Анотація до роботи:

Полякова М.В. Сегментація реалізацій випадкових процесів в автоматизованих системах технічної діагностики ріжучих інструментів. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06. – Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Одеський національний політехнічний університет, Одеса, 2003.

Дисертацію присвячено підвищенню продуктивності автоматизованих систем технічної діагностики ріжучих інструментів шляхом зростання точності діагностування і рівня автоматизації систем технічної діагностики за рахунок збільшення перешкодостійкості та автоматизації вибору порогів процедур сегментації та ідентифікації реалізацій випадкових процесів в автоматизованих системах технічної діагностики ріжучих інструментів. В роботі вперше розроблена математична модель профілограм ріжучих кромок та віброакустичних сигналів ріжучих інструментів як реалізацій випадкових процесів із сегментно-стаціонарними гармонічними різницями. Удосконалено метод спільного виявлення стрибків середнього значення і параметрів гармонічних складових випадкового процесу в області вейвлет-перетворення, що дозволило автоматизувати процедуру вибору порогів. Запропоновано методику ідентифікації реалізацій випадкових процесів за моментами зміни їх характеристик, що забезпечує інваріантість до тренда та масштабу.

1. Проведено дослідження та аналіз існуючих методів сегментації реалізацій ВП в автоматизованих системах технічної діагностики РІ. На основі аналізу складено узагальнену функціональну схему автоматизованих систем технічної діагностики РІ, виділено базові процедури, що визначають їх продуктивність, визначено напрямок її підвищення – збільшення точності діагностування та рівня автоматизації процедур сегментації та ідентифікації реалізацій ВП в автоматизованих системах технічної діагностики РІ.

2. Розроблено математичну модель профілограм ріжучих кромок та віброакустичних сигналів РІ як реалізацій ВП із сегментно-стаціонарними гармонічними різницями.

3. Розроблено перешкодостійку методику спільного виявлення змін різних характеристик ВП з автоматизованим вибором порогів для сегментації та ідентифікації профілограм ріжучих кромок та віброакустичних сигналів РІ, що дозволило автоматизувати настроювання систем технічної діагностики РІ.

4. Запропоновано методику ідентифікації профілограм ріжучих кромок та віброакустичних сигналів РІ за моментами зміни їх характеристик, що забезпечує інваріантність до тренда і масштабу та дозволяє приймати статистичне рішення про гармонічний характер профілограм ріжучих кромок.

5. Запропоновано міру схожості для векторів ознак змінної розмірності зі структурним синтезом опису класу, що дозволило проводити класифікацію профілограм ріжучих кромок та віброакустичних сигналів РІ за моментами зміни їх властивостей.

6. Запропонована методика спільного виявлення змін різних характеристик ВП може використовуватися при відношенні сигнал/перешкода, яке дорівнює 10 та вище за потужністю, а також у випадку, якщо сигнал містить гармонічні складові з частотами з інтервалу 140 Гц – 260 Гц при частоті дискретизації 1023 Гц. Якщо сигнал може бути змодельований процесом авторегресії 1-го порядку, запропонована методика програє застосовуваним методам виявлення змін властивостей ВП з імовірності помилкової тривоги до 14 %. Тому перед застосуванням запропонованої методики до процесу авторегресії 1-го порядку потрібно використовувати попередню обробку за допомогою відбілювального фільтра.

7. Використання моментів змін властивостей ВП при ідентифікації сигналів дозволило досягти імовірності правильного розпізнавання 0,91 – 0,98 при відношенні сигнал/перешкода, яке дорівнює 10 та вище за потужністю.

8. Запропонована методика спільного виявлення змін різних характеристик ВП дозволила автоматизувати процес настроювання систем технічної діагностики РІ і за рахунок цього скоротити час обробки сигналів в порівнянні з ручним настроюванням (до 30 – 40 секунд). Показники запропонованих методик спільного виявлення змін різних характеристик та ідентифікації реалізацій ВП дозволяють створити автоматизовану систему технічної діагностики РІ, яка краще існуючих за часом діагностування в 8 – 12 разів при високій перешкодостійкості.

