Д.М. Жук – к.т.н., доцент, 

кафедра «Системы автоматизированного проектирования», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: zhuk@bmstu.ru

Т.М. Волосатова – к.т.н., доцент, 

кафедра «Системы автоматизированного проектирования», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: tamaravol@gmail.com А.Ю. Спасёнов – аспирант, 

кафедра «Системы автоматизированного проектирования», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: a.spasenov@bmstu.ru К.В. Кучеров – аспирант, 

кафедра «Компьютерные системы и сети», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: cvkucherov@yandex.ru

Постановка проблемы. Проблема обнаружения изменения свойств сигналов и динамических систем, возникающая в таких областях, как геофизика, медицинская и техническая диагностики, контроль технологических процессов, до сих пор остается актуальной. Она обусловлена сильной вариативностью сигналов, описывающих исследуемые процессы. Развитие и широкое распространение цифровой обработки сигналов позволяют наряду с традиционными методами использовать мощные инструменты нелинейного, многомасштабного, фрактального и синтаксического анализа сигналов [1]. Благодаря использованию таких подходов значительно расширяется класс анализируемых процессов и систем.

Цель. Исследовать подход к анализу состояния динамических систем, основанный на оценке изменения характеристик многомерного временного ряда с использованием модально-лингвистического анализа.

Результаты. Сформулирован подход к оценке изменения состояния технических систем с использованием модальнолингвистического анализа. Рассмотрены возможности использования оконного преобразования Фурье и метода снижения размерности пространства характерных признаков для получения символьной последовательности, описывающей динамику изменения состояний исследуемой системы. Представлены базовые идеи технологии, иллюстрирующие главные момент, важные для применения технологии с целью выявления дефектов в технических системах. Предложены возможные модификации подхода для анализа многомерных квазипериодических временных рядов с трендом.

Практическая значимость. Анализ и интерпретация полученных последовательностей позволяет значительно расширить диагностические возможности оценки сложных технических систем. Рассмотренный метод может быть использован при обработке и интерпретации данных различной физической природы для решения задач диагностики и мониторинга состояния СТС.

1. Бассвиль М. Банвенист А. Обнаружение изменений свойств сигналов и динамических систем. М.: Мир. 1989. 278 с. 
2. Анциперов В.Е. Многомасштабный корреляционный анализ нестационарных, содержащих квазипериодические участки сигналов // Радиотехника и электроника. 2008. Т. 53. № 1. С. 73−85.
3. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатне. 1981. 375 с.
4. Сачков Ю.В. Новая философская энциклопедия / Под ред. В.С. Стёпина. В 4-х томах. М.: Мысль. 2001.
5. Дмитриев А.К., Юсупов Р.М. Идентификация и техническая диагностика: Учебник для студентов вузов. Л.: МО СССР. 1987.
6. Мышко В.В. Теоретические основы и методы оптимизации анализа технического состояния сложных систем. СПб: ВКА им. А.Ф. Можайского. 2013.
7. Хомоненко А.Д. Яковлев Е.Л. К оценке состояния сложных объектов с помощью инвариантов // Proceedings of 3rd Russian Conference «Mathematical Modeling and Information Technologies». 2016.
8. Бутковский А.Г. Структурная теория распределенных систем. М.: Наука. 1977.
9. Huan Huang, Baddour N. Bearing vibration data collected under time-varying rotational speed conditions. Data in Brief. 2018.
10. Журавлёв Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: ФАЗИС. 2006. 176 с.
11. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука. 1983. 464 с.
12. Jurafsky D., Martin J.H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Prentice-Hall. 2008. 1024 p.
13. IMS bearings dataset. 2014. http://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/pcoe/prognostic-data-repository.
14. Кухаренко Б.Г. Исследование по методу Прони динамики систем на основе временных рядов // Труды МФТИ. 2009. Т. 1. № 2.