GENERAL FORMULATION OF FUNCTIONAL DIAGNOSTIC PROBLEMS FOR MODELS OF PARAMETRIC DISCRIMINATION
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.6.048Keywords:
diagnosis, control, autocorrelation, reliability, probability, discriminatory functions, statistical riskAbstract
The problem of improving the efficiency of information systems for monitoring the technical condition of industrial objects with dynamic properties is inextricably linked with an increase in volumes of measurement information that characterizes standard reference variants of dynamic disturbances. The purpose of the article: to give a general formulation of the problem of functional diagnostics for models of parametric discrimination. Results The general task of functional diagnostics for parametric discrimination models according to informative parameters - indicators of auto-coherence is considered. The problem of selecting a discriminant function for the purpose of controlling and diagnosing industrial objects in terms of statistical control risks and diagnostics is formulated in the general form. Verified formulated positions in the control of the technical state of a typical vibration industrial object - extruder. The obtained results can be applied for further study of the influence of the volume of the study sample on the average risk of control and diagnosis with the synthesis of the mathematical model of the average risk and the analysis of the effects of minimizing the average risk, as well as optimization of the space of informative features on the criterion of maximum reliability of control and diagnosis. Conclusion. A vibration analysis of a typical industrial object - an extruder - was carried out, indicating that it is possible to use a linear solving (discriminant) function of type 2 or 3 to control the technical state of vibrational objects. The final choice of a function will depend on the results of the evaluation of the covariance matrix.Downloads
References
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.
