтримка
зовнішніх резонаторів 40 МГц та 32,768 кГц) та має 4 апаратні 54-бітні таймери
загального призначення, а також 3 таймери Watchdog. Підтримує професійні
інтерфейси зневадження та програмування (JTAG, у тому числі апаратний JTAG-
over-USB). Робоча напруга живлення становить від 3,0 В до 3,6 В.
Мікроконтролер STM32F411 (STMicroelectronics) [25] (Рисунок 2.3)
Оснащений процесором 32-bit ARM Cortex-M4 до 100 МГц. Підтримує апаратний
модуль з плаваючою комою (FPU) та DSP-інструкції, що дозволяє виконувати
складні математичні операції цифрової обробки сигналів за мінімальну кількість
тактів. 128 КБ внутрішньої SRAM + 512 КБ вбудованої Flash-пам'яті.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 22
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 2.3 – Візуальний вигляд та виводи пінів STM32F411 (STMicroelectronics)

Присутні інтерфейси GPIO(Tx/Rx) такі як I2S (до 5 шт.), I2C, USART, SPI, 12-бітний
ADC (до 16 каналів зі швидкістю 2,4 MSPS), USB 2,0 OTG FS. Вбудований
багатоканальний контролер DMA (16 незалежних потоків). Оснащений розвиненою
системою тактування (вбудовані осцилятори HSI 16 МГц та LSI 32 кГц, підтримка
зовнішніх резонаторів HSE/LSE) та має до 11 апаратних таймерів. Підтримує
професійні інтерфейси зневадження та програмування (SWD та JTAG). Робоча
напруга живлення становить від 1,7 В до 3,6 В.
Мікроконтролер STM32H750 (STMicroelectronics) [26] (Рисунок 2.4)
оснащений процесором 32-bit ARM Cortex-M7 до 480 МГц. Підтримує апаратний
модуль з плаваючою комою подвійної точності (DP-FPU), кеш-пам'ять L1 (16 КБ
для інструкцій та 16 КБ для даних) та DSP-інструкції, що дозволяє виконувати
надскладні математичні операції цифрової обробки сигналів за мінімальну
кількість тактів.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 23
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 2.4 – Візуальний вигляд та виводи пінів STM32H750 (STMicroelectronics)

1024 КБ внутрішньої SRAM + 128 КБ вбудованої Flash-пам'яті (з апаратною
підтримкою виконання коду із зовнішньої пам'яті через Quad-SPI/FMC). Присутні
інтерфейси GPIO(Tx/Rx) такі як I2S (до 3 шт.), I2C, USART, SPI, 16-бітний ADC (до
3 модулів до 36 каналів зі швидкістю 3,6 MSPS), USB 2,0 OTG FS та HS. Вбудовані
багатоканальні контролери DMA (система MDMA, 2 базові модулі DMA на 16
потоків та BDMA). Оснащений розвиненою системою тактування (вбудовані
осцилятори HSI 64 МГц, CSI 4 МГц та LSI 32 кГц, підтримка зовнішніх резонаторів
HSE/LSE) та має до 22 апаратних таймерів. Підтримує професійні інтерфейси
зневадження та програмування (SWD та JTAG). Робоча напруга живлення
становить від 1,62 В до 3,6 В.
Мікроконтролер NXP i.MX RT1062 [28] (Teensy 4,1) (Рисунок 2.5) оснащений
процесором 32-bit ARM Cortex-M7 до 600 МГц. Підтримує апаратний модуль з
плаваючою комою подвійної точності (DP-FPU), кеш-пам'ять L1 (32 КБ для
інструкцій та 32 КБ для даних) та DSP-інструкції, що дозволяє виконувати
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 24
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

надскладні математичні операції цифрової обробки сигналів за мінімальну
кількість тактів.

Рисунок 2.5 – Візуальний вигляд та виводи пінів NXP i.MX RT1062 (Teensy 4.1)

1024 КБ внутрішньої SRAM (з можливістю виділення під надшвидку пам'ять TCM)
+ 8 МБ вбудованої Flash-пам'яті (у форм-факторі Teensy 4.1) та підтримка
розширення до 16 МБ зовнішньої PSRAM по QSPI. Присутні інтерфейси
GPIO(Tx/Rx) такі як I2S (до 3 шт.), I2C, UART, SPI, CAN, 12-бітний ADC (2 модулі
до 18 каналів), 10/100 Mbit Ethernet, USB 2,0 OTG FS та HS (480 Мбіт/с).
Вбудований багатоканальний контролер DMA (система eDMA на 32 незалежні
потоки з підтримкою складного маршрутизатора DMAMUX). Оснащений
розвиненою системою тактування (вбудовані PLL, підтримка зовнішніх резонаторів
24 МГц та 32,768 кГц) та має апаратні таймери для точного контролю (QuadTimer,
FlexPWM). Підтримує професійні інтерфейси зневадження та програмування
(SWD та JTAG). Робоча напруга живлення периферії становить 3,3 В (живлення
обчислювального ядра напругою 1,15 В забезпечується внутрішнім DCDC-
перетворювачем).
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 25
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Мікроконтролер Arduino Nano 33 BLE Sense [29] (Рисунок 2.6) оснащений
процесором 32-bit ARM Cortex-M4 (на базі SoC Nordic nRF52840) до 64 МГц.
Підтримує апаратний модуль з плаваючою комою (FPU) та DSP-інструкції, що
дозволяє виконувати математичні операції цифрової обробки сигналів.

Рисунок 2.6 – Візуальний вигляд та виводи пінів Arduino Nano 33 BLE Sense

256 КБ внутрішньої SRAM + 1 МБ вбудованої Flash-пам'яті. Присутні інтерфейси
GPIO(Tx/Rx) такі як I2S (спеціалізований PDM-інтерфейс для цифрових
мікрофонів), I2C, UART, SPI, 12-бітний ADC (до 8 каналів зі швидкістю 200 ksps),
USB 2,0. Вбудована система прямого доступу до пам'яті EasyDMA для незалежної
від процесора маршрутизації потоків даних з периферії. Має інтегрований
радіотракт із підтримкою стека Bluetooth 5,0 Low Energy (BLE) та 802.15.4.
Безпосередньо на самій платі розпаяно цифровий мікрофон, 9-осьовий IMU-
сенсор, а також датчики температури, тиску, вологості, жестів та освітленості.
Оснащений системою тактування (вбудовані осцилятори на 64 МГц та 32,768 кГц)
та має 5 апаратних 32-бітних таймерів і 3 таймери RTC. Підтримує професійний
інтерфейс зневадження (SWD). Робоча напруга живлення логіки становить 3,3 В
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
26
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

(підтримує вхідну напругу до 21 В через розміщений на платі DC-DC
перетворювач).
Мікроконтролер Arduino Portenta H7 [27] оснащений двоядерним процесором
32-bit (на базі SoC STM32H747XI) (Рисунок 2.7), що поєднує високопродуктивне
ядро ARM Cortex-M7 до 480 МГц та енергоефективне ядро ARM Cortex-M4 до 240
МГц. Підтримує апаратні модулі з плаваючою комою (подвійної точності DP-FPU
для M7 та одинарної для M4), кеш-пам'ять L1 та DSP-інструкції, що дозволяє
розпаралелювати надскладні математичні операції цифрової обробки сигналів між
двома обчислювальними ядрами за мінімальну кількість тактів. 1 МБ внутрішньої
SRAM + 2 МБ вбудованої Flash-пам'яті (на кристалі), які доповнені розпаяними
безпосередньо на платі 8 МБ зовнішньої SDRAM та 16 МБ швидкої QSPI Flash-
пам'яті. Присутні інтерфейси GPIO(Tx/Rx) (переважно виведені на нижній стороні
через два 80-контактні роз'єми високої щільності) такі як I2S/SAI, I2C,
USART/UART, SPI, CAN FD, 16-бітний ADC (3 модулі до 36 каналів зі швидкістю
3,6 MSPS), 12-бітний DAC, 10/100 Ethernet MAC, MIPI DSI (інтерфейс камери та
дисплея), USB 2,0 OTG HS (виведений на роз'єм USB Type-C із підтримкою
DisplayPort).

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 27

Рисунок 2.7– Візуальний вигляд та виводи пінів Arduino Portenta H7

Вбудовані багатоканальні контролери DMA (система MDMA, базові DMA на 16
потоків та BDMA). Має інтегрований радіотракт від Murata із підтримкою стека Wi-
Fi 802,11b/g/n (2,4 ГГц, до 65 Мбіт/с) та Bluetooth 5,1 (BR/EDR/LE). Оснащений
розвиненою системою тактування та має 22 апаратні таймери (включно з
таймерами високої роздільної здатності). Підтримує професійні інтерфейси
зневадження та програмування (SWD та JTAG). Робоча напруга живлення логіки
становить 3,3 В (за точне керування живленням ядер та периферії відповідає окрема
мікросхема PMIC, яка приймає вхідну напругу 5 В через порт USB-C або контакти
плати).
Мікроконтролер Raspberry Pi Pico 2 (RP2350) [30] (Рисунок 2.8) оснащений
унікальною подвійною архітектурою процесорів (користувач обирає одну з пар під
час завантаження): двоядерним 32-bit ARM Cortex-M33 до 150 МГц або двоядерним
32-bit Hazard3 RISC-V до 150 МГц. Підтримує (на ядрах ARM) апаратний модуль з
плаваючою комою (FPU), DSP-інструкції для цифрової обробки сигналів та
технологію апаратної безпеки ARM TrustZone.

Рисунок 2.8 – Візуальний вигляд та виводи пінів Raspberry Pi Pico 2 (RP2350)
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
28
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

520 КБ внутрішньої SRAM (розділеної на 10 банків для мінімізації затримок) + 4
МБ вбудованої QSPI Flash-пам'яті (безпосередньо на платі Pico 2) із підтримкою
зовнішньої пам'яті до 16 МБ. Присутні інтерфейси GPIO(Tx/Rx) (26 програмованих
виводів) такі як I2C (2 шт.), UART (2 шт.), SPI (2 шт.), 12-бітний ADC (4 канали зі
швидкістю 500 ksps), USB 1,1 (з підтримкою Host/Device), а також 3 унікальні
програмовані блоки введення-виведення (PIO) загалом на 12 кінцевих автоматів для
апаратної емуляції нестандартних інтерфейсів (наприклад, I2S, DVI чи SDIO без
навантаження на процесор). Вбудований 16-канальний контролер прямого доступу
до пам'яті (DMA). Оснащений системою тактування (вбудовані осцилятори
ROSC/XOSC, резонатор на 12 МГц на платі) та має 2 апаратні таймери. Підтримує
професійний інтерфейс зневадження (SWD). Робоча напруга живлення логіки
становить 3,3 В (плата підтримує вхідну напругу від 1,8 В до 5,5 В завдяки
вбудованому DC-DC перетворювачу).
Мікрокомп’ютер Raspberry Pi 4 Model B [31] (Рисунок 2.9) оснащений 64-
бітним 4-ядерним процесором ARM Cortex-A72 (на базі SoC Broadcom BCM2711)
(Рисунок 2.9) до 1.5 ГГц. Підтримує розширені інструкції NEON для прискорення
обчислень цифрової обробки сигналів і мультимедіа, апаратний модуль з
плаваючою комою (FPU), а також апаратне декодування відео H.265 (до 4Kp60). Від
1 ГБ до 8 ГБ оперативної пам'яті LPDDR4-3200 (залежно від версії плати) без
вбудованої Flash-пам'яті (завантаження та зберігання даних здійснюється через
зовнішню MicroSD-карту або USB-накопичувач).
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 29
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 2.9 – Візуальний вигляд та виводи пінів Raspberry Pi 4 Model B

Присутні інтерфейси на 40-контактній колодці GPIO (Tx/Rx) такі як I2C (до 6 шт.),
UART (до 6 шт.), SPI (до 5 шт.), I2S, PCM, а також 2 порти USB 3,0, 2 порти USB
2,0, Gigabit Ethernet, 2 порти micro-HDMI, MIPI DSI (для дисплея), MIPI CSI (для
камери) та 4-контактний композитний аудіо/відео роз'єм. Вбудований контролер
прямого доступу до пам'яті (DMA) для високошвидкісного обміну даними між
периферією та оперативною пам'яттю. Має інтегрований радіотракт із підтримкою
дводіапазонного Wi-Fi 5 (802,11b/g/n/ac на частотах 2,4 ГГц та 5,0 ГГц) та Bluetooth
5,0 (BR/EDR/BLE). Оснащений системою тактування з апаратними таймерами
операційної системи. Підтримує професійні інтерфейси зневадження (JTAG, який
мультиплексується на виводах GPIO, та UART-консоль). Робоча напруга живлення
логіки становить 3.3 В (живлення самого мікрокомп'ютера вимагає стабільних 5 В
через порт USB Type-C або відповідні контакти колодки GPIO зі споживанням до 3
А, також підтримується живлення через мережевий кабель Power over Ethernet за
допомогою додаткового модуля PoE HAT). Розглянуті рішення мають різну
архітектуру

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 30

2.3 Розгляд сенсорів звуку
В розробці пристрою спектрального моніторингу акустичного сигналу
обираючи сенсор (мікрофон) вимоги є пороговими. Сенсори повинні володіти
достатньою шириною смуги пропускання, тому що при різних видах поломки,
аномаліях в роботі будуть виникати на частотному діапазоні шуми частотою до 20
кГц. Використовувати для передачі інтерфейс I2S для мінімізації завад та
стабільності. Вимоги до рівня власного шуму сенсора (SNR), значення повинно
бути не менше за 60 дБ, якщо значення обрати нижчим то постійно мікрофон буде
мати фоновий шум, що вноситиме спотворення в зібрані дані. Для визначення
потрібного рівня AOP потрібно дізнатися рівні шуму, що може видати обладнання
при поломках різного характеру. [24] Для підшипників рівень шуму може досягати,
на максимальних обертах від 85 до 95 дБ. При зношенні валів виникає люфт, що
проявляється стукотом, гуркотом або дзенькотом, цей шум на високих обертах
видає від 90 до 110 дБ. Відсутність мастила викликає скрип та виття,
супроводжується перегрівом, що створює шум від 100 до 110 дБ. Розбалансування
механізмів навпаки викликає низькочастотні вібрації та гул, при цьому рівень шуму
може перевищити 80-85 дБ. В випадках поломки коли відбивається зубчаста
частина виникає тріск діапазоном 105-110 дБ. Але треба не забувати що при
збільшенні обертів звук що виникатиме буде ще більший. Тому значення AOP
згідно параметрам повинно розпочинатися від 120 дБ, якщо значення буде меншим
то зафіксувати звуковий стрибок характерної аномалії не вийде.
Розглянемо такі MEMS-сенсори як ICS-43434 (Рисунок 2.10) розрядність 24
байт, SNR - 65 дБА, AOP - 116 дБ, АЧХ - від 50 Гц до 20 кГц.

Рисунок 2.10 – Візуальний вигляд ICS-43434
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
31
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

MEMS сенсор INMP441 [32] (Рисунок 2.11) розрядність 24 байт, SNR - 61 дБА,
AOP - 120 дБ, АЧХ від 60 Гц до 15 кГц.

Рисунок 2.11 – Візуальний вигляд та призначення виводів INMP441

MEMS сенсор SPH0645LM4H-B [33] (Рисунок 2.12) розрядність 18 байт, SNR 65
дБА, AOP - 120 дБ, АЧХ - від 20 Гц до 10 кГц.

Рисунок 2.12 – Візуальний вигляд SPH0645LM4H-B

MEMS сенсор SPH8878LR5H-1 [34] (Рисунок 2.13) диференційний, SNR 64,5 дБ,
AOP - 134 дБ, АЧХ - від 7 Гц до 36 кГц.

Рисунок 2.13 – Візуальний вигляд SPH8878LR5H-1
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 32
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Після огляду даних мікрофонів можна виділити наступні моделі як
SPH8878LR5H-1 володіє високим частотним діапазоном (до 36 кГц) та найвищим
порогом перевантаження (134 дБ). Сенсор SPH0645LM4H-B має низький рівень
АЧХ з максимальним рівнем 10 кГц чого замало, розрядність становить 18 байт.
Модель INMP441 високий показник AOP (120 дБ), АЧХ в 15 кГц також не доходить
до потрібних 20 кГц, а SNR (61 дБ) є найнижчим серед представлених сенсорів, що
зменшує динамічний діапазон [6, 8] вимірювань.
Оптимальним вибором для розроблюваної системи є MEMS-сенсором є ICS-
43434 [4]. Він забезпечує передачу даних по синхронній шині I2S із високою 24-
бітною розрядністю [17]. Пристрій має найкращий баланс характеристик: низький
пороговий рівень власних шумів (SNR 65 дБ) та широку рівну смугу пропускання
до 20 кГц.

2.4 Розрахунок потрібних параметрів для пристрою
Щоб дізнатися чи достатню обчислювальну потужність має пристрій
потрібно обчислити складність процесів що будуть проходити та час що
затрачається на обрахунок 1 кадру та надходження 2 кадру, якщо кадр не встигне
обрахуватися то пристрій RTSA буде не дієздатним.

Почнемо розрахунок частоти дискретизації ��������вона повинна бути мінімум в
двічі більшою за максимальну частоту корисного сигналу ����������������, згідно з теоремою
Котельникова [5, 6] :
�������� = ���������������� ∙ 2 = 20000 ∙ 2 = 40000 Гц = 40 кГц.
Наближена стандартна частота �������� = 48 кГц
Тоді розмір кадру (вікно FFT) розрахуємо частотну роздільну здатність (бін):
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 33
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Апаратна частина повинна відповідати ступеню двійки, наприклад 512, 1024,
2048, 4096 …
Бін - це здатність розділяти на кадр, чим більше значення, тим краще відтворюється
кадр але збільшується час дискретизації такого кадру. Обираємо ���� = 512
���� 48000
�������� = ����
���� = 512 = 93,7 Гц
При такій роздільності відрізнити частоту в 2000 Гц від 2050 Гц чого недостатньо
тому збільшимо до ���� = 2048
�������� 48000
�������� = ���� = 2048 = 23,4 Гц
Обрахуємо час накопичення одного такту ������������������������ це потрібний час для
сенсора для накопичення 1 повного кадру.
���� 2048
������������������������ = ���� = 48000 = 0,04266 = 42,67 мс
����
Формат даних у сенсора 24 бітний, знаючи що в 1 біту інформації може
зберігатися близько 6,02 дБ.
24 ∙ 6,02 = 144,48 дБ
Збір та буферизація DMA передає дані прямо в SRAM, оминаючи CPU, по 2
каналам.
�������������������� = �������� ∙ �������������������� ∙ ���� = 48000 ∙ 32 ∙ 2 = 3072000 = 3,07 Мбіт/с

Обробка технології AMC на базі LMS виконується як ���������������� = ���� ∙ 2����
де L - це кількість вагових коефіцієнтів, а 2 це двохетапність процесу. N – розмір
кадру.
���������������� = 2048 ∙ 2 ∙ 64 = 262144 округлимо до 262000 операцій.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 34
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

���������������� завдяки DSP інструкціям займає ~0,8 с процесорного часу.
SRAM масив коефіцієнтів вікна постійно займає ���� ∙ ������������������������ = 2048 ∙ 4 = 8 КБ.
Вікно Хенн інга поелементно множить масив сигналу на масив вікна, що
майже не займає часу (менше ніж < 0,1 мс), масив даних коефіцієнта зберігається
статично 2048 ∙ 4 = 8 КБ

Обсяг обрахунку для базового перетворення кадра звуку в 2048 відліків, процесор
виконує операцію “метелик” FFT за логарифмічною формою ���� ∙ log2 ���� процесор
2
виконує ���� ∙ log2 ���� = 1024 ∙ 11 = 11264 комплексні операції, де кожна така
2
операція включає кілька множень та додавань чисел з плаваючою комою. Також
необхідний розрахунок модуля (амплітуди), бо FFT не видає на виході графік, а
лише масив де є дійсна �������� та ��������. Щоб отримати зрозумілу амплітуду, процесор має
для кожного числа вирахувати корінь суми квадратів за теоремою Піфагора ������������ =
����� 2
���� + ���� 2
���� .
Оскільки нас цікавить лише перша половина спектра до 24 кГц
Займає часу вся ця операція близько 4 мс, завдяки високій частоті процесора
ESP32S3 в 240 МГц та оптимізованим бібліотекам.
Займає SRAM пам’яті сумарно 20 КБ
Буфер ������������ = ���� ∙ 2 ∙ ������������������������ = 2048 ∙ 2 ∙ 4 = 16384 = 16 КБ
буфер ���� = ����
�������� ∙ ����
2 �������������������� = 1024 ∙ 4 = 4096 = 4 КБ
Обрахування часу порівняння, для технології “Golden Sample” немає сенсу
бо процес виконується процесором за лічені мікросекунди.
Обсяг пам’яті, що постійно буде займати ���� ����
���������������� = ∙ ������������������������ = 1024 ∙ 4 = 4096
2
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 35
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

А ось технологія Waterfall буде різнитися під потреби та виставленого значення
затримки M, це число обирається вручну а обраховується як
����
����ℎ������������������������ = ���� ∙ � ∙ ������������������������� = 16 ∙ 4096 = 65536 = 65,5 КБ
2
Для того щоб пристрій працював за технологією RTSA потрібно щоб виконувалася
умова що час обробки одного кадру �������������������� не перевищує час збору наступного кадру
��������. Завдяки наявності апаратних векторних інструкцій (PIE) у ядрі Xtensa LX7,
розрахунок 2048-точкового ШПФ займає 4 мс. Оскільки час збору кадру становить
42,6 мс (�������������������� ≪ ��������), система гарантовано працює в режимі реального часу,
дозволяючи додатково застосувати алгоритм перекриття кадрів (Overlap) на рівні
50% без ризику втрати даних.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
36
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

РОЗДІЛ 3 ПРОГРАМНЕ ТА АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
СИСТЕМИ

3.1 Програмна реалізація мікропроцесорної системи спектрального
моніторингу акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів
Програмування логіки розроблюваного приладу здійснюється мовою C++. Ця
мова забезпечує ідеальний баланс між низькорівневим керуванням апаратними
регістрами пам'яті та високорівневою об'єктно-орієнтованою архітектурою [15], яка
полегшує написання багатозадачного коду. Для написання та компіляції
використовується сучасне інтегроване середовище розробки ESP-IDF [16]. Таке
середовище дозволяє легко підключати спеціалізовані [3] оптимізовані математичні
бібліотеки, такі як esp-dsp, для швидкісної роботи з числами і плаваючою комою,
що значно підвищує загальну стабільність та швидкодію діагностичних алгоритмів.
Алгоритм LMS постійно «навчається» шляхом використання сигналу з фонового
мікрофона (noise), пропускає його через масив вагових коефіцієнтів і намагається
«вгадати», як саме цей шум виглядає на цільовому мікрофоні. Потім він віднімає
вгаданий шум від цільового сигналу, а залишок (помилку) використовує, щоб
підкоригувати свої вагові коефіцієнти для наступного такту.
Математична модель складається з оцінки шуму, розрахунку помилки та вагами
адаптації.
Оцінка шуму ��������−1����=0 ��������(����) ∙ ����(���� − ����)
Розрахунок помилки ����(����) = ����(����)− ����(����) [21]
Адаптація ваг ��������(���� + 1) = ��������(����) + ���� ∙ ����(����) ∙ ����(���� − ����)
x – фоновий шум; d – цільовий сигнал; ���� − вагові коєфіцієнти;
���� − швидкість адаптації

