Метод последовательного анализа

Лекция 22.10.2012

Дальше пропущено 4 листа по диагностике (вопросы 21-24)

Лекция 19.10.2012

Классификация систем диагностики

1. По степени общности даваемой информации

a. Локальные, т.е. оценка состояния узлов и деталей

b. Общие, т.е. диагностика в целом

2. По характеру взаимодействия с объектом

a. Тестовые – формирование воздействия и исследование отклика на это воздействие

b. Функциональные – регистрируют информацию об объекте в процессе функционирования

В случае создания автоматизированной системы диагностирования необходимо решить следующие задачи:

1. Разработка мат. модели функционирования объекта

2. Разработка мат. модели повреждений и отказов

3. Разработка алгоритмов для диагностирования в соответствии с поставленной задачей – обнаружение неисправностей и отказов, отличие неисправного оборудования от работоспособного, поиск места дефекта

Цели технической диагностики

Основная цель – повышение ресурса и надёжности технических систем для обеспечения отсутствия отказов во время функционирования.

Отсутствие признака K1

Отсутствие приз.

Теперь вычислим вероятность для случая, когда оба признака отсутствуют.

Формула для события

Для отсутствия и наличия :

0,05*0,8*0,3/…

Предложен учёным Вальдом. Применяется для дифференциальной диагностики (распознавания двух состояний). В отличии от метода Баеса, число обследований заранее не устанавливается, их проводится столько, сколько необходимо для принятия решения с определённой степенью риска.

При использовании метода Баеса для распознаваний состояний D1 и D2 следует составить соотношение

Если

Или

то принимается решение .

В методе последовательного анализа рассматриваемые отношения вероятностей признаков (отношения правдоподобия) составляются не сразу, а в последовательном порядке, поэтому обычно требуется меньшее число обследований.

Пример: Пусть при диагнозе D1 Признак k1 встречается с вероятностью . Соответственно отсутствует с вероятностью .

Если у объекта состояние K* наблюдается признак K1 значительно чаще, при диагнозе D2, чем при диагнозе D1, то можно сделать вывод в пользу диагноза D2.

где A – верхняя граница принятия решения.

В противоположном случае, когда признак K1 значительно чаще встречается при диагнозе D1, принимается решение в пользу диагноза D1.

P(K1/D2)/P(K1/D1) <B

Если B< P(K1/D2)/P(K1/D1) <A, то для решения требуется поступление доказательной информации, проводится обследование по признаку K2 и составляется произведение двух отношений правдоподобия