Распознавание технических состояний объектов авиационного оборудования по критерию Неймана-Пирсона

Содержание

Слайд 2

Методы теории решений основаны на проверке статистических гипотез о техническом состоянии

Методы теории решений основаны на проверке статистических гипотез о техническом состоянии объекта
объекта контроля (ОК). Правила принятия решений должны учитывать:
– результаты наблюдений за состоянием ОК;
– априорные вероятности различных гипотез о состоянии ОК;
– условные вероятности, характеризующие процесс перехода из одного состояния в другое.
Рассмотрим вероятностные процедуры принятия решений о состоянии ОК по наблюдениям диагностических параметров. Пусть z – наблюдение диагностического параметра ОК. По данному наблюдению необходимо выбрать одну из следующих гипотез:
– ОК исправен;
– ОК неисправен.

Слайд 3

Для выбора гипотезы необходимо знать пороговое значение наблюдения , которое давало

Для выбора гипотезы необходимо знать пороговое значение наблюдения , которое давало бы
бы следующее решение:
наиболее вероятна гипотеза ;
наиболее вероятна гипотеза .
При этом значение необходимо выбрать таким образом, чтобы минимизировать ошибочные решения.
К ошибочным решениям относятся:
– ложная тревога (принята гипотеза , хотя на самом деле верна гипотеза ). Вероятность принятия такого ошибочного решения обозначим . С ложной тревогой связана ошибка контроля первого рода;
– пропуск отказа (принята гипотеза , хотя на самом деле верна гипотеза ). Вероятность принятия такого ошибочного решения обозначим . С пропуском отказа связана ошибка контроля второго рода.

Слайд 4

Будем считать, что для гипотезы в пространстве наблюдений задано распределение с

Будем считать, что для гипотезы в пространстве наблюдений задано распределение с условной
условной плотностью вероятности ,
а для гипотезы – распределение с условной плотностью вероятности .
Цель принятия решения теперь состоит в том, чтобы полученному наблюдению z поставить в соответствие одну из двух указанных плотностей или , как наиболее правильно характеризующую вероятностное распределение в пространстве наблюдений. Если наблюдение z является скалярной величиной, то рассматриваемые плотности можно представить так, как показано на рисунке, где – условная плотность вероятности появления наблюдения z.

Слайд 6

Процедура принятия решения состоит в сравнении наблюдения z с некоторым пороговым значением

Процедура принятия решения состоит в сравнении наблюдения z с некоторым пороговым значением
. Причем, если , то принимается гипотеза , если , то принимается гипотеза . Величина z обычно формируется по нескольким наблюдениям. Однако здесь для удобства предположим, что z – скалярная величина.
Тогда, с учетом наших предположений, для вероятности пропуска отказа можно записать
(6.1)

Слайд 7

Аналогично для вероятности ложной тревоги получаем
(6.2)
Из выражений (6.1) и (6.2)

Аналогично для вероятности ложной тревоги получаем (6.2) Из выражений (6.1) и (6.2)
следует, что, например, вероятность
пропуска отказов можно получить сколь угодно малой, если не
обращать внимание на вероятность ложной тревоги . На практике обычно вероятность ложной тревоги выбирают равной некоторой допустимой величине, а правило принятия решения (т.е. порог ) выбирают так, чтобы обеспечить минимально возможное значение вероятности пропуска отказа .

Слайд 8

Критерий Неймана-Пирсона определяет правило принятия решения из условия минимизации вероятности пропуска отказа

Критерий Неймана-Пирсона определяет правило принятия решения из условия минимизации вероятности пропуска отказа
(ошибки контроля второго рода) при некотором заданном уровне γ вероятности ложной тревоги (ошибки контроля первого рода). Действительно, для обеспечения заданного значения вероятности ложной тревоги необходимо соответствующим образом выбрать и зафиксировать значение порога, что приведет к вполне определенному значению вероятности пропуска отказа.

Слайд 9

В реальных случаях, когда имеется несколько наблюдений, оказывается возможным, используя метод множителей

В реальных случаях, когда имеется несколько наблюдений, оказывается возможным, используя метод множителей
Лагранжа, наложить ограничение на вероятность , не фиксируя одновременно значение вероятности пропуска отказа
. В этом случае путем выбора значения необходимо найти минимум выражения
(6.3)

где λ – множитель Лагранжа, а γ – требуемое значение вероятности ложной тревоги.

Слайд 10

При оптимальном выборе порогового значения (допуска) для наблюдений производная функционала (6.3) по

При оптимальном выборе порогового значения (допуска) для наблюдений производная функционала (6.3) по
z в точке равна 0, а именно:

Подставляя выражения (6.1) и (6.2) для вероятностей
и в уравнение (6.3) для функционала J и дифференцируя его, получим

Имя файла: Распознавание-технических-состояний-объектов-авиационного-оборудования-по-критерию-Неймана-Пирсона.pptx
Количество просмотров: 37
Количество скачиваний: 0