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 из анализа сигнала путем извлечения временного интервала или функций частотного диапазона системных данных. Можно также вывести индикаторы состояния, подбирая статические или динамические модели к данным и исследуя параметры модели или поведение 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 из своих данных в интерактивном режиме. В рамках приложения можно подготовить данные к извлечению 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 из измеренных или симулированных 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
movmadСкользящее медианное абсолютное отклонение
peak2peakРазница максимум к минимуму
skewnessСкошенность
kurtosisЭксцесс
envelopeОгибающая сигнала
dtwРасстояние между сигналами с помощью динамической трансформации временной шкалы
rainflowПодсчёт дождя для анализа 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

bearingFaultBandsСгенерируйте диапазоны частот вокруг характеристических частот отказа шарикоподшипников или роликовых подшипников для спектрального извлечения признаков
gearMeshFaultBandsСоздайте диапазоны частот вокруг характеристических частот отказа запутывающих механизмов для спектрального извлечения признаков
faultBandsСгенерируйте диапазоны частот отказа для спектрального извлечения признаков
faultBandMetricsСпектральные метрики для заданных диапазонов частот отказа степени спектральной плотности (PSD)
gearConditionMetricsСтандартные метрики для мониторинга состояния механизма

Функции частотного диапазона

powerbwПолоса пропускания мощности
modalfrfФункция частотной характеристики для модального анализа
bandpowerМощность полосы
meanfreqСредняя частота
medfreqМедианная частота
sfdrСвободный от паразитных составляющих динамический диапазон
sinadОтношение сигнала к шуму и искажениям
snrОтношение сигнал-шум
thdОбщее гармоническое искажение
obwЗанимаемая полоса
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

Подбор кривой модели

ssestОцените модель в пространстве состояний с помощью данных частотного диапазона или временного интервала
nlarxОцените параметры нелинейной модели ARX
arxОцените параметры ARX, ARIX, AR или модели ARI
armaxОцените параметры модели ARMAX с помощью данных временного интервала
arОцените параметры модели AR или модели ARI для скалярных временных рядов
pemОшибка прогноза оценивает для линейной и нелинейной модели
modalfitМодальные параметры от функции частотной характеристики
modalfrfФункция частотной характеристики для модального анализа
segmentДанные о сегменте и оценочные модели для каждого сегмента

Рекурсивный подбор кривой модели

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

Динамика модели

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

Симуляция

simСимулируйте ответ идентифицированной модели
residВычислите и протестируйте остаточные значения
pcaАнализ главных компонентов необработанных данных
pcaresОстаточные значения анализа главных компонентов
sequentialfsПоследовательный выбор признаков с помощью пользовательского критерия
fscncaВыбор признаков с помощью анализа компонента окружения в классификации
tsneстохастическое вложение соседей с t-распределением

Живые задачи

Reconstruct Phase SpaceВосстановите фазовое пространство однородно произведенного сигнала в Live Editor
Estimate Approximate EntropyВ интерактивном режиме оцените аппроксимированную энтропию однородно произведенного сигнала в Live Editor
Estimate Correlation DimensionОцените размерность корреляции однородно произведенного сигнала в Live Editor
Estimate Lyapunov ExponentВ интерактивном режиме оцените экспоненту Ляпунова однородно произведенного сигнала в Live Editor

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 из 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, проектируя и оценивая функции из 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 из 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 помеченные группы данных.

Изолируйте отказ вала Используя Diagnostic Feature Designer

В этом примере показано, как изолировать отказ вала от симулированных данных об измерении для машин с различными уровнями вращения.

Индикаторы состояния в задачах Live Editor

Восстановите фазовое пространство и оцените индикаторы состояния Используя задачи Live Editor

Используйте задачи Live Editor восстановить фазовое пространство однородно произведенного сигнала и затем использовать восстановленное фазовое пространство, чтобы оценить размерность корреляции и экспоненту Ляпунова.

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.

Моторный текущий анализ подписи для обнаружения отказа зубчатой передачи

Этот пример иллюстрирует, как текущий анализ подписи может быть применен, чтобы извлечь спектральные метрики, чтобы обнаружить отказы в определенных механизмах диска класса хобби электрический сервомотор.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте