Вероятностный метод диагностики сводится к решению задачи обнаружения изменения статистических свойств случайного процесса, так называемой задаче о «разладке». Базовая «разладка» определяется на основе предельного уровня увеличения систематической и случайной составляющих погрешностей измеряемых параметров.
В настоящее время существует большое количество различных методов, позволяющих обнаруживать «разладку», но все их можно разделить на две основные группы: апостериорные и последовательные. В апостериорном случае гипотеза проверяется по всей полученной информации об объекте диагноза, поэтому данные алгоритмы используются в целях точнейшего нахождения момента изменения свойств случайного процесса и не подходят для задач диагностирования в реальном времени. Оперативно обнаружить дефекты функционирования способны последовательные методы, так как статистические решения принимаются на каждом шаге поступления наблюдений.
Среди множества последовательных методов вероятностной диагностики выделяют основные: алгоритм кумулятивных сумм; алгоритм сигнальных отношений; алгоритм невязок наблюдений. Каждый из этих алгоритмов имеет свои преимущества и недостатки.
Самым распространенным и не требующим априорной информации о моменте проявления «разладки» является алгоритм кумулятивных сумм, который для последовательных независимых наблюдений позволяет обнаружить отклонение среднего значения от математического ожидания. По сравнению с алгоритмом кумулятивных сумм метод сигнальных отношений обладает лучшими характеристиками по простоте и быстроте обнаружения «разладки». Метод основан на рекурсивных зависимостях, учитывающих предысторию измерений. Причем в отличие от многих других методов не требует знания статистики шумов объекта. Однако метод обладает узким рабочим диапазоном в смысле значений коэффициентов авторегресии. Алгоритм сигнального отношения, позволяет зафиксировать факт наличия дефекта, направленность его развития, а также вид дефекта. В то время как метод невязок не позволяет обнаружить даже знак «разладки». На практике для расширения возможностей систем диагностирования используют различные модификации основных алгоритмов, а также их комбинации.
Преимущество статистических методов состоит в возможности их применения в условиях минимальной априорной информации о структуре и поведении технологического объекта. Статистические методы позволяют учитывать одновременно признаки различной физической природы, так как они характеризуются безразмерными величинами - вероятностями их появления при различных состояниях ТО, а также наиболее естественным образом учитывают неопределенности априорной и текущей информации о состоянии ТО.
Применение методов вероятностной диагностики имеет также и ряд недостатков:
- для всех последовательных методов характерно определенное запаздывание в обнаружение «разладки», среднее время которого характеризует качество алгоритма;
- многие из последовательных методов требуют задания априорной информации о характере распределения моментов возникновения «разладки», что на практике не всегда возможно;
- большинство последовательных методов не способны достоверно обнаружить плавное изменение вероятностных характеристик наблюдений.
Следствием указанных недостатков является существенное ограничение применения вероятностных методов в диагностике технических систем.