Главная – Журналы – Автометрия 2021 номер 1

В рамках исследования рассмотрена задача обнаружения в нестационарных технологических сигналах аномалий как ранних признаков отказов и поломок оборудования. Представлен подход к обнаружению аномалий с использованием преобразования Гильберта - Хуанга совместно со статистической моделью. Основная идея подхода заключается в анализе статистических показателей элементов разложения Гильберта - Хуанга, которое обладает адаптивностью разложения в случае нестационарных данных и обеспечивает высокую детализацию в частотно-временной области. Представлены принципиальная схема и алгоритм подхода, описание статистической модели классификации, численные расчёты на модельных и реальных данных, сравнительный анализ с другими методами обнаружения аномалий в сигналах.