Способ анализа осциллограмм

Изобретение относится к способам вычислений, используемых для обучения компьютерных систем.

Известен способ поиска аномалий в осциллограмме WaveScan от компании Teledyne Lecroy (WaveScan [Электронный ресурс] // Сайт компании Teledyne Lecroy. 2018. URL: http://teledynelecroy.com/features/featureoverview.aspx?modelid=2107&capid=102&mid=556). Способ состоит в том, что воспроизводят осциллограмму целиком, либо частично на дисплее компьютерной системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение компьютерной системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за графический образец для анализа на предмет наличия в осциллограмме таких же частей как образец. Либо проводят обучение компьютерной системы в ручном режиме, путем задания множества числовых параметров, описывающих искомые аномалии сигнала. При обнаружении данных аномалий компьютерная система сообщает об их наличии и сохраняет их изображения.

Недостатками данного способа являются: невозможность обнаружения аномалий сигнала не подпадающих под номенклатуру аномалий, которые способен обнаруживать данный способ, т.е анализ осциллограммы проводится только на предмет наличия определенных фронтов, нарушений монотонности, рантов, заданных измерений; необходимость ввода входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, что замедляет процесс обучения компьютерной системы.

В рамках данной заявки, «Аномалия сигнала» - это период электрического сигнала или его часть, отличающиеся от периодов сигнала, принятых в качестве нормальных.

Наиболее близким (прототипом) является «Способ интеллектуальной синхронизации TriggerScan» от компании Teledyne Lecroy (TriggerScan [Электронный ресурс] // Сайт компании Teledyne Lecroy. 2018. URL: http://teledynelecroy.com/features/featureoverview.aspx?modelid=2108&capid=102&mid=556). Способ состоит в том, что воспроизводят осциллограмму целиком, либо частично на дисплее компьютерной системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение компьютерной системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за графический образец. Далее компьютерная 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.

Недостатком прототипа является необходимость ввода входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, что усложняет и замедляет процесс обучения компьютерной системы.

Для заявленного способа выявлены общие с прототипом существенные признаки: проводят обучение компьютерной 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 упрощение и ускорение процесса обучения компьютерной системы.

Техническая проблема изобретения решается путем применения алгоритма расчета входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, который состоит в следующем: подсчитывают общее количество точек S в осциллограмме, вычисляют коэффициент десятой части осциллограммы S_dc путем умножения S на 0.1 S_dc=S×0.1, округляют S_dc до целого значения, представляют начальный участок осциллограммы в виде массива числовых значений точек осциллограммы от первого ее элемента до элемента с индексом S_dc, присваивают данному массиву обозначение M_s, делят получившийся массив на 10 равных или приближенно равных частей, если в массиве имеется 10 или более элементов, если элементов в массиве менее 10, то делят M_s на количество частей равное количеству элементов M_s. Вычисляют минимальную и максимальную величину элемента по оси ординат в каждой части, затем вычисляют среднее арифметическое Y_min для минимальных значений всех частей массива M_s и среднее арифметическое Y_max для максимальных значений. Затем определяют максимальную амплитуду сигнала: A_max=Y_max-Y_min. Затем задают коэффициент средних игнорируемых амплитуд K, который может принимать значения от 0 до 0,5, либо оставляют 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 K зависит от амплитуды помех. Далее определяют верхнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: N_max=Y_min+A_max×K и определяют нижнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: N_min=-∞. Определяют нижнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: V_min=Y_max-A_max×K и определяют верхнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: V_max=∞ (фиг. 1). Записывают все значения точек осциллограммы по оси ординат в виде чисел в массив MS₀, состоящий из S элементов, причем сохраняют порядок следования элементов в MS₀ таким же, как в осциллограмме-образце. Далее, для каждого элемента MS₀ последовательно рассчитывают среднее значение из самого элемента и следующего сразу за ним, получившиеся средние значения записывают в массив MS₁ в том же порядке, что в MS₀, 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 MS₁ 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 составляют массив MS₂, 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, игнорируют и не переносят в массив MS₂ - 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 MS₂, 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 область числового массива MS₁ между двумя первыми переходами, получают точный образец осциллограммы одного периода, который считают окончательно рассчитанным образцом для последующих вычислений, вычисляют размерность этого массива. Таким же образом, как был вычислен период сигнала в образце, вычисляют все периоды во всей анализируемой осциллограмме, тем самым, получают числовой массив периода образца и множество числовых массивов всех периодов осциллограммы одинаковой размерности. Поочередно сравнивают все массивы периодов с образцом, причем первый элемент каждого числового массива сравнивают с первым элементом образца, второй со вторым, третий с третьим и так далее, поочередно, до последних элементов массива - данный шаг позволяет провести абсолютно полное сравнение периода образца с анализируемыми периодами, каждый минимально выделяемый элемент сравнивается с каждым («Поточечное сравнение»), что позволяет обнаружить абсолютно любое минимальное отличие от образца (аномалию). Затем вычисляют значения разностей элементов («Поточечного сравнения»), то есть отклонения от образца по оси ординат. Далее подсчитывают количество отклонений для каждого анализируемого периода осциллограммы по пяти критериям, значение разности по оси ординат входит в диапазон: от 5 до 10, от 10 до 20, от 20 до 30 и от 60 до ∞ процентов от A_max. Специалист, проводящий анализ, вводит критерии количества выходов элементов массивов периодов осциллограммы за пределы каждого из пяти диапазонов по оси ординат, в соответствие с которыми компьютерная система должна принять решение сообщать и формировать изображения анализируемого периода осциллограммы или не делать этого, то есть проигнорировать период, посчитав, что он недостаточно отличается от рассчитанного образца, причем компьютерная система сообщает о периоде при выходе, хотя бы из одного диапазона и обозначает какие именно диапазоны были превышены. Также имеется возможность оставить критерии по умолчанию и тем самым исключить работу специалиста, возложив ее, например, на ЭВМ.

Применение заявленного способа анализа осциллограмм позволяет обойтись без операции ввода входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, что упрощает и ускоряет процесс.

В рамках данной заявки, «Период осциллограммы» - графическое отображение периода сигнала на осциллограмме.

Заявка поясняется изображениями:

Фиг. 1 - 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. 2 - 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. 3 - 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.

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. К такому типу относится большинство сигналов встречающихся в природе, в том числе сигналы синусоидальной (фиг. 1), треугольной (фиг. 2) и прямоугольной формы (фиг. 3).

Способ осуществляют следующим образом.

Разрабатывают программу для ЭВМ в которой предусматривают функцию вывода данных из файлов, содержащих осциллограмму электрического сигнала. Подсчитывают общее количество точек в осциллограмме - S, вычисляют коэффициент десятой части осциллограммы S_dc путем умножения S на 0.1 S_dc=S×0.1, округляют S_dc до целого значения, представляют начальный участок осциллограммы в виде массива числовых значений точек осциллограммы от первого ее элемента до элемента с индексом S_dc, присваивают данному массиву обозначение - M_s, делят получившийся массив на 10 равных или приближенно равных частей, если в массиве имеется 10 или более элементов, если элементов в массиве менее 10, то делят M_s на количество частей равное количеству элементов M_s. Например, в массиве M_s 133333 элемента, тогда его возможно разделить на 10 частей M_s0…9 состоящих из 13333 элементов каждая, но 3 элемента останутся в остатке, их следует добавить в любые 3 части из полученных, т.к. больше одного остаточного элемента в одну часть добавлять нельзя. Например, их можно добавить в части M_s0, M_s1, M_s2 или в M_s3, M_s8, M_s9 и так далее. Или в массиве M_s 7 элементов, тогда его возможно разделить на 7 равных частей по 1 элементу в каждой.

Вычисляют минимальную и максимальную величину элемента по оси ординат в каждой части, затем вычисляют среднее арифметическое Y_min для минимальных значений всех частей массива M_s и среднее арифметическое Y_max для максимальных значений. Затем определяют максимальную амплитуду сигнала: A_max=Y_max-Y_min. Затем, специалист проводящий анализ, задает коэффициент средних игнорируемых амплитуд K, 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 K зависит от амплитуды помех. Далее определяют верхнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: N_max=Y_min+A_max×K и определяют нижнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: N_min=-∞. Определяют нижнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: V_min=Y_max-A_max×K и определяют верхнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: V_max=∞ (фиг. 1). Записывают все значения точек осциллограммы по оси ординат в виде чисел в массив MS₀, состоящий из S элементов, причем сохраняют порядок следования элементов в MS₀ таким же, как в осциллограмме-образце. Далее, для каждого элемента MS₀ последовательно рассчитывают среднее значение из самого элемента и следующего сразу за ним, получившиеся средние значения записывают в массив MS₁ в том же порядке, что в MS₀, 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 MS₁ 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 составляют массив MS₂, 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, игнорируют и не переносят в массив MS₂ - 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 MS₂, 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 область числового массива MS₁ между двумя первыми переходами, получают точный образец осциллограммы одного периода, который считают окончательно рассчитанным образцом для последующих вычислений, вычисляют размерность этого массива. Таким же образом, как был вычислен период сигнала в образце, вычисляют все периоды во всей анализируемой осциллограмме, тем самым, получают числовой массив периода образца и множество числовых массивов всех периодов осциллограммы одинаковой размерности. Поочередно сравнивают все массивы периодов с образцом, причем первый элемент каждого числового массива сравнивают с первым элементом образца, второй со вторым, третий с третьим и так далее, поочередно, до последних элементов массива - данный шаг позволяет провести абсолютно полное сравнение периода образца с анализируемыми периодами, каждый минимально выделяемый элемент сравнивается с каждым («Поточечное сравнение»), что позволяет обнаружить абсолютно любое минимальное отличие от образца (аномалию). Затем вычисляют значения разностей элементов («Поточечного сравнения»), то есть отклонения от образца по оси ординат. Далее подсчитывают количество отклонений для каждого анализируемого периода осциллограммы по пяти критериям, значение разности по оси ординат входит в диапазон: от 5 до 10, от 10 до 20, от 20 до 30 и от 60 до ∞ процентов от A_max. Специалист, проводящий анализ, вводит критерии количества выходов элементов массивов периодов осциллограммы за пределы каждого из пяти диапазонов по оси ординат, в соответствие с которыми компьютерная система должна принять решение сообщать и формировать изображения анализируемого периода осциллограммы или не делать этого, то есть проигнорировать период, посчитав, что он недостаточно отличается от рассчитанного образца, причем компьютерная система сообщает о периоде при выходе, хотя бы из одного диапазона и обозначает какие именно диапазоны были превышены. Также имеется возможность оставить критерии по умолчанию и тем самым исключить работу специалиста, возложив ее, например, на ЭВМ.