Przykład zastosowania analizy wrażliwości w diagnostyce maszyn

Obecnie w systemach nadzoru maszyn często monitorowanych jest wiele cech sygnałów diagnostycznych. Wybierane są one na podstawie wiedzy i intuicji projektanta, a nie w wyniku sformalizowanego procesu optymalizacji. Wiąże się to z tym, iż wybór cech sygnałów jest jednym z najtrudniejszych zadań diagnostyki. Mając na celu automatyzację tego zadania opracowano metodę badania wrażliwości cech sygnałów diagnostycznych. Przedstawiona w referacie metoda pozwala na wybór z dostępnego zbioru cech sygnałów pewnego podzbioru cech, istotnego z punktu widzenia diagnostyki maszyn. Otrzymany podzbiór cech ma zapewnić wysoką jakość rozpoznawania stanu technicznego diagnozowanego obiektu.

Nowadays, features of diagnostic signals are very often determined in maintenance systems. They are not usually chosen as a result of formalized optimization process, but they are based on knowledge and intuition of a designer. It is an effect of a fact that selection of signal features is one of the most difficult tasks of technical diagnostics. A method of sensitivity examination of di-agnostic signal features was developed for the needs of automation of this task. The method de-scribed in the paper makes it possible to select a certain subset of signal features, which are meaningful from the diagnostic point of view. They are selected from a set of signal features. An obtained subset should assure height quality of technical state classification of an examined object.