УДК 004

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ

Пуртова Галина Алексеевна1, Мещерякова Елена Николаевна2
1Пензенский государственный технологический университет, студентка
2Пензенский государственный технологический университет, старший преподаватель кафедры ИТС

Аннотация
С развитием техники и информационных технологий, научный прогресс шагнул далеко вперед. Для передачи данных, анализа и контроля состояния объектов используются сигналы сложной формы [6-9]. Современное состояние развития науки в данной области предполагает поиск новых способов анализа, классификации, систематизации и распознавания сигналов сложной формы.

Ключевые слова: анализ, идентификация, классификация, патент, сигнал сложной формы, систематизация


ANALYSIS OF CURRENT STATE SIGNAL IDENTIFICATION COMPLEX SHAPE

Purtova Galina Alekseyevna1, Meshcheryakova Elena Nikolaevna2
1Penza State Technological University, student
2Penza State Technological University, senior lecturer in ITS

Abstract
With the development of technology and information technology, scientific progress has made great progress. For data transfer, analysis, and control of facilities used by the signals of complex shape [6-9]. The current state of development of science in this area involves finding new ways of analyzing, classifying, organizing and recognition of signals of complex shape.

Keywords: classification, complex signal, identification, organizing, patent analysis


Библиографическая ссылка на статью:
Пуртова Г.А., Мещерякова Е.Н. Анализ современного состояния идентификации сигналов сложной формы // Современная техника и технологии. 2015. № 12 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2015/12/8836 (дата обращения: 02.10.2017).

В настоящее время распознавание сигналов сложной формы (ССФ) применяется в различных областях науки и техники [6-8]: при передачи сигналов на большие расстояния, при анализе и контроле за состоянием сложных технических систем и т.д., следовательно, идентификация ССФ является важной и сложной задачей. В связи с этим, появляется необходимость в поиске новых способов классификации, систематизации и распознавании сигналов.

Сигналом сложной формы – это сигнал, который распространяется одновременно в двух плоскостях: в частотной и во временной.

Идентификация – это процедура, в результате выполнения которой субъекту присваивается идентификатор, однозначно идентифицирующий этот субъект в информационной системе.

В рамках исследования необходимо провести анализ патентной литературы, проанализировать существующие способы обработки сигналов сложной формы [1-5].

Рассмотрим патент [1], в нем применяется способ обработки сигналов, который базируется на полосовой фильтрации амплитудного спектра речевого сигнала, осуществляемой с помощью взвешенного суммирования с различными знаками рядом стоящих спектральных отсчетов. В патенте [2] описывается способ вибродиагностики, который использует кепстральный анализ, позволяющий распределить во времени данные о сигнале, полученные в результате многократных повторений, при нелинейных преобразованиях и модуляции.

Способ начальной диагностики состояния объекта, описанный в патенте [3], включает вибродиагностику, при которой производится фиксирование вибросигналов, снимаемых с объекта диагностирования, на разных этапах технического состояния и их дальнейшую обработку.

В патенте [4], описываются способы идентификации сигналов, построенные на основе ортогональных преобразований, а так же корреляционного сопоставления сигналов, осуществляемые в моделях нейронных сетей.

Патент [5], в нем упоминается способ исследования сигнала о состоянии объекта, содержащий в себе формирование с последующими поправками распознающих эталонов на основе обучающих сигналов, сравнение распознающих эталонов со сравниваемым сигналом, а так же получением набора оценок о присущем реальном состоянии объекта.

Результаты сравнительного анализа способов идентификации сигналов сложной формы представлены в таблице 1.

Таблица 1. Результаты сравнительного анализа способов идентификации сигналов сложной формы

№ патента Достоинства Недостатки
РФ 2454735

 

- реализуется обработка, основанная на полосовой фильтрации

амплитудного спектра сигнала, с помощью взвешенного

суммирования с различными знаками рядом стоящих спектральных отсчетов;

- подчеркиваются пики сигнала в спектре;

- увеличивается разрешение частотной области спектрального анализатора;

- повышается соотношение сигнал/шум.

- не устойчив в отношении обработанного спектра к частотным искажениям сигнала;

- влияющие на изменения факторы спектра, являются его мультипликативными составляющими, действие которых не может быть ослаблено с помощью линейной фильтрации.

РФ 2363936

 

- энергия виброаккустического сигнала, распределена по множеству  гармоник в спектральном представлении;

- сосредотачивается в одной составляющей в кепстральном виде сигнала;

- кепстры относительно нечувствительны к модификациям направления передачи механических колебаний.

- в амплитудно-временной характеристике сигнала трудно распознать кепстральные элементы;

- при выполнении диагностики чаще всего рассчитывают частоты дефектов и их сложные составляющие сигнала.

РФ 2187086 - в обработку сигнала входят: поиск характеристик вибросигнала, совместный сравнительный анализ и нахождение различий в вибросигналах. - неточная достоверность диагноза состояния объекта, что поясняется природой появления вибрационного возмущения, носящего беспорядочный характер;

- затруднено распознавание конкретного дефекта, если их несколько.

РФ 2090928 - формирование идентификационных эталонов на основе обучающих сигналов;

- сопоставление идентификационных эталонов со сравниваемым сигналом;

- проведение аналогии принятых оценок между собой и с установленным порогом распознавания;

- создание решения о предполагаемом состоянии объекта.

- не позволяет произвести оценку достоверности процесса идентификации;

- в каждой системе анализа сигналов может быть ошибочный результат распознавания сигнала;

- отсутствие механизма оценки достоверности приводящее к ошибке распознавания структуры объекта, которая не будет замечена.

РФ 2355028 - сравнение полученных оценок друг с другом, а так же с заданным порогом распознавания;

- формирование решения о предполагаемом состоянии объекта.

 

- сложность в проведении оценки истинности процесса обучения и распознавания;

- ограниченность его применения, то есть возможность анализировать только оцифрованные сигналы.

 

В результате проведенного сравнительного анализа способов идентификации сигналов сложной формы, было выяснено, что данные методы не позволяют систематизировать данные, а само распознавание занимает большое количество времени. Следовательно, поиск новых способов классификации, систематизации и распознавании сигналов является важной задачей.


Библиографический список
  1. Патент РФ 2454735 «Способ обработки речевого сигнала в частотной области» / авторы: Колоколов А.С., Павлова М. И.; патентообл.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.
  2. Патент РФ 2363936 «Способ вибродиагностики объектов» / авторы: Костюков В.Н., Науменко А.П.; патентообл.: Общество с ограниченной ответственностью НПЦ “Динамика”-Научно-производственный центр “Диагностика”, надежность машин и комплексная автоматизация”.
  3. Патент РФ 2187086 «Способ определения состояния объектов при вибродиагностике» / авторы: Мартынов В.И., Федяев В.Л., Иванов Д.Ю.; патентообл.: Мартынов В.И., Федяев В.Л., Иванов Д.Ю.
  4. Патент РФ 2090928 «Способ анализа сигналов о состоянии объекта» / патентообл.: Храбров Вячеслав Валентинович.
  5. Патент РФ2355028 «Способ анализа сигналов о состоянии объекта» / авторы: Стародубцев Ю.И., Гречишников Е.В., Комолов Д.В.; патентообл.: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России).
  6. Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю. Разработка имитационных моделей функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2015. Т. 1. С. 187-190.
  7. Мещерякова Е.Н. Концепция построения подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах в виде информационных объектов // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. № 4 (26). С. 217-222.
  8. Михеев М.Ю., Мещерякова Е.Н. Разработка аналитических моделей сигналов датчиков на ПАВ // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. № 4 (26). С. 222-227.
  9. Мурашкина Е.Н., Жашкова Т.В. Идентификация критических состояний системы мониторинга и контроля // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 62.


Все статьи автора «Пуртова Галина Алексеевна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: