СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЙ ПЧЕЛИНЫХ СЕМЕЙ ПО ИХ АКУСТИЧЕСКОМУ ШУМУ

Название	СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЙ ПЧЕЛИНЫХ СЕМЕЙ ПО ИХ АКУСТИЧЕСКОМУ ШУМУ
Разработчик (Авторы)	Рыбочкин Анатолий Фёдорович, Праведникова Светлана Васильевна
Вид объекта патентного права	Изобретение
Регистрационный номер	2443982
Дата регистрации	27.02.2012
Правообладатель	Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ)
Область применения (класс МПК)	G01H 17/00 (2006.01)

Описание изобретения

Изобретение относится к области пчеловодства и может найти применение в практической работе на индивидуальных и коллективных пасеках.

Известны способы диагностирования состояний пчелиной семьи по их акустическому шуму, основанные на анализе интенсивностей сигналов в выделенных частотных полосах с применением численных методов спектрального анализа и статистической обработки случайных сигналов [1-3]. Недостатками способов являются недостаточная информативность при выбранном количестве спектральных частотных полос, сложность и большая продолжительность расчетов спектров, недостаточная информативность при близких распределениях частот выпадений кодов.

Наиболее близким по технической сущности к изобретению является способ определения информативных частотных полос акустического сигнала пчелиных семей при распознавании их состояний [4], заключающийся в том, что звуковой сигнал, снимаемый с помощью выносного микрофона, усиливается усилителем, затем с помощью узкополосных частотных фильтров выделяют наиболее информативные частотные полосы этого сигнала, выходные сигналы этих узкополосных частотных фильтров выпрямляют с использованием детекторов с накопителями и анализируют с помощью блока компараторов, полученные выпрямленные напряжения с выходов детекторов с накопителями сравнивают попарно в блоке компараторов по числу всех возможных парных сочетаний (где N - число узкополосных частотных фильтров и соответственно N детекторов с накопителями, r - количество разрядов получаемого параллельного двоичного кода), на выходах блока компараторов формируются параллельные двоичные коды, предварительно устанавливают коэффициенты передач узкополосных частотных фильтров, равные K₁=К₂=К₃=K_N, вычисляют исходную энтропию , где априорные вероятности появления двоичных кодов на выходах блока компараторов, m=N! - количество кодов, затем анализируют акустический шум пчелиных семей с известными состояниями, установленными на основании опыта пчеловода (заведомо отбирают наибольшее количество пчелиных семей, которые имеют четкие граничные состояния, пчелиные семьи не подвержены беспокойству, т.е. микрофоны размещаются в ульи заранее), длительность анализа акустического шума пчелиной семьи должна превышать постоянную времени детекторов с накопителями, определяют скорость и достоверность анализа, что составляет от 2 до 10 минут, полученные параллельные двоичные коды для данной пчелиной семьи запоминают, аналогично проводят анализ акустического шума остальных пчелиных семей, время анализа одинаковое для всех пчелиных семей, получаемые коды также запоминают, в последующем подсчитывают количество всех кодов n, вычисляют апостериорную энтропию появления параллельных двоичных кодов для всех анализируемых пчелиных семей , где n - количество наблюдаемых кодов всех анализируемых пчелиных семей, апостериорные вероятности появления параллельных двоичных кодов, затем вычисляют разницу между исходной энтропией и апостериорной (Н(В)-H(B_j/A)), если разница равна нулю, то делают вывод о точной установке частотных полос узкополосных частотных фильтров в наиболее информативных местах частотного диапазона акустического шума пчелиных семей, а если разница между исходной априорной энтропией и апостериорной (Н(В)-Н(В/А)) имеет значение, отличное от нуля, проводят перенастройку частот установки узкополосных частотных фильтров и проводят повторный анализ.

Его основными недостатками являются:

- недостаточная информативность, так как достигнутая информативность определяется количеством используемых узкополосных частотных фильтров, а частоты выпадения кодов могут иметь близкие распределения при диагностировании различных состояний пчелиной семьи. Необходимое разделение состояний можно достигнуть за счет повышения информативности путем наращивания количества узкополосных частотных фильтров;

- при близких пограничных распределениях затрудняется диагностирование конкретных состояний пчелиных семей, увеличивается время анализа, требуется аппаратное усложнение реализации средства диагностирования, что повышает стоимость.

Технической задачей, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является повышение информативности кодового сообщения, соответственно точности и количества распознающих состояний пчелиных семей, а также их достоверности. Это достигается за счет повышения информативности кодовых сообщений, полученных при применении четырех узкополосных частотных фильтров, путем их пересчета в кодовые сообщения с большей информативностью, какие они могли бы быть получены при применимости пяти, затем шести и т.д. узкополосных частотных фильтров. Это проделывается до тех пор, пока не зарегистрируется необходимая информативность кодового сообщения, обеспечивающая четкое разделение кодовых сообщений, характеризующих различные состояния пчелиных семей.

Решение указанной задачи достигается тем, что звуковой сигнал, снимаемый с помощью выносного микрофона, усиливается усилителем, затем с помощью узкополосных частотных фильтров выделяют наиболее информативные частотные полосы этого сигнала, выходные сигналы этих узкополосных частотных фильтров выпрямляют с использованием детекторов с накопителями и анализируют с помощью блока компараторов, полученные и выпрямленные напряжения сравнивают в блоке компараторов по числу всех возможных парных сочетаний, на выходах блока компараторов формируются параллельные b₁, b₂, b₃,…b - двоичные числа кода В разрядностью , получаемые в ходе диагностирования длительностью от 3 до 10 минут с количеством считывания кодов не меньше (n+1)!, поочередно преобразуют в образы спектров (перестановки) согласно выражению

где i₁-i_n - уровни образов спектров,

вычисляют апостериорную энтропию (среднее количество информации) по формуле , где вероятности выпадения B_j кодов полученного кодового сообщения с применением n узкополосных частотных фильтров, k_ji частота выпадения B_j кодов A-i-го состояния (индекс j показывает номер кода от 1 до n!), L_i - суммарное количество наблюдаемых кодов анализируемого A-i-го состояния в течение времени анализа, A_i - i-e состояние пчелиной семьи, рассчитывают среднее значение информации для n+1 узкополосных частотных фильтров согласно выражению H_n(B_j/A_i)·η=H_(n+1)(B_j/A_i), где H_n(В_j/A_i) - апостериорная энтропия при размерности n, H_(n+1) (B_j/A_i) - апостериорная энтропия при большей размерности n+1, коэффициент увеличения информации, априорная энтропия при увеличенном количестве узкополосных частотных фильтров на единицу, априорная энтропия при количестве узкополосных фильтров, равном n, учитывая полученные экспериментально кодовые сообщения разрядностью и рассчитанные согласно выражению уровни образов спектров, а также учитывая известные образы спектров (перестановки) с размерностью (n+1) и соответственно им двоичные коды с разрядностью , при переходе с размерности n на размерность n+1 количество кодов диагностируемого состояния пчелиной семьи удваивается, подбирают новое распределение для этих кодов так, чтобы рассчитанное среднее количество при новом распределении информации по формуле , где апостериорная вероятность выпадения кодов, S_ji частоты кодов с размерностью n+1, совпало с рассчитанной Н_(n+1)(В_j/А_i)=Н_(n)(В_j/A_i)·η, вид одного из кодов устанавливают по совпадению чисел уровней образов спектров размерности n с числами уровней образов спектров размерности (n+1) этих кодов в местах их размещения, без одного, вид другого кода отличается от первого установленного кода, на одно кодовое расстояние, по новому распределению частот выпадений кодов с размерностью (n+1) судят о более конкретной принадлежности к диагностируемому состоянию пчелиной семьи.

При анализе акустического шума пчелиных семей, акустический шум, снимаемый микрофоном, усиливается и поступает на n узкополосных частотных фильтров, настроенных на наиболее информативные частотные полосы [3], выделенные частотные составляющие детектируются и попарно сравниваются в блоке компараторов, на выходах которого по случайному закону появляются параллельные b₁, b₂, b₃,…b - двоичные числа кода В разрядностью , которые образуют байты слов в виде двоичных «единиц» и «нулей». Разрядность двоичных кодов зависит от числа n узкополосных фильтров. Для удобства анализа диагностируемого состояния двоичные коды представляются в виде восьмеричных.

Исходная априорная неопределенность (энтропия) определяется согласно

где - вероятности появления двоичных кодов на выходах блока компараторов, n - количество узкополосных частотных фильтров.

При диагностировании состояний пчелиных семей учитывают частоты выпадений В_j кодов и их распределение, соответствующее A-i-му диагностируемому состоянию.

Для перевода двоичных кодов в образы спектров (перестановки) применимо выражение (2)

где i₁……i_n уровни образа спектра, вычисленные для каждого кодового сообщения, которые образуют образы спектров (перестановки) , где 1, 2, …, n номера столбцов перестановок или номера узкополосных частотных фильтров, i_1, i₂, …, i_n целые числа, т.е. i₁=1, или 2, или n, i₂=1, или 2, или n, i_n=1, или 2, или n.

При использовании n узкополосных частотных фильтров на выходах блока компараторов наблюдаются разрядные коды, а при использовании n+1 узкополосных частотных фильтров на выходах блока компараторов наблюдаются разрядные коды.

К примеру, при использовании четырех узкополосных частотных фильтров на выходах блока компараторов наблюдаются шестиразрядные коды (3), которые соответствуют образам спектров и соответственно перестановкам (4) [5].

где: В₆ - шестиразрядный двоичный код, b₁-b₆ - двоичные числа, младший разряд слева.

Числа, характеризующие уровни i₁, i₂, i₃, i₄, неизвестны

где: 1, 2, 3, 4 номера узкополосных частотных фильтров.

Подставим в выражение (2) n=4, получим выражение (5). Тогда номера наблюдаемых уровней образа спектра, т.е. числа перестановки, вычисляются с использованием выражения (5)

При анализе кодового сообщения акустического сигнала пчелиной семьи получаем распределение двоичных кодов и информацию об образах спектров, т.е. перестановках.

Чтобы увеличить информативность кодового сообщения, должны аппаратно увеличить количество узкополосных фильтров.

Для увеличенного количества узкополосных частотных фильтров, т.е. при n+1 исходная априорная неопределенность (энтропия) определяется согласно

При использовании пяти узкополосных фильтров среднее количество информации увеличится в 1,5 раза (табл.1, фиг.1). Но с увеличением количества узкополосных фильтров возрастает аппаратная стоимость устройства для реализации способа, сложность схемной реализации.

Поскольку заранее известно увеличение средней информации (табл.1, фиг.1), а также известны образы спектров для пяти фильтров (фиг.3-фиг.7), которые рассчитываются по формуле (2). Не увеличивая аппаратно на один количество узкополосных частотных фильтров, можно установить вид и их частоты выпадения при новом распределении двоичных кодов и определить образы спектров большей размерности. Для этого достаточно устройства с использованием 4-х узкополосных фильтров, реализующих 4! образов спектров (фиг.2).

При использовании пяти узкополосных частотных фильтров получаем 10-разрядный код (7)

Используя выражение (2), определяем формулу (8) для расчета уровней образа спектра (второго ряда чисел перестановки) при применимости пяти узкополосных частотных фильтров, устанавливается образ спектра (9)

Чтобы перейти на размерность, выше на одну позицию, т.е. с шестью узкополосными частотными фильтрами, необходимо иметь установленное экспериментальным путем распределение частот выпадений кодов, полученных в ходе диагностирования при аппаратном использовании пяти узкополосных частотных фильтров, или рассчитать при аппаратной реализации четырех узкополосных частотных фильтров.

Для образа спектра (перестановки), где n=6, по наблюдаемому двоичному пятнадцатиразрядному коду (10)

с применением выражения (2) устанавливают формулу (11)

с применением, которой рассчитывают уровни образа спектра или числа второго ряда перестановки (12)

Для того чтобы диагностировать состояния пчелиных семей, необходимо иметь признаковое пространство частот появления кодов известных состояний пчелиных семей, установленных путем осмотра.

В табл.2 (фиг.8) приведено 20 различных состояний пчелиных семей. При применении четырех узкополосных частотных фильтров для различных состояний пчелиных семей наблюдались различные частоты выпадений кодов (табл.3, (фиг.10)), с использованием которых рассчитываются апостериорная энтропия (среднее количество информации) по формуле

где вероятности выпадения В_j кодов полученного кодового сообщения с применением n узкополосных частотных фильтров, k_ji частота выпадения В_j кодов A-i-го состояния (индекс j показывает номер кода от 1 до n!), L_i - суммарное количество наблюдаемых кодов анализируемого A-i-го состояния в течение времени анализа, A-i-e состояние пчелиной семьи. Апостериорная энтропия H_n(B_j/A_i) приведена в третьем столбце табл.3, фиг.10.

В табл.1, фиг.1 показано, что с увеличением числа узкополосных частотных фильтров увеличивается среднее количество информации на η, где коэффициент увеличения информации, числовые значения приведены в пятом столбце табл.1 фиг.1.

С учетом известного среднего количества информации (апостериорной энтропии H_n(B_j/A_i)) (13) рассчитывают среднее значение информации (апостериорную энтропию Н_(n+1)(В_j/А_i)) для n+1, т.е. пяти узкополосных частотных фильтров согласно выражению (14)

Учитывая известное увеличение количества информации η (табл.1, фиг.1) и рассчитанную апостериорную энтропию H(B_j/4_i) (табл.3, фиг.10), рассчитывается апостериорная энтропия H_(n+1)(B_j/A_i), которая приведена в табл.6 (фиг.16-фиг.27).

Имея эту информацию, установим образы спектров, какие они могут быть в случае практической реализации с использованием пяти узкополосных частотных фильтров. При попарно сочетательном сравнении интенсивных составляющих при использовании 5-ти узкополосных частотных фильтров, на выходе блока компараторов формируется 10-разрядный двоичный код.

Для того чтобы определить повышенную информативность при меньшем количестве узкополосных частотных фильтров, к четырем реальным узкополосным фильтрам добавляется еще один пятый виртуальный узкополосный фильтр. Полосы частот узкополосных частотных фильтров виртуальной системы сужают в раз. Частоты настройки узкополосных частотных фильтров устанавливают по максимальной информативности нового виртуального распределения частот выпадений кодов , где апостериорная вероятность выпадения кодов, S_ji частоты кодов с размерностью n+1, L_i≥(n+1)! - суммарное количество наблюдаемых кодов диагностируемого состояния в течение времени анализа акустического шума пчелиных семей.

Пример

Для анализа акустического шума были задействованы пчелиные семьи, имеющие большое количество различных состояний (табл.2, фиг.8), установленных путем осмотра. При использовании четырех (n=4) узкополосных частотных фильтров наблюдались частоты выпадений кодов (табл.3, фиг.10) [3].

Априорная вероятность появления одного из 4! кодов составляет p_i=0,042. Исходная априорная неопределенность, определенная по формуле (1), составляет Н₄(В)=4,58 бит.

При анализе акустического шума пчелиной семьи получено распределение выпадений кодов, характеризующих состояния пчелиных семей (табл.3, фиг.10).

При сочетательном сравнении продетектированных составляющих, выделенных четырьмя узкополосными частотными фильтрами, имеем шестиразрядный двоичный код В₆ с шестью двоичными числами b₁, b₂, b₃, b₄, b₅, b₆. При добавлении пятого виртуального узкополосного частотного фильтра на выходах блока компараторов при сочетательном сравнении формируется десятиразрядный двоичный код В₁₀ с десятью двоичными числами b₁, b₂, b₃, b₄, b₅, b₆, b₇, b₈, b₉, b₁₀.

При оцифровке методом сочетательного сравнения (фиг.9) первые три двоичных разряда при переходе с размерности четыре узкополосных частотных фильтра на пять узкополосных частотных фильтров совпадают, четвертый разряд b₄ не совпадает, пометим его x₄. Двоичный разряд b₄ с размерности четыре узкополосных частотных фильтра переходит в b₅ размерность пяти узкополосных частотных фильтров, а двоичный разряд b₅ с размерности четыре узкополосных частотных фильтра переходит в b₆ размерность пяти узкополосных частотных фильтров, двоичный разряд b₆ с размерности четыре узкополосных частотных фильтра переходит в b₈ размерности пять узкополосных частотных фильтров. Получаем десятиразрядный код В₁₀ с десятью двоичными числами b₁, b₂, b₃, x₄, b₅, b₆, х₇, b₈, x₉, x₁₀, в котором известны шесть цифр двоичных разрядов взятых шестиразрядных кодов при применимости четырех узкополосных частотных фильтров, четыре двоичных разряда x₄, x₇, x₉, x₁₀, взятых из десятиразрядного кода B₁₀, не известны.

При переходе образов спектров (перестановок) с размерности четыре узкополосных частотных фильтра в размерность пять узкополосных частотных фильтров, двоичные разряды b₁, b₂, b₃, b₅, b₆, b₈ совпадают в пяти вариантах образов спектров (перестановок) размерности пять узкополосных частотных фильтров .

Для роевого состояния (A₆) пчелиной семьи строка шесть (табл.2, фиг.8), (табл.3, фиг.10) с применением четырех узкополосных частотных фильтров выпали коды: <74>₈ - 53 раза, <77>₈ - 11 раз. Код соответствует перестановке , код соответствует перестановке . Уровни образов спектров (числа второго ряда перестановок) установлены с использованием выражения (2).

При добавлении пятого виртуального узкополосного частотного фильтра, при анализе одного и того же акустического сигнала, при одновременном считывании как с четырьмя, так и с пятью узкополосными частотными фильтрами, получим совпадающие коды в первом, во втором, в третьем разрядах. При выпадении кода <74>₈ на выходах компараторов устанавливаются двоичные коды b₁=1, b₂=1, b₃=1, b₄=0, b₅=0, b₆=1 (фиг.9, а). В это же время на выходах компараторов (фиг.9, в) устанавливаются двоичные коды b₁=1, b₂=1, b₃=1, x₄=?, b₅=0, b₆=0, x₇=?, b₈=1, x₉=?, x₁₀=? (фиг.9, в), десятиразрядное кодовое сообщение , где неизвестны четыре двоичных числа в четвертом, седьмом, девятом, десятом разрядах. Двоичные числа b₁=1, b₂=1, b₃=1, b₅=0, b₆=0, b₈=1 входят в следующие перестановки

, , ,

,

Разряды чисел x₄, х₇, x₉, x₁₀ в десятиразрядном кодовом сообщении принимают следующие значения двоичных кодов (табл.4, фиг.10), входят в следующие варианты десятиразрядных двоичных кодов

Между этими десятиразрядными двоичными кодами, перестановками и восьмеричными кодами имеется следующее соответствие

При выпадении кода <77>₈ на выходах компараторов устанавливаются двоичные коды b₁=1, b₂=1, b₃=1, b₄=1, b₅=1, b₆=1 (фиг.9, а). В это же время на выходах компараторов (фиг.9, в) устанавливаются двоичные коды b₁=1, b₂=1, b₃=1, х₄=?, b₅=1, b₆=1, x₇=?, b₈=1, x₉=?, x₁₀=? (фиг.9, в), десятиразрядное кодовое сообщение , где неизвестны четыре двоичных числа в четвертом, седьмом, девятом, десятых разрядах. Двоичные числа b₁=1, b₂=1, b₃=1, b₅=1, b₆=1, b₈=1 входят в десятиразрядные двоичные коды, соответствующие перестановкам и восьмеричным кодам

, , ,

, .

Разряды чисел x₄, x₇, x₉, х₁₀ в десятиразрядном кодовом сообщении принимают следующие значения двоичных кодов (табл.5, фиг.12), входят в следующие варианты десятиразрядных двоичных кодов

Между этими десятиразрядными двоичными кодами, перестановками и восьмеричными кодами имеется следующее соответствие

<a href="https

Изобретение "СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЙ ПЧЕЛИНЫХ СЕМЕЙ ПО ИХ АКУСТИЧЕСКОМУ ШУМУ" (Рыбочкин Анатолий Фёдорович, Праведникова Светлана Васильевна) отмечено юбилейной наградой (25 лет Российской Академии Естествознания)
Медаль Альфреда Нобеля

Оформление наградных документов и заказ каталога