9. Розроблено інформаційно-дослідну систему WMCD, яка включає практичну реалізацію алгоритмів сегментації та ідентифікації реалізацій ВП на основі запропонованих у дисертаційній роботі методики спільного виявлення змін різних характеристик та ідентифікації реалізацій ВП. Вона дозволяє здійснювати автоматизовану обробку сигналів, які є реалізаціями ВП із властивостями, що змінюються. Розроблена інформаційно-дослідна система WMCD впроваджена в навчальний процес кафедри “Прикладна математика та інформаційні технології в бізнесі” Одеського національного політехнічного університету. Розроблено методику діагностування концентрованого зносу РІ при прецизійній обробці на основі результатів прямого контролю за допомогою запропонованої в дисертаційній роботі процедури прийняття статистичного рішення про гармонічний характер ВП. Розроблено методику діагностування відмовлень свердла на основі результатів непрямого контролю за допомогою запропонованої в дисертаційній роботі методики ідентифікації реалізацій ВП. Програмну реалізацію алгоритмів на основі цих методик в інформаційно-дослідній системі WMCD впроваджено в навчальний процес кафедр “Технологія конструкційних матеріалів та матеріалознавство” та “Металорізальні верстати, метрологія та сертифікація” Одеського національного політехнічного університету, а також у робочий процес ВАТ “УКРНДІВІП”.

Публікації автора:

1. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Сегментация экономических временных рядов с использованием вейвлет-анализа // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Одесса, 2003. – Вып. 1. – С. 119 – 125.

2. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Сегментация и анализ временных рядов на основе стохастической фрактальной модели // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Одесса, 2001. – Вып. 1. – С. 109 – 114.

3. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Фрактальное сжатие одномерных временных рядов с использованием нелинейной вейвлет-аппроксимации // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Одесса, 1999. – Вып. 3. – С. 194 – 198.

4. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Циклический анализ временных рядов // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Одесса, 1999. – Вып. 1. – С. 221 – 225.

5. Востров Г.Н., Полякова М.В., Малахов Е.В. Фрактально-вейвлетные модели анализа и сжатия изображений // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Одесса, 2000. – Вып. 3. – С. 160 – 166.

6. Любченко В.В., Полякова М.В. Сети вейвлетов в эконометрическом моделировании // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Одесса, 2000. – Вып. 1. – С. 133 – 137.

7. Востров Г.Н., Любченко В.В., Полякова М.В. Моделирование экономических временных рядов с помощью вейвлет-сетей // Искусственный интеллект. – Донецк, 2000. – № 3. – С. 207 – 214.

8. Подход к диагностированию состояний режущих кромок инструментов с использованием теории фракталов / А.Г. Деревянченко, М.В. Полякова, В.В. Любченко, Л.В. Бовнегра, Д.М. Дороганчук // Резание и инструмент в технологических системах. – 2002. – Вып. 61. – С. 40 – 46.

9. Любченко В.В., Полякова М.В. Робастные методы проверки фрактальной проинтегрированности временных рядов // Перспективы. – 1999. – № 2 – 3 (7 – 8). – С. 133 – 137.

10. Востров Г.М., Полякова М.В., Любченко В.В. Розпізнавання образів з самонавчанням за допомогою детермінованої фрактальної моделі // Праці 5-ї Всеукр. міжнар. конф. “Обробка сигналів і зображень та розпізнавання образів” (УкрОБРАЗ-2000). – К.: ІК АН України, 2000. – С. 241 – 245.

11. Востров Г.М., Полякова М.В., Любченко В.В. Сегментація даних з використанням вейвлет-аналізу // Праці 6-ї Всеукр. міжнар. конф. “Обробка сигналів і зображень та розпізнавання образів” (УкрОБРАЗ-2002). – К.: ІК АН України, 2002. – С. 55 – 58.

12. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Использование статистических и вейвлет-технологий в анализе временных рядов // Автоматика-2000. Міжнар. конф. з упр., Львів, 2000 р.: Праці в 7 т. – Том 6. – Львів: Державний НДІ інформаційної інфраструктури, 2000. – С. 116 – 122.

13. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Распознавание образов с самообучением на основе теории фракталов // Труды 5-й Междунар. конф. “Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии” (РОАИ-5-2000). – Том 1. – Самара, 2000. – С. 33 – 37.

14. Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Применение фрактально-вейвлетных технологий к сегментации временных рядов // Матеріали міжнар. конф. з упр. “Автоматика-2001”. – Том 2. – Одеса: Одес. держ. політехн. ун-т, 2001. – С. 145 – 146.

15. Диагностирование состояний режущих инструментов с помощью информационно-исследовательской системы WMCD / Г.Н. Востров, А.Г. Деревянченко, М.В. Полякова, В.В. Любченко // Тр. 4-й Междунар. науч.-практ. конф. “Современные информационные и электронные технологии” (СИЭТ-2003). – Одесса, 2003. – С. 352.

16. Полякова М.В., Любченко В.В. Cтруктурный анализ временных рядов со скачками среднего значения // Оптимизация управления, информационные системы и компьютерные технологии: Труды Украинской академии экономической кибернетики (Южный научный центр). – Киев-Одесса: ИСЦ, 1999. – Вып. 1, ч. 1. – С. 174 – 179.