ПОРОГОВАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА НА ОСНОВЕ СЕГМЕНТАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛИ КОНТРОЛИРУЕМОГО ПАРАМЕТРА

Аннотация

Для фиксации скачков среднего значения предложен способ детектирования, осно-
ванный на сегментации исследуемого сигнала на основе формирования кумулятивных сумм
с использованием критерия Пейджа-Хинкли. Использование критерия правдоподобия Пей-
джа–Хинкли позволяет в реальном масштабе времени обнаружить скачкообразные изме-
нения среднего значения контролируемого параметра объекта в условиях шума. При ис-
пользовании метода предполагается, что сигнал описывается временным рядом значений
исследуемого сигнала. Из этого ряда можно выделить отдельные последовательные уча-
стки, которые можно рассматривать как некоторые модели сигнала, ограниченные по
времени. В основе метода лежит использование статистики критерия, на основе которой
сравниваются две или три модели, оцененные по различным участкам сигнала, что позво-
ляет обнаруживать скачкообразные изменения в параметрах модели. В методе предпола-
гается, что рассматривается кусочно-постоянный сигнал с аддитивной помехой. В произ-
вольные моменты времени происходят скачки среднего значения данного сигнала. Скачки
среднего значения сигнала могут быть разными по знаку (фиксируются по разные стороны
от оси времени) и значительно превышают исходное значение по модулю. Среднее значение
сигнала – постоянная величина, близкая к нулю. Но возможна ситуация, когда повторный
скачок будет сделан с уровня, отличного от близкого к нулю среднего значения, причем как
в направлении возрастания, так и убывания среднего значения сигнала и изменения поляр-
ности сигнала (знака значений сигнала). Выбран критерий, который позволяет минимизи-
ровать время запаздывания в обнаружении скачка среднего значения снимаемого сигнала с
минимумом ложных тревог. При этом используется сегментации исследуемого сигнала на
основе формирования кумулятивных сумм с использованием критерия Пейджа-Хинкли.
Использование критерия правдоподобия Пейджа–Хинкли позволяет в реальном масштабе
времени обнаружить скачкообразные изменения среднего значения контролируемого пара-
метра объекта в условиях шума.