ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Аннотация

Задача оценки остаточного ресурса сложных технических систем становится в последнее время все более актуальной. Для достоверной оценки этого показателя требуется обрабатывать большие массивы данных о текущем состоянии исследуемой системы. При этом задача реконструкции модели развития процессов деградации, приводящих к возникновению отказов, требует решения целого ряда проблем. В связи с этим возникает необходимость применения интеллектуальных методов обработки данных, к числу которых относятся методы анализа аномалий временных рядов. Цель исследования: разработка метода выявления контекстных аномалий временных рядов, позволяющего определить степень развития процессов деградации, которые приводят к возникновению отказов. Методы. Установлена аналогия между методами машинного обучения в контролируемом, полуконтролируемом и неконтролируемом режимах и группами методов обнаружения аномалий, различающихся в зависимости от степени доступности меток, которые характеризуют свойства и признаки соответствующих временных рядов, что позволило с единых позиций оценить особенности простых и сложных аномалий. Результаты. Разработан спектральный метод анализа контекстных аномалий временных рядов, который, в отличие от известных спектральных методов, предусматривающих частотный анализ временных рядов, использует специальный базис экспоненциальных функций; изложена методика расчета спектральных коэффициентов исследуемых временных рядов, на основе которых вычисляется обобщенный атрибут, позволяющий отнести исследуемый случай к нормальной или аномальной группе. Заключение. Предложенный метод оценки остаточного ресурса сложных технических систем на основе анализа аномалий временных рядов позволяет своевременно выявлять возникновение и развитие процессов деградации, приводящих к возникновению отказов, что повышает надежность и безопасность технических систем, а также снижает затраты и время на их обслуживание.