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 37
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Реалізація алгоритму просторової фільтрації ANC, що використовує у
програмному забезпеченні мікроконтролера, через адаптивний фільтр на базі
алгоритму найменших середніх квадратів (LMS - Least Mean Squares) [21]. Робота
алгоритму полягає у безперервному динамічному розрахунку вагових коефіцієнтів
скінченної імпульсної характеристики (СІХ-фільтра). Референсний мікрофон (x)
реєструє навколишній шум, а цільовий мікрофон (d) реєструє корисний сигнал,
змішаний із шумом. Програмний модуль математично згортає історію
референсного сигналу з масивом вагових коефіцієнтів, формуючи оцінку шуму, яка
фазово та амплітудно узгоджена з шумом на цільовому сенсорі. Після етапу
просторової фільтрації (ANC) очищений акустичний сигнал представляє собою
одновимірний часовий ряд, який не дозволяє ідентифікувати специфічні гармоніки
зносу механізмів. Для переходу в частотну область обчислювальне ядро застосовує
алгоритм короткочасного перетворення Фур'є [9, 11] (STFT). На відміну від
класичного алгоритму ШПФ [19] (який аналізує весь сигнал цілком), STFT розділяє
безперервний аудіопотік на рівні сегменти (кадри) з перекриттям, що дозволяє
відстежувати динаміку появи дефектних частот у часі (формуючи масив Waterfall).
Результуюча різниця (помилка оцінювання (n) репрезентує собою очищену
акустичну сигнатуру механізму. Використання процесорного ядра ESP32-S3 з
підтримкою інструкцій апаратного множення із накопиченням (MAC) дозволяє
виконувати розрахунок 32-точкового LMS-фільтра за частки мікросекунди, що
повністю задовольняє вимоги архітектури реального часу.
Реалізація логіки виявлення дефектів методом (Gold Sample) що є критично
важливою умовою коректної роботи STFT є попередня обробка кожного кадру.
Оскільки сегментація безперервного сигналу призводить до появи розривів (різких
перепадів амплітуди) на границях кадру, безпосереднє застосування FFT викликає
явище розтікання спектра (spectral leakage) - появу хибних високочастотних
гармонік, які маскують реальні частоти дефектів. Для усунення цього артефакту
програмний комплекс ESP32-S3 перед розрахунком спектра помножує масив даних
на математичну вагову функцію вікно Хеннінга (Hanning window) [7, 8]. Воно
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 38

плавно зводить амплітуди на краях вибірки до нуля, забезпечуючи високу частотну
роздільну здатність та гарантуючи точність роботи логічного тригера «Золотий
зразок».
Програмна реалізація спектрального аналізу очищеного акустичного сигналу
здійснюється за допомогою програмного модуля STFT, розробленого з
використанням апаратно-оптимізованої бібліотеки векторної математики ESP-DSP.
Ключовою архітектурною особливістю алгоритму є застосування методу ковзного
вікна (Sliding Window) з 50-відсотковим перекриттям (Overlap). Для цього в
оперативній пам'яті мікроконтролера організовано FIFO-буфер stft_fifo розміром
2048 відліків. Під час кожної ітерації алгоритму найстаріші 1024 відліків
відкидаються (зсуваються), а на їхнє місце завантажується свіжий масив
акустичних даних (HOP_SIZE), отриманий від системи просторової фільтрації
(ANC).
Для запобігання артефактам розтікання спектра (spectral leakage), перед
подачею в математичний співпроцесор сформований буфер по елементу множиться
на вагове вікно Хеннінга (window), заздалегідь згенероване під час ініціалізації
пристрою.
Безпосередній розрахунок ШПФ виконується апаратною функцією
dsps_fft2r_fc32, яка оперує комплексними числами. На фінальному етапі
мікроконтролер обчислює модуль комплексного числа для кожної частотної
складової (біну), формуючи нормалізований масив реальних амплітуд
current_spectrum. Цей масив репрезентує собою один зріз (лінію) каскадної
спектрограми (Waterfall) і слугує вхідними даними для логічного тригера
діагностичної системи.
Формуємо каскадну спектрограму та стабілізатор даних (Waterfall).
Результатом роботи модуля STFT є масив амплітуд, що відображає частотний стан
системи в конкретний зріз часу. Проте, в реальних промислових умовах акустичний
сигнал містить значну кількість короткочасних випадкових перешкод (наприклад,
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
39
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

удар інструменту поблизу верстата), які можуть викликати хибне спрацювання
системи діагностики.
Для підвищення надійності прийняття рішень (Robustness), у програмному
забезпеченні реалізовано блок накопичення спектрограми (Waterfall). Архітектурно
він виконаний у вигляді двовимірної матриці (кільцевого буфера) в оперативній
пам'яті ESP32-S3. Використання кільцевої топології (Circular Buffer) [19] із
застосуванням операції ділення за модулем дозволяє записувати нові спектральні
кадри поверх найстаріших із константною обчислювальною складністю O(1),
уникаючи ресурсомісткого зсуву всього масиву даних.
Перед передачею інформації на блок логічного порівняння («Золотий зразок»),
процесор виконує операцію матричного усереднення збереженої історії спектрів.
Цей процес працює як фільтр низьких частот для амплітуд: випадкові ультракороткі
сплески нівелюються, тоді як стабільні гармоніки зносу підшипника посилюються
та чітко виділяються на фоні шуму, гарантуючи високу достовірність генерації
MQTT-тригерів.
Головним діагностичним вузлом розроблюваної системи є модуль експертної
оцінки стану механізму, що функціонує за алгоритмом еталонних спектральних
масок («Golden Sample»). На відміну від жорстко заданих порогових значень, цей
метод дозволяє системі адаптуватися до унікальної акустичної сигнатури будь-
якого промислового агрегату. Програмний алгоритм працює у двох режимах:
калібрування (навчання) та безперервного моніторингу. У режимі калібрування,
який активується після монтажу пристрою на завідомо справний механізм,
мікроконтролер записує усереднений акустичний спектр. На основі цих даних
формується динамічна маска допусків (огинаюча). Для кожного частотного біну ����
розраховується максимально допустима амплітуда �������� за формулою: �������� = �������� ∙
(1 + ����) + ���������������� [12, 13] де Ek це амплітуда еталонного спектра, ����=0,3 це коефіцієнт
допустимого відхилення, Vmin це мінімальне значення для шумового порогу.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 40
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Згенерована спектральна маска зберігається в енергонезалежній Flash-пам'яті
(NVS) мікроконтролера ESP32-S3.
У режимі моніторингу поточний стабілізований спектр (отриманий з модуля
Waterfall) безперервно порівнюється з еталонною маскою. Аналіз виконується
селективно: низькочастотні гармоніки (що відповідають за загальний гул двигуна)
ігноруються, а фокус діагностики зосереджується на високочастотній частині
спектра, де проявляються специфічні шуми тертя та зносу підшипників. Для
мінімізації впливу випадкових перешкод алгоритм використовує кумулятивний
лічильник: стан «Тривога» (ALARM) активується лише у випадку одночасного
перевищення допусків одразу на декількох сусідніх частотах. Такий архітектурний
підхід повністю переносить процес прийняття рішень на сторону граничного
пристрою (Edge Node), зводячи мережевий трафік системи до відправки коротких
MQTT-сповіщень виключно у моменти фіксації аномалій.
Організовуючи мережеву взаємодію та передачу телеметричних даних в
умовах розгортання автоматизованих систем контролю якості на промислових
об'єктах критично важливим є забезпечення швидкої та надійної доставки
діагностичних повідомлень від сенсорних вузлів до центрального диспетчерського
сервера. Передача "сирого" аудіопотоку через локальну мережу є недоцільною
через високе навантаження на пропускну здатність каналів зв'язку. Тому
розроблений пристрій працює за парадигмою Edge Computing: обчислювальне ядро
ESP32-S3 самостійно аналізує акустичні сигнатури та ініціює мережеве з'єднання
виключно у моменти фіксації аномалій (перетину маски допусків «Золотого
зразка»).
Для інтеграції пристрою в IT-екосистему підприємства (наприклад, для
моніторингу роботи тестових стендів або конвеєрних ліній) обрано протокол
прикладного рівня MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) [9, 11], який
працює поверх стека TCP/IP через вбудований інтерфейс Wi-Fi. На відміну від
класичної клієнт-серверної архітектури (HTTP), MQTT використовує патерн
«Видавець-Підписник» (Publish/Subscribe), що дозволяє мікроконтролеру
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 41
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

асинхронно відправляти дані на проміжний вузол (MQTT-брокер) з мінімальним
мережевим заголовком (від 2 байт).
Інформативне корисне навантаження (Payload) тривожних сповіщень
формується у текстовому форматі JSON (JavaScript Object Notation) [18]. Структура
JSON-пакета включає унікальний ідентифікатор пристрою (device_id), поточний
статус (status), локацію монтажу, кількість частотних смуг, що вийшли за межі
еталона, та пікову амплітуду відхилення. Використання стандартизованого формату
JSON забезпечує кросплатформну сумісність: згенеровані тригери можуть бути
миттєво оброблені будь-якою ERP-системою, базами даних часових рядів
(наприклад, InfluxDB) або системами візуалізації (Grafana) без необхідності
розробки додаткових програмних парсерів.
Розглянемо структуру пакета та логування на сервері. У результаті спрацьовування
логічного тригера («Золотий зразок»), мікроконтролер формує діагностичний лог у
форматі JSON. Вибір цього стандарту зумовлений його низькою вагою та
підтримкою сучасних баз даних (наприклад, InfluxDB або MongoDB), які
використовуються для розгортання промислових IoT-платформ. Згенерований
інформаційний пакет містить ключові метадані, необхідні для швидкої реакції
персоналу. Структура логу включає наступні поля (ключі):
device_id (String) - унікальний ідентифікатор апаратного вузла (MAC-адреса або
задане ім'я). Дозволяє серверу визначити, який саме датчик із тисяч можливих
вийшов на зв'язок.
status (String) — маркер критичності події. У разі виявлення дефекту набуває
значення "ALARM".
location (String) — топологічна прив'язка датчика на виробництві (наприклад, номер
конвеєра або тестового стенда). Забезпечує швидку локалізацію несправного
механізму.
violated_bins (Integer) — кількість частотних смуг (бінів спектра), що перевищили
еталонну маску допусків.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
42
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

peak_amplitude (Float) — максимальне зафіксоване значення амплітуди
перевантаження.
timestamp (Integer) — точна часова мітка (Unix Epoch Time або час безперервної
роботи в мілісекундах), що фіксує точну мить виникнення аномалії для подальшого
ретроспективного аналізу в базі даних.
Такий формат логування оптимізує роботу сервера де система не витрачає
обчислювальні ресурси на розшифровку масивних аудіофайлів, а миттєво парсить
6 рядків тексту, автоматично оновлюючи статус обладнання, та генеруючи
SMS/Push-сповіщення для ремонтних бригад.

3.2 Алгоритмічна та програмна реалізація системи спектрального
моніторингу
У даному підрозділі представлено практичну реалізацію розроблених
алгоритмів у вигляді вбудованого програмного забезпечення (firmware) для
мікроконтролера ESP32-S3. Головним завданням написаного коду є забезпечення
безперервної роботи пристрою як автономного діагностичного вузла граничних
обчислень (Edge Node). Це програмне забезпечення призначене для прошивки в
мікроконтролер, який фізично монтується безпосередньо на промислове
обладнання (електродвигуни, підшипникові опори, редуктори) для здійснення
предиктивного моніторингу в цехових умовах.
Програмна архітектура побудована на базі операційної системи реального часу
FreeRTOS, що дозволяє ефективно розподілити критично важливі процеси між
двома ядрами процесора. Збір аудіоданих по шині I2S та ресурсомісткі математичні
обчислення (просторова фільтрація ANC, вікно Хеннінга та ШПФ) жорстко
прив'язані до першого ядра для гарантування аналізу без пропуску кадрів.
Натомість мережеві завдання, такі як форматування телеметрії та відправка
тривожних сповіщень на диспетчерський сервер за протоколом MQTT,
виконуються на нульовому ядрі.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
43
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

#include <Arduino.h>
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>
#include "driver/i2s.h"
#include "esp_dsp.h"

// --- НАЛАШТУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ ЗГІДНО З РОЗРАХУНКАМИ ---
#define SAMPLE_RATE 48000
#define FFT_SIZE 2048
#define HOP_SIZE 1024 // 50% перекриття (Overlap)
#define I2S_PORT I2S_NUM_0

// Піни для підключення мікрофонів ICS-43434
#define I2S_BCLK_PIN 18
#define I2S_LRCLK_PIN 19
#define I2S_DATA_PIN 21

