Модельный эксперимент в ледовом бассейне позволяет выяснить ледовые качества проектируемого ледостойкого морского сооружения, в том числе – получить представление о возможных ледовых нагрузках путем измерений глобальных нагрузок многокомпонентным динамометром. Чувствительность применяемого оборудования приводит к появлению шумовых помех в измеренном сигнале, вызванных действиями людей, обслуживающих эксперимент, работой машин и механизмов, гидродинамическими эффектами, а также явлениями в электросети. Отделение шумовых помех от полезного сигнала на этапе обработки данных является важной задачей, успешное решение которой позволит повысить достоверность результатов испытаний в ледовом бассейне. В настоящей работе изложен подход к очистке от шума результатов измерений многокомпонентного динамометра, применяемого в ледовом бассейне Крыловского государственного научного центра (Санкт-Петербург), с использованием амплитудно-частотного анализа участков пробега модели по чистой воде в пределах технологического окна во льду. Предложенный метод показал свою эффективность, в особенности – для экспериментов с моделью больших размеров.
A model experiment in an ice tank allows to examine ice qualities of a designed ice-resistant marine structure, namely possible ice loads by measuring global loads with a multicomponent dynamometer. The sensitivity of the equipment leads to the noise interference in the measured signal caused by people's actions carrying out the experiment, by the operation of machines and mechanisms, hydrodynamic effects, as well as the phenomenae in the electrical power grid. It is important to separate noise interference from the relevant signal at the data processing stage, which will increase the reliability of ice tank experiments. This paper describes a method for denoising measurement results of a multicomponent dynamometer used in the ice tank of the Krylov State Scientific Center (St. Petersburg); the approach implies an amplitude-frequency analysis of model run areas in ice-free water within the technological window in the ice. The proposed method has demonstrated its effectiveness, especially for experiments with large models.