Нелинейные функции
Нелинейные функции обеспечивают метрики, которые характеризуют хаотическое поведение в сигналах вибрации. Эти функции могут быть полезными в анализе вибрации и акустических сигналов от систем, таких как подшипники, механизмы и механизмы. Нелинейная генерация функции более в вычислительном отношении интенсивна, чем генерация любых других функций в приложении.
Уникальное преимущество нелинейных функций - то, что эти функции отражают изменения в траектории фазового пространства базовой системной динамики. Эти изменения могут появиться даже перед вхождением условия отказа. Таким образом динамические характеристики системы мониторинга, использующие нелинейные функции, могут помочь идентифицировать потенциальные отказы ранее, такой как тогда, когда подшипник является немного потертым.
Параметры реконструкции фазового пространства
Все нелинейные функции используют phase-space reconstruction. Phase space является многомерным отображением всех возможных переменных состояний. Это отображение предоставляет портрет полностью динамического поведения системы. Реконструкция фазового пространства является методом, который воссоздает многомерное фазовое пространство от одного одномерного сигнала.
Embedding dimension — Размерность фазового пространства, эквивалентного количеству переменных состояния в динамической системе
Задержка Задержитесь значение раньше выполняло реконструкцию
‘Auto’ по умолчанию установка результатов по оценке этих параметров. Варьируйтесь параметры вручную, чтобы исследовать удар настроек на эффективности получившихся функций.
Для получения дополнительной информации о реконструкции фазового пространства смотрите phaseSpaceReconstruction.
Аппроксимированная энтропия
Аппроксимируйте меры по энтропии регулярность в сигнале, или с другой стороны, непредсказуемость сигнала. Ухудшение в системе обычно увеличивает аппроксимированную энтропию.
Radius — Критерий подобия, который идентифицирует значимую область значений, в которой колебания данных должны быть рассмотрены подобными.
‘Auto’установка вызывает значение по умолчанию, которое основано на отклонении или ковариации сигнала.
Размерность корреляции
Размерность корреляции измеряет хаотическую сложность сигнала, которая отражает самоподобие. Ухудшение обычно увеличивает сложность сигнала и при этом увеличивает значение этой метрики.
Similarity radius — Ограничение области значений для точек, которые будут включены в вычисление размерности корреляции. Значения по умолчанию основаны на ковариации сигнала.
Исследуйте значения радиуса визуально с помощью Explore. Explore поднимает график интеграла корреляции по сравнению с радиусом. Интеграл корреляции является средней вероятностью, что состояния системы близки в двух различных временных интервалах. Этот интеграл отражает самоподобие. Можно изменить область значений подобия путем перемещения любой из вертикальных линий ограничения как показано в следующем рисунке. Целью является к связанному линейный фрагмент кривой. Значения ограничения передают автоматически настройкам размерности Корреляции, когда вы закрываете фигуру.
Number of points — Число точек между min и макс. располагается значения. Эта установка управляет разрешением вычисления.
Для получения дополнительной информации о размерности корреляции смотрите correlationDimension.
Экспонента Ляпунова
Экспонента Ляпунова измеряет степень хаоса, должного сигнализировать о ненормальности, на основе уровня разделения бесконечно мало близких траекторий в фазовом пространстве. Ухудшение в системе увеличивает это значение. Положительная экспонента Ляпунова указывает на присутствие хаоса со степенью, связанной с величиной экспоненты. Отрицательная экспонента указывает на нехаотический сигнал.
Expansion range – Ограничение целочисленной области значений, которая разграничивает точки, которые будут использоваться, чтобы оценить локальный уровень расширения. Этот уровень затем используется, чтобы вычислить экспоненту Ляпунова.
Исследуйте отношение между областью значений расширения и уровнем расширения (среднее логарифмическое расхождение) визуально при помощи Explore. Выберите фрагмент графика, который линеен, с помощью целых чисел для связанного область. Значения ограничения передают автоматически настройкам Min и Max Expansion range, когда вы закрываете фигуру.
Mean period — Пороговое целочисленное значение раньше находило, что самый близкий сосед к отдельному моменту оценивает самую большую экспоненту Ляпунова. Программное обеспечение основывает значение по умолчанию на средней частоте сигнала.
Для получения дополнительной информации об экспоненте Ляпунова смотрите lyapunovExponent.
Дополнительная информация
Программное обеспечение хранит результаты расчета в новых возможностях. Имена новой возможности включают исходное имя сигнала с суффиксным nonlin.