Prediction of changes in the technical condition using discriminant analysis

Discriminant analysis can be used for identification of variables which identify (discriminate) two or more naturally emerging groups of f.ex. diagnostic symptoms or factors influencing development of particular type of machine part use. The goal in this case is searching for rules for assignment of multidimensional objects to one of many populations of known parameters, at the lowest classification mistake level possible. The idea of discriminant analysis is definition if the groups differ on account of a mean of a variable, and using this variable for appurtenance to a group predicting (f.ex. new cases of diagnostic symptoms, factors influencing the use level). In the following paper, an example of discriminant analysis application to diagnostic parameters choosing and identification of external factors influencing intensity of rolling bearings use in rotary machines is introduced.

Analizę dyskryminacyjną stosuje się do rozstrzygania, które zmienne wyróżniają (dyskryminują) dwie lub więcej naturalnie wyłaniających się grup np. symptomów diagnostycznych lub czynników wpływających na rozwój danego rodzaju zużycia części maszyn. Stawianym celem w tym przypadku jest poszukiwanie reguł postępowania mającego na celu przyporządkowanie wielowymiarowych obiektów do jednej z wielu populacji o znanych parametrach przy możliwie minimalnych błędach klasyfikacji. Główna idea leżąca u podstaw analizy dyskryminacyjnej to rozstrzyganie, czy grupy różnią się ze względu na średnią pewnej zmiennej, a następnie wykorzystanie tej zmiennej do przewidywania przynależności do grupy (np. nowych przypadków symptomów diagnostycznych, czynników wpływających na wartość zużycia). W pracy przedstawiono przykład zastosowania analizy dyskryminacyjnej do wyboru parametrów diagnostycznych i predykcji stanu łożysk tocznych wentylatorów w zależności od czynników wymuszających zmianę tego stanu.