Formation of diagnostic models of continuous objects based on correlation filtration under conditions of interference

Abstract

The paper solves the problem of constructing diagnostic models for nonlinear dynamics objects with continuous characteristics. The problems of using existing methods of diagnostics of the mentioned objects, including those under conditions of a priori uncertainty, are considered. Interference is caused by the operation of the object in a wide range of external conditions and the presence of a large number of disturbing influences and interferences of the environment. The aim is to improve the reliability and speed of diagnosis of continuous objects under the influence of interference. The aim is achieved by developing a method of model diagnosis based on correlation methods of filtering features. The most significant results: A hybrid method of forming diagnostic models of continuous objects by sequential application of attribute filtering using correlation methods for constructing a diagnostic space and constructing a diagnostic model by rotating method using a total enumeration of diagnostic attributes and method of maximum likelihood is proposed. The step-by-step algorithm of formation of diagnostic models using the proposed method is given. The significance of the results: the application of the proposed method can simultaneously provide high reliability of diagnosis of objects under the influence of noise through the use of continuous information models and to ensure efficiency of the diagnostic procedure due to correlation filtering of attributes. The proposed method is tested on the example of diagnostics of a nonlinear dynamic object with continuous characteristics - a valve-jet engine. Diagnostic models based on the combination of correlation characteristics are constructed. A family of diagnostic models of a valve-jet motor under conditions of disturbing influences and ambient noise is proposed.

В роботі вирішується задача побудови діагностичних моделей для об'єктів нелінійної динаміки з неперервними характеристиками. Розглянуто проблеми використання існуючих методів діагностики означених об'єктів, в тому числі, в умовах апріорної невизначеності. Завади обумовлені експлуатацією об’єкта в широкому діапазоні зовнішніх умов і наявності великої кількості збурюючих впливів і перешкод навколишнього середовища. Метою роботи є підвищення достовірності і швидкодії діагностування неперервних об’єктів в умовах дії завад. Поставлена мета досягається шляхом розвитку методу модельної діагностики на основі кореляційних методів фільтрації ознак. Найбільш вагомі результати: запропоновано гібридний метод формування діагностичних моделей неперервних об’єктів шляхом послідовного застосування фільтрації ознак за допомогою кореляційних методів для побудови діагностичного простору та побудови діагностичної моделі методом обертання з використанням повного перебору діагностичних ознак та методу найбільшої правдоподібності. Наведено покроковий алгоритм формування діагностичних моделей за допомогою запропонованого методу. Значення отриманих результатів: застосування запропонованого методу дозволяє одночасно забезпечити високу достовірність діагностування об'єктів в умовах дії завад завдяки використанню безперервних інформаційних моделей і забезпечити оперативність діагностичної процедури завдяки кореляційній фільтрації ознак. Запропонований метод апробовано на прикладі діагностування нелінійного динамічного об'єкту з неперервними характеристиками – вентильно-реактивного двигуна. Побудовано діагностичні моделі на основі комбінування кореляційних характеристик. Запропоновано сімейство діагностичних моделей вентильно-реактивного двигуна в умовах збурюючих впливів і перешкод навколишнього середовища.