exponenta event banner

Определение индикаторов условий в командной строке

Анализ данных в командной строке для определения функций, которые могут указывать на состояние системы или прогнозировать будущие состояния

Индикаторы условий можно получить в командной строке из анализа сигналов или фитинга модели. При наличии вращающегося оборудования можно извлечь специализированные функции, включающие характеристики системы, такие как характеристические частоты отказов, или вывести метрики состояния зубчатой передачи с чувствительностью к определенным режимам отказов. Можно получить более общие функции во временной области, частотной области или во временной области. Можно также получить индикаторы условий, подгоняя статические или динамические модели к данным и изучая параметры модели или поведение модели, чтобы различить состояния отказа или предсказать ухудшение состояния системы. Используйте команды выбора и ранжирования элементов командной строки для оценки эффективности элементов. Дополнительные сведения см. в разделе Индикаторы состояния для мониторинга, обнаружения неисправностей и прогнозирования.

Функции

развернуть все

bearingFaultBandsФормирование частотных диапазонов вокруг характерных частот отказов шариковых или роликовых подшипников для выделения спектральных признаков
gearMeshFaultBandsПостроить полосы частот вокруг характерных частот отказов зацепляющих шестерен для выделения спектральных признаков
faultBandsФормирование диапазонов частот отказов для выделения спектральных характеристик
faultBandMetricsСпектральные показатели для заданных диапазонов частот отказов спектральной плотности мощности (PSD)
gearConditionMetricsСтандартные показатели для контроля состояния зубчатых колес

Функции временной области

meanСреднее или среднее значение массива
movmeanСкользящее среднее
medianМедианное значение массива
stdСтандартное отклонение timeseries данные
rmsСреднеквадратичный уровень
movmadСкользящее среднее абсолютное отклонение
peak2peakРазница между максимальными и минимальными значениями
skewnessПерекос
kurtosisЭксцесс
envelopeОгибающая сигнала
dtwРасстояние между сигналами с использованием динамического искажения времени
rainflowКоличество дождевых потоков для анализа усталости
approximateEntropyМера регулярности нелинейных временных рядов
correlationDimensionМера сложности хаотичного сигнала
lyapunovExponentОхарактеризовать скорость разделения бесконечно близких траекторий
phaseSpaceReconstructionПреобразование наблюдаемых временных рядов в векторы состояния

Функции частотной области

powerbwПолоса пропускания питания
modalfrfФункции частотного отклика для модального анализа
bandpowerМощность полосы
meanfreqСредняя частота
medfreqМедианная частота
sfdrЛожный свободный динамический диапазон
sinadОтношение сигнала к шуму и искажениям
snrОтношение сигнал/шум
thdПолное гармоническое искажение
obwЗанятая полоса пропускания
findpeaksНайти локальные максимумы

Частотно-временные характеристики

pentropyСпектральная энтропия сигнала
pkurtosisСпектральный куртоз из сигнала или спектрограммы
spectrogramСпектрограмма с использованием кратковременного преобразования Фурье
tfmomentСовместный момент частотно-временного распределения сигнала
tfsmomentУсловный спектральный момент частотно-временного распределения сигнала
tftmomentУсловный временной момент частотно-временного распределения сигнала
instfreqОценка мгновенной частоты

Модельный фитинг

ssestОценка модели состояния пространства с использованием данных временной или частотной области
nlarxОценка параметров нелинейной модели ARX
arxОценка параметров модели ARX, ARIX, AR или ARI
armaxОценка параметров моделей ARMAX, ARIMAX, ARMA или ARIMA с использованием данных временной области
arОценить параметры модели AR или модели ARI для скалярного временного ряда
pemМинимизация ошибок прогнозирования для уточнения линейных и нелинейных моделей
modalfitМодальные параметры из частотно-ответных функций
modalfrfФункции частотного отклика для модального анализа
segmentДанные сегмента и модели оценки для каждого сегмента

Рекурсивный фитинг модели

recursiveARСоздание объекта System для оперативной оценки параметров модели AR
recursiveARMAСоздание объекта System для оперативной оценки параметров модели ARMA
recursiveARMAXСоздание объекта System для оперативной оценки параметров модели ARMAX
recursiveBJСоздать объект System для интерактивной оценки параметров модели полинома Бокса-Дженкинса
recursiveLSСоздание объекта System для оперативной оценки параметров с использованием рекурсивного алгоритма наименьших квадратов
recursiveOEСоздание объекта System для оперативной оценки параметров модели полинома Output-Error
recursiveARXСоздание системного объекта для оперативной оценки параметров модели ARX

Оценка рекурсивного состояния

unscentedKalmanFilterСоздание объекта фильтра Калмана без запаха для оценки состояния в оперативном режиме
extendedKalmanFilterСоздать расширенный объект фильтра Калмана для оценки состояния в оперативном режиме
particleFilterОбъект фильтра частиц для оценки состояния в режиме онлайн

Динамика модели

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

Моделирование

simМоделирование ответа идентифицированной модели
residВычислить и проверить остатки

Выбор элемента

pcaАнализ основных компонентов необработанных данных
pcaresОстатки из анализа основных компонентов
sequentialfsПоследовательный выбор элемента с использованием пользