СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ ФОРМЫ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО СИГНАЛА
METHOD FOR DETECTION OF ANOMALIES IN SHAPE OF ELECTRICAL SIGNAL

Изобретение относится к способам распознавания образов и может быть использовано для анализа осциллограмм на предмет наличия в них аномалий.
Известен способ интеллектуальной синхронизации TriggerScan от компании Teledyne Lecroy (TriggerScan [Электронный ресурс] // Сайт компании Teledyne Lecroy. 2021. URL: http://teledynelecroy.com/features/featureoverview.aspx?modelid=2108&capid=102&mid=556). Способ состоит в том, что воспроизводят осциллограмму на дисплее аналитической системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение аналитической системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за графический образец. Далее аналитическая система, на основе заданного графического образца, автоматически рассчитывает десятки числовых параметров описывающих сигнал, принятый за образец и, на основе данных параметров, может обнаруживать некоторые части осциллограммы отличные от заданного графического образца, а также сообщать о них специалисту, проводящему анализ, и сохранять их изображения.
Недостатками данного способа являются: невозможность обнаружения аномалий, не подпадающих под номенклатуру аномалий, которые способен обнаруживать данный способ, т.е. анализ осциллограммы проводится только на предмет наличия определенных фронтов, рантов, импульсов заданной длины, интервалов между импульсами, глитчей.
В рамках заявленного изобретения:
- «Аналитическая система» - это система, способная анализировать электрический сигнал на предмет наличия в нем аномалий, а также сообщать о наличии и характеристиках аномалий, в случае их обнаружения. Аналитическая система может быть реализована на ЭВМ, которая исполнена в виде промышленного или персонального компьютера либо в виде электронного измерительного прибора, например, осциллографа;
- «Интеллектуальный графический режим обучения» - это технология определения параметров обнаружения периодов сигнала, отличающихся от периода, заданного специалистом, проводящим анализ, в качестве образца в виде графической области, параметры которой, при помощи предлагаемого в рамках данной заявки способа, переводятся в числовые параметры, более подходящие для проведения расчетов ЭВМ. Обучение, в данном случае, состоит в том, что аналитическая система дополняется параметрами, необходимыми для эффективного обнаружения интересующих специалиста данных и игнорирования не интересующих. Интеллектуальность состоит в высокой степени автоматизации решения задач обнаружения периодов, отличных от заданного образца. То есть аналитической системе достаточно просто указать определенный графический образец, и она автоматически обнаружит периоды осциллограммы отличные от него;
- «Дисплей» - это устройство, выводящее на экран текстовую и графическую информацию;
- «Рант» - это импульс положительной или отрицательной полярности имеющий меньший уровень, чем все остальные импульсы периодической последовательности;
- «Глитч» - импульсная помеха заданной длительности;
- «Период осциллограммы» - графическое отображение периода сигнала на осциллограмме.
«Форма сигнала» - расположение рассматриваемых точек осциллограммы относительно других точек этой же осциллограммы без измерения координат этих точек по какой либо шкале. Например, сигнал синусоидальной (фиг.2), треугольной (фиг.3) или прямоугольной (фиг.4) формы.
Наиболее близким (прототипом) является способ интеллектуального графического обучения системы распознавания образов (патент РФ №2684203). Способ состоит в том, что воспроизводят осциллограмму на дисплее аналитической системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение аналитической системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за графический образец. Далее аналитическая система, на основе заданного графического образца, автоматически рассчитывает десятки числовых параметров описывающих сигнал, принятый за образец и на основе данных параметров обнаруживает периоды осциллограммы отличные от заданного графического образца.
Недостатком данного способа является длительное время обнаружения аномалий формы электрического сигнала в случаях, когда амплитудные различия между заданным образцом и анализируемыми периодами осциллограммы не важны для цели исследования.
Для заявленного способа выявлены общие с прототипом существенные признаки: проводят обучение аналитической системы, в процессе которого рассчитывают десятки числовых параметров описывающих образец сигнала и, на основе данных параметров, обнаруживают периоды осциллограммы отличные от рассчитанного образца, сообщают о них и сохраняют их изображения.
Технической проблемой заявленного изобретения является устранение указанного недостатка, что позволит ускорить обнаружение аномалий формы периодов электрического сигнала.
Техническая проблема изобретения решается способом обнаружения аномалий формы электрического сигнала, при котором воспроизводят осциллограмму на дисплее аналитической системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение аналитической системы, путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за образец для анализа на предмет наличия в анализируемой осциллограмме периодов, отличных по форме от указанных. При этом выбирают в качестве образца период необходимой формы с наименьшим амплитудным размахом, что обусловлено особенностями алгоритма сравнения рассчитанных периодов осциллограммы с заданным графическим образцом. Чем меньше будет размах амплитуды указанного образца, тем эффективнее будет обнаружение аномалий формы периодов электрического сигнала, хотя не запрещается выбирать для указания образец с любой амплитудой, но это может отрицательно сказаться на эффективности обнаружения аномалий формы периодов электрического сигнала. Далее определяют минимальное  и максимальное  значения осциллограммы по оси ординат в рамках указанного образца. Затем определяют максимальный размах сигнала в образце  Затем специалист, проводящий анализ, либо задает коэффициент средних игнорируемых амплитуд , который может принимать значения от 0 до 0,5, либо оставляет значение по умолчанию 0,4. Это делается для исключения из дальнейших расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из условно обозначенной области (УОО) низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока, величина  зависит от амплитуды помех. Далее определяют верхнюю границу диапазона условно обозначенной области (УОО) низких амплитуд . Затем определяют нижнюю границу диапазона УОО низких амплитуд . Определяют нижнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд  и определяют верхнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд  (фиг.1). Автоматически считают общее количество точек S, содержащих значения по оси ординат, из которых составлена осциллограмма, указанная в графическом образце. Далее записывают все значения точек осциллограммы по оси ординат в виде чисел в массив , состоящий из S элементов, причем сохраняют порядок следования элементов в  таким же, как в образце. Для каждого элемента последовательно рассчитывают среднее значение из самого элемента и следующего за ним, получившиеся средние значения записывают в массив  в том же порядке, что и в , получают результат в виде массива такой же размерности - это делается для игнорирования в расчетах краткосрочных низкоамплитудных помех, которые могут усложнить обнаружение переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких. Для каждого элемента  последовательно вычисляют к какому из диапазонов УОО он относится: низких амплитуд, высоких амплитуд или не относится ни к тому, ни к другому. По результатам вычислений предыдущего шага составляют массив , в котором заменяют каждый числовой элемент элементом логического типа, где все элементы из диапазона низких амплитуд заменяют константой «Ложь», все элементы из диапазона высоких амплитуд заменяют константой «Истина», значения, не вошедшие ни в тот, ни в другой диапазон, не переносят в массив  - это делается для исключения из расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока. Вычисляют порядковые номера элементов массива  которые имеют значение «Истина» и при этом предыдущий перед ними элемент имеет значение «Ложь», то есть обнаруживают места перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд. Выделяют графическую область и область числового массива  между двумя первыми переходами (если в графическом образце специалист, проводящий анализ, указал более двух полных периодов, что допускается, переходов будет больше чем два), получают массив осциллограммы одного периода , который является образцом, вычисляют размерность этого массива. Таким же образом, как был вычислен образец, вычисляют все периоды во всей анализируемой осциллограмме, получив, таким образом, двумерный массив . Согласно определенному алгоритму, сравнивают каждую строку  с заданным образцом. Специалист, проводящий анализ, задает критерий схожести, в соответствие с которым аналитическая система принимает решение сообщать об анализируемом периоде осциллограммы и формировать его изображение или не делать этого, посчитав, что он недостаточно отличается от заданного образца  по форме. Также имеется возможность оставить критерий схожести по умолчанию, это упростит процесс обучения, но может отрицательно сказаться на принятии аналитической системой решения о сообщении о наличии аномального периода в осциллограмме.
Коэффициент схожести каждой строки  с заданным образцом  рассчитывается по далее описанному определенному алгоритму. Рассчитывают массив коэффициентов  поочередно для , который далее обозначают как , и очередной строки , где  - номер очередной строки, который далее обозначают . Алгоритм расчёта  состоит в следующем. Вычисляют размерность массива , обозначают ее  Затем вычисляют сумму значений всех элементов массива , обозначают ее как . Далее вычисляют  и  Затем вычисляют . Вычисляют сумму значений всех элементов массива , обозначают ее как  Вычисляют , затем вычисляют . Вычисляют . Далее рассчитывают массив коэффициентов  так же, как рассчитали . Вычисляют массив . Вычисляют сумму значений всех элементов массива , обозначают ее как . Вычисляют окончательный коэффициент схожести очередного анализируемого периода осциллограммы с образцом . Если рассчитанный коэффициент схожести меньше, чем критерий схожести, ранее заданный специалистом, проводящим анализ, то аналитическая система сообщает об анализируемом периоде осциллограммы и формирует его изображение.
В предлагаемом способе обнаружения аномалий формы электрического сигнала, если очередной анализируемый период осциллограммы отличается от заданного, в процессе обучения образца, по амплитуде, но не отличается по форме сигнала, то аналитическая система определит коэффициент их схожести как высокий и не сообщит о нем специалисту, проводящему анализ, а также не создаст его изображение.
В рассмотренном прототипе сравнение очередного анализируемого периода осциллограммы с заданным в процессе обучения образцом, происходит исключительно по значениям амплитуды точек, соответствующих друг другу по порядковым номерам. Поэтому аналитическая система определит коэффициент их схожести как низкий и сообщит об очередном анализируемом периоде специалисту, проводящему анализ, а также создаст его изображение, даже если анализируемые периоды не отличаются по форме сигнала. То есть по результатам анализа автоматической аналитической системой, будет создано множество изображений периодов осциллограммы, отличающихся от заданного образца по амплитуде. Из этого множества изображений, специалист, проводящий анализ, может самостоятельно удалить те изображения, которые отличаются от образца по амплитуде и не отличаются совсем или отличаются незначительно по форме, но это займет время.
