Предварительная обработка.
Как правило, изменяющийся во времени сигнал датчика (величина
напряжения) дает слишком большое количество данных, большая часть которых
не нужна. Цель предварительной обработки сигналов состоит в разумном
уменьшении количества сигналов, т.е. в уменьшении размерности вектора
данных. В случае коробки передач эта стадия может состоять в
преобразовании набора точек в зависимости от времени в спектр, описывающий
доминирующие частоты колебаний коробки передач. Усреднение и выбор
частотного интервала значительно уменьшают количество точек, описывающих
спектральную кривую по сравнению с количеством точек временного ряда.
Этот шаг обычно проводят на основе опыта и суждения технического
работника. На этой стадии размер вектора данных уменьшается от многих
тысяч до приблизительно ста.
Выделение признаков. Цель
этой стадии обработки данных снова состоит в уменьшении размерности
вектора данных и устранении избыточной информации. Несмотря на
общность цели, эту стадию отличают от предыдущей, поскольку применяемые
методы основаны на статистических методах и теории информации, а не
на субъективном решении работника. На этой стадии обработки сигнала число
координат вектора данных уменьшается примерно до десяти. Отметим, что
определение небольшого количества значащих признаков является
основной задачей любой программы распознавания образов, поскольку
количество необходимой информации катастрофически растет с числом
признаков. В случае коробки передач этот шаг состоит в выборе
определенной линии частотного спектра, свидетельствующей о зацеплении
соседних шестерен. Информацию могут содержать и дополнительные линии
спектра, соответствующие более высоким гармоникам
колебаний.
Обработка. Эта стадия
является подготовительной к распознаванию образов и состоит в
нормализации вектора данных относительно характерных
признаков распознаваемого образа. Для нейронных сенсорных сетей значения
всех характеристик должны лежать в интервале от -1 до +1.
Однако могут использоваться и более сложные алгоритмы обработки. К
примеру, информационные данные могут быть подвергнуты нелинейному
преобразованию для описания их распределением Гаусса в целях оценки
степени достоверности.
Распознавание образов.
Эта стадия является самой главной. Характеристические векторы
анализируют при помощи алгоритма обработки, который может классифицировать
образ на основе проведенных измерений. Примером является компьютерная
программа, определяющая тип неисправности и степень ее серьезности на
основе спектральных данных, характеризующих поведение коробки
передач.
Решение. Это
заключительный этап, который может управляться компьютером или
требовать человеческого вмешательства. На нем принимается решение о
необходимых действиях. В случае коробки передач это решение, необходимо ли
останавливать машину в зависимости от степени
неисправности.
