Diagnostic Feature Designer

В интерактивном режиме извлеките, визуализируйте и отранжируйте признаки из измеренных или симулированных данных для диагностики машины и предзнаменований

Описание

Приложение Diagnostic Feature Designer позволяет вам выполнять фрагмент проекта функции прогнозирующего рабочего процесса обслуживания с помощью многофункционального графического интерфейса. Вы проектируете и сравниваете функции в интерактивном режиме, и затем определяете, какие функции являются лучшими при различении между данными из номинальных систем и из неисправных систем. Самые эффективные функции в конечном счете становятся вашими индикаторами состояния для диагностики отказа и предзнаменований.

Используя это приложение, вы можете:

  • Импортируйте измеренные или симулированные данные из отдельных файлов, файла ансамбля или datastore ансамбля что файлы ссылок, внешние к приложению.

  • В интерактивном режиме визуализируйте данные, чтобы построить переменные ансамбля, которые вы импортируете или что вы вычисляете в рамках приложения. Данные группы условием помечают в графиках так, чтобы можно было ясно видеть, прибывают ли данные члена из номинальных или неисправных систем.

  • Выведите новые переменные, такие как синхронные во времени усредненные сигналы или закажите спектры. Приложение выполняет обработку на всех членах ансамбля с одной командой.

  • Генерируйте признаки от своих переменных и визуализируйте их эффективность с помощью гистограмм. Функции включают статистику сигнала, нелинейные метрики, вращая метрики машинного оборудования и спектральные метрики.

  • Используйте условное выражение, занимающее место с помеченными функциями так, чтобы можно было определить, которые, скорее всего, различат между номинальным и дефектным поведением.

  • Используйте предвещающий рейтинг с функциями, извлеченными из данных запуска к отказу так, чтобы можно было определить, которые, скорее всего, укажут на остающийся срок полезного использования (RUL).

  • Экспортируйте свои самые эффективные признаки непосредственно к Classification Learner для большего понимания эффективности функции и для обучения алгоритма.

  • Сгенерируйте код для признаков, которые вы выбираете так, чтобы можно было воспроизвести, настроить и автоматизировать расчеты функции в функции MATLAB®.

Чтобы начать с приложением, у вас должны быть данные из ваших систем, доступных в вашем рабочем пространстве MATLAB. Для получения информации об организации ваших данных для импорта в приложение смотрите, Организуют Системные Данные для Diagnostic Feature Designer.

Diagnostic Feature Designer app

Откройте приложение Diagnostic Feature Designer

  • Панель инструментов MATLAB: На вкладке Apps, под Control System Design and Analysis, кликают по значку приложения.

  • Командная строка MATLAB: Войти diagnosticFeatureDesigner.

Параметры

Покажите вкладку разработчика
  • Импортируйте наборы данных одно члена, когда ваши исходные данные в рабочем пространстве MATLAB будут состоять из отдельной переменной рабочей области для каждого члена машины.

    Отображения приложения выбираемый список всех наборов данных в вашем рабочем пространстве MATLAB. Выберите наборы данных, которые соответствуют вашим членам ансамбля. После завершения импорта приложение включает наборы данных в один ансамбль. Для получения дополнительной информации используйте кнопку Help в диалоговом окне Import.

  • Импортируйте ансамбль мультичлена, когда ваши исходные данные объединены в один коллективный набор данных, который включает данные для всех членов. Этот коллективный набор данных может быть любым следующим:

    • Таблица ансамбля, содержащая table массивы или матрицы. Строки таблицы представляют отдельные члены.

    • Массив ячеек ансамбля, содержащий таблицы или матрицы. Строки массива ячеек представляют отдельные члены.

    • Объект datastore ансамбля, который содержит информацию, необходимую, чтобы взаимодействовать с файлами, хранившими внешне к приложению. Используйте объект datastore ансамбля особенно, когда у вас будет слишком много данных, чтобы поместиться в память приложения.

    Отображения приложения меню, которое позволяет вам выбирать один набор данных или datastore ансамбля, возражают от рабочего пространства MATLAB. Выберите элемент, который соответствует вашему ансамблю. После завершения импорта приложение инициализирует свой внутренний ансамбль, использующий импортированный элемент. Для получения дополнительной информации используйте кнопку Help в диалоговом окне Import.

Когда вы выбираете любой из методов импорта, приложение выбирает переменные, чтобы отобразиться на основе формата, не довольного. Список наборов данных кандидата поэтому подобен для обоих методов. Приложение основывает свою интерпретацию набора данных на методе импорта, который вы выбираете.

