Способ обнаружения аномальных измерений без оценки функции тренда и устройство, его реализующее

Изобретение относится к специализированным средствам вычислительной техники и может быть использовано в цифровых системах управления и обработки сигналов. Технический результат состоит в обнаружении аномальных измерений в условиях недостаточной априорной информации о статистических характеристиках аддитивного шума при наличии единственной реализации исследуемого процесса. Для этого устройство содержит блок хранения результатов измерений, блок установки количества порогов, блок формирования порогов, блоки дискриминаторов, блоки хранения штрафных значений, блок установки интервала обнаружения, блоки обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений, блоки обнуления, блок суммирования, блок порога, блок дискриминатора, блок хранения, генератор тактовых импульсов. 2 н.п. ф-лы, 1 ил.

 

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в системах управления и обработки сигналов.

Наблюдаемый временной ряд является последовательностью y₁, y₂, ..., y_n результатов измерений, полученной в равностоящие моменты времени t₁, t₂, ..., t_n, где y(t_k)=y_k,

Математическая модель результатов измерений может быть представлена в общем виде

где S_k - полезная составляющая; u_k - аддитивная шумовая составляющая; η_k - аномальная составляющая.

Значения аддитивной шумовой составляющей u_k являются некоррелированными, имеют нулевое математическое ожидание и являются реализацией эргодического случайного процесса.

Цель данного изобретения - обнаружение аномальных измерений η_k в условиях недостаточной априорной информации о статистических характеристиках аддитивного шума, функции полезного сигнала (тренда) и характеристик аномальных измерений при наличии единственной реализации исследуемого процесса. Аномальными измерениями будем считать значения последовательности результатов измерений, которые резко отличаются по амплитуде и статистическим свойствам на фоне основной группы значений реализации. Задача обнаружения аномальных измерений может возникнуть: 1) в работе приемо-передающих устройствах дальней или космической связи; 2) в радиотехнике при оценке помехоустойчивости схем (алгоритмов) обработки сигналов в моделирующих системах; 3) в метрологии при измерении характеристик состояния атмосферы и т.д.

Для решения задачи обнаружения аномальных измерений в настоящее время используется теория статистических решений с применением параметрических методов, использование которых требует априорных сведений как о характере распределения измеряемого процесса, так и о его параметрах (математическом ожидании, дисперсии, корреляционной функции и ряда других). Для эффективного решения задач обнаружения аномальных измерений необходимо знать статистические характеристики нормальных и аномальных составляющих шума.

Использование непараметрических статистик в методах и алгоритмах проверки достоверности результатов измерений предполагает, что функциональный вид распределений шумовых составляющих априорно неизвестен. При использовании не параметрических статистик априорная информация сводится к заданию только различий между конкурирующими гипотезами, сами же распределения, охватываемые той или иной гипотезой, не конкретизируются.

Известен способ обнаружения аномальных измерений, использующий U-статистику [Марчук В.И. Первичная обработка результатов измерений при ограниченном объеме априорной информации. Под ред. Румянцева К.Е. Таганрог. ТРГТУ. 2003, 160 с.]. Применяется в том случае, если выборка представляет N независимых измерений случайного процесса y_k распределенного по нормальному закону,

где

Значения U_k являются нормально распределенными случайными величинами U_k˜N(0,1) и измерение считается аномальным, если значение статистики U_k превышает при выбранном уровне значимости α квантиль стандартного нормального распределения

где U_β - квантиль стандартного нормального распределения, α=1-β - выбранный уровень значимости.

Признаки способа - аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: дискретизация сигнала по времени, запоминание цифрового сигнала, сравнение с пороговым уровнем, нахождение аномальных измерений.

Недостатками известного способа и устройства его реализующего являются:

- данный способ используется только для стационарных случайных процессов;

- требуется априорная информация о m_y, σ_y и законе распределения.

Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:

- в большинстве случаях априорная информация о функциональном виде распределения, а также математическом ожидании и среднем квадратическом отклонении ограничена.

Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный способ-аналог, содержит генератор тактовых импульсов, коммутатор, первый и второй регистры, сумматор, блок вычисления среднего квадратического отклонения, сравнивающее устройство, блок установки уровня значимости.

Известен способ обнаружения аномальных измерений методом разбиения на интервалы [Переверткин С.М. и др. Бортовая телеметрическая аппаратура космических летательных аппаратов. - М.: Машиностроение, 1977. 208 с.], где устранение одиночных аномальных измерений из результатов измерений осуществляется с помощью аппроксимации неизвестного распределения шума только в области больших положительных значений аргумента (правого "хвоста" плотности распределения), при этом предполагается, что распределение шума относится к экспоненциальному типу. Для аппроксимации правых "хвостов" неизвестных функций распределения F(y) экспоненциального типа используется выражение

где α₁, u₁, τ - соответственно экстремальная функция интенсивности, характеристическое наибольшее значение и дополнительный параметр, определяемые из опытных данных; n₁ - объем выборки.

Для оценки указанных величин, соответствующих неизвестному распределению шума, согласно методу моментов с помощью опорного шумового канала, m₁ раз производится выборка из n₁ независимых членов (общий объем N=m₁n₁). В каждые из m₁ частных выборок выделяются максимальные по величине члены y_k, где k=1, ..., m₁ и вычисляются среднее максимальных членов и их дисперсия D₁, на основании которых определяются оценки

где С=0,5772 - постоянная Эйлера.

Полная выборка из N членов вновь разбивается на m₂ выборок по n₂ членов (N=m₂n₂, m₂>m₁). В каждой из m₂ выборок выделяются максимальные по величине члены y_k, где k=1, ..., m₂, и определяются D₂, соответствующие новому разбиению полной исходной выборки.

Согласно процедуре обнаружения определяется параметр

По априорному значению вероятности ложной тревоги α определяется значение величины решающего порога

Признаки способа-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: дискретизация сигнала по времени, запоминание цифрового сигнала, сравнение с пороговым уровнем, обнаружение аномальных измерений.

Недостатками известного способа и устройства его реализующего являются:

- процедура обнаружения не эффективна в случае обработки групповых аномальных измерении;

- присутствие аномальных измерений делает выборку неоднородной, что приводит к ошибкам при определении параметров закона распределения;

- известный способ применим только в случае обработки одиночных аномальных измерений, если их амплитуда не превышает в два раза среднее значение y_k.

Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:

- неоднородность выборки приводит к ошибкам при определении параметров закона распределения, что является следствием наличия в выборке аномальных измерений;

- известный способ не позволяет обнаруживать групповые аномальные измерения;

- алгоритм определения порога П и параметров , , основан на отборе и обработке только максимальных членов частных выборок, что повышает влияние аномальных измерений на оценку параметров.

Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный способ-аналог, содержит генератор тактовых импульсов, коммутатор, первый и второй регистры, сумматор, сравнивающее устройство, блок вычисления порога, блок разбиения.

Если выборку из N независимых отсчетов реализации случайного процесса y_k, представить в виде вариационного ряда y₁, y₂, ..., y_N, то можно проверить гипотезу о достоверности крайних отсчетов (которые могут быть аномальными) y_min=y₁, y_max=y_N с помощью параметрической статистики Стьюдента или статистики Румшинского [Дэйвид Г. Порядковые статистики. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. - 336 с.].

где

j - число аномальных отсчетов.

Если известны точные значения и σ² _y исходного процесса, то для проверки принадлежности аномального отсчета к наблюдаемой выборке можно также использовать статистику χ² и модифицированную статистику Фишера-Снедекора [Дэйвид Г. Порядковые статистики. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. - 336 с.]

где - оценка дисперсии без учета аномальных измерений.

Если имеется выборка из N независимых отсчетов результатов измерений, расположенных в упорядоченный ряд y₁, y₂, ..., y_N, топринадлежность минимального y_min=y₁ или максимального y_max=y_N к рассматриваемой совокупности {y₂, ..., y_N-1} можно проверить с помощью непараметрической статистики Диксона [Дэйвид Г. Порядковые статистики. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. - 336 с.], имеющую следующую плотность распределения

где y - переменная, имеющая нормальное стандартное распределение.

Если крайние точки y₁, или y_N являются одиночными аномальными измерениями, то статистика r представляет собою отнесенную к размаху (y_N-y₁) нисходящую первую разность, когда проверяется значение y_max=y_N

или восходящую первую разность, когда проверяется значение y_min=y₁

Из выражения (11) видно, что распределение переменной Диксона зависит от объема выборки N и не зависит от среднего значения и дисперсии исходного распределения f(y). Непараметрические свойства распределения (11) позволяют использовать его для проверки достоверности результатов измерений при произвольном характере распределения исходных данных. Другое достоинство переменной r - возможность идентификации не только одиночных, но и групповых аномальных измерений с помощью статистики вида

где i - число отсчетов в группе, подозреваемой на аномальность; j - объем анализируемой выборки.

Достоверность проверяемой информации определяется в соответствии с решающим правилом

где α - уровень значимости.

Признаки способа - аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: дискретизация сигнала по времени, запоминание цифрового сигнала, сравнение с пороговым уровнем, обнаружение аномальных измерений.

Недостатками известного способа и устройства его реализующего являются:

- данный способ используется только для стационарных случайных процессов;

- требуется априорная информация об уровне значимости α;

Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:

- достоверность проверяемой информации определяется в соответствии с решающим правилом (14), которое позволяет принять решение с гарантируемой величиной вероятности ошибки первого рода α. Однако вычислить вероятность ошибки второго рода β с его помощью невозможно, так как альтернатива при этом не проверяется.

Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный способ-аналог, содержит генератор тактовых импульсов, коммутатор, первый и второй регистры, блок вычисления статистики, сравнивающее устройство, блок установки уровня значимости.

Известно цифровое сглаживающее устройство с предварительным обнаружением и устранением аномальных измерений [Патент №2010325, МПК G06F 15/353]. Блок обнаружения и устранения аномальных измерений обеспечивает получение абсолютной величины разности |Δ_k| между текущим k-м отсчетом входного сигнала y_k и значением сглаженного выходного сигнала схема сравнения обеспечивает сравнение сигнала абсолютной величины разности |Δ_k|, с кодом допустимого значения строба Δ и формирует на выходе признак превышения.

В сглаживающем устройстве реализуется следующий алгоритм сглаживания:

где величины m_k и m_k-1 определены как приведенное значение входного сигнала относительно своего среднего значения соответственно для k-го и (k-1)-го моментов текущего времени равны

Величина Δ есть допустимое значение строба приведенного отклонения входного сигнала, N_c - значение коэффициента деления.

При проверке условия |Δ_k| (15), являющегося условием отсутствия ошибки, происходит переход на ту или иную ветвь вычислений. Если условие отсутствия ошибки не выполняется, то вычисленное значение m_k считается неверным и вместо него для формирования текущего сглаженного значения используется предыдущее верное значение m_k-1. Такая замена вследствие монотонности исходного сглаженного сигнала наведет к его искажению. Если после этого на следующем шаге сглаживания условие отсутствия выполняется, то ошибка классифицируется как исправленное аномальное измерение. Невыполнение условия отсутствия ошибки является признаком отказа.

Признаки способа-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: дискретизация сигнала по времени, запоминание цифрового сигнала, сравнение с пороговым уровнем, обнаружение аномальных измерений.

Недостатками известного способа и устройства его реализующего являются:

- процедура обнаружения не эффективна в случае обработки групповых аномальных измерений;

- необходимо априорное знание допустимого значения строба Δ.

Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:

- так как данный способ позволяет обнаруживать только одиночные аномальные измерения, то эффективность обнаружения групповых аномальных измерений будет низкой;

- величина Δ задается в зависимости от класса входных сигналов и области их применения.

Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный алгоритм, содержит первый сумматор, счетчик отсчетов, первый и второй дешифраторы, первый и второй элемент И, элемент ИЛИ, триггер, блок задания коэффициента деления, первый регистр и второй сумматор, второй регистр, третий дешифратор, счетчик аномальных измерений, блок выделения модуля, схему сравнения, третий элемент И, генератор тактовых импульсов.

Наиболее близким к изобретению является метод автоматизированного сравнения с заданным уровнем анализа в цифровой форме и устройство его реализующее [Мирский Г.Я. Аппаратурное определение характеристик случайных процессов. - М.: Энергия, 1972. - 455 с.].

Рассматриваемый способ-прототип предполагает поступление входной реализации y(t) в формирователь, в котором установлен порог х. Из аномального измерения длительностью τ_i, превышающего уровень x, формируется прямоугольный импульс такой же длительностью, который преобразуется в серию импульсов, число m_i которых пропорционально τ_i. Некоторая фиксированная длительность р_i - уровень анализа, с которой сравниваются длительности аномальных измерений, задается числом q_i. В цифровых дискриминаторах, в каждом из которых устанавливается свой уровень анализа, сравниваются числа m_i и q_i. Если m_i>q_i, то есть, τ_i>р_i, то на выходе дискриминатора появляется импульс, который фиксируется счетчиком. В случае m_i<q_i импульс на выходе дискриминатора отсутствует. Отношение числа импульсов d_i, сосчитанного каждым счетчиком при различном уровне анализа, за время анализа Т, к общему числу аномальных измерений L, подсчитанных счетчиками, дает оценки значений функции распределения F_i(р_i). В результате получается p оценок функции или плотности распределения вероятностей длительности аномальных измерений.

Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный способ, представлена на чертеже и содержит блок хранения результатов измерений, формирователь прямоугольного импульса, счетчик общего числа выборок, преобразователь интервал-число, блоки дискриминаторов, счетчики, генератор тактовых импульсов.

Недостатками известного способа-прототипа и устройства его реализующего являются:

- использование данного способа предполагает априорные знания о пороговом уровне x;

- данный способ используется только для стационарных случайных процессов;

Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:

- неоднозначность выбора значения порога x для обнаружения аномальных измерений.

Целью изобретения является обнаружение аномальных измерений в исходной дискретной реализации результатов измерений в случае нестационарного случайного процесса при наличии единственной реализации исследуемого процесса.

Предлагаемый способ исходит из наличия единственной дискретной реализации исследуемого процесса y₁, y₂, ..., y_n, где y_k=y(t_k), ,

Упрощенная математическая модель результатов измерений описывается выражением (1).

Рассматриваемый способ обнаружения аномальных измерений без оценки функции тренда предполагает:

1) запоминание входной реализации y₁, y₂, ..., y_n;

2) определение количества порогов L и шага изменения порога;

3) сравнение каждого значения входной реализации y₁, y₂, ..., y_n со значениями порогов и получение штрафных значений, которые накапливаются в виде рядов , с соответствующим номером порога i и номером элемента выборки k;

4) проведение анализа штрафных значений на наличие участков нестационарности и их локализация;

5) обнуление штрафных значений, для интервалов, на которых обнаружен нестационарный случайный процесс;

6) суммирование штрафных значений, полученных при каждом значении порога р_i, отдельно для каждого отсчета и получения ряда

7) определение

и проверка условия,

. При выполнении данного условия, принимается решение, что соответствующее значение у_k является аномальным измерением.

Предлагаемый способ для решения задачи обнаружения аномальных измерений заключается в получении множества штрафных значений путем сравнения значений исходной дискретной реализацией с порогами различной величины. В результате определения значений y_max и y_min ряда , задается шаг изменения порога Δy=(y_max-y_min)/L, где L - априорно заданное количество порогов р_i. Значения порогов определяются выражением р_i=y_max-Δy·(i-1), где Для каждого значения порога р_i проверяется условие:

При выполнении условия (17) k-му отсчету присваивается штрафное значение, равное 1, при этом происходит накопление штрафных значений для каждого элемента исходной дискретной реализации y_k, которые образуют матрицу штрафов {m_i,k}, где номер порога и номер элемента выборки

После установки порога р_i и проверки условия (17), каждая строка матрицы (18) анализируется на наличие участков нестационарности с помощью устройства для обнаружения интервалов нестационарности [Примером может быть служить устройство а.с. 940176 (устройство для определения интервалов стационарности дискретных случайных процессов), опубл. в БИ №24, 1982 г., а.с. 1109761, опубл. в БИ №31, 1984 г.]. При наличии участков нестационарности они локализуются; то есть, если в матрице (18) в какой-либо строке появится последовательность в d и более ненулевых элементов матрицы m, d=r-j+1, где d - априорно заданная длина интервала обнаружения, то предполагается, что на отрезке [j,r] ряда присутствует полезная составляющая. Ранее полученные штрафные значения для найденных интервалов обнуляются. Вследствие выполнения описанного алгоритма формируется массив штрафных значений. Результирующий ряд штрафных значений является суммой значений m_i,k, при каждом фиксированном k, Определяется максимальное значение ряда и проверяется условие:

В случае выполнения условия (19) принимается решение, что соответствующее значение y_k является аномальным измерением.

Устройство для обнаружения аномальных измерений без оценки функции тренда (фиг.1) содержит блок хранения результатов измерений 1, вход которого является информационным входом устройства, а выход подключен к первому входу блока формирования порогов 3, ко второму входу которого подключен выход блока установки количества порогов 2, выход блока формирования порогов 3 подключен к первым входам блоков дискриминаторов 4.L, на вторые входы которых подключен выход блока хранения результатов измерений 1, выходы блоков дискриминаторов 4.L подключены к входам блоков хранения штрафных значений 5.L, выходы которых подключены к входам блоков обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений 6.L, ко вторым входам которых подключен выход блока установки интервала обнаружения 13, выходы блоков обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений 6.L подключены к входам блоков обнуления 7.L, выходы которых подключены к входу блока суммирования 8, выход которого подключен к первому входу блока дискриминатора 10 и к входу блока порога 9, выход которого подключен ко второму входу блока дискриминатора 10, выход которого подключен к входу блока хранения 11, чей выход является информационным выходом устройства. Синхронность работы устройства обеспечивает генератор тактовых импульсов 12.

Устройство для обнаружения аномальных измерений работает следующим образом. Исходная дискретная реализация результатов измерений физической величины поступает в блок формирования порогов, где осуществляется определение интервала, в котором располагаются значения исходной дискретной реализации. Разбиением полученного интервала на L подинтервалов, устанавливаемых блоком установки количества порогов, формируются значения порогов р_i, где (L - число каналов). Каждое значение порога р_i и исходная дискретная реализация результатов измерений параллельно поступают в отдельный канал обработки. В каждом канале сравнивается значение порога р_i со значением исходной дискретной реализации. При превышении значений исходной дискретной реализации, значения порога соответствующий отсчет получает штрафное значение, равное 1, и записывается в блок хранения штрафных значений. Полученные штрафные значения поступают на входы блоков обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений, где проверяется условие появления последовательности в d и более подряд расположенных ненулевых штрафных значений, где d - длина обнаружения, задаваемая в блоке установки интервала обнаружения. В блоке обнуления осуществляется обнуление штрафных значений для интервалов, определенных блоком обнаружения как нестационарные. С выходов блоков обнуления штрафные значения из L каналов поступают в блок суммирования, где определяется результирующий массив штрафов путем их суммирования из L каналов отдельно для каждого отсчета исходной дискретной реализации. Значения результирующего массива штрафных значений с блока суммирования поступают в блок порога и блок дискриминатора. В блоке порога определяется максимальное значение результирующего массива штрафных значений и умножается на коэффициент 0,7. В результате, на первый вход блока дискриминатора поступает значение порога с блока порога, а на второй - результирующий массив штрафных значений. В блоке дискриминатора сравниваются результирующие значения штрафов с порогом. Таким образом, в исходной дискретной реализации аномальными измерениями считаются те отсчеты, у которых объем полученных штрафных значений будет превышать вычисленное пороговое значение. Данные о расположении в исходной дискретной реализации результатов измерений аномальных значений записываются в блок хранения. Таким образом, блок хранения содержит массив элементов, в котором номера ненулевых элементов соответствуют номерам отсчетов исходной дискретной реализации, содержащих аномальные значения. Выход блока хранения является информационным выходом устройства. Синхронность работы устройства обеспечивает генератор тактовых импульсов.

Такой способ обнаружения аномальных измерений реализуется следующим образом. В блок хранения результатов измерений 1 записывается исходная дискретная реализация результатов измерений физической величины. Блок формирования порогов 3 определяет значения порогов, количество которых задается блоком установки количества порогов 2. В блоках дискриминаторов 4.L значения исходной дискретной реализации сравниваются с полученными порогами. Если значение исходной дискретной реализации превышает значение установленного порога р_i, где то данный отсчет получает штрафное значение, равное 1, которое записывается в блоках хранения штрафных значений 5.L. Штрафные значения с выходов блоков хранения штрафных значений 5.L поступают на входы блоков обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений 6.L, где проверяется условие появления последовательности в d и более подряд расположенных ненулевых элементов штрафов, где d - длина обнаружения, задаваемая блоком установки интервала обнаружения 13. В блоках обнуления 7.L осуществляется обнуление накопленных штрафных значений для интервалов, определенных блоком обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений 6.L. С выходов блоков обнуления 7.L штрафные значения из L каналов поступают в блок суммирования 8, где определяется результирующий массив штрафов путем их суммирования из L каналов отдельно для каждого отсчета исходной дискретной реализации. Значения результирующего массива штрафных значений с блока суммирования 8 поступают в блок порога 9 и блок дискриминатора 10. В блоке порога 9 определяется максимальное значение результирующего массива штрафных значений и умножается на коэффициент 0,7. В результате, на первый вход блока дискриминатора 10 поступает значение порога с блока порога 9, а на второй вход - результирующий массив штрафных значений. В блоке дискриминатора 10 сравниваются результирующие значения штрафов с порогом. Таким образом, в исходной дискретной реализации аномальными измерениями считаются те отсчеты, у которых объем полученных штрафных значений будет превышать вычисленное пороговое значение. Данные о расположении в исходной дискретной реализации результатов измерений аномальных значений записываются в блок хранения 11. Выход блока хранения 11 является информационным выходом устройства. Синхронность работы устройства обеспечивает генератор тактовых импульсов 12.

Технический результат - обнаружение аномальных измерений в случае нестационарного случайного процесса при наличии единственной реализации исследуемого процесса.

Посредством имитационного моделирования было установлено, что предлагаемый способ обладает следующими преимуществами:

- позволяет обнаруживать аномальные измерений в случая нестационарного случайного процесса без оценки функции тренда при ограниченной априорной информации о статистических характеристиках полезной, шумовой и аномальной составляющей при наличии единственной реализации исследуемого процесса.

1. Способ обнаружения аномальных измерений, заключается в том, что значения y_k, где k=1...n, исходной дискретной реализации сравниваются с различными значениями порогов, отличающийся тем, что определяют количество L порогов p_i, где i=1...L, сравнивают каждое значение y_k исходной дискретной реализации с различными значениями порогов р_i при выполнении условия y_k≥р_i, k-му значению присваивают штрафное значение, равное 1, при этом происходит накопление штрафных значений для каждого элемента исходной дискретной реализации y_k, при котором образуется матрица штрафных значений m_i,k, каждая строка матрицы анализируется на наличие интервалов нестационарности, ранее полученные штрафные значения для найденных интервалов, на которых обнаружен нестационарный случайный процесс, обнуляются, формируются результирующие штрафные значения путем суммирования штрафных значений отдельно для каждого отсчета исходной дискретной реализации результатов измерений, вычисляют пороговый уровень штрафных значений путем определения максимального значения результирующего массива штрафных значений, умноженный на коэффициент 0,7, отсчеты исходной дискретной реализации, у которых результирующие штрафные значения превышают вычисленный пороговый уровень, считаются аномальными.

2. Устройство для обнаружения аномальных измерений, содержащее блок хранения результатов измерений, вход которого является информационным входом устройства, блоки дискриминаторов значений дискретных реализации, отличающееся тем, что выход блока хранения результатов измерений подключен к первому входу блока формирования порогов, ко второму входу которого подключен выход блока установки количества порогов, выход блока формирования порогов подключен ко входу блоков дискриминаторов значений дискретных реализации, на вторые входы которых подключен выход блока хранения результатов измерений, выходы блоков дискриминаторов подключены к входам блоков хранения штрафных значений, выходы которых подключены к первым входам блоков обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений, ко вторым входам которых подключен выход блока установки интервала обнаружения, выходы блоков обнаружения интервалов нестационарности штрафных значений подключены к входам блоков обнуления, выходы которых подключены к входам блока суммирования, выход которого подключен к первому входу блока дискриминатора штрафных значений и к входу блока порога штрафных значений, выход которого подключен к второму входу блока дискриминатора штрафных значений, выход блока дискриминатора штрафных значений подключен к входу блока хранения, выход которого является информационным выходом устройства, синхровходы всех блоков соединены с генератором тактовых импульсов.