СПОСОБ ОЦЕНКИ РЕЛЕВАНТНОЙ ТОЧКИ НА КРИВОЙ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИИ ДВИГАТЕЛЯ И СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

1. Способ оценки релевантной точки на кривой для обнаружения аномалии двигателя (9), при этом указанная кривая отображает изменение, в зависимости от времени, физических параметров работы двигателя, измеряемых по меньшей мере одним датчиком (10) на указанном двигателе,
осуществляемый вычислительным устройством (11), соединенным с первым средством (15) накопления информации,
при этом указанное первое средство (15) накопления информации хранит в памяти по меньшей мере один профиль, содержащий двоичный код, каждая составляющая которого выполнена с возможностью кодирования направления изменения между двумя последовательными характерными точками по меньшей мере одной кривой обучения, модель, позволяющую оценить релевантную точку на основании совокупности характерных точек кривой, и фильтр,
при этом указанный способ включает в себя этапы, на которых:
а/ (F1) выбирают профиль, сохраненный в памяти в первом средстве (15) накопления информации;
b/ (F2) применяют фильтр выбранного профиля к указанной кривой;
с/ (F3) определяют набор характерных точек указанной фильтрованной кривой и двоичного кода, каждая составляющая которого кодирует направление изменения двух последовательных характерных точек, принадлежащих указанному набору характерных точек;
d/ (F4) сравнивают определенный код и код выбранного профиля;
е/ (F5) оценивают, в зависимости от указанного сравнения, релевантную точку на указанной кривой на основании характерных точек указанной фильтрованной кривой и модели выбранного профиля.
2. Способ по п. 1, в котором, если определенный код отличается от кода выбранного профиля, выбирают новый профиль, хранящийся в памяти в первом средстве накопления информации, а вычислительное устройство выполнено с возможностью повторения этапов b/-е/.
3. Способ по любому из пп. 1 или 2, в котором релевантную точку выбирают из группы, в которую входят момент открывания клапана, момент явно выраженного изменения температуры или давления, момент достижения определенного режима компрессором высокого давления или компрессором низкого давления, момент
выключения стартера.
4. Способ по п. 1, в котором характерные точки выбирают из группы, содержащей точки перегиба, локальные экстремумы, резкие изменения крутизны.
5. Способ по п. 1, в котором профиль дополнительно содержит пороговое значение, а характерные точки являются последовательными локальными экстремумами, разность ординат которых превышает указанное пороговое значение.
6. Способ по п. 1, в котором модели являются обобщенными линейными моделями с выбором переменных.
7. Способ по п. 1, в котором указанные модели проверяют уравнение: t=АХ, где:
- t является абсциссой оцениваемой релевантной точки,
- А является вектором-строкой, содержащим коэффициенты регрессии,
- X является вектором-столбцом, составляющими которого являются абсциссы характерных точек и результаты их преобразования.
8. Способ по п. 1, дополнительно содержащий (F6) этап оценки на основании оценочных релевантных точек определенных показателей, выбранных по их репрезентативности рабочего состояния двигателя.
9. Способ по п. 8, дополнительно содержащий (F7) этап диагностики двигателя на основании оценочных определенных показателей.
10. Способ по п. 8, содержащий (F8) этап сохранения в памяти в средстве накопления информации оценочных определенных показателей по каждому полету и (F9) этап прогнозирования ухудшения рабочего состояния двигателя на основании изменения сохраненных в памяти определенных показателей.
11. Способ по п. 1, в котором каждый профиль, хранящийся в памяти в первом средстве накопления информации, определен при помощи процесса обучения.
12. Способ по п. 11, в котором процесс обучения для профиля включает в себя этапы, на которых:
а/ (Е1) отображают при помощи устройства (19) отображения множества кривых обучения;
b/ (Е2) определяют с помощью указанного вычислительного устройства (11) релевантную точку для обнаружения аномалии на каждой из кривых обучения, при этом указанную релевантную точку каждой из кривых обучения выбирает эксперт при помощи средств (20) ввода;
с/ (Е3) сохраняют во втором средстве (21) накопления информации каждую из указанных кривых обучения, связанную с указанной определенной релевантной точкой;
d/ (Е4) выбирают с помощью указанного вычислительного устройства (11) фильтр и модель;
е/ (Е5) применяют с помощью указанного вычислительного устройства (11) выбранный фильтр к каждой из кривых обучения;
f/ (Е6) определяют с помощью указанного вычислительного устройства (11) характерные точки каждой из фильтрованных кривых обучения;
g/ (Е7) определяют с помощью указанного вычислительного устройства (11), из определенных характерных точек, рекуррентные точки, появляющиеся на каждой фильтрованной кривой обучения, и двоичный код, каждая составляющая которого кодирует направление изменения между двумя последовательными рекуррентными характерными точками;
h/ (Е8) оценивают с помощью указанного вычислительного устройства (11) релевантную точку, на основании определенных рекуррентных характерных точек и выбранной модели;
i/ (Е9) оценивают с помощью указанного вычислительного устройства (11) погрешность, связанную с фильтром и моделью, выбранными на этапе d/, посредством сравнения оценочной релевантной точки с релевантной точкой, выбранной экспертом на этапе b/;
j/ (Е11) сохраняют в памяти в указанном первом средстве (15) накопления информации профиль, содержащий указанный определенный двоичный код, указанный фильтр и указанную модель, позволяющие минимизировать оценочную погрешность или получить оценочную погрешность, меньшую определенного порогового значения (Е10).
13. Компьютерный программный продукт, содержащий командные коды программы, вызывающие исполнение этапов способа по любому из пп. 1-12 при выполнении указанной программы компьютером.
14. Система обработки данных, содержащая вычислительное устройство (11), средство (20) ввода, по меньшей мере одно устройство (19) отображения, характеризующаяся тем, что выполнена с возможностью осуществления этапов способа по любому из пп. 1-12.