Удосконалення систем багатокласової діагностики на сьогодні є дуже актуальною задачею. У більшості випадків воно відбувається завдяки підвищенню точності первинних перетворювачів, проте широке використання мікропроцесорної техніки, потужна математична база, розвиток методів і засобів обробки діагностичної інформації, стрімкий розвиток нових перспективних методів дослідження об'єктів та процесів, нові можливості сучасних комп'ютерних та інформаційних технологій сприяють процесу удосконалення. Розглянуто один з напрямків вдосконалення систем функціональної діагностики інженерних та будівельних споруд, а саме: реалізацію можливості апроксимації неперіодичних сигналів методом найменших квадратів. Мета роботи - удосконалення методу найменших квадратів для застосування до неперіодичних сигналів коливального характеру та розробка програмного забезпечення апроксимації даних вимірювань за допомогою попереднього використання алгоритмів інтерполяції для ефективного застосування в системах багатокласової діагностики. Для досягнення мети проведено дослідження ефективності інтерполяційного алгоритму поліномами Лагранжа при використанні змодельованих неперіодичних сигналів без наявності в них шуму. Показано, що при використанні занадто великої кількості вузлів інтерполяції проявляються методичні похибки обраного методу, що призводить до значного зростання похибки інтерполяції на краях відрізку. Проведено вибір оптимальної кількості вузлів інтерполяції обраним методом. Розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення апроксимації неперіодичних сигналів методом найменших квадратів у математичному пакеті MatLab. Вдосконалено стандартний алгоритм апроксимації методом найменших квадратів шляхом використання кускової апроксимації поліномами до сьомого порядку. Вдосконалено алгоритм кускової апроксимації шляхом введення згладжування в місцях з'єднання сусідніх відрізків. Створено алгоритмічне та програмне забезпечення апроксимації даних попереднім використанням методів інтерполяції для зміни довжини початкового сигналу до значення 2<^>i (i - натуральне число) для можливості використання швидких алгоритмів обробки даних у системах багатокласової діагностики, а також можливого підвищення точності прогнозування технічного стану об'єктів такими системами.

  Повний текст PDF - 514.767 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"