J.J.
Игюбретение относитс к техничес кой кибернетике и может быть исполь зовано при построении автоматических систем анализа случайных сигналов , например, при контроле техноло гических процессов и диагностике машин и механизмов по вибрационным и акустическим сигналам в реальном масштабе времени, а также в медицин кой диагностике, например, при, исследовании электроэнцефалограмм человека. Известно устройство дл опреде- ,лени изменени свойств случайного процесса, содержащее сумматор, выхо которого подключен к входу схемы ср нени nj . Однако это устройство способно определ ть изменени свойств только сигнала, возникающего на выходе системы типа колебательного контура . Наиболее близким к изобретению по технической сущности вл етс устройство дл определени изменени свойств случайного процесса, содер|жащее сумматор, выход которого чере ( схему сравнени подключен к входу сигнализатора 2j , Недостатком известного устройства вл етс низка достоверность оп ределени изменени свойств процесса , так как это устройство определ изменени свойств только нормальног шума с экспоненциальной коррел цион ной функцией, параметры которой до и после изменени должны быть определены заранее и могут принимать лишь одну из двух пар известных значений. Цель изобретени - повьш1ение дос товерности определени изменени свойств случайного процесса. Указанна цель достигаетс тем, что в устройство дл определени изменени свойств случайного процес са, содержащее сумматор, выход кото рого соединен с первым входом блока сравнени , второй вход которого вл етс входом задани допустимой ошибки прогнозгГ устройства, выход блока сравнени подключен к входу регистратора, выход которого вл етс выходом устройства, введен авт коррел тор, вход которого вл етс информационным входом устройства, .выходы автокоррел тора соответствен подключены к входам сумматора. 12 Достоверность определени изменени свойств случайного процесса повышаетс потому, что в устройстве учтены коррел ционные св зи между значением отсчета исследуемого процесса в данный момент времени и значени ми его предыдущих отсчетов. Это позвол ет, в частности, определ ть изменени свойств авторегрессионных случайных процесс,ов любого пор д ка, а не только первого пор дка, как в известном 2j, или второго, как в известном . На чертеже приведена блок-схема предлагаемого устройства. Устройство содержит автокоррел тор 1 (например, серийно выпускаемый отечественной промышленностью прибор дл исследовани коррел ционных характеристик Хб-7), вход которого вл етс информационным входом устройства, а выходы соответственно подключены к входам сумматора 2 с соответствующими весами, В случае авторегрессионного случайного процесса веса входов сумматора 2 определ ютс выражени ми (-fy 2-Ea--a;,g J-1,, i-o где ( ,.. веса входов., р р док .двторегрессионного процесса, . параметры авторегрессиоккого процесса. Выход соединен с первым входом блока 3 сравнени , выход которого соединен с входом регистратора 4. Второй вход блока 3 сравнени вл етс входом задани допустимой ошибки прогноза устройства, Устройство работает следующим образом . Параметры случайного процесса подаютс на вход автокоррел тора 15 с выходов которого снимаютс значени ординат авто5соррел ционной функции которые поступают на соответствующие входы сумматора 2, На выходе сумматора 2 получаем суммарную ошибку прогноза случайного процесса. С выхода сумматора 2 на первьй вход блока 3 сравнени пос- тупает значение суммарной ошибкиEgreasing refers to technical cybernetics and can be used in building automatic systems for analyzing random signals, for example, in controlling technological processes and diagnosing machines and mechanisms by vibrational and acoustic signals in real time, as well as in medical diagnostics, for example, with, the study of human electroencephalogram. A device is known for determining the change in properties of a random process, comprising an adder, the output of which is connected to the input of the reference circuit nj. However, this device is capable of detecting changes in the properties of only a signal arising at the output of an oscillating circuit type system. The closest to the invention to the technical essence is a device for determining changes in the properties of a random process, containing an adder, whose output is four (the comparison circuit is connected to the input of the detector 2j. A disadvantage of the known device is the low reliability of determining the change in properties of the process, as this the device determines the changes in the properties of only normal noise with an exponential correlation function, the parameters of which before and after the change must be determined in advance and can take Only one of two pairs of known values. The purpose of the invention is to increase the reliability of determining changes in properties of a random process. This goal is achieved in that the device for determining changes in properties of a random process containing an adder, the output of which is connected to the first input of the comparator unit, is the input of which is the input of setting the allowable error of the device prediction yy, the output of the comparison unit is connected to the input of the recorder, the output of which is the output of the device, an auto-correlator is inputted, the input of which It is an informational input of the device, and the autocorrelator outputs are respectively connected to the inputs of the adder. The reliability of the determination of the change in the properties of a random process is enhanced because the device takes into account correlations between the value of the sample of the process under study at a given time and the values of its previous samples. This allows, in particular, to determine changes in the properties of an autoregressive random process, of any order, not just the first order, as in the well-known 2j, or second, as in the well-known. The drawing shows a block diagram of the proposed device. The device contains an autocorrelator 1 (for example, a commercially available device for studying the correlation characteristics XB-7), whose input is the information input of the device, and the outputs are respectively connected to the inputs of the adder 2 with corresponding weights. In the case of an autoregressive random process, the weights of the inputs adder 2 is determined by the expressions (-fy 2-Ea - a;, g J-1 ,, io where (, .. the weights of the inputs., the number of. re-regression process, the parameters of the auto-regression process. The output is connected to the first the comparison block 3, the output of which is connected to the recorder input 4. The second input of the comparison block 3 is the input of setting the allowable prediction error of the device, the device works as follows. The random process parameters are fed to the input of the autocorrelator 15, the values of the autocorrelation function are taken from the outputs of which which arrive at the corresponding inputs of adder 2, At the output of adder 2, we obtain the total prediction error of the random process. From the output of adder 2 to the first input of block 3 comparison, the value of the total error appears
прогноза, котора сравниваетс с значени ми допустимой ошибки прогноза определенными по значению доверительной веро тности. При выходе суммарной ошибки прогноза из заданных границ на выходе блока 3 сравнени по вл етс сигнал, индицирующий изменение свойств исследуемого процесса, который подаетс на вход регистратора А.a prediction that is compared with the values of the allowable prediction error determined by the value of the confidence probability. When the total prediction error leaves the specified limits, a signal appears at the output of comparison unit 3 indicating the change in properties of the process under study, which is fed to the input of recorder A.
В базовом объекте (классификаторе шумовых сигналов КЛШ-1) классификаци процесса основана на эвристическом анализе набора спектральных признаков, а в предлагаемом устройстве определение изменени свойствIn the base object (classifier of noise signals of the KLS-1), the classification of the process is based on a heuristic analysis of a set of spectral features, and in the proposed device the determination of the change in properties
исследуемого процесса осуществл етс на основе анализа ошибок прогноза, вычисл емых с учетом модели процесса. Таким образом, в предлагаемом устройстве обеспечиваетс больша достоверность анализа по сравнению с базовым объектом.По сравнению с базовьп 1 объектом предлагаемое устройство выгодно отличаетс расширенной областью применени , поскольку позвол ет определ ть изменени свойств исследуемого процесса и при наличии неизвестного числа классов процесса,причем параметры классов могут быть неизвестными.Кроме того, изобретение отличаетс простотой конструкции ,.The process being studied is carried out on the basis of the analysis of forecast errors calculated using the process model. Thus, the proposed device provides greater reliability of the analysis compared to the base object. Compared with the base 1 object, the proposed device has a wider range of applications, since it allows you to determine changes in the properties of the process under study even if there is an unknown number of process classes may be unknown. In addition, the invention is characterized by simplicity of design,.