Идентифицируйте индикаторы состояния

Исследуйте данные в командной строке или в приложении, чтобы идентифицировать функции, которые могут указать, что система утверждает или предсказывает будущие состояние

condition indicator является функцией системных данных, изменения поведения которых предсказуемым способом, когда система ухудшает или управляет в различных операционных режимах. Индикатор состояния может быть любой функцией, которая полезна для различения нормального от дефектной операции или для предсказания остающегося срока полезного использования. Полезное состояние аналогичной системы кластеров индикатора состояния вместе, и отделяет различное состояние.

Можно вывести индикаторы состояния от анализа сигнала путем извлечения временного интервала или функций частотного диапазона системных данных. Можно также вывести индикаторы состояния путем подбора кривой статическим или динамическим моделям к данным и исследования параметров модели или поведения модели, чтобы отличить состояния отказа или предсказать системное ухудшение. Для получения дополнительной информации смотрите Индикаторы состояния для Контроля, Обнаружения Отказа и Прогноза.

Приложение Diagnostic Feature Designer позволяет вам извлечь функции от своих данных в интерактивном режиме. В рамках приложения можно подготовить данные к выделению признаков, функциям извлечения и визуализировать их эффективность и оценить функции с помощью различных статистических алгоритмов. Для получения дополнительной информации о приложении смотрите, Исследуют Данные Ансамбля и Сравнивают Функции Используя Diagnostic Feature Designer.

Приложения

Diagnostic Feature DesignerВ интерактивном режиме извлеките, визуализируйте, и функции ранга от измеренных или моделируемых данных для диагностики машины и предзнаменований

Функции

развернуть все

Функции временного интервала

meanСреднее значение массива
movmeanСкользящее среднее значение
medianМедианное значение массива
stdСтандартное отклонение данных о timeseries
rmsСреднеквадратичный уровень
movmadСкользящая медиана абсолютного отклонения
peak2peakРазличие максимума к минимуму
skewnessСкошенность
kurtosisЭксцесс
envelopeКонверт сигнала
dtwРасстояние между сигналами с помощью динамического времени, деформируясь
rainflowRainflow значит анализ усталости
approximateEntropyМера регулярности нелинейных временных рядов
correlationDimensionМера хаотической сложности сигнала
lyapunovExponentОхарактеризуйте уровень разделения бесконечно мало близких траекторий
phaseSpaceReconstructionПреобразуйте наблюдаемые временные ряды в векторы состояния

Вращение функций машинного оборудования

gearConditionMetricsСтандартные метрики для мониторинга состояния механизма

Функции частотного диапазона

powerbwПропускная способность степени
modalfrfЧастотная характеристика функционирует для модального анализа
bandpowerСтепень полосы
meanfreqСредняя частота
medfreqСредняя частота
sfdrПобочный свободный динамический диапазон
sinadСигнал к шуму и отношению искажения
snrОтношение сигнал-шум
thdОбщее гармоническое искажение
obwЗанятая пропускная способность
findpeaksНайдите локальные максимумы

Функции частоты времени

pentropyСпектральная энтропия сигнала
pkurtosisСпектральный эксцесс от сигнала или спектрограммы
spectrogramСпектрограмма, использующая кратковременное преобразование Фурье
tfmomentОбъединенный момент плотности распределения времени сигнала
tfsmomentУсловный спектральный момент плотности распределения времени сигнала
tftmomentУсловный временный момент плотности распределения времени сигнала
instfreqОцените мгновенную частоту

Образцовый подбор кривой

ssestОцените модель в пространстве состояний, использующую данные о частотном диапазоне или время
nlarxОцените параметры нелинейной модели ARX
arxОцените параметры модели ARX или AR с помощью наименьших квадратов
armaxОцените параметры модели ARMAX с помощью данных временного интервала
arОцените параметры модели AR для скалярных временных рядов
pemОшибка прогноза оценивает для линейной и нелинейной модели
modalfitМодальные параметры от функций частотной характеристики
modalfrfЧастотная характеристика функционирует для модального анализа
segmentДанные о сегменте и оценочные модели для каждого сегмента

Рекурсивный образцовый подбор кривой

recursiveARСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели AR
recursiveARMAСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARMA
recursiveARMAXСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARMAX
recursiveBJСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели полинома Поля-Jenkins
recursiveLSСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра с помощью рекурсивного алгоритма наименьших квадратов
recursiveOEСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели полинома Ошибки на выходе
recursiveARXСоздайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARX

Рекурсивная оценка состояния

unscentedKalmanFilterСоздайте объект сигма-точечного фильтра Калмана для онлайновой оценки состояния
extendedKalmanFilterСоздайте расширенный объект Фильтра Калмана для онлайновой оценки состояния
particleFilterОбъект фильтра частиц для онлайновой оценки состояния

Образцовая динамика

dampСобственная частота и отношение затухания
poleПолюса динамической системы
zeroНули и усиление динамической системы SISO

Симуляция

simМоделируйте ответ идентифицированной модели
residВычислите и протестируйте невязки
pcaАнализ главных компонентов необработанных данных
pcaresНевязки от анализа главных компонентов
sequentialfsПоследовательный выбор функции
fscncaПокажите выбор с помощью анализа компонента окружения для классификации
tsnet-Distributed Стохастическое Соседнее Встраивание

Темы

Основы индикаторов состояния

Индикаторы состояния для контроля, обнаружения отказа и прогноза

Индикатор состояния является любой функцией системных данных, изменения поведения которых предсказуемым способом, когда система ухудшает.

Основанные на сигналах индикаторы состояния

Основанный на сигналах индикатор состояния является количеством, выведенным от обработки данных сигнала. Индикатор состояния получает некоторую функцию сигнала, который изменяется, когда производительность системы ухудшается.

Основанные на модели индикаторы состояния

Основанный на модели индикатор состояния является количеством, выведенным от подходящих системных данных до модели и выполняющий последующую обработку с помощью модели. Индикатор состояния получает некоторую функцию модели, которая изменяется, когда производительность системы ухудшается.

Индикаторы состояния в Diagnostic Feature Designer

Исследуйте данные ансамбля и сравните функции Используя Diagnostic Feature Designer

Рабочий процесс для того, чтобы в интерактивном режиме исследовать и обработать данные ансамбля, разрабатывая и оценивая функции от тех данных, и экспортируя данные и выбранные функции.

Обработайте данные и исследуйте функции в Diagnostic Feature Designer

Отфильтруйте и преобразуйте данные в рамках приложения. Извлеките функции от импортированных и выведенных сигналов и оцените эффективность функции.

Интерпретируйте гистограммы функции в Diagnostic Feature Designer

Интерпретируйте гистограммы функции, чтобы оценить, как хорошо каждая функция разделяет маркированные группы данных

Индикаторы состояния для вращения машинного оборудования

Индикаторы состояния для мониторинга состояния механизма

Рабочий процесс, чтобы идентифицировать индикаторы состояния для мониторинга состояния механизма и их оценки.

Популярные примеры