Алгоритм формирования обучающих и тестовых выборок для анализа характера данных
Authors: Чирков А.В. 
Published: November 2024

В статье представлен алгоритм адаптивного формирования обучающих и тестовых выборок для системы ANFIS, используемой для диагностики технического состояния электротехнического оборудования. Особенностью предложенного подхода является учет временных зависимостей и аномальных данных, что позволяет повысить точность и полноту распознавания неисправных состояний оборудования. Описан процесс тестирования алгоритма на синтетических данных, включающих параметры вибрации, температуры, тока и напряжения. Проведенный анализ показывает, что адаптивное разбиение данных улучшает способность системы к идентификации аномалий по сравнению с классическим методом разбиения выборок. Алгоритм успешно применим для задач диагностики оборудования в промышленности, где важно учитывать динамические изменения параметров и редкие аномальные события. Для оценки эффективности алгоритма было проведено сравнение с традиционными методами формирования выборок. Эксперимент показал, что предложенный метод позволяет улучшить качество классификации аномальных состояний оборудования. Кроме того, применение алгоритма снижает вероятность ложных срабатываний при обнаружении неисправностей. Важной особенностью разработки является возможность адаптации алгоритма к различным типам оборудования, что делает его универсальным решением для диагностики в различных промышленных отраслях. Перспективы применения алгоритма связаны с его интеграцией в системы предиктивного обслуживания и мониторинга, что позволит повысить надежность работы оборудования и снизить затраты на его ремонт и обслуживание.

The article presents an adaptive algorithm for forming training and test datasets for the ANFIS system, used to diagnose the technical condition of electrical equipment. A key feature of the proposed approach is the consideration of temporal dependencies and anomalous data, which enhances the accuracy and completeness of identifying faulty equipment states. The process of testing the algorithm on synthetic data, including vibration, temperature, current, and voltage parameters, is described. The conducted analysis shows that adaptive data partitioning improves the system's ability to identify anomalies compared to the classical method of dataset partitioning. The algorithm is highly applicable for equipment diagnostics in industries where it is crucial to account for dynamic changes in parameters and rare anomalous events.To assess the algorithm's efficiency, it was compared with traditional dataset partitioning methods. The experiment demonstrated that the proposed method enhances the accuracy of classifying anomalous equipment states. Additionally, the algorithm reduces the likelihood of false positives when detecting faults. A notable feature of the development is its ability to adapt to various types of equipment, making it a universal solution for diagnostics in different industrial sectors. The algorithm's future applications are related to its integration into predictive maintenance and monitoring systems, which will increase equipment reliability and reduce repair and maintenance costs.