ЗАГАЛЬНЕ ФОРМУЛЮВАННЯ ЗАДАЧІ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ ПАРАМЕТРИЧНОЇ ДИСКРИМІНАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.6.048Ключові слова:
діагностика, контроль, автокогерентність, достовірність, вірогідність, дискримінантні функції, статистичний ризикАнотація
Проблема підвищення ефективності інформаційних систем контролю технічного стану промислових об’єктів з динамічними властивостями невід’ємно пов’язано зі збільшенням об’ємів вимірювальної інформації, що характеризує типові еталонні варіанти динамічних порушень. Мета статті: навести загальне формулювання задачі функціональної діагностики для моделей параметричної дискримінації. Результати. Розглянута загальна задача функціональної діагностики для моделей параметричної дискримінації за інформативними параметрами – показниками автокогерентності. Сформульована в загальному виді задача вибору дискримінантної функції для цілей контролю та діагностування промислових об’єктів з точки зору статистичних ризиків контролю та діагностики. Перевірені сформульовані положення при контролі технічного стану типового вібраційного промислового об’єкту – екструдер. Отримані результати можуть бути застосовані для подальшого дослідження впливу об’єму навчаючої вибірки на середній ризик контролю та діагностики з синтезом математичної моделі середнього ризику та аналізом ефектів мінімізації середнього ризику, а також оптимізації простору інформативних ознак за критерієм максимуму достовірності контролю та діагностики. Висновок. Проведене дослідження вібросигналів типового промислового об’єкту – екструдера, показало, що для контролю технічного стану вібраційних об’єктів можливо використовувати лінійну вирішувальну (дискримінантну) функцію типу 2 або 3. Кінцевий вибір функції буде залежити від результатів оцінювання коваріаційної матриці.Завантаження
Посилання
Щапов П.Ф. Теоретичні та практичні засади систем контролю та діагностування складних промислових об’єктів : Монографія / П.Ф. Щапов, Р.П. Мигущенко, О.Ю. Кропачек – Х: НТУ «ХПІ», 2015. – 260 с.
Щапов П.Ф. Методи підвищення вірогідності контролю та діагностики стохастичних параметрів об’єктів різної фізичної природи: дис. докт. техн. наук: 05.11.13 / Щапов Павло Федорович. – Харків, 2009. – 368 с.
Раудис Ш. Ограниченность выборки в задачах классификации / Ш. Раудис // Статистические проблемы управления. – Вильнюс. – 1976. – Вып. 18. – С. 1–185.
Мигущенко Р. П. Исследование влияния ограниченности априорной информации на вид и размер достоверности диагностики / Р. П. Мигущенко // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. – Белгород : БГТУ, 2014. – № 6. – С. 201–204. 1. 3. Уткин Л. В. Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений / Л. В. Уткин, Ю. А. Жук, И. А. Селиховкин // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2012. – № 3. – С. 71–81.
Щапов П. Ф. Синтез информационной модели процедуры альтернативной функциональной діагностики / П. Ф. Щапов, Р. П. Мигущенко // Приборы и методы измерений. – Минск. – 2014. – Вып. 2. – С. 94–100.
Щапов П. Ф. Повышение достоверности контроля и диагностики объектов в условиях неопределённости : монография / П. Ф. Щапов, О. Г. Аврунин. – Х. : ХНАДУ, 2011. – 191 с.
Щапов П.Ф. Теоретичні та практичні засади систем контролю та діагностування складних промислових об’єктів : Монографія / П.Ф. Щапов, Р.П. Мигущенко, О.Ю. Кропачек – Х: НТУ «ХПІ», 2015. – 260 с.
Коржов І.М. Аналіз моделей функції когерентності спектральної нестаціонарності випадкових сигналів / І.М. Коржов // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Гідравлічні машини та гідроагрегати = Bulletin of the National Technical University «KhPI». Series: Hydraulic machines and hydraulic units: зб. наук. пр. / Нац. техн. ун-т «Харків. політехн. ін-т». – Х.: НТУ «ХПІ», 2018. – № 46 (1322) 2018. – С. 30-34
Щапов П.Ф. Дослідження кореляційних моделей спектральної нестаціонарності випадкових сигналів / П.Ф. Щапов, Р.П. Мигущенко, О.Ю. Кропачек, І.М. Коржов // Метрологія та прилади. – 2018. - №5 (73). – С. 11-14
Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники: в 3-х кн. Кн. вторая. / Б.Р. Левин – М.: Сов. радио, 1975. – 392 с.
Айвазян С.А. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 471 с.
Крамер Г. Математические методы статистики / Г. Крамер; пер. с англ. А.С. Монина – М.: Мир, 1975. – 648 с.
Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П.Харт; пер. с англ. под ред. В.Л. Стефанюк. – М.: Мир, 1976. – 512 с.
Зыбов В.Н. Моделирование функции преобразования первичного преобразователя в задачах многофакторных измерений [Текст] / В.Н. Зыбов // Измерительная техника. – 2006. - № 4. – С. 26-31.
Кенделл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кенделл, А. Стьюарт; пер. с англ. Э.Л. Прессман – М.: Наука, 1976. – 736 с.
Надежность и эффективность в технике: справочник в 10 т. / [под ред. В.И. Кузнецова и Е.Ю. Барзиловича]. – М.: машиностроение, Т.8: Эксплуатация и ремонт. – 1990. – 320с.: ил.
Болычевцев А.Д. Оценка качества контроля многопараметрических объектов [Текст] / А.Д. Болычевцев, В.А. Добрыдень и др. // Метрологічне забезпечення в галузі електричних, магнітних та радіовимірювань: III междунар. науч.- тех. конф., 10-12 октября 2000г. Том. 2 – Х.: ХНДІМ. – 2000. – С. 128-130.
Справочник по теории вероятностей и математической статистике / [под ред. В.С. Королюка]. – К.: Наукова думка, 1978. – 584 с.
Кисіль І.С. Метрологія, точність і надійність засобів вимірювань: [навч. посібник] / І.С. Кисіль – Івано-Франковськ: Видавництво „Факел”, 2000. – 400 с.