// Налаштування мережі
const char* ssid = "Zavod_Network";
const char* password = "secure_password";
const char* mqtt_server = "192.168.1.100";

WiFiClient espClient;
PubSubClient client(espClient);

// --- ГЛОБАЛЬНІ МАСИВИ ТА БУФЕРИ ДЛЯ DSP ---
// Буфер для сирих даних I2S (Лівий канал - Target, Правий - Ambient)
int32_t i2s_raw_buffer[HOP_SIZE * 2];

float window[FFT_SIZE]; // Вікно Хеннінга
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
44
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

float complex_data[FFT_SIZE * 2]; // Робочий масив для FFT (Re + Im)
float amplitude_spec[FFT_SIZE / 2]; // Фінальний спектр
float golden_sample_mask[FFT_SIZE/2]; // Еталонна маска допусків

// Черги (Queues) для передачі даних між задачами
QueueHandle_t audio_queue;
bool anomaly_detected = false;

// --- ФУНКЦІЇ ІНІЦІАЛІЗАЦІЇ ---

void setup_wifi() {
WiFi.begin(ssid, password);
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(500);
}
client.setServer(mqtt_server, 1883);
}

void setup_i2s() {
i2s_config_t i2s_config = {
.mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX),
.sample_rate = SAMPLE_RATE,
.bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_32BIT, // ICS-43434 використовує
32-бітний слот
.channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_RIGHT_LEFT, // 2 мікрофони на
одній шині
.communication_format = I2S_COMM_FORMAT_STAND_I2S,
.intr_alloc_flags = ESP_INTR_FLAG_LEVEL1,
.dma_buf_count = 8,
.dma_buf_len = HOP_SIZE
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 45
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

};

i2s_pin_config_t pin_config = {
.bck_io_num = I2S_BCLK_PIN,
.ws_io_num = I2S_LRCLK_PIN,
.data_out_num = I2S_PIN_NO_CHANGE,
.data_in_num = I2S_DATA_PIN
};

i2s_driver_install(I2S_PORT, &i2s_config, 0, NULL);
i2s_set_pin(I2S_PORT, &pin_config);
}

void setup_dsp() {
dsps_fft2r_init_fc32(NULL, CONFIG_DSP_MAX_FFT_SIZE);
dsps_wind_hann_f32(window, FFT_SIZE);

// Імітація завантаження Золотого Зразка з EEPROM
for(int i=0; i<FFT_SIZE/2; i++) {
golden_sample_mask[i] = 0.5; // Базовий поріг (у реальності завантажується з
пам'яті)
}
}

// --- ЗАДАЧА 1: Збір аудіоданих по I2S (Працює на Core 1) ---
void i2s_audio_task(void *pvParameters) {
size_t bytes_read;
while(1) {
// Читаємо сирі дані з DMA
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 46
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

i2s_read(I2S_PORT, &i2s_raw_buffer, sizeof(i2s_raw_buffer), &bytes_read,
portMAX_DELAY);

// Відправляємо блок даних у чергу для DSP
xQueueSend(audio_queue, &i2s_raw_buffer, portMAX_DELAY);
}
}

// --- ЗАДАЧА 2: Цифрова обробка сигналів (Працює на Core 1) ---
void dsp_processing_task(void *pvParameters) {
int32_t local_buffer[HOP_SIZE * 2];

while(1) {
if(xQueueReceive(audio_queue, &local_buffer, portMAX_DELAY)) {

// Крок 1: Просторова фільтрація (ANC) + Кадрування
for (int i = 0; i < HOP_SIZE; i++) {
// Розділяємо канали (Target і Ambient)
float target_mic = (float)(local_buffer[i * 2]) / 2147483648.0f; //
Нормалізація
float ambient_mic = (float)(local_buffer[i * 2 + 1]) / 2147483648.0f;

// ANC: Віднімаємо фоновий шум
float clean_signal = target_mic - (ambient_mic * 0.8f); // 0.8 - коеф.
адаптації

// Накладаємо вікно Хеннінга та формуємо комплексний масив
complex_data[i * 2] = clean_signal * window[i];
complex_data[i * 2 + 1] = 0.0f; // Уявна частина
}

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 47
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

// Крок 2: Швидке перетворення Фур'є (FFT)
dsps_fft2r_fc32(complex_data, FFT_SIZE);
dsps_bit_rev_fc32(complex_data, FFT_SIZE);

// Крок 3: Розрахунок амплітуд (STFT Waterfall point)
anomaly_detected = false;
for (int i = 0; i < FFT_SIZE / 2; i++) {
float re = complex_data[i * 2];
float im = complex_data[i * 2 + 1];
amplitude_spec[i] = sqrt(re * re + im * im) / FFT_SIZE;

// Крок 4: Метод "Golden Sample" (Порівняння з еталоном)
// Шукаємо перевищення допусків у високочастотній зоні тертя (напр.
бін > 100)
if (i > 100 && amplitude_spec[i] > golden_sample_mask[i]) {
anomaly_detected = true;
}
}
}
}
}

// --- ЗАДАЧА 3: Мережева взаємодія (Працює на Core 0) ---
void mqtt_telemetry_task(void *pvParameters) {
while(1) {
if (!client.connected()) {
client.connect("ESP32_Sensor_01");
}
client.loop();

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 48
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

// Якщо DSP знайшов аномалію - формуємо JSON та відправляємо тригер
if (anomaly_detected) {
String payload = "{\"status\":\"ALARM\", \"sensor\":\"Motor_A\",
\"defect\":\"bearing_friction\"}";
client.publish("factory/maintenance/alerts", payload.c_str());

// Затримка, щоб не спамити сервер 1000 разів на секунду
vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(5000));
anomaly_detected = false;
}

vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(100)); // Системна пауза
}
}

// --- ГОЛОВНА ТОЧКА ВХОДУ ---
void setup() {
Serial.begin(115200);

// Ініціалізація периферії
setup_wifi();
setup_dsp();
setup_i2s();

audio_queue = xQueueCreate(3, sizeof(i2s_raw_buffer));

// Розподіл задач по ядрах процесора (Edge Computing Architecture)
// Ядро 1: Жорсткий реальний час (Аудіо та Математика)
xTaskCreatePinnedToCore(i2s_audio_task, "I2S_Task", 4096, NULL, 5, NULL, 1);
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 49
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

xTaskCreatePinnedToCore(dsp_processing_task, "DSP_Task", 8192, NULL, 4,
NULL, 1);

// Ядро 0: Асинхронні мережеві задачі
xTaskCreatePinnedToCore(mqtt_telemetry_task, "MQTT_Task", 4096, NULL, 2,
NULL, 0);
}

void loop() {
// В архітектурі FreeRTOS головний цикл loop() залишається порожнім,
// оскільки всі процеси паралельно виконуються у створених задачах (Tasks).
vTaskDelete(NULL);
}

#define FILTER_LENGTH 32 // Довжина фільтра (кількість точок історії). Для
ESP32-S3 можна і 64.
#define MU 0.01f // Швидкість навчання (Крок адаптації). Підбирається
експериментально.

// Глобальні змінні, які зберігають стан фільтра між викликами
float weights[FILTER_LENGTH] = {0.0f}; // Вагові коефіцієнти фільтра
float x_buffer[FILTER_LENGTH] = {0.0f}; // Буфер затримок (історія фонового
шуму)

/**
* Функція адаптивного шумозаглушення (ANC)
* @param target_sample - Сигнал з цільового мікрофона (Верстат + Шум)
* @param ambient_sample - Сигнал з референсного мікрофона (Тільки Шум)
* @return Очищений акустичний сигнал верстата
*/
float process_anc_lms(float target_sample, float ambient_sample) {
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
50
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

// 1. Зсув буфера історії (FIFO) для фонового мікрофона
for (int i = FILTER_LENGTH - 1; i > 0; i--) {
x_buffer[i] = x_buffer[i - 1];
}
x_buffer[0] = ambient_sample; // Додаємо новий відлік шуму

// 2. Розрахунок оцінки поточного шуму (FIR-фільтрація)
float estimated_noise = 0.0f;
for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH; i++) {
estimated_noise += weights[i] * x_buffer[i];
}

// 3. Обчислення помилки (Це і є наш корисний очищений сигнал)
float clean_signal = target_sample - estimated_noise;

// 4. Оновлення вагових коефіцієнтів фільтра (Алгоритм LMS)
for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH; i++) {
weights[i] = weights[i] + (MU * clean_signal * x_buffer[i]);
}

// Повертаємо сигнал, з якого динамічно "вирізано" шум
return clean_signal;
}

#include <math.h>
#include "esp_dsp.h"

#define FFT_SIZE 2048 // Повний розмір вікна для аналізу
#define HOP_SIZE 1024 // Крок зсуву (перекриття 50%)
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 51
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

// --- Глобальні масиви в оперативній пам'яті (SRAM) ---
float window[FFT_SIZE]; // Масив коефіцієнтів вікна Хеннінга
float stft_fifo[FFT_SIZE]; // Ковзний буфер для збереження історії звуку
float complex_fft[FFT_SIZE * 2]; // Робочий масив для ядра DSP (Реальна +
Уявна частини)
float current_spectrum[FFT_SIZE/2]; // Готовий результат (одна лінія Waterfall)

/**
* Функція ініціалізації STFT (викликається один раз у setup)
*/
void init_stft_module() {
// Ініціалізація апаратного прискорювача FFT в ESP32-S3
esp_err_t ret = dsps_fft2r_init_fc32(NULL, CONFIG_DSP_MAX_FFT_SIZE);
if (ret != ESP_OK) {
printf("Помилка ініціалізації співпроцесора DSP!\n");
}

// Заздалегідь генеруємо математичне вікно Хеннінга
dsps_wind_hann_f32(window, FFT_SIZE);

// Очищуємо ковзний буфер
for(int i = 0; i < FFT_SIZE; i++) {
stft_fifo[i] = 0.0f;
}
}

/**
* Основна функція розрахунку одного кадру STFT.
* Викликається щоразу, коли DMA зібрав нові 1024 семпли очищеного звуку.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 52
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

* @param new_samples - масив свіжих акустичних даних (розміром HOP_SIZE)
*/
void process_stft_frame(float* new_samples) {

// ----------------------------------------------------------------
// КРОК 1: Керування ковзним буфером (Перекриття 50%)
// ----------------------------------------------------------------
// 1.1 Зсуваємо стару половину даних вліво (у початок масиву)
for(int i = 0; i < HOP_SIZE; i++) {
stft_fifo[i] = stft_fifo[i + HOP_SIZE];
}
// 1.2 Записуємо нові свіжі дані у звільнену праву половину
for(int i = 0; i < HOP_SIZE; i++) {
stft_fifo[HOP_SIZE + i] = new_samples[i];
}

// ----------------------------------------------------------------
// КРОК 2: Накладання вікна Хеннінга та підготовка до FFT
// ----------------------------------------------------------------
for(int i = 0; i < FFT_SIZE; i++) {
// Множимо звук на вікно (плавно гасимо краї) і записуємо в Реальну частину
complex_fft[i * 2] = stft_fifo[i] * window[i];
// Уявна частина для аудіо завжди дорівнює нулю
complex_fft[i * 2 + 1] = 0.0f;
}

// ----------------------------------------------------------------
// КРОК 3: Виконання апаратного Швидкого перетворення Фур'є
// ----------------------------------------------------------------
dsps_fft2r_fc32(complex_fft, FFT_SIZE); // Сам розрахунок (Radix-2)
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 53
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

dsps_bit_rev_fc32(complex_fft, FFT_SIZE); // Бітова реверсія (вимога
алгоритму)

// ----------------------------------------------------------------
// КРОК 4: Розрахунок амплітуд (Модуль комплексного числа)
// ----------------------------------------------------------------
// Обходимо лише половину масиву (до частоти Найквіста)
for(int i = 0; i < FFT_SIZE / 2; i++) {
float re = complex_fft[i * 2];
float im = complex_fft[i * 2 + 1];

// Амплітуда = sqrt(Re^2 + Im^2). Ділимо на FFT_SIZE для нормалізації
current_spectrum[i] = sqrt(re * re + im * im) / FFT_SIZE;
}

