СПОСОБ НАХОЖДЕНИЯ ОШИБКИ ПРИ РАБОТЕ УСТАНОВКИ, СОДЕРЖАЩЕЙ МНОЖЕСТВО НАБОРОВ ДАННЫХ

n
1. Способ нахождения подозрения на ошибку при работе установки, содержащей множество наборов данных (М), в частности установки автоматизации, причем каждый набор данных (16) содержит количество (N) входных данных (18a, b) и по меньшей мере одно коррелирующее с ними целевое данное (18c), и причем каждое входное данное (18a, b) принимает только значения внутри области значений (W) и тем самым входные данные (18a, b) ограничивают пространство входных данных (20), со следующими шагами:
n
k,n
k,n
по меньшей мере одну из областей значений (W) разделяют на интервалы (I) за счет чего в пространстве входных данных (20) образуются N-мерные ячейки (Z) с интервалами (I) в качестве длин ребер,
по меньшей мере одну ячейку (Z) выбирают в качестве подлежащей проверке ячейки (Z),
из значений (F) целевых данных (18c) наборов данных (16) определяют критерий контроля (42, 44, 48) для целевых данных (18c) наборов данных (16) выбранной ячейки (Z),
каждый набор данных (16) выбранной ячейки (Z), значение (F) целевого данного (18c) которого не достигает критерия контроля (42, 44, 48), маркируют как подозреваемый ошибочным, и на основании этого находят подозрение на ошибку в установке.
k,n
n
k,n
2. Способ по п.1, при котором интервалы (I) для входного данного (18a, b) образуют путем эквидистантного деления области значений (W) на предварительно задаваемое количество интервалов (I).
k,n
a, b
a, b
n
3. Способ по п.1, при котором интервалы (I) для входного данного (18) образуют при использовании предварительных знаний о входных (18) и/или целевых данных (18c) с помощью конфигурируемого вручную деления этой области значений (W).
4. Способ по п.1, при котором в качестве критерия контроля (42, 44, 48) определяют область допуска  для значения (F) целевого данного (18c).
5. Способ по п.4, при котором критерий контроля (42, 44, 48) определяют с помощью статистических методов из значений (F) целевых данных (18c).
6. Способ по п.4, при котором в качестве заданного значения  определяют среднее значение целевых данных (18c) наборов данных (16) выбранной ячейки (Z).
1
2
7. Способ по п.4, при котором область допуска  определяют путем взвешивания (α, β, γ, γ) со стандартным отклонением соответствующих целевых данных (18c) выбранной ячейки (Z).
1
8. Способ по п.4, при котором область допуска (σ) определяют с помощью взвешивания (α, β, γ,) с усредненным по всем ячейкам (Z) стандартным отклонением соответствующих целевых данных (18c).
9. Способ по п.4, при котором:
g
определяют общий разброс (σ) целевого значения для всех наборов данных (16),
2
g
определяют область допуска с помощью взвешивания (γ) общего разброса (σ).
10. Способ по п.1, при котором:
составляют эмпирическую модель (32) для отображения входных данных (18a, b) на целевые данные (18c), определяют критерий контроля (48, 54) для выбранной ячейки (Z) с эмпирической моделью (32).
11. Способ по п.1, при котором критерий контроля (42, 44, 48) определяют на основе всех или частичного множества всех ячеек (Z), кроме подлежащей проверке ячейки (Z).
12. Способ по п.1, при котором:
целевые значения (18c) выбранной ячейки (Z) сортируют по их величине,
определяют разницы (26) каждых двух соседних целевых значений (18c),
разницы (26), которые являются больше граничного значения пробела, определяют в качестве пробела (28),
наборы данных (16) с целевыми значениями (18c), которые граничат друг с другом без пробела (28), объединяют в кластеры (30а, b),
наборы данных (16) кластера (30а, b) в зависимости от критерия контроля (42, 44, 48) маркируют совместно в качестве ошибочных или неошибочных.
13. Способ по п.12, при котором для каждого кластера (30а, b) определяют среднее значение соответствующих целевых значений (18c) и проверяют с критерием контроля (42, 44, 48).
14. Способ по п.12, при котором критерий контроля (42, 44, 48) определяют так, что все наборы данных (16) ячейки (Z) кроме наиболее близко подходящего к критерию контроля (42, 44, 48) набора данных (18) или кластера (34) маркируют как ошибочные.