Предварительная Обработка Данных

Чистый и преобразовывают данные, чтобы подготовить его к извлечению индикаторов состояния в командной строке и в приложении

В проекте алгоритма для прогнозирующего обслуживания предварительная обработка Данных часто необходима, чтобы убрать данные и преобразовать его в форму, из которой можно извлечь индикаторы состояния. Можно выполнить предварительную обработку данных на массивах или таблицах измеренных или симулированных данных, которыми вы управляете с хранилищами данных ансамбля Predictive Maintenance Toolbox™. Для обзора некоторых общих типов предварительной обработки данных смотрите, что Данные Предварительно обрабатывают для Мониторинга состояния и Прогнозирующего Обслуживания.

Приложение Diagnostic Feature Designer позволяет вам выполнить много операций предварительной обработки в интерактивном режиме. Инструменты обработки в приложении включают фильтрацию, обработку временного интервала, обработку частотного диапазона и интерполяцию. Опции обработки временного интервала приложения включают специализированную фильтрацию для вращения машинного оборудования. 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

fillmissingЗаполните отсутствующие значения
filloutliersОбнаружьте и замените выбросы в данных
smoothdataСглаживайте зашумленные данные
movmeanСкользящее среднее значение
detrendУдалите полиномиальный тренд
rescaleДиапазон шкалы элементов массива
filter1D цифровой фильтр
designfiltСпроектируйте цифровые фильтры
tsaСинхронное во времени среднее значение сигнала
tsadifferenceСигнал различия синхронного во времени усредненного сигнала
tsaregularРегулярный сигнал синхронного во времени усредненного сигнала
tsaresidualОстаточный сигнал синхронного во времени усредненного сигнала
ordertrackОтследите и извлеките амплитуды порядка из сигнала вибрации
rpmtrackОтследите и извлеките профиль об/мин из сигнала вибрации
pspectrumАнализируйте сигналы в частотной и частотно-временной областях
envspectrumОгибающая спектра для диагностики машинного оборудования
orderspectrumСредний спектр по сравнению с порядком для сигнала вибрации
modalfrfФункция частотной характеристики для модального анализа
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
pentropyСпектральная энтропия сигнала
pkurtosisСпектральный эксцесс от сигнала или спектрограммы
kurtogramВизуализируйте спектральный эксцесс
spectrogramСпектрограмма, использующая кратковременное преобразование Фурье
hhtПреобразование Гильберта-Хуанга
emdЭмпирическое разложение моды

Темы

Предварительная обработка данных для мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания

Используйте методы обработки сигналов, чтобы предварительно обработать данные, чистя его и преобразовывая его в форму, из которой можно извлечь индикаторы состояния. Знание вашей системы может помочь вам выбрать соответствующий подход предварительной обработки.

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.

Организуйте системные данные для Diagnostic Feature Designer

Организуйте измерения и информацию для нескольких систем в наборы данных, которые можно импортировать в приложение.

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.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте