Previous Page  3 / 11 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 3 / 11 Next Page
Page Background

Прогнозирование технического состояния электронных систем…

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6

117

анализа тренда во временнóм ряду и построения модели прогноза как мо-

дели экстраполяции;

формирования весовых коэффициентов модели в соответствии с данны-

ми интервалами времени, где значимость последних измерений больше преды-

дущих.

Построенная таким образом модель позволит обеспечить точность полу-

ченных результатов прогноза, так как при ее реализации должны быть обеспе-

чены адекватность моделей интерполяции и экстраполяции.

Постановка задачи.

Изменение технического состояния сложных элек-

тронных систем можно рассматривать как случайный процесс

X

(

t

). На основе

неполной априорной информации, полученной в результате контрольных из-

мерений в момент

t

i

T

1

,

i

=

1, ,

n

возможно выявить закономерности измене-

ния состояния сложных технических систем и на этой основе спрогнозировать

их будущие состояния в момент

t

i+j

T

2

,

j

=

1, .

m

При этом делаются следующие допущения:

метрологические условия до и в процессе прогноза одинаковы;

закономерности, имеющие место априори, могут быть и при экстраполя-

ции, т. е. в некоторый будущий отрезок времени.

Данный процесс

X

(

t

), порождаемый аддитивным случайным процессом,

можно представить в виде

,

( )

t

t

X t Y

  

(1)

где

Y

t

— тренд неслучайного компонента;

t

— случайная компонента;

;

[

0 ]

t

M

 

2

;

,

0.

[ ]

[

]

t

t

t

D

M



     

Случайная компонента ε

t

выражает отклонение про-

цесса от тренда.

Прежде чем решать непосредственную процедуру прогнозирования, необ-

ходимо определить наличие тренда во временнóм ряду

 

( ) .

i

X t

Выделение существующего тренда во временнóм ряду.

Имеется большое

количество критериев проверки гипотезы об отсутствии тренда во временнóм

ряду

 

( ) ,

i

X t

i

=

1, .

n

В их числе метод Форстера — Стюарта [6], основанный на

проверке разности средних значений равных выборок одного и того временнóго

ряда.

Поскольку, число членов ряда в нашей задаче довольно мало, воспользуем-

ся методом проверки разности средних, разработанным для малых выборок. В

этом случае временнóй ряд {

X

(

t

i

)}

разбивается на две равные или почти равные

части:

 

 

 

 

I

2

II

1

1,

1

,

,

,

,

1, ,

i

i

i

n

n

X t

i

X t

i

X t

i

n

 

(2)

n

1

+

n

2

=

n

,

n

1

n

2

=

n

/2,

 

 

 

I

II

1

1

2

,

1,

,

1, .

i

i

i

i

X t

X t i

n X t

X t n i

n