ЗАГАЛЬНЕ ФОРМУЛЮВАННЯ ЗАДАЧІ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ ПАРАМЕТРИЧНОЇ ДИСКРИМІНАЦІЇ
Ключові слова:
діагностика, контроль, автокогерентність, достовірність, вірогідність, дискримінантні функції, статистичний ризик
Анотація
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
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. 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.
2. 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.
3. Раудис Ш. Ограниченность выборки в задачах классификации / Ш. Раудис // Статистические проблемы управления. – Вильнюс. – 1976. – Вып. 18. – С. 1–185.
4. 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.
5. 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.
6. Щапов П. Ф. Повышение достоверности контроля и диагностики объектов в условиях неопределённости : монография / П. Ф. Щапов, О. Г. Аврунин. – Х. : ХНАДУ, 2011. – 191 с.
7. 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.
8. 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
9. 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
10. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники: в 3-х кн. Кн. вторая. / Б.Р. Левин – М.: Сов. радио, 1975. – 392 с.
11. 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.
12. Крамер Г. Математические методы статистики / Г. Крамер; пер. с англ. А.С. Монина – М.: Мир, 1975. – 648 с.
13. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П.Харт; пер. с англ. под ред. В.Л. Стефанюк. – М.: Мир, 1976. – 512 с.
14. Зыбов В.Н. Моделирование функции преобразования первичного преобразователя в задачах многофакторных измерений [Текст] / В.Н. Зыбов // Измерительная техника. – 2006. - № 4. – С. 26-31.
15. Кенделл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кенделл, А. Стьюарт; пер. с англ. Э.Л. Прессман – М.: Наука, 1976. – 736 с.
16. 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.
17. 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.
18. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / [под ред. В.С. Королюка]. – К.: Наукова думка, 1978. – 584 с.
19. Кисіль І.С. Метрологія, точність і надійність засобів вимірювань: [навч. посібник] / І.С. Кисіль – Івано-Франковськ: Видавництво „Факел”, 2000. – 400 с.
2. 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.
3. Раудис Ш. Ограниченность выборки в задачах классификации / Ш. Раудис // Статистические проблемы управления. – Вильнюс. – 1976. – Вып. 18. – С. 1–185.
4. 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.
5. 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.
6. Щапов П. Ф. Повышение достоверности контроля и диагностики объектов в условиях неопределённости : монография / П. Ф. Щапов, О. Г. Аврунин. – Х. : ХНАДУ, 2011. – 191 с.
7. 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.
8. 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
9. 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
10. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники: в 3-х кн. Кн. вторая. / Б.Р. Левин – М.: Сов. радио, 1975. – 392 с.
11. 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.
12. Крамер Г. Математические методы статистики / Г. Крамер; пер. с англ. А.С. Монина – М.: Мир, 1975. – 648 с.
13. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П.Харт; пер. с англ. под ред. В.Л. Стефанюк. – М.: Мир, 1976. – 512 с.
14. Зыбов В.Н. Моделирование функции преобразования первичного преобразователя в задачах многофакторных измерений [Текст] / В.Н. Зыбов // Измерительная техника. – 2006. - № 4. – С. 26-31.
15. Кенделл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кенделл, А. Стьюарт; пер. с англ. Э.Л. Прессман – М.: Наука, 1976. – 736 с.
16. 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.
17. 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.
18. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / [под ред. В.С. Королюка]. – К.: Наукова думка, 1978. – 584 с.
19. Кисіль І.С. Метрологія, точність і надійність засобів вимірювань: [навч. посібник] / І.С. Кисіль – Івано-Франковськ: Видавництво „Факел”, 2000. – 400 с.
Опубліковано
2018-12-13
Як цитувати
Korzhov I. Загальне формулювання задачі функціональної діагностики для моделей параметричної дискримінації / I. Korzhov // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2018. – Т. 6 (52). – С. 48-52. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.6.048.
Розділ
Управління в складних системах
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