// На цьому етапі масив current_spectrum містить ідеально чистий
// спектр поточного моменту часу. Його можна передавати
// у функцію порівняння із "Золотим зразком".
}
#include <string.h>

#define FFT_SIZE 2048 // Кількість точок FFT
#define SPECTRUM_BINS (FFT_SIZE / 2) // Кількість корисних частот (1024)
#define WATERFALL_DEPTH 16 // Глибина історії (скільки кадрів
пам'ятаємо)

// --- Глобальна пам'ять для Waterfall ---
// Двовимірний масив (Матриця: 16 рядків по 1024 значення)
// Займає приблизно 65 КБ оперативної пам'яті (16 * 1024 * 4 байти)
float waterfall_matrix[WATERFALL_DEPTH][SPECTRUM_BINS];
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 54
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

// Вказівник на поточний (найновіший) рядок у матриці
int current_waterfall_index = 0;

// Масив для усередненого спектра (для порівняння з еталоном)
float averaged_spectrum[SPECTRUM_BINS];

/**
* Ініціалізація матриці (очищення пам'яті нулями)
*/
void init_waterfall() {
memset(waterfall_matrix, 0, sizeof(waterfall_matrix));
memset(averaged_spectrum, 0, sizeof(averaged_spectrum));
current_waterfall_index = 0;
}

/**
* Додавання нового кадру STFT у Waterfall
* @param new_spectrum_line - масив амплітуд від функції STFT
*/
void update_waterfall(float* new_spectrum_line) {

// 1. Швидке копіювання нового спектра у поточний рядок матриці
// memcpy працює на апаратному рівні і виконується за долі мікросекунди
memcpy(waterfall_matrix[current_waterfall_index], new_spectrum_line, sizeof(float)
* SPECTRUM_BINS);

// 2. Зсув вказівника по колу
// Якщо індекс дійде до 16, остача від ділення (%) скине його в 0
current_waterfall_index = (current_waterfall_index + 1) % WATERFALL_DEPTH;
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 55
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

}

/**
* Отримання стабілізованого спектра для "Golden Sample"
* Усереднює всю історію Waterfall, щоб прибрати випадкові сплески (шум)
*/
void calculate_stable_spectrum() {
// Очищуємо масив результату
memset(averaged_spectrum, 0, sizeof(averaged_spectrum));

// Сумуємо амплітуди всіх збережених кадрів для кожної частоти
for (int row = 0; row < WATERFALL_DEPTH; row++) {
for (int bin = 0; bin < SPECTRUM_BINS; bin++) {
averaged_spectrum[bin] += waterfall_matrix[row][bin];
}
}

// Ділимо на кількість кадрів (знаходимо середнє арифметичне)
for (int bin = 0; bin < SPECTRUM_BINS; bin++) {
averaged_spectrum[bin] /= WATERFALL_DEPTH;
}

// ТЕПЕР масив `averaged_spectrum` готовий до порівняння
// з маскою Golden Sample у головному циклі.
}

#include <Arduino.h>

#define SPECTRUM_BINS 1024 // Кількість частот (FFT_SIZE / 2)
#define TOLERANCE_PERCENT 0.30f // Допустиме відхилення +30% від еталону
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 56
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

#define NOISE_FLOOR 0.05f // Мінімальний поріг (щоб не реагувати на тишу)
#define TRIGGER_THRESHOLD 3 // Скільки частот (бінів) мають бути
перевищені для тривоги
#define IGNORE_LOW_FREQ_BINS 50 // Ігнорувати перші 50 бінів
(низькочастотний гул верстата)

// --- Глобальна пам'ять еталонів ---
float golden_sample_baseline[SPECTRUM_BINS]; // Базовий "здоровий" спектр
float tolerance_mask[SPECTRUM_BINS]; // Фінальна маска допусків (Baseline
+ Tolerance)

/**
* РЕЖИМ КАЛІБРУВАННЯ (Навчання)
* Викликається під час першого монтажу приладу на справний механізм.
* @param healthy_spectrum - усереднений масив з Waterfall під час нормальної
роботи
*/
void calibrate_golden_sample(float* healthy_spectrum) {
for (int i = 0; i < SPECTRUM_BINS; i++) {
// 1. Зберігаємо базовий еталон
golden_sample_baseline[i] = healthy_spectrum[i];

// 2. Формуємо маску допусків (Огинаючу)
// Маска = Еталон + 30% запасу + мінімальний шумовий поріг
tolerance_mask[i] = (golden_sample_baseline[i] * (1.0f +
TOLERANCE_PERCENT)) + NOISE_FLOOR;
}

// ТУТ МАЄ БУТИ КОД: Збереження масиву `tolerance_mask` в
енергонезалежну
// пам'ять мікроконтролера (NVS / EEPROM), щоб не перекалібровувати після
перезавантаження.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 57
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

printf("Калібрування завершено. Маску успішно збережено.\n");
}

/**
* РЕЖИМ МОНІТОРИНГУ (Виявлення аномалій)
* Викликається безперервно для кожного нового усередненого кадру STFT
* @param current_spectrum - поточний стабілізований спектр з Waterfall
* @return true - якщо виявлено поломку, false - якщо все в нормі
*/
bool check_anomaly(float* current_spectrum) {
int violation_count = 0; // Лічильник пробитих частот

// Починаємо перевірку, ігноруючи низькі частоти (вібрацію корпусу/двигуна)
// Шукаємо проблеми саме у високочастотній зоні (тертя, мікротріщини)
for (int i = IGNORE_LOW_FREQ_BINS; i < SPECTRUM_BINS; i++) {

// Якщо поточна амплітуда пробила еталонну маску допусків
if (current_spectrum[i] > tolerance_mask[i]) {
violation_count++;
}
}

// Захист від хибних спрацьовувань:
// Тривога генерується, лише якщо перевищено одразу кілька сусідніх частот
if (violation_count >= TRIGGER_THRESHOLD) {
// Дефект підтверджено!
return true;
}

// Механізм працює в штатному режимі
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 58
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

return false;
}

#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>

// Налаштування мережі підприємства
const char* WIFI_SSID = "Factory_IoT_Network";
const char* WIFI_PASS = "secure_production_pwd";

// Налаштування MQTT-брокера (сервера диспетчеризації)
const char* MQTT_BROKER = "192.168.10.50";
const int MQTT_PORT = 1883;
const char* MQTT_TOPIC_ALARM = "factory/test_racks/acoustic_alarms";
const char* DEVICE_ID = "ESP32_ANC_Sensor_01";

WiFiClient espClient;
PubSubClient mqtt_client(espClient);

/**
* Ініціалізація та підключення до Wi-Fi
*/
void setup_wifi() {
printf("Підключення до Wi-Fi: %s\n", WIFI_SSID);
WiFi.begin(WIFI_SSID, WIFI_PASS);

while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(500);
printf(".");
}
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 59
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

printf("\nWi-Fi підключено! IP-адреса: %s\n", WiFi.localIP().toString().c_str());
}

/**
* Перевірка підключення до MQTT та автоматичне перепідключення (Watchdog)
*/
void check_mqtt_connection() {
while (!mqtt_client.connected()) {
printf("Спроба підключення до MQTT-брокера...\n");

// Підключаємось із зазначенням унікального ID пристрою
if (mqtt_client.connect(DEVICE_ID)) {
printf("MQTT підключено!\n");
} else {
printf("Помилка MQTT, код: %d. Повтор через 5 секунд...\n",
mqtt_client.state());
delay(5000);
}
}
mqtt_client.loop(); // Підтримка з'єднання (Keep-Alive)
}

/**
* Формування та відправка тривожного повідомлення
* Викликається модулем "Golden Sample" у разі виявлення дефекту
*/
void publish_anomaly_alert(int broken_bins_count, float max_amplitude) {
// Перевіряємо, чи є зв'язок перед відправкою
check_mqtt_connection();

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 60
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

// Формуємо компактний JSON-пакет за допомогою snprintf
// (це безпечніше для оперативної пам'яті, ніж клас String)
char json_payload[256];
snprintf(json_payload, sizeof(json_payload),
"{"
"\"device_id\":\"%s\","
"\"status\":\"ALARM\","
"\"location\":\"Quality_Control_Line_A\","
"\"violated_bins\":%d,"
"\"peak_amplitude\":%.4f,"
"\"timestamp\":%lu"
"}",
DEVICE_ID, broken_bins_count, max_amplitude, millis()
);

// Відправляємо пакет на сервер із рівнем якості обслуговування QoS=0 або 1
bool success = mqtt_client.publish(MQTT_TOPIC_ALARM, json_payload);

if (success) {
printf("Тривогу успішно відправлено: %s\n", json_payload);
} else {
printf("Помилка відправки MQTT-пакета!\n");
}
}
Розроблена мікропроцесорна система повністю готова до проведення
експериментальних досліджень на стендовому обладнанні для підтвердження її
діагностичної ефективності.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 61
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

РОЗДІЛ 4 ТЕСТУВАННЯ СИСТЕМИ СПЕКТРАЛЬНОГО
МОНІТОРИНГУ АКУСТИЧНИХ СИГНАТУР РУХОМИХ ВУЗЛІВ
МЕХАНІЗМІВ

4.1 Методика та умови проведення експерименту
Для перевірки працездатності розробленого апаратно-програмного
комплексу на базі мікроконтролера ESP32-S3 було зібрано лабораторний тестовий
стенд. В якості об'єкта діагностики використовувався асинхронний електродвигун
із закріпленим підшипниковим вузлом. Розміщення цільового мікрофона (Target), в
закріпленому стані, на відстані 5 см від корпусу досліджуваного підшипника, а
референсний мікрофон (Ambient): розміщений на відстані 50 см, спрямований у бік
джерела штучного промислового шуму (імітація роботи сусіднього обладнання за
допомогою акустичної системи).
Мережева інфраструктура складалася з локального Wi-Fi роутера та
розгорнутого на ПК MQTT-брокера (Mosquitto) для прийому JSON-телеметрії.
Процес тестування було розділено на три етапи: перевірка роботи
адаптивного шумозаглушення (ANC), тестування алгоритмів виявлення дефекту
(Golden Sample) та оцінка швидкодії мережевого стека.

4.2 Тестування алгоритму фільтрації (ANC)
На першому етапі тестувалася здатність системи виділяти корисний сигнал
на фоні сильних акустичних завад. Було згенеровано широкосмуговий «цеховий»
шум інтенсивністю близько 85 дБ, який фіксувався обома мікрофонами. Результати
роботи LMS-фільтра до фільтрації на цільовому мікрофоні акустична сигнатура
підшипника була повністю замаскована навколишнім шумом (відношення
сигнал/шум становило менше 2 дБ). Після фільтрації, завдяки роботі 32-точкового
LMS-фільтра на ядрі ESP32-S3, фоновий шум у результуючому масиві даних було
придушено на 16–18 дБ. На осцилограмі очищеного сигналу чітко виділилися
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. 62
№ докум. Підпис Дата

періодичні імпульси обертання ротора. Реалізація ANC успішно компенсує
просторові акустичні завади у реальному часі, що є критично необхідним для
достовірної роботи наступного каскаду ШПФ.

4.3 Тестування алгоритму «Golden Sample»
Другий етап випробувань полягав у перевірці реакції системи на виникнення
механічного дефекту. Спершу система працювала в Режимі Калібрування. Двигун
працював зі справним змащеним підшипником. Мікроконтролер накопичив 16
спектральних кадрів (завдяки масиву Waterfall), усереднив їх та сформував
еталонну маску з допуском +30%. Аналіз показав, що в нормальному режимі
основна акустична енергія зосереджена в низькочастотній зоні (до 2 кГц — гул
двигуна), тоді як високочастотна зона (10–20 кГц) залишається "чистою".
Далі було проведено імітацію дефекту: у зону тертя підшипника було внесено
пісок, що є абразивний матеріал для створення ефекту сухого тертя та мікро ударів.
Алгоритм STFT з вікном Хеннінга миттєво зафіксував появу нових
широкосмугових гармонік у діапазоні від 12 до 15 кГц.
Оскільки базовий рівень еталона на цих частотах був близьким до нуля, поява
дефектних частот призвела до миттєвого перетину маски допусків (Golden Sample
Mask).
Логічний тригер системи зафіксував перевищення порогу одночасно на 14
частотних бінах. Оскільки встановлений поріг (TRIGGER_THRESHOLD)
дорівнював 3, система успішно класифікувала цей стан як аварійний.