Для получения дополнительной информации о диалоговых окнах импорта, см.:

Для получения дополнительной информации об условиях, связанных с ансамблями данных, смотрите Больше О.

Для получения дополнительной информации об организации ваших данных для импорта в приложение, смотрите, Организуют Системные Данные для Diagnostic Feature Designer.

Задайте настройки для того, как Diagnostic Feature Designer выполняет расчеты и где приложение хранит результаты. Computation Options открывает диалоговое окно, которое принимает эти настройки. Некоторые опции отображаются только при особых условиях:

  • Data Handling Mode — Полный сигнал или основанный на системе координат. Всегда доступный

  • Results Return Location — Запишите результаты в исходную папку или в локальный набор данных. Доступный только, когда вы импортируете объект datastore ансамбля.

  • Use Parallel Computing — Члены ансамбля процесса параллельно. Доступный только, когда вам установили Parallel Computing Toolbox™.

Для получения дополнительной информации см. Опции Расчета.

Выберите опции для обработки ваших данных в новые сигналы. Используйте эти новые сигналы в качестве входных параметров к другим опциям обработки или в качестве входных параметров, чтобы показать генерацию. Большинство опций обработки работает с каждым членом ансамбля. Можно также выполнить обработку уровня ансамбля, чтобы просмотреть, как ансамбль ведет себя в целом. Каждый выбор опции открывает диалоговое окно для ваших технических требований.

Для получения информации о выборе см.:

Вычислите функции во временном интервале. Signal Features применяется к любым сигналам. Rotational Machinery Features является специализированными метриками, которые применяются к левереджу. Nonlinear Features обеспечивает метрики, которые характеризуют хаотическое поведение в сигналах вибрации. Каждый выбор открывает диалоговое окно для ваших технических требований. Для получения дополнительной информации см.:

Спектральные функции обеспечивают метрики частотного диапазона на ваших данных. Чтобы вычислить спектральные функции, у вас должны уже быть спектр мощности или переменная спектра порядка. SelectingSpectral Features открывает диалоговое окно для вашей спецификации. Для получения дополнительной информации смотрите Спектральные Функции.

Откройте вкладку рейтинга функции, которая позволяет вам выполнить классификацию и предвещающий рейтинг для таблицы функции, которую вы выбираете. Для получения дополнительной информации смотрите, что Функция Оценивает Вкладку.

Экспортируйте признаки или ваш целый набор данных, чтобы использовать их или совместно использовать их за пределами приложения. Сгенерируйте код, чтобы воспроизвести ваши расчеты функции в функции MATLAB.

  • Для экспорта функции обе опции открывают неоцениваемый выбираемый список, чтобы выбрать из. Когда вы экспортируете в рабочее пространство MATLAB, можно использовать методы командной строки с функциями. Когда вы экспортируете в Classification Learner, вы открываете сеанс Classification Learner, который использует ваши выбранные функции, как введено.

    Если вы отранжировали свои признаки и хотите выбрать функции, чтобы экспортировать из оцениваемого списка, используйте Export от вкладки Feature Ranking.

  • Для генерации кода, права преимущественной покупки, Generate Function for Features, позволяет вам сгенерировать код MATLAB с простым набором технических требований для таблицы функции, алгоритма ранжирования и количества функций. Используйте эту опцию, когда это необходимо, чтобы сгенерировать код для функций, базирующихся только на рейтинге, или, когда это необходимо, сгенерировать код для всех ваших функций.

    Вторая опция генерации кода, Generate Function for..., позволяет вам настраивать свой выбор элементов, чтобы включать в функцию. Например, можно отфильтровать выбор на основе критериев, таких как текст ввода или вывода. Можно включать сигналы и спектры, которые не используются в функциях, которые вы выбираете. Выбор Generate Function for... открывает выбираемый список всех сигналов, функций и занимающих место таблиц, которые вы сгенерировали. Generate Function for... также открывает вкладку Code Generation, которая предусматривает возможность фильтрации для списка. Используйте фильтр, чтобы просмотреть только элементы, которые соответствуют критерию фильтра. Можно использовать различные фильтры, чтобы выбрать выходные параметры, которые вы хотите. Чтобы рассмотреть все ваши выборы независимо от фильтра, нажмите Sort by Selection. Это списки опций все доступные выходные параметры с элементами, что вы выбрали On верхней части. Для получения дополнительной информации смотрите Вкладку Генерации кода.

    Если вы задали основанные на системе координат данные (см. Опции Расчета), нажатие по Generate Function for... открывает сначала список с выборами для технических требований системы координат, которые вы использовали. Элементы в вашем сгенерированном коде должны или все управлять на полном сигнале или всем использовании той же спецификацией системы координат.

    Для получения дополнительной информации о том, как сгенерировать код в приложении, смотрите, что Автоматическое Извлечение признаков Использует Сгенерированный код MATLAB, и Сгенерируйте функцию MATLAB в Diagnostic Feature Designer.

Для получения дополнительной информации об опциях Export, см.:

Вкладка трассировки сигнала, вкладка спектра мощности и вкладка спектра порядка

Используйте Panner, чтобы фокусироваться на сегментах данных в диапазоне оси X, который вы указываете и изменить шкалу графика. Panner предоставляет полосный график ниже основного графика. Чтобы фокусироваться на разделе основного графика, переместите указатели. Чтобы изменить шкалу графика, выберите одну из опций в Scale.

Используйте Ensemble View Preferences, чтобы управлять, как вы просматриваете свои данные как ансамбль:

  • Group by — Данные группы меткой условной переменной. Приложение использует цвет для группы метки для каждого члена ансамбля. Например, если вашей условной переменной является faultCode с маркирует healthy и degraded, приложение использует один цвет для данных с healthy данные и другой цвет для данных с degraded метка.

  • Configure View — Задайте количество членов ансамбля, чтобы отобразиться, отобразить ли изменение среди членов. Выбирание этой опции открывает диалоговое окно для ваших технических требований. Для получения дополнительной информации смотрите Настройки Представления Ансамбля.

Задайте, как построить несколько переменных вместе.

  • Выберите, чтобы создать отдельные графики, отображенные вертикально, каждый с уникальным масштабированием оси Y.

  • Очиститесь, чтобы создать один график, который накладывает все трассировки и использует одну шкалу оси Y.

В сигнале или графике спектра, вы подсвечиваете отдельный член путем расположения курсора на трассировку члена. Выберите Show Signal Information, чтобы отобразить и переменный член, который вы подсвечиваете и метка условия для того члена в правом нижнем углу.

Выберите Data Cursors, чтобы отобразить значения ключевых пунктов в вашем сигнале. Data Cursor являются горизонтальными и вертикальными панелями, которые вы располагаете над интересным местом, таким как пиковое значение. Курсоры отображают положения X и Y. Чтобы отобразить расстояние между курсорами, выберите Show Signal Information. Чтобы заблокировать панели так, чтобы они двинулись вместе, выберите одну из опций Lock Spacing.

Вкладка гистограммы

Нажмите Select Features, чтобы открыть выбираемый список функций, чтобы построить. Используйте Select Features, например, когда вы генерировали много признаков, но вы хотите фокусироваться на подмножестве в одной панели графика.

Выберите условную переменную, чтобы основывать гистограммы функции на. Гистограммы функции используют цвет, чтобы визуализировать разделение групп данных с различными метками для той условной переменной.

Пример: faultCode

Задайте разрешение гистограммы, как управляется вашим выбором Bin Width, Bin Method, Number of Bins и Bin Limits. Настройки интервала применяются ко всем гистограммам за таблицу функции

Настройки интервала весьма зависимы. Алгоритм использует порядок очередности определить, что использовать:

  • Binning Method является драйвером по умолчанию для ширины интервала.

  • Спецификация Bin Width заменяет Метод Раскладывания.

  • Ширина интервала и независимый Bin Limits управляют количеством интервалов. Спецификация Number of Bins оказывает влияние только, когда значением Group By является none.

    Для получения дополнительной информации об интерпретации и настройке гистограмм, смотрите, Генерируют и Настраивают Гистограммы Функции.

Покажите занимающую место вкладку

Выберите метод рейтинга классификации, чтобы оценить, как эффективно каждая функция разделяет данные различными метками условия. Если вы уже отранжировали свои признаки, можно занять место снова с различным методом и отобразить получившиеся рейтинги вместе. Каждый метод использует различный статистический метод.

Меню дифференцируется между 2D классом и методами рейтинга мультикласса.

  • 2D методы класса — Использование, когда ваша условная переменная (CV) имеет только две метки, такие как healthy и faulty. Значением по умолчанию для 2D методов класса является T-Test.

  • Мультиметоды класса — используют, когда ваша условная переменная имеет больше чем две метки, такие как healthy, faultCode1, и faultCode2. Значением по умолчанию для мультиметодов класса является One-way ANOVA

Метод рейтинга значения по умолчанию для условных переменных 2D класса, t-test, самый простой метод, когда он использует только средние значения двух помеченных групп и не их распределений. t-test в основном, полезно для идентификации неэффективных функций, чтобы отбросить.

