FFT oder LDS zur Auswertung von Sensorsignal?

[Kevin R. (Firma: HsKA) (krassner)]

Hallo zusammen,

ich habe folgenden Aufbau:
ein Sensor vermisst ein Geberrad, mittels eines Logikanalysators bekomme 
ich die Zeiten, welche zwischen zwei steigenden Flaken liegen.
Datenpunkt 1 ist also die Zeit zwischen erstem und zweitem Zahn, DP2 ist 
die Zeit zwischen dem zweiten und dem dritten usw.
Da der "Rundlauf" des Geberrades schwingungsbehaftet ist, wollte ich die 
Daten auswerten um Aussagen über die Störschwingungen zu erhalten.
Jetzt die Frage:
Was spricht für eine FFT und was spricht für ein 
Leistungsdichtespektrum? Worin liegt der Unterschied für die Auswertung?

Über eure Antworten wäre ich sehr dankbar!

[Wolfgang (Gast)]

Kevin Rassner schrieb:
> Über eure Antworten wäre ich sehr dankbar!
Und was spricht gegen eine Messung der Flankenzeiten? Eine 
Referenzposition hast du doch hoffentlich.

[Kevin R. (Firma: HsKA) (krassner)]

Wolfgang schrieb:
> Eine Referenzposition hast du doch hoffentlich.

Nein habe ich leider nicht, die Zähne sind nicht ganz genau verteilt.

[Kai S. (kai1986)]

Hallo,

wenn ich dich richtig verstanden hab, dann dreht sich dein Geberrad 
nicht mit einer konstanten Winkelgeschwindigkeit, sondern mit einer 
periodisch schwankenden Winkelgeschwindigkeit, die dann als mittlere 
Winkelgeschwindigkeit die Drehzahl ergibt mit einer Störung. Graphisch 
aufgetragen wäre die Winkelgeschwindigkeit dann eine Sinuskurve mit 
einem konstanten Offset.
Jetzt ist die Frage, was genau du vor hast. Wenn du z.B. über 1000 
Umdrehungen des Rades Daten sammeln willst und dann auswerten gibt es 
eine ganze Reihe von Möglichkeiten, wenn du es in 
echtzeit/kontinuierlich machen möchtest wird es schon komplizierter.
Für erst sammeln, dann auswerten:
Ganz einfach kannst du erstmal eine Häufigkeitsverteilung der Zeiten 
erstellen. Daraus kannst du schonmal ablesen, wie dein Mittelwert ist 
und welchen Einfluss die Störung hat.
Wenn du eine Fouriertransformation des ganzen machen möchtest wird es 
schon komplizierter, da dein Signal nicht einfach die Position in festen 
Zeitabständen darstellt, sondern die Zeit für einen bestimmten Winkel 
und somit eine Reihe von gemittelten Winkelabständen.
Wenn du eine FFT verwendest würde ich dir empfehlen, dich damit zu 
beschäftigen, was genau die macht und wie sie funktioniert. Dazu kann 
ich das Buch Fouriertransformation für Fußgänger von Tilman Butz 
empfehlen. Darin wird von der Idee der Fouriertransformation über die 
mathematischen Beschreibung bis hin zu Fensterfunktionen und dem FFT 
Algorithmus alles gut beschrieben und mit Beispielen erklärt.

Gruß Kai

[Wolfgang (Gast)]

Kevin Rassner schrieb:
> Nein habe ich leider nicht, die Zähne sind nicht ganz genau verteilt.
Dann kannst du dir die AKF angucken.

[Kevin R. (Firma: HsKA) (krassner)]

Danke Kai für deine Antwort, ich werde mal versuchen an dieses Buch zu 
kommen!

Wolfgang schrieb:
> Dann kannst du dir die AKF angucken.

...und wenn ich die AKF fouriertransformiere, erhalte ich das 
Leistungsdichtespektrum, oder? Was spricht für diesen Weg?
Die Ergebnisse die ich nur durch die FFT erhalten habe sind sehr 
präzise, ich sehe daher die Motivation hinter einer AKF nicht richtig.
Zwar ist mein Signal nicht zeitdiskret, aber "winkeldiskret", was meiner 
Ansicht nach genau so viel wert ist.
Ode rbin ich hier komplett auf dem Holzpfad