Construction of the nonlinear dynamic objects diagnostic model based on of multiple factors variance analysis

Abstract

In this work, the problem of diagnostic models constructing under conditions of description dimension increase in the modern diagnostic objects solves. As a diagnostic objects considers the nonlinear dynamics objects with continuous characteristics and an unknown structure, which can be considered as a “black box”. The purpose of the work is to increase the reliability of the diagnosis of nonlinear dynamic objects by forming diagnostic models under conditions of the objects description dimensionality increasing. A review of methods for reducing the dimensionality of the diagnostic features space is given. A method for the construction of diagnostic models of nonlinear dynamic objects with weak nonlinearity on the basis of univariate and multivariate analysis of variance as a filtering stage of signs is proposed. A step-by-step algorithm for the construction of diagnostic models using the proposed method is presented. On the example of the task of technical diagnosis a jet engine, diagnostic models are constructed on the basis of univariate and multivariate analysis of variance of continuous models. A family of diagnostic models of a jet engine is proposed.

В роботі вирішується задача побудови діагностичних моделей для об'єктів нелінійної динаміки в умовах збільшення розмірності їх опису. Метою роботи є підвищення достовірності діагностування нелінійних динамічних об'єктів шляхом формування діагностичних моделей в умовах збільшення розмірності опису об'єктів діагностування. Наведено огляд методів зниження розмірності простору діагностичних ознак, в тому числі, для нелінійних динамічних об'єктів з безперервними характеристиками і невідомої структурою, які можна розглядати як «чорний ящик». Запропоновано метод формування діагностичних моделей нелінійних динамічних об'єктів зі слабкою нелінійністю на основі однофакторного і багатофакторного дисперсійного аналізу в якості етапу фільтрації ознак з подальшим перебором сполучень ознак, що забезпечують максимальну достовірність діагностування. Наведено покроковий алгоритм формування діагностичних моделей за допомогою запропонованого методу. На прикладі задачі технічного діагностування вентильнореактивного двигуна побудовано діагностичні моделі на основі однофакторного і багатофакторного дисперсійного аналізу безперервних моделей. Запропоновано сімейство діагностичних моделей вентильно-реактивного двигуна

В работе решается задача построения диагностических моделей для объектов нелинейной динамики в условиях увеличения размерности описания современных объектов диагностирования. Целью работы является повышение достоверности диагностирования нелинейных динамических объектов путем формирования диагностических моделей в условиях увеличения размерности описания объектов диагностирования. Приведены обзор методов снижения размерности пространства диагностических признаков, в том числе, для нелинейных динамических объектов с непрерывными характеристиками и неизвестной структурой, которые можно рассматривать как «черный ящик». Предложен метод формирования диагностических моделей нелинейных динамических объектов со слабой нелинейностью на основе однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа в качестве этапа фильтрации признаков с последующим перебором сочетаний признаков, обеспечивающих максимальную достоверность диагностирования. Приведены пошаговый алгоритм формирования диагностических моделей с помощью предложенного метода. На примере задачи технического диагностирования вентильно-реактивного двигателя построено диагностические модели на основе однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа непрерывных моделей. Предложено семейство диагностических моделей вентильно-реактивного двигателя