Рассмотрим клетки, которые будут накрывать линию графика на каждом участке. Высота прямоугольника на участке является разностью между максимальным и минимальным значениями анализируемой кривой на этом участке. Очевидно, что разность между Y8) и высотой целого числа клеток, накрывающих анализируемую кривую, составит 0 < 8Ni(8) - Y8) < 28. На рисунке 5.6 величина Ni(8) указана цифрами в каждом ряду значений 8.
Узнайте прогноз погоды на немецком сайте http://ibooked.de/widgets/weather. Сопоставляя значения D, получаемые по результатам периодически проводимой диагностики (например, контроля вибраций двигателя), можно судить об изменении технического состояния объекта. Очевидно, что анализировать следует сопоставимые кривые, например путем привязки начала анализируемого спектра вибраций к моменту подачи искры в первом цилиндре двигателя. При регулярном изменении (увеличении или уменьшении) фрактальной размерности D можно сделать вывод о существенном изменении вида анализируемой кривой диагностического параметра и соответствующем изменении состояния объекта. Случайные колебания D в некотором коридоре значений указывают на отсутствие изменения технического состояния объекта или на то, что выбранный размер клетки 8 не позволяет отражать поведение анализируемой кривой. Скорее всего это будет происходить, если клетка слишком крупная. Следует учитывать, что при 8 —>О сумма клеток N(8), по сути, будет отражать длину кривой независимо от ее формы. Это также снижает информативность рассматриваемого метода анализа.
Размер клетки 8 должен обеспечивать отслеживание изменения характерных участков анализируемой кривой. Размер клетки можно выбрать путем сопоставления величины D при анализе кривой изменения во времени диагностического параметра для заведомо исправного и неисправного объекта.
Назначая размер клетки, надо помнить, что величина 8 не может быть равна единице, поскольку в этом случае логарифм знаменателя формулы будет равен нулю.
При наличии расчетной программы, которая позволяет находить число клеток, накрывающих анализируемую кривую, рассчитывать фрактальную размерность и сравнивать ее величину с эталонными значениями, рассматриваемый метод позволяет формализовать процедуру диагностирования, отражая сложную форму кривой конкретным значением фрактальной размерности. Такой подход особенно ценен при автоматизации процесса диагностирования.
Таким образом, используя рассмотренные здесь методы формализации кривых, отражающих меняющиеся во времени значения диагностического параметра, можно распознавать результаты диагностики, относя их к исправному или неисправному состоянию технической системы. В сочетании с рассмотренными ранее методами расчета фрактальной характеристики и разложения кривой на гармоники и оценки существенности различия временных участков кривой по среднему значению и дисперсии мы получаем возможность с достаточной уверенностью различать технические состояния диагностируемой системы. Важным достоинством формальных методов распознавания кривых является возможность их применения в автоматизированных системах диагностики, когда сама система проявляет черты интеллекта.