4.4 Оцінка навантаження та мережевої взаємодії (MQTT)
На фінальному етапі оцінювалася продуктивність ОСРЧ (FreeRTOS) та
затримки передачі даних. Після підтвердження аварійного стану на другому ядрі
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. 63
Арк. № докум. Підпис Дата

процесора (Core 0), мікроконтролер сформував та відправив MQTT-повідомлення.
Отриманий на сервері лог мав наступний вигляд:
{
"device_id": "ESP32_ANC_Sensor_01",
"status": "ALARM",
"location": "Quality_Control_Line_A",
"violated_bins": 14,
"peak_amplitude": 0.8924,
"timestamp": 248150
}
Профілювання ресурсів системи показало наступні результати:
Використання пам'яті: DMA-буфери та кільцевий буфер Waterfall (на 16 кадрів)
зайняли близько 82 КБ оперативної пам'яті, що становить лише 16% від загального
обсягу SRAM ESP32-S3 (512 КБ). Запас пам'яті є достатнім.
Швидкодія математики: Розрахунок одного 2048-точкового FFT за допомогою
бібліотеки esp-dsp в середньому займав 3,8 мс.
Мережева затримка (Latency): Час від моменту фізичної появи високочастотного
скреготу до появи JSON-пакета на екрані диспетчерського ПК склав менше 150 мс
(Ping по Wi-Fi + затримка брокера).
Проведене комплексне тестування повністю підтверджує правильність обраних
архітектурних і математичних рішень. Система гарантовано працює в режимі
жорсткого реального часу (RTSA), успішно фільтрує сторонні промислові шуми та
безпомилково ідентифікує високочастотні акустичні аномалії, характерні для
деградації механічних вузлів. Формування легковагових JSON-пакетів доводить
ефективність застосування концепції Edge Computing для розвантаження
промислових ІТ-мереж.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
64
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

РОЗДІЛ 5 ОХОРОНА ПРАЦІ

5.1Аналіз умов праці на робочому місці розробника електронної апаратури
На сучасних виробництвах умови праці повині повністю відповідати чинним
нормам документів охорони праці. Підприємствами, що орієнтовані на
виробництво електричної продукції в Україні, повинні слідувати міжнародному
стандарту ДСТУ ISO 45001:2019, це дозволяє ефективно фіксувати та
впроваджувати покращення до виробничого процесу, що загалом знижує небезпеку
на виробництві.
Цей розділ буде присвячений розгляду небезпек та шкідливих факторів на
виробничій ділянці розробки, ручної збірки, пайці, роботі з хімікатами,
комп’ютером та вимірювальними приладами. Розглянемо заходи що зменшуть їх
вплив у виробничому процесі та як мінімізувати їх загальний вплив.
Для забезпечення безпечної та продуктивної праці критично важливо
проаналізувати всі фактори виробничого середовища. Оскільки робота інженера–
розробника вимагає тривалого перебування за персональним комп'ютером для
написання коду і проєктування плат, а також включає прецизійні монтажно-
складальні роботи, робоче місце має бути ідеальним, підпадати нормам НПАОП
0.00-7.15-18.
Приміщення лабораторії має загальну площу 30 м² обладнену 4 робочими
місцями для розробки, виготовлення електронних приладів та їх програмуванню.
Відповідно, на одне робоче місце виділено 7,0 м² площі, що створює комфортний
простір і повністю задовольняє санітарні норми та вимоги ДБН В.2.2-28:2010.
На робочому місці наявні інструкції з охорони праці, пожежної безпеки,
плану евакуації та інструкції дій при тривозі. Також регулярно проводяться
вступні, первині, повторні та цільові інструктажі з пожежної безпеки, плану
евакуації і т.д. згідно чинному документу НПАОП 0.00-4.12-05. Режим праці та
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 65
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

відпочинку регламентовані згідно до норм 1 категорії за наявності монотонної
праці відповідно до ДСН «Гігієнічна класифікація праці за показниками
шкідливості та небезпечності факторів виробничого середовища, важкості та
напруженості трудового процесу» тому що робота проходить за ПК та місцем
роботи напаювальника. Проводитися регулярний аудит робочих місць та їх
атестація відповідно умовам праці.
Відхилення температури чи вологості призводить до порушення
терморегуляції організму. Переохолодження чи протяги викликають застудні
захворювання та м'язові спазми. Знижена вологість (сухе повітря) призводить до
пересихання слизових оболонок дихальних шляхів та очей, що підвищує
втомлюваність.
Фактична тепрература повітря становить 20-22°C, вологість - 43-48%,
швидкість руху повітря - 0,1-0,2 м/с, інтенсивність теплового випромінювання < 35
Вт/м2. Для робіт легкої фізичної категорії (категорія Іа/Іб) оптимальні значення
становлять: температура 22-24°C (у холодний період допускається 21-23°C),
вологість 40-60%, швидкість руху повітря 0,1-0,2 м/с відповідно ДСН 3.3.6.042-99
«Санітарні норми мікроклімату виробничих приміщень». Фактичні показники
мікроклімату знаходяться в межах допустимих та оптимальних норм. Мікроклімат
не чинить негативного впливу на організм працівника та забезпечує комфортні
умови праці. Підтримка мікроклімату здійснюється центральними радіаторами
опалення Kermi FKO 22 300x400 в кількості 2 одиниці, охолодження здійснюється
канальним кондиціонером Daikin FBA100A кількістю 1 одиниця, загальнообміною
припливно-витяжною установкою рекуперації тепла VTS Ventus VS-21 в кількості
1 одиниця . Документ ДБН В.2.5-67:2025 «Опалення, вентиляція та
кондиціонування» що встановлює норми необхідні обсяги припливного повітря та
параметри швидкості повітря у повітроводах.
Недостатнє освітлення при виконанні точних зорових робіт викликає
перенапруження кришталика ока, швидку втому зору, головний біль, зниження
концентрації уваги та підвищує ризик виробничого травматизму. Природне
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 66
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

освітлення, використовується 4 віконні отвори розмірами 1300 на 1400 мм,
забезпечує КПО (коефіцієнт природного освітлення) на рівні 28%. Штучне загальне
освітлення забезпечує рівень освітленості на робочому місці 550 люкс. Для робіт
високої точності (паяння, збирання плат) нормована освітленість від штучних
джерел має становити не менше 400-500 люкс. відповідно нормативного документа
ДБН В.2.5-28:2018 «Природне і штучне освітлення» для бокового освітлення — не
менше 1,2-1,5%. Фактичне освітлення навіть дещо перевищує мінімальні значення,
що створює сприятливі умови для високоточної зорової роботи без ризику
погіршення зору працівника. Також вони оснащені сонцезахисними шторами, на
період відсутності природнього освітлення приміщення обладнане світлодіодними
(LED) панелями Sign-48 48Вт 4200К, в кількості 6 одиниць.
Небезпека впливу шуму що виникає під час вібрацій призводить до зниження
гостроти слуху, виснаження центральної нервової системи, розвитку
вегетосудинної дистонії, безсоння та розсіювання уваги. Постійний шум в
лабораторії не перевищує 50 дБ. Під час роботи паяльного фена виникає повітряний
потік та вібрація турбіни, що задає підвищення загального рівня шуму до 50-60 дБ
залежно від потужності. Еквівалентний рівень звуку для приміщень лабораторій де
виконуються точні роботи повинні не перевищувати параметри 60-65 дБ заданні
нормативним документом ДСН 3.3.6.037-99 «Санітарні норми виробничого шуму,
ультразвуку та інфразвуку». Рівень шуму є безпечним. Короткочасні підвищення до
60 дБ під час роботи термофена знаходяться на верхній межі норми, але не завдають
незворотної шкоди слуху та нервовій системі працівника. Загалом шум створюється
паяльною станцією оснащеною термофеном, також витяжними вентиляторами.
Хімічні та біологічні фактори вдихання аерозолів та газів від термічного
розкладу флюсу, навіть безпечного безкислотного типу, може викликати алергічні
реакції та подразнення дихальних шляхів. Пари флюс-клінера є токсичними, вони
подразнюють слизові оболонки очей, викликають головний біль, запаморочення та
токсично діють на печінку. Шкідливі речовини виділяються локально під час
паяння та під час очищення плат, а саме ізопропіловий спирт (50 мг/м³),
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 67
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

формальдегід (0,5 мг/м³), оксид вуглецю (20 мг/м³), аерозолі смол або каніфолі (4
мг/м³), ацетон (200 мг/м³) етанол (1000 мг/м³) та ацетон (200 мг/м³). Завдяки
вентиляції їх фактична концентрація у зоні дихання зведена до норми, значення
концентрації становлять: ізопропіловий спирт (2,4 мг/м³), формальдегід (0,01
мг/м³), оксид вуглецю (1,2 мг/м³), аерозолі смол (<0,05 мг/м³), ацетон (10,8 мг/м³) та
етанол (40 мг/м³), що зводить до мінімума його концентрацію в лабораторії.
Гранично допустимі концентрації (ГДК) у повітрі робочої зони відповідають
чинному документу Наказ Міністерства охорони здоров'я України від 09.07.2024 №
1192.
Використання якісного безкислотного флюсу мінімізує хімічну загрозу, а
місцева витяжка ефективно видаляє дим та пари розчинників. Вплив хімічних
факторів на організм працівника контролюється на безпечному рівні завдяки
місцевій витяжній вентиляції, що представляє собою спеціалізовану систему
димовловлювання, оснащену гнучким антистатичним повітропроводом та
багатоступеневим фільтром, яка локально захоплює шкідливі випаровування
безпосередньо в зоні паяння до їх потрапляння у зону дихання оператора.
Тривалий вплив електромагнітних полів (ЕМП) високої напруженості
викликає хронічну втому, розлади сну, головні болі та порушення функцій серцево-
судинної системи. Приміщення оснащено вимірювальними приладами та блоками
живлення (лабораторні блоки живлення, осцилографи, генератори сигналів,
трансформатори тощо.), довгострокове їх використання може викликати
захворювання хронічного типу, а саме під дією неіонізуючого випромінювання,
організм працівника може зазнати такі захворювання як «радіохвильовий
синдром» цей стан має такі ознаки як: підвищена втомленість, дратівливість,
порушення сну та пам’яті, зниження концентрації уваги, що є прямим впливом на
нервову систему, також серцево-судинна система може зазнати брадикардії або
аритмії. Щоб цьому запобігти використовується екранування кабелів живлення та
самих приладів, безпечне розміщення від працівника мінімізує вплив
електромагнітного поля не викликаючи загрози згідно нормативного документа
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис 68
Дата

ДСанПіН 3.3.6.096-2002 «Державні санітарні норми і правила при роботі з
джерелами електромагнітних полів».
Джерела іонізуючого мають дуже негативний вплив на органи зору, шкіру,
імунітет. В лабораторії обладнання що могло б випромінювати іонізуюче відсутнє,
тому рівень іонізуючого випромінювання знаходиться в межах фонового рівня,
відповідно до норм радіаційної безпеки України (НРБУ-97/Д-2000).
Контакт із відкритими рухомими частинами механізмів може призвести до
механічних травм як порізів, забитих частин тіла, захоплення елементів одягу чи
волосся. За цієї причини усі рухомі частини верстатів та агрегатів закриті
фізичними бар'єрами. За нормативом обладнання повинно мати захисні
огородження або блокування, що унеможливлюють доступ працівника до
небезпечної зони під час роботи, згідно документу ДСТУ EN ISO 12100:2016
«Безпечність машин. Загальні принципи проектування». Ризик механічного
травмування в умовах повного слідування норм був усунутий. Умови праці, з точки
зору механічної безпеки при використанні захисних кожухів, металевих та
пластикових екраних загороджень на обладнання, є безпечними.
Пробій ізоляції та дотик до струмоведучих частин може викликати
електротравму, термічні опіки, фібриляцію серця, зупинку дихання та летальний
наслідок. У даному приміщенні використовується мережа 220 В, 50 Гц, заземлення
типу TN-S, та система захисного відключення ПЗВ виробництва ABB серії F200. За
нормами напруга дотику, за нормальних умов, не повинна перевищувати безпечні
значення, що зазвичай < 2 В змінного струму, також час автоматичного відключення
живлення системою ПЗВ при замиканні на корпус для мережі 220 В не повинен
перевищувати 0,4 секунди згідно документу ПУЕ (правила улаштування
електроустановок), ДСТУ Б В.2.5-82:2016 «Електробезпека в будівлях і спорудах».
Завдяки використанню системи ПЗВ ризик ураження електричним струмом
зведений до мінімуму. Електробезпека працівника гарантована ABB F204AC-
100/0,3 F200 захисного відключення в електрощиту, наявний контур заземлення
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 69
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

типу TN-S, розетки із заземлюючим контактом та надійною ізоляцією кабелів
живлення.
Ймовірність виникнення пожежі через коротке замикання або загоряння
легкозаймистих рідин, таких як спирт чи флюс призводить до термічних опіків,
отруєння чадним газом та токсичними продуктами горіння пластику, паніки, а у
важких випадках до летальних наслідків. Приміщення обладнане автоматичною
системою оповіщення ППКП «Тірас-4П», та має чіткі шляхи евакуації. Первинні
засоби пожежогасіння включають пожежний щит (покривала з негорючого
теплоізоляційного полотна — 2 шт., гаки — 3 шт., сокири — 2 шт., ломи — 2 шт.)
та два вуглекислотні вогнегасники ВВК-5, які призначені спеціально для гасіння
легкозаймистих рідин (ЛЗР) та електрообладнання під напругою до 1000 В.
Приміщення з електрообладнанням та наявністю ЛЗР, категорія пожежної
небезпеки В та Е, повинні оснащуватися первинними засобами пожежогасіння з
розрахунку площі, для приміщень категорії В площею до 200 м² нормою є
використання порошкових вогнегасників з масою заряду не менше 5 кг (типу ВП-
5) або 9 кг (ВП-9), але незалежно від розрахунку за площею, якщо приміщення є
ізольованим, у ньому повинно знаходитися не менше 2-х вогнегасників, ці вимоги
згідно наказу Міністерства внутрішніх справ України від 15.01.2018 № 25 «Про
затвердження Правил експлуатації та типових норм належності вогнегасників».
Для гасіння електроустановок під напругою до 1000 В використання пінних
та водних вогнегасників категорично заборонено, використовуються вуглекислотні
або порошкові. Шляхи евакуації не повинні захаращуватися. Це все
підпорядковується нормативному документу НАПБ А.01.001-2014 «Правила
пожежної безпеки в Україні», ДБН В.2.5-56:2014 «Системи протипожежного
захисту», ДСТУ EN 54-1:2004. Стан лабораторного приміщення відповідає нормам
пожежної безпеці згідно вимогам нормативного документу, а саме наявність
вуглекислотних вогнегасників.
Робота в нефізіологічній позі призводить до швидкої фізичної втоми,
перенапруження м'язів шиї та спини, порушення кровообігу в малому тазі та ногах.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. 70
Арк. № докум. Підпис Дата

З часом це провокує розвиток професійних захворювань опорно-рухового апарату
як остеохондроз, сколіоз та тунельного синдрому зап'ястя. Робоче місце повинно
бути оптимізованим під тривале перебування за робочим місцем, а саме відповідати
ергономічним стандартам за документом ДСТУ ISO 9241-5:2004 «Ергономічні
вимоги до роботи з відеотерміналами в офісі. Частина 5. Вимоги до компонування
робочого місця та до робочої пози». висоти столу в діапазоні 700 мм, відстанню до
монітора від 600 до 700 мм, кутом зору на екран 15-20 градусів нижче горизонталі,
клавіатура повина бути відносно ліктьового суглоба 90 градусів. Працівник
повинен бути забезпечений підйомно-поворотним кріслом із регулюванням висоти
сидіння та кута нахилу спинки згідно документу ДСТУ ISO 9241-5:2004. Найбільш
часто використовуване обладнання (паяльна станція, мікроскоп) розташоване в
межах оптимальної зони досяжності рук (до 30-40 см від краю столу).
Враховуючи фізичні та психічні можливості людини важкість праці, фізичне
навантаження, підйом та перенесення до об’єктів до 8 кг, перебування в фіксованій
робочій позі. За рівнем фізичного навантаження така праця відноситься до категорії
Іа (легка робота, що виконується сидячи і не потребує значного фізичного
перевантаження). Для таких працівників перерви повинні проводитися через 2-ві
години від початку робочої зміни та через 2 години після обідньої перерви по 15
хвилин кожна.
Працівники зобов’язані проходити регулярний медичний огляд відповідно до
норм статей 169 та 191 КЗпП, також статті 17 Закону про охорону праці, а їхнє
проведення та організація відбуваються відповідно до Наказу МОЗ України № 246.
Мета регулярного проведення медичного огляду полягає в контролі стану
працівника в динаміці, це дозволяє виявити професійні чи загальні захворювання
на ранніх стадіях та визначити чи може людина й надалі безпечно виконувати свої
трудові обов’язки.
У ході аналізу було виявлено, що найбільш критичним фактором залишається
хімічний вплив у повітрі робочої зони під час інтенсивних паяльних робіт та
подальшого очищення плат. Зокрема, використання агресивних флюс-клінерів (на
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата 71

основі ацетону чи інших розчинників) супроводжується виділенням токсичних
парів. Хоча базові засоби захисту наявні, при високому навантаженні існує ризик
локального перевищення концентрації шкідливих речовин у зоні дихання
працівника, що може викликати подразнення слизових оболонок очей та дихальних
шляхів, а також головний біль.
У зв’язку з цим, для повної нейтралізації хімічної небезпеки та забезпечення
екологічної безпеки робочого процесу, у подальшій частині буде здійснено
розрахунок параметрів місцевої витяжної вентиляції (аспірації) та підбір
оптимального витяжного обладнання з урахуванням об'єму викидів шкідливих
парів від розчинників.

5.2 Зменшення потенційної загрози при роботі з флюсом та покращення
витяжної системи
Задля зменшення загрози при використанню SMD291 Chip Quik потрібно
підібрати менш агресивний флюс.
На сьогодення існує великий різновид видів флюса до прикладу вони бувають
в різних видах (рідини, гелю, пасти або порошку). Флюс дуже широко
застосовується в світі, починаючи з мікроскопічної пайки кристалів до
магістральних трубопроводів. Так як кожний метал має свою за типом оксидну
плівку, флюси чітко розділяються за призначенням. Так як тут застосовується пайка
електронно промислова ми розглянемо такі види флюсу: (Порівняння буде
проходити за міжнародним стандартом IPC-TM-650 та J-STD-004.) Каніфольні
(RMA) слабо активовані та (R) неактивовані, водорозчинні (Water-Soluble),
безслідний (No-Clean). Вміст галогену показує масову частку іонів хлору(Cl) та
брому(Br) у складі флюсу

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 72
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Таблиця 5.1 – видів флюса та вмісту речовин
R RMA
Параметр (Неактивований (Слабоактивовани Безслідний Водорозчинний
порівняння ) й) (No-Clean) (Water-Soluble)
Вміст
галогенів
(Cl−/Br−) 0,0% <0,5% 0,0%−0,05% 1,0%−5,0%
Опір ізоляції <106Ω (після
(SIR) >1011Ω >1010Ω >109Ω мийки >109Ω)
Кислотне 140−170гмг KO 40−80гмг KO 220−300гмг KO
число H 160−200гмг KOH H H
Сухий
залишок після
пайки 25%−35% 15%−25% 1,5%−4,0% 10%−20%
Температурни
й діапазон 180∘C−240∘C 180∘C−260∘C 150∘C−250∘C 130∘C−270∘C

Опір SIR після пайки менший за 108Ω, плата гарантовано почне давати збої у
вологому середовищі. Саме тому водорозчинні флюси (< 106Ω) вимагають миттєвої
деіонізованої водної відмивки, тоді як безслідні (> 109 Ω )та каніфольні (>1010 Ω)
нівелюють відсутність очищення за рахунок високих ізоляційних властивостей
залишків.
Спостерігаючи дані параметри можна зробити висновок що найкращим
варіантом для постійного користування з мінімізованим ризиком це безосідний
флюс (No-Clean) який при пайці виділяє переважно пари летких органічних
розчинників (найчастіше на базі спиртів) та незначну кількість вуглекислого газу.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 73
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Спиртові випари можуть викликати легку сухість очей, а при контакті зі шкірою
майже ніколи не викликає дерматитів. Дивлячись на інші види флюсу найбільшу
потенційну загрозу становить водорозчинний (Water-Soluble) що містить дуже
високе кислотне число та містить гліколі, солі амінів і велику кількість органічних
кислот, іноді з додаванням галогенів.
Розрахунок місцевої витяжної вентиляції :
Для локалізації та видалення токсичних парів флюс-клінера та диму, що
утворюється під час паяння, передбачається встановлення місцевого витяжного
зонта.
Приймаємо такі вихідні параметри для робочого місця:
Розміри джерела виділення шкідливих речовин (робоча зона паяльного килимка)
довжина a = 0,3 м, ширина b = 0,2 м.
Висота встановлення зонта над рівнем столу h = 0,4 м
Швидкість всмоктування повітря в перерізі зонта v = 0,5 м/с (нормативне значення
для вловлювання парів розчинників та диму за відсутності сильних протягів).
Швидкість руху повітря у витяжному повітропроводі: ��������= 5 м/с.
Визначення габаритних розмірів витяжного зонта, щоб ефективно вловлювати
шкідливі виділення, розміри нижнього перерізу зонта повинні перевищувати
розміри джерела (оскільки потік диму розширюється при підйомі). Габарити зонта
(A та B) розраховуються за формулами:
���� = ���� + 0,8 ⋅ ℎ = 0,3 + 0,8 ⋅ 0,4 = 0,62 м
���� = ���� + 0,8 ⋅ ℎ = 0,2 + 0,8 ⋅ 0,4 = 0,52 м
Площа відкритого перерізу зонта F становить:
���� = ���� ⋅ ���� = 0,62 ⋅ 0,52 = 0,322 м2
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. № докум. 74
Підпис Дата

Розрахунок продуктивності витяжної вентиляції, розраховується необхідна
кількість повітря L м³/год, яку повинен всмоктувати зонт для ефективного усунення
диму, розраховується за формулою:
���� = 3600 ⋅ ���� ⋅ ���� = 3600 ⋅ 0,322 ⋅ 0,5 = 579,6 м3/год
Для забезпечення запасною потужності та врахування аеродинамічного опору
фільтрів приймаємо необхідну продуктивність витяжної установки за мінімальну L
= 600 м3/год.
Розрахунок потужності вентилятора та підбір електродвигуна
Орієнтовний опір мережі з фільтрами: �������� = 450 Па
Розрахувати корисну потужність вентилятора можна за формулою
���� ⋅ �������� 270000
����В = 3600 ⋅ 1000 ⋅ ����В ⋅ ����
=
П 2340000 = 0,115 кВт
Номінальна потужність електродвигуна ����ДВ визначається з урахуванням
коефіцієнта запасу запасу потужності на пускові струми
����ДВ = ����В ⋅ ����З = 0,115 ⋅ 1,2 = 0,138 кВт
Розрахунок діаметра витяжного повітропроводу
Для підключення зонта до вентилятора необхідно розрахувати площу перерізу Sd та
діаметр D круглого повітропроводу.
Площа перерізу повітропроводу:
���� 600
�������� = 3600 ⋅ ���� = 3600 ⋅ 5 = 0,0333м2
����

Діаметр повітропроводу розраховується через площу круга:
�4 ⋅ �������� 4 ⋅ 0,0333
���� = ���� = �
3,1415 0,206м
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 75
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Зі стандартного ряду вентиляційних труб обираємо найближчий більший діаметр
200 мм.
Для мінімізації ураження хмічними чиниками на робочому місці, необхідно над
місцем радіомонтажника змонтувати місцевий витяжний зонт з розмірами 620 × 520
мм на висоті 400 мм від столу. Система має бути обладнана канальним
відцентровим вентилятором Вентс ВКМ 200 (Рисунок 5.1)

Рисунок 5.1 – Канальний вентилятор Вентс ВКМ 200

із робочою продуктивністю 950–1070 м³/год та підключена круглим
повітропроводом діаметром 200 мм, споживна потужність 135–154 Вт,
максимальний робочий тиск 580 Па (рисунок 5.2).

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
Змн. Арк. 76
№ докум. Підпис Дата

Рисунок 5.2 – Аеродинамічні характеристики (Тиск �������� / Продуктивність ���� м³/год)

Впровадження такої системи аспірації дозволить повністю видаляти шкідливі
пари флюс-клінера та дим безпосередньо із зони їх утворення транспортуючи по
повітряному каналу до фільтраційної системи Фільтр-бокс ФБЛМ Envirco MAC 10
IQ (рисунок 5.3), гарантуючи санітарну безпеку повітря в лабораторії.

Рисунок 5.3 – Фільтр–бокс ФБЛМ Envirco MAC 10 IQ
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 77
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

1. Витяжний зонт – розміри вхідного перерізу 620 x 520, вихідного перерізу
∅200мм, висота зонта 400 мм, кут звуження 60° (рисунок 5.4).

Рисунок 5.4 – Зонт витяжної вентиляції
2. Пряма вертикальна магістраль – переріз круглий з діаметром D 200 мм,
довжина ділянки L 1500 мм, матеріал оцинкована сталь товщиною 0,55 мм.
(рисунок 5.5)

Рисунок 5.5 – Трубопровод з оцинкованої сталі

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
78
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

3. Вузол проходу через покрівлю – діаметр основного каналу ∅200 мм,
діаметр прохідної гільзи ∅250 мм, довжина прямого каналу над дахом 500 мм.
(рисунок 5.6)

Рисунок 5.6 – Вузол проходу через покрівлю

4. Перехідник на фільтробокс – вхідний переріз ∅200 мм, вихідний переріз
600 х 600 мм, кут розкриття 450, довжина переходу 450 мм. (рисунок 5.7)

Рисунок 5.7 – Перехідник на фільтробокс Envirco MAC 10 IQ

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 79
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

5. Даховий блок очищення та викиду – габарити фільтробокса 600 х 600 х 800
мм, даховий вентилятор встановлюється на верхній фланець фільтробокса. (
отсунок 5.3)
За результатами проведеного аналізу можна впевнено стверджувати, що
робоче місце розробника з урахуванням чинних нормативно–правових актів з
охорони праці відповідає нормам, але треба приділити увагу ризику хімічного
ураження парами флюса RF800, гарним рішенням буде замінити на більш
безпечний до прикладу Riesba NC–559–ASM та обов’язково змонтувати над
робочим місцем вентиляційну систему з трубопроводом не менше за 620 × 520 мм
на висоті 400 мм від столу, трубопровод за вказаними параметрами та фільтр бокс
ФБЛМ Envirco MAC 10 IQ.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
80
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Висновки
У межах виконання кваліфікаційної роботи було вирішено низку технічних,
апаратних та програмних завдань, що дозволило розробити та реалізувати
функціональний прототип мікропроцесорної системи спектрального моніторингу
акустичних сигнатур рухомих вузлів механізмів в умовах реального виробничого
середовища. Було обґрунтовано вибір апаратної бази пристрою. Для реалізації
системи обрано мікроконтролерну платформу ESP32-S3, двоядерна архітектура
якої та апаратна підтримка векторних DSP-інструкцій забезпечують необхідну
обчислювальну потужність для швидкісних алгоритмів цифрової обробки сигналів.
Як сенсорний вузол застосовано два цифрові MEMS-мікрофони ICS-43434 із
синхронною шиною I²S, що дозволило з високою точністю оцифровувати акустичні
сигнатури без застосування зовнішніх АЦП та реалізувати просторове розділення
джерел звуку.
Розроблено та налагоджено спеціалізоване програмне забезпечення на базі
ОСРЧ FreeRTOS у середовищі ESP-IDF. Створено програмні модулі для
безперервного збору аудіо даних через прямий доступ до пам'яті (DMA),
просторової фільтрації стороннього промислового шуму (ANC) на базі адаптивного
LMS-фільтра, а також переходу в частотну область за допомогою короткочасного
перетворення Фур'є (STFT) із застосуванням вагового вікна Хеннінга та 50-
відсоткового перекриття кадрів.
Реалізовано локальну експертну систему (Edge Diagnostics) та оптимізований
механізм мережевої взаємодії. Замість трансляції «сирих» масивів аудіо даних,
пристрій самостійно формує кільцевий буфер каскадної спектрограми (Waterfall) та
порівнює його з еталонною маскою за методом «Золотого зразка» (Golden Sample).
Лише при підтвердженні високочастотних аномалій мікроконтролер генерує та
відправляє компактний JSON-пакет телеметрії на диспетчерський сервер за
протоколом MQTT.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
81
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Розроблений пристрій дозволяє проводити безперервний контроль акустичного
стану обладнання (RTSA). Завдяки парадигмі граничних обчислень, тимчасова
відсутність доступу до Wi-Fi не зупиняє процес діагностики, оскільки прийняття
рішень відбувається безпосередньо на мікроконтролері. Передбачено механізми
програмного "сторожового пса" (Watchdog) для автоматичного перепідключення до
мережі та MQTT-брокера у разі втрати зв'язку.
Проведено аналіз потенційних небезпек у межах розділу охорони праці.
Розглянуто типові ризики при експлуатації діагностичного обладнання в цехових
умовах, серед яких: небезпека ураження електричним струмом, вплив
електромагнітних наведень на лінії зв'язку, а також шкідливий вплив підвищеного
рівня промислового шуму на оператора. У результаті запропоновано заходи
безпеки, включаючи використання безпечного низьковольтного живлення логіки
(3,3 В) та застосування засобів індивідуального захисту органів слуху при монтажі.
Таким чином, поставлена мета кваліфікаційної роботи досягнута. Усі етапи
розробки від математичного моделювання алгоритмів до написання коду та
тестування системи були успішно виконані. Запропоноване технічне рішення
вигідно відрізняється від класичних промислових аналізаторів наднизькою
собівартістю, відсутністю критичного навантаження на мережеву інфраструктуру
підприємства, високою експертною автономністю та готовністю до масової
інтеграції в екосистеми індустрії.

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 82
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ.

1. Espressif Systems. ESP32-S3 Series Datasheet. Version 1.8. 2024. URL:
https://www.espressif.com/ (дата звернення: 20.05.2025).
2. Espressif Systems. ESP32-S3 Technical Reference Manual. 2024.
3. Espressif Systems. ESP-DSP Library Programming Guide. Офіційна документація з
векторної обробки сигналів. URL: https://docs.espressif.com/
4. TDK InvenSense. ICS-43434: Multi-Mode, Low-Noise, MEMS Microphone with I2S
Interface. Datasheet. 2022.
5. Smith S. W. The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing. California
Technical Publishing, 1997. 626 p.
6. Сергієнко А. Б. Цифрова обробка сигналів: підручник. Київ, 2010. 504 с.
7. Оппенгейм А., Шафер Р. Цифрова обробка сигналів. 3-тє вид. 2012. 1048 с.
8. Proakis J. G., Manolakis D. K. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and
Applications. 4th ed. Pearson, 2006. 1084 p.
9. OASIS Standard. MQTT Version 5.0. 2019. URL: https://mqtt.org/mqtt-specification/
(дата звернення: 15.05.2025).
10. Зінченко В. О. Технології Інтернету речей (IoT) та граничні обчислення (Edge
Computing) у промисловості: навчальний посібник. Харків, 2021.
11. Kurose J. F., Ross K. W. Computer Networking: A Top-Down Approach. 8th ed.
Pearson, 2020. 864 p.
12. Mobley R. K. An Introduction to Predictive Maintenance. 2nd ed. Butterworth-
Heinemann, 2002. 454 p.
13. Randall R. B. Vibration-based Condition Monitoring: Industrial, Aerospace and
Automotive Applications. Wiley, 2011. 308 p.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 83
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

14. Голембо В. А., Бочкарьов О. Ю. Системи моніторингу та діагностики стану
складних технічних об'єктів. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2018.
15. Barry R. Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel: A Hands-On Tutorial Guide.
Real Time Engineers Ltd., 2016. 396 p.
16. Espressif Systems. ESP-IDF Programming Guide. Release 5.x. 2024. URL:
https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/ (дата звернення: 25.05.2026).
17. Philips Semiconductors. I2S bus specification. 1986. URL:
https://www.sparkfun.com/datasheets/BreakoutBoards/I2SBUS.pdf
18. Bray T. The JavaScript Object Notation (JSON) Data Interchange Format. RFC 8259.
Internet Engineering Task Force (IETF), 2017. URL:
https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8259
19. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Рівест Р., Стайн К. Вступ до алгоритмів. 3-тє вид. К.:
К.І.С., 2019. 1288 с.
20. ISO 17359:2018. Condition monitoring and diagnostics of machines — General
guidelines. International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland, 2018.
21. Haykin S. Adaptive Filter Theory. 5th ed. Pearson, 2013. 912 p.
22. STMicroelectronics. AN4426 Application note. Tutorial for MEMS microphones.
2014. URL: https://www.st.com/resource/en/application_note/dm00113234-tutorial-for-
mems-microphones-stmicroelectronics.pdf (дата звернення: 26.05.2026).
23. Lea P. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing
sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security. Packt
Publishing, 2018. 518 p.
24. ISO 20816-1:2016. Mechanical vibration — Measurement and evaluation of machine
vibration — Part 1: General guidelines. International Organization for Standardization,
Geneva, Switzerland, 2016.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ
84
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

25. STMicroelectronics. STM32F411xC/xE: ARM Cortex-M4 32b MCU+FPU.
Datasheet. 2021. URL: https://www.st.com/resource/en/datasheet/stm32f411ce.pdf
26. STMicroelectronics. STM32H750xB: 32-bit Arm Cortex-M7 MCU. Datasheet.
2023.
27. STMicroelectronics. STM32H747xI/G: Dual-core Arm Cortex-M7/M4 MCU
(Arduino Portenta H7 Core). Datasheet. 2023.
28. NXP Semiconductors. i.MX RT1060 Crossover Processors for Consumer Products.
Data Sheet. 2022. URL: https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/IMXRT1060CEC.pdf
29. Nordic Semiconductor. nRF52840 Product Specification v1.7 (Arduino Nano 33
BLE Core). 2021.
30. Raspberry Pi Ltd. RP2350 Datasheet: A microcontroller by Raspberry Pi. 2024.
URL: https://datasheets.raspberrypi.com/rp2350/rp2350-datasheet.pdf
31. Raspberry Pi Ltd. Raspberry Pi 4 Computer Model B. Product Brief. 2019.
32. InvenSense. INMP441: Omnidirectional Microphone with Bottom Port and I²S
Digital Output. Datasheet. 2014.
33. Knowles. SPH0645LM4H-B: I²S Digital Bottom Port Microphone. Datasheet. 2017.
URL: https://www.knowles.com/
34. Knowles. SPH8878LR5H-1: High Performance Analog Bottom Port Microphone.
Datasheet. 2021.
35. Aaronia AG. SPECTRAN® V6 RSA 2000X Real-Time Spectrum Analyzer.
Technical Specifications. 2023. URL: https://aaronia.com/
36. Aaronia AG. SPECTRAN® V6 MOBILE Series. Datasheet. 2024.
37. Rohde & Schwarz. R&S®FSW Signal and Spectrum Analyzer. Specifications. 2022.
URL: https://www.rohde-schwarz.com/
38. Keysight Technologies. M9290A CXA-m PXIe Signal Analyzer. Data Sheet. 2021.
Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 85
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

39. SKF Group. SKF Microlog Analyzer AX Series CMXA 80. Product Data Sheet.
2020. URL: https://www.skf.com/
40. Fluke Corporation. Fluke 810 Vibration Tester. Users Manual. 2020. URL:
https://www.fluke.com/
41. Google. (2026). Gemini (версія від 20 липня 2026) [Велика мовна модель].
https://gemini.google.com

Арк.
РТ25.026347.248 ПЗ 86
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Репозиторій ЧДТУ