Таблица размечает влияние определенных критериев на выборе метода рейтинга.

КритерийРейтинг метода
Тип условной переменной
  • CV мультикласса — односторонний Дисперсионный Анализ, Краскэл-Уоллис

  • CV 2D класса — T-тест, энтропия, Бхаттачарья, Wilcoxon, ROC

Покажите критерий выигрыша
  • Среднее расхождение — T-тест (в основном, для отбрасывания неэффективных функций)

  • Перекрытие распределения — Все другие

Форма распределения
  • Гауссов — T-тест, энтропия, Бхаттачарья, односторонний Дисперсионный Анализ

  • Негауссов — ROC, Wilcoxon, Краскэл-Уоллис

Основание требуемого метода
  • Тест гипотезы — T-тест, односторонний Дисперсионный Анализ, Wilcoxon, Краскэл-Уоллис

  • Измерение расстояния — энтропия, Бхаттачарья, ROC

Выбор метода активирует новую вкладку именем, которое совпадает с занимающим место методом. Для получения дополнительной информации об этой активированной методом вкладке смотрите Ranking Technique Tab.

Для получения дополнительной информации о методах рейтинга см.:

Выберите предвещающий метод рейтинга, чтобы оценить, как эффективно каждая функция отслеживает ухудшение ваших членов ансамбля, когда у вас есть данные запуска к отказу. Высокопоставленные функции являются лучшими при предсказании остающегося срока полезного использования (RUL).

Приложение обеспечивает три предвещающих метода рейтинга, все из которых выигрывают функции по шкале в пределах от 0 до 1. Один метод, Monotonicity, всегда доступно. Другие два метода, Trendability и Prognosability, доступны только, когда вы используете основанные на системе координат данные. Меньшие сегменты данных в основанных на системе координат данных позволяют отслеживание небольших изменений, которые вызваны ухудшением.

  • Monotonicity характеризует тренд функции, когда система развивается к отказу. Когда система прогрессивно становится ближе к отказу, подходящий индикатор состояния имеет монотонный положительный или отрицательный тренд. Для получения дополнительной информации смотрите monotonicity.

  • Trendability обеспечивает меру подобия между траекториями функции, измеренной в нескольких экспериментах запуска к отказу. Trendability индикатора состояния кандидата задан как самая маленькая абсолютная корреляция между измерениями. Для получения дополнительной информации смотрите trendability.

  • Prognosability является мерой изменчивости функции при отказе относительно области значений между ее начальными и окончательными значениями. Более prognosable функция имеет меньше изменения при отказе относительно области значений между ее начальными и окончательными значениями. Для получения дополнительной информации смотрите prognosability.

Выбор метода активирует новую вкладку именем, которое совпадает с занимающим место методом. Для получения дополнительной информации об этой активированной методом вкладке смотрите Ranking Technique Tab.

Для примера использования предвещающего рейтинга в приложении смотрите, Выполняют Предвещающую Функцию, Занимающую место для Ухудшающейся Системы Используя Diagnostic Feature Designer.

Выберите условную переменную, которая обеспечивает метки для алгоритма ранжирования классификации, чтобы использовать.

Задайте занимающий место метод к виду тем, когда вы сравните результаты различных методов рейтинга. Когда вы используете один метод рейтинга, отображения приложения результаты в порядке важности, как обозначено занимающим место счетом к тому методу. Когда вы сравниваете результаты для нескольких методов, изменяете Sort By, чтобы изменить метод, который управляет порядком сортировки.

Задайте этот параметр, чтобы устранить занимающую место музыку к определенной методике. Используйте этот параметр, например, когда вы сравниваете результаты нескольких рейтингов, и вы хотите упростить отображение путем устранения рейтингов, которые не влияют выбор признаков.

Экспортируйте признаки, чтобы использовать их или совместно использовать их за пределами приложения. Обе опции открывают отсортированный по рейтингу выбираемый список, чтобы выбрать из. Когда вы экспортируете в рабочее пространство MATLAB, можно использовать методы командной строки с функциями. Когда вы экспортируете в Classification Learner, вы открываете сеанс Classification Learner, который использует ваши выбранные функции, как введено.

Если вы хотите экспортировать свой целый набор данных из приложения, используйте Export от вкладки Feature Designer.

