В статье рассматривается анализ больших данных на выходе многосенсорной сети датчиков, используемой в системах мониторинга технического состояния сложных сооружений. Представлен новый подход к анализу большого объема данных, в основе которого лежит «движущийся фрактал». Данный метод обработки показал лучшую, по сравнению с простым пороговым оцениванием, способность распознавания дефектных зон в объекте наблюдения, позволяя обнаруживать дефекты на ранней стадии повреждения, в отличие также от методов многокомпонентного анализа PCA и ICA. Метод фрактального анализа иллюстрируется примером обработки модельных данных мониторинга.

The article considers big data analysis in the output of a Structural Health Monitoring system with multi sensors network. For output big data management it presents the new approach which examines "moving fractals" as a source of data attributes available for being the statistical measure of data. The technique displays better recognition ability of defected zones in the object under monitoring, than simple threshold technique New technique also enables the defects detection at early damage stage as opposed to the PCA and ICA techniques. Case study includes simulated data fractal analysis.