Wykrywanie trendów i wczesne ostrzeganie

W tomografii ultradźwiękowej (UST) jednym z kluczowych wyzwań pozostaje szybkie i precyzyjne identyfikowanie zmian w sygnałach pomiarowych, które mogą świadczyć o anomaliach, zakłóceniach lub odchyleniach od oczekiwanego przebiegu procesu. W odpowiedzi na te potrzeby zespół badawczy opracował innowacyjny model analityczny umożliwiający wykrywanie trendów stochastycznych w czasie rzeczywistym, co stanowi istotny krok naprzód w zwiększaniu niezawodności systemów pomiarowych UST.

Opracowany algorytm analizy sygnałów wykorzystuje zaawansowaną teorię szeregów czasowych i nowoczesne metody statystyczne, pozwalając na dynamiczne monitorowanie sygnałów z czujników ultradźwiękowych. Podstawą działania algorytmu jest zestaw testów stacjonarności, takich jak test Dickeya-Fullera czy test Wald-Wolfowitza, umożliwiających rozróżnienie pomiędzy sygnałem losowym a takim, który wykazuje wyraźny trend – potencjalny sygnał świadczący o zmianach w badanym obiekcie lub o problemach systemowych.

*Przykład analizy sygnału – wykrywanie zmian trendu w danych UST.*

Zastosowanie analizy stacjonarności w połączeniu z mechanizmem detekcji w ruchomym oknie czasowym pozwala na dynamiczne wykrywanie anomalii. System automatycznie identyfikuje odstępstwa od normy – na przykład wynikające z zabrudzenia sondy, nieprawidłowego kontaktu czujnika z powierzchnią, czy też z wewnętrznych zmian w strukturze badanego obiektu – i natychmiast generuje alert. Taka funkcjonalność przekłada się na wyższą jakość danych, skuteczniejsze wykrywanie uszkodzeń i lepszą kontrolę nad całym procesem pomiarowym.

Znaczenie tego rozwiązania jest szczególnie widoczne w zastosowaniach przemysłowych i medycznych. Wczesna detekcja nieprawidłowości pozwala zapobiegać awariom urządzeń, optymalizować procesy technologiczne oraz minimalizować ryzyko błędów diagnostycznych. Algorytm może być z powodzeniem wdrażany w systemach kontroli jakości, diagnostyce konstrukcji inżynierskich, jak również w monitorowaniu stanu zdrowia pacjentów – wszędzie tam, gdzie sygnały UST stanowią podstawę decyzji.

Kluczową zaletą zaprezentowanego modelu jest jego zdolność do działania w czasie rzeczywistym bez konieczności angażowania zasobożernych procedur obliczeniowych. Dzięki temu możliwa jest szybka reakcja na zmiany, co znacząco zwiększa efektywność pracy systemów opartych na tomografii ultradźwiękowej.

Pełna wersja artykułu, opisująca szczegóły metodologiczne oraz wyniki zastosowań algorytmu, dostępna jest pod adresem:
https://pe.org.pl/articles/2025/1/37.pdf