Таким образом, предлагаемый способ позволяет ускорить обнаружение аномалий формы периодов электрического сигнала.
Предлагаемый способ применим для анализа любых типов сигналов, которые имеют в своем составе периодически повторяющуюся часть, а также один, и только один, восходящий переход от условно обозначенной области низких амплитуд к условно обозначенной области высоких амплитуд в пределах каждого отдельного периода (фиг. 1). К такому типу относится большинство сигналов встречающихся в природе, в том числе сигналы синусоидальной (фиг. 2), треугольной (фиг. 3) и прямоугольной форм (фиг. 4).
Заявка поясняется изображениями:
Фиг.1 - изображение осциллограммы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала;
Фиг.2 - изображение осциллограммы синусоидальной формы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала;
Фиг.3 - изображение осциллограммы треугольной формы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала;
Фиг.4 - изображение осциллограммы прямоугольной формы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала;
Фиг.5 - изображение элементов управления и отображения программы ЭВМ осуществляющей предлагаемый способ;
Фиг.6 - осциллограмма, воспроизведенная при помощи предлагаемого способа на дисплее аналитической системы (в данном случае ЭВМ);
Фиг.7 - процесс указания образца осциллограммы;
Фиг.8 - два полных периода сигнала, с избыточными данными по краям, указанные для расчета точного образца осциллограммы;
Фиг.9 - рассчитанный точный образец осциллограммы;
Фиг.10 - элемент управления программы ЭВМ, служащий для задания специалистом проводящим анализ, критерия схожести анализируемых периодов осциллограммы с заданным образцом;
Фиг.11 - элемент отображения статических изображений обнаруженных при помощи предлагаемого способа;
Фиг.12 - период осциллограммы, анализируемый по предлагаемому способу, для иллюстрации приведенного примера 1;
Фиг.13 - период осциллограммы, анализируемый по предлагаемому способу, для иллюстрации приведенного примера 2.
Способ осуществляют следующим образом.
При помощи программного обеспечения (фиг.5), созданного на основе предлагаемого способа, на дисплее аналитической системы (в данном случае ЭВМ) воспроизводят осциллограмму целиком (либо частично) в виде статического изображения (фиг.6). Далее проводят обучение аналитической системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за образец для анализа на предмет наличия в анализируемой осциллограмме периодов отличных от указанных (фиг.7). В заявляемом способе достаточно указания двух (фиг.8) или более полных периодов осциллограммы, причем нет необходимости точного указания периодов образца, возможно указание двух полных периодов с избыточными данными до начала первого и, после окончания второго периода, аналитическая система самостоятельно определит расположение периода и выведет его на дисплей (фиг.9). Для увеличения вероятности обнаружения аномалий формы электрического сигнала, рекомендуется выбирать в качестве образца периоды с минимальным размахом амплитуды, хотя не запрещается выбирать периоды с любой амплитудой, но это может отрицательно сказаться на эффективности анализа. Далее специалист, проводящий анализ, задает коэффициент средних игнорируемых амплитуд , который может принимать значения от 0 до 0,5, либо оставляет значение по умолчанию 0,4, это делается для исключения из дальнейших расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока, величина  зависит от амплитуды помех.
Специалист, проводящий анализ, вводит критерий схожести анализируемых периодов осциллограммы с заданным графическим образцом по форме сигнала (фиг.10), в соответствии с которым аналитическая система должна принять решение сообщать и формировать изображения анализируемого периода осциллограммы (фиг.11) или не делать этого, то есть проигнорировать период, посчитав, что он недостаточно отличается от заданного образца по форме. Значение критерия схожести задается в диапазоне от 0 до 1, где 0 - абсолютно разные по форме, 1 - абсолютно одинаковые по форме. Также имеется возможность оставить критерий схожести по умолчанию: 0,98. Это упростит процесс обучения, но может отрицательно сказаться на принятии аналитической системой решения о сообщении о наличии того или иного периода в осциллограмме. Далее аналитической системой, для каждого периода анализируемой осциллограммы, автоматически проводятся расчеты коэффициентов схожести, описанные в отличительной части формулы предлагаемого изобретения.
Пример 1. Для очередного анализируемого периода (Фиг.12) коэффициент схожести с заданным образцом (Фиг.9) получился 0,983906, при том, что критерий схожести был задан специалистом проводящим анализ 0,98. 0,983906>0,980000 следовательно аналитическая система посчитает, что анализируемый период недостаточно отличается от заданного образца и примет решение не сообщать о нем и не создать его изображение.
Пример 2. Для очередного анализируемого периода (Фиг.13) коэффициент схожести с заданным образцом (Фиг.9) получился 0,858642, при том, что критерий схожести был задан специалистом проводящим анализ 0,97. 0,858642<0,970000 следовательно аналитическая система посчитает, что анализируемый период достаточно отличается от заданного образца и примет решение сообщить о нем и создать его изображение. То есть этот период автоматически будет определен как аномальный.