ЖУРНАЛ СТА №3/2025

принять необходимые действия свое- временно. Необходимо отметить, что при ап- проксимации важно правильно вы- брать тип аппроксимирующей функ- ции: показательная (y = a x + b), линей- ная (y = ax + b), квадратичная (y = ax 2 + + bx + c), кубическая (y = ax 3 + bx 2 + cx + + d) и т.д. На рис. 1 приведены примеры ап- проксимации значений одного из конт- ролируемых параметров разными ти- пами функций, на графиках аппрокси- мирующая функция наложена на фак- тические значения контролируемых параметров, причём фактические значения параметров из области про- гноза не использовались при расчёте аппроксимирующих функций. Из при- ведённых примеров видно, что с уве- личением порядка аппроксимирующе- го полинома скорость изменения функ- ции в прогнозной области растёт, что может ухудшить качество прогноза. Наиболее часто используемыми типа- ми функций при аппроксимации исто- рических значений контролируемых па- раметров являются линейная и квадра- тичная функция, реже используется ку- бическая функция. Показательные функции четвёртого и более высоких порядков практически не используются. В связи с разным характером поведе- ния параметра исходные данные для аппроксимации могут быть также предварительно подготовлены, напри- мер, значения параметра, по которым выполняется расчёт аппроксимирую- щей функции, могут быть усреднены. Помимо расчёта мгновенной скоро- сти изменения контролируемого пара- метра, полученная аппроксимирую- щая функция используется для визуа- лизации прогнозных значений пара- метра в будущем, а также для расчёта прогнозного времени до достижения этим параметром аварийных/блокиро- вочных и предупредительных уставок, для этого на основе полученной ап- проксимирующей функции состав- ляется уравнение, где в качестве значе- ния функции подставляется значение необходимой уставки, далее система находит наименьший вещественный корень заданного уравнения, который и является прогнозным временем до СТА 3/2025 12 www.cta.ru НОУ - ХАУ Рис. 1. Различные аппроксимирующие функции исторических данных Рис. 2. Аппроксимирующие функции исторических данных с колебательным характером изменения