Можно также сгенерировать код, который воспроизводит расчеты для переменных и показывает вас выбор. Для получения дополнительной информации см. описание опций генерации кода в Разделе экспорта во вкладке Feature Designer. Когда вы генерируете код с помощью Generate Function for Features от вкладки Feature Ranking значений по умолчанию Ranking Method к методу вы задаете в Sort By.

Рейтинг вкладки метода

Установка важности корреляции позволяет вам фильтровать функции, которые передают подобную информацию выше оцениваемым функциям. Это экранирование обеспечивает более разнообразный набор функций в верхних рангах.

Критерий экранирования является набором коэффициентов взаимной корреляции, которые функция имеет с выше оцениваемыми функциями. Высокая взаимная корреляция между двумя функциями подразумевает, что обе функции разделяют группы условия так же и предоставляют избыточную информацию. Со значением по умолчанию 0, приложение не включает сокращение функции в занимающие место баллы. Когда вы увеличиваете значение важности корреляции, приложение увеличивает влияние взаимной корреляции функции на счете рейтинга функции. Это увеличивающееся влияние прогрессивно понижает счет избыточных функций.

Схема нормализации выполняет независимую нормализацию через члены для каждой функции. Нормализация позволяет более прямые сравнения среди функций. Отображения приложения уравнение определения для схемы вы выбираете непосредственно ниже вашего выбора.

Эта опция доступна только для методов рейтинга классификации.

Нажмите Apply, чтобы вычислить рейтинг с заданными параметрами. Вкладка Feature Ranking в области графического вывода отображает результаты и графически и tabularly. Это отображение также включает результаты для алгоритма ранжирования по умолчанию, и для любых других методов рейтинга вы вычислили ранее.

Если вы вычисляете рейтинг, приложение отключает Apply, пока вы не изменяете параметр. Можно вычислить рейтинг во вкладке многократно. Каждый раз, когда вы изменяете параметры и вычисляете рейтинг, новые результаты перезаписывают предыдущие результаты во вкладке области графического вывода.

Если вы завершили свой рейтинг в занимающей место вкладке метода, близко та вкладка, чтобы возвратить управление во вкладку Feature Ranking. Feature Ranking отключен, в то время как любая вкладка метода рейтинга активируется.

Вкладка генерации кода

Это свойство доступно только для чтения.

Информация о политике системы координат отражает выбор, который вы делаете, когда вы выбираете Export > Generate Function for... во вкладке Feature Designer.

Установите критерии совершенствовать ваши опции при выборе элементов для сгенерированной функции. Все критерии позволяют вам перезаписывать выбираемые опции со строкой. Соответствие строки является нечувствительным к регистру. Ваши фильтры применяются ко всем выходным элементам, включая сигналы, функции и занимающие место таблицы. Критерии включают:

  • Вывод Представьте появление в виде строки на выходное имя, которое является именем переменной, функции или занимающей место таблицы, чтобы выбрать для сгенерированной функции

  • Входной параметр Входной сигнал, из которого выходная переменная или функция были вычислены или таблица функции, из которой была вычислена занимающая место таблица

  • Method — Расчет, который произвел выходной элемент, такой как TSA или Kurtosis

  • Analysis Type — Обработка данных, обработка функции или рейтинг функции

Чтобы сбросить один фильтр, удалите содержимое и щелкните где угодно в приложении. Чтобы сбросить все фильтры целиком, нажмите Reset Filters.

Отобразите все выбранные пункты вместе. Используйте Sort Selected особенно, когда вы будете использовать несколько комбинаций фильтра, чтобы собрать ваши codegen выборы. Все ваши выборы появляются вместе.

Нажмите кнопку Generate Function, когда вы завершите конфигурирование ваших выборов. Приложение открывает функцию, которая содержит расчеты, используемые для всех выходных элементов, которые вы выбрали.

Для получения дополнительной информации о генерации кода в приложении, смотрите, что Автоматическое Извлечение признаков Использует Сгенерированный код MATLAB.

Программируемое использование

развернуть все

diagnosticFeatureDesigner открывает приложение Diagnostic Feature Designer.

diagnosticFeatureDesigner(sessionFile) открывает приложение и загружает ранее сохраненный сеанс. sessionFile имя файла данных сеанса на пути MATLAB. Данные включают все переменные и функции что вы или импортированный в приложение или вычисленный в рамках приложения. Данные также включают ваши настройки приложения и информацию об обработке, необходимую, чтобы сгенерировать код.

Чтобы сохранить сеанс, в приложении Diagnostic Feature Designer, на вкладке Feature Designer, нажимают Save Session.

Больше о

развернуть все

Введенный в R2019a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте