Застосування розкладу в просторі з порідним елементом для вирішення задач ймовірнісної діагностики

Автор(и)

  • Сергій Васильович Заболотній Черкаський державний технологічний університет бул. Шевченко, 460, Черкасси, 18000, Україна https://orcid.org/0000-0003-0242-2234

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26195

Ключові слова:

розладка, узгодженість, стохастичний поліном, негаусові процеси, статистики вищих порядків

Анотація

Запропоновано семі-параметричний підхід до вирішення задач ймовірнісної діагностики, заснований на апараті розкладу у просторі з порідним елементом. Синтезовано адаптивні процедури поліноміальної узгодженої фільтрації, призначені на виявлення та ідентифікації типів розладки негаусових випадкових процесів при їх моментно-кумулянтному описі. Проведено статистичне моделювання на прикладі послідовного виявлення розкладки по середньому та дисперсії.

Біографія автора

Сергій Васильович Заболотній, Черкаський державний технологічний університет бул. Шевченко, 460, Черкасси, 18000

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра радіотехніки

Посилання

  1. Shewhart, W. A. (1931/1980). Economic Control of Quality of Manufactured Product. ASQ (republished). 501.
  2. Page, E. S. (1954). Continuous inspection schemes. Biometrika, Vol. 1, 100–115.
  3. Hinkley, D. (1970). Inference about the change-point in a sequence of random variables. Biometrika, Vol. 57, № 1, 1–17.
  4. Shiryaev, A. (1965). Some exact formulas in a “disorder” problem // Theory of Probability and its Applications, 10:2, 380–385.
  5. Brodskii, B., Darhovsky, B. (1999). Problems and methods of probabilistic diagnostics. Avtomat. i Telemekh, №. 8, 3–50.
  6. Basseville, M., Nikiforov, I. (1993). Detection of Abrupt Changes: Theory and Application. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall.
  7. Gustafsson, F. (2000). Adaptive Filtering and Change Detection. Wiley.
  8. Basseville, M. (1989) Detection of abrupt changes in signals and dynamical systems. Moscow: Mir. 278.
  9. Brodsky, B., Darkhovsky, B. (1993). Nonparametric Methods in Change-Point Problems. Kluwer Academic Publishers, the Netherlands.
  10. Lokajicek, T., Klima, K. (2006). A First Arrival Identification System of Acoustic Emission (AE) Signals by Means of a Higher-Order Statistics Approach. Measurement Science and Technology, Vol 17, 2461–2466.
  11. Yih-Ru, Wang (2006). The signal change-point detection using the high-order statistics of log-likelihood difference functions. Acoustics, Speech and Signal Processing, 2008. ICASSP 2008. IEEE International Conference, 4381–4384.
  12. Constantinos, S. Hilas, Ioannis, T. Rekanos, and Paris, Ast. Mastorocostas (2013). Change Point Detection in Time Series Using Higher-Order Statistics: A Heuristic Approach. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2013, Article ID 317613, 10.
  13. Yongjun, Shen (2013). Application of Higher-Order Cumulant in Fault Diagnosis of Rolling Bearing. J. Phys.: Conf. Ser, 448 012008.
  14. Martis, R. J., Acharya, U. R., Ray, A. K., Chakraborty, C. (2011). Application of higher order cumulants to ECG signals for the cardiac health diagnosis. Engineering in Medicine and Biology Society,EMBC, 2011 Annual International Conference of the IEEE, 1697–1700.
  15. Malakhov, A. (1978). Cumulant analysis of Non-Gaussian random processes and its transformations. Moscow: Sov. radio, 376.
  16. Kunchenko, Y. (2006). Stochastic polynomials. Kiev: Nauk. dumka, 275.
  17. Kunchenko, Y. (1993). Non-orthogonal decomposition of random values. Probabilistic models and processing of random signals and fields: Coll. sciences. etc. Lviv-Kharkiv-Ternopil, Vol. 2, Part 1, 45-49
  18. Kunchenko, Y. (2003). Polynomials of approximation in a space with a generative element. Kiev: Nauk. dumka, 243.
  19. Dragan, J. (1997). Energy theory of linear models of stochastic signals. L'viv: Center for strategic studies eco-bio-technical systems, 333.
  20. Zabolotnii, S. (2010). Decomposition of random values in stochastic trigonometric series. Information extraction and processing, № 32 (108), 44-49.
  21. Zabolotnii, S., Gavrish, O. (2009). Decomposition correlated discrete random processes in stochastic functional series with a generative element. Radioelectronics & Informatics Journal, 1, 19-22.
  22. Zabolotnii, S. (2012). Decomposition Gaussian random processes to the power series tools stochastic spaces Kunchenko. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 3, 74-78.
  23. Zabolotnii, S. (2008). Nonlinear discrete filters for optimum criterion of minimum mean square error decomposition in the space of a generative element. Information extraction and processing, 29 (105), 21-28.
  24. Zabolotnii, S., Koval, V., Salypa, S. (2008). Detection of video signals using nonlinear discrete filters with constant coefficients. Electronics and control system, 3, 77-83.
  25. Zabolotnii, S. (2012). Recursive estimation precision formation SLE agreed for adapting parameters of matched polynomial filters. Bulletin of Lviv Polytechnic National University: Automation, measurement and control, 741, 23-28.
  26. Zabolotnii, S. (2012). The analysis of the properties of empirical distributions of a power polynomial matched statistics. Control and Management of Complex Systems. XI International Conference, Vinnytsia, VNTU, 20.
  27. Zabolotnii, S., Chepynoha, A., Salypa, S. (2011). The method of generating random variables. Patent of Ukraine for useful model. G06F7/58. № 57092; Appl. 16.07.2010; Publish. 10.02.2011, Bull. № 3.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-07-24

Як цитувати

Заболотній, С. В. (2014). Застосування розкладу в просторі з порідним елементом для вирішення задач ймовірнісної діагностики. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(4(70), 28–35. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26195

Номер

Том 4 № 4(70) (2014): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Сергій Васильович Заболотній

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.