Диагностика состояния линейных трактов радиотехнических систем без их отключения из рабочего режима

• Автор: Мирвода, Денис Васильевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 170 с. : ил.

Оглавление

Введение
1. Анализ методов диагностики приемного тракта радиотехнической системы
1.1 Методы диагностики состояния радиотехнического тракта,
оценка эффективных параметров
1.2 Модели сигналов, используемые для обучения системы диагностики
1.3 Методы классификации, основанные на теории статистических решений
1.4 Параметрические и непараметрические методы классификации сигнал
2. Постановка задачи диагностики и анализ структуры приемного тракта радиотехнической системы
2.1 Постановка задачи диагностики
2.2 Анализ структуры приемного тракта с учетом системы диагностики
ее состояния
2.3 Оценка параметров системы диагностики
2.4 Оптимизация временных и пространственных параметров системы диагностики
Выводы по материалам второй главы '
3. Разработка параметрических и непараметрических алгоритмов распознавания состояния приемного тракта радиотехнической системы
3.1 Синтез решающего правила в условиях априорной неопределенности
3.2 Формирование моделей сигналов различных классов состояний приемного тракта
3.3 Сравнительный анализ решающих правил принятия решений

3.4 Исследование влияния размерности вектора признаков
на эффективность работы классификатора состояний
Выводы по материалам третьей главы
4. Исследование алгоритмов параметрической и непараметрической классификации с целью диагностики состояния приемного тракта радиотехнической системы
4.1 Моделирование работы системы диагностики
4.2 Моделирование алгоритмов параметрического и непараметрического распознавания состояния приемного тракта
4.3 Сравнительный анализ эффективности параметрических и непараметрических алгоритмов классификации
4.4 Определение вероятности ошибок по классам и
оценка статистической погрешности результатов моделирования
Выводы по материалам четвертой главы
Заключение
Литература
Приложение
ВВЕДЕНИЕ

В связи со стремительным развитием электроники, все чаще ставится задача проектирования систем диагностики технического состояния аппаратуры различного назначения. Создание сложных радиотехнических систем накладывает жесткие требования на характеристики их надежности. Для выявления неисправностей и повышения отказоустойчивости таких систем применяют встроенные системы технической диагностики.
Системы технической диагностики характеризуются двумя взаимосвязанными направлениями: теорией распознавания и теорией
контролеспособности [34].
Теория контролеспособности находит применение в достаточно простых механических и электронных системах технической диагностики, требует вмешательства в работу их узлов, а также внедрения прецизионной аппаратуры для проведения необходимых испытаний.
Теория распознавания содержит разделы, связанные с построением алгоритмов распознавания, решающих правил и диагностических моделей.
Часто в системах технической диагностики требуется провести выбор одного из двух диагнозов, например «исправное состояние» или «неисправное состояние». В других случаях необходимо более подробно охарактеризовать неисправное состояние диагностируемой системы с указанием возможных причин неисправности. В большинстве задач технической диагностики диагнозы (классы неисправностей) устанавливаются заранее, и в этих условиях задачу распознавания часто называют задачей классификации.
Существенной частью процесса распознавания является выбор параметров, описывающих состояние системы. Они должны быть достаточно информативны, чтобы при выбранном количестве диагнозов процесс распознавания мог быть осуществлен качественно.
Так как техническая диагностика связана с обработкой большого

у = 1,2
Важной особенностью реальных задач диагностики и других задач распознавания является то, что наблюдения {ху} неизбежно подвержены
случайным возмущениям, непредсказуемый вероятностный характер которых сказывается на всех стадиях, начиная с процесса получения самих измерений и кончая вычислением значений функции
Дестабилизирующими факторами в диагностике могут быть как погрешности измерительных приборов, неточности регистрации, так и шумы в каналах передачи данных измерений, аппаратурные шумы, а так же ошибки округления при вычислениях, связанные с ограниченностью разрядной сетки ЭВМ. Взаимодействуя между собой, указанные возмущения приводят к тому, что наблюдения хи неизбежно оказываются реализациями случайных величин, функция с1[хис12Г..уХиГ..,хр„) становится случайной функцией, в результате номер к класса также оказывается случайной величиной. Отсюда видно, что разработка алгоритмов классификации состояния РТС неизбежно связана с использованием статистических методов.
Анализируя работы, опубликованные за последние несколько десятков лет [23, 24, 25, 4, 15, 26, 27, 28, 29, 19, 3], можно сказать, что достигнуты значительные теоретические результаты в области как параметрического, так и непараметрического распознавания. Однако, многие из методов распознавания образов, несмотря на хорошее теоретическое обоснование, дают неприемлемые результаты при решении практических задач. Причиной этого являются те ограничения и допущения, которые выдвигаются исследователями при разработке методов классификации. Так, зачастую, априорно принимается гипотеза о принадлежности функции плотности вероятности какому-либо параметрическому семейству [3]. Многие из оптимальных теоретических методов предполагают кроме того еще и статистическую независимость выбранной системы признаков [27]. Не смотря на то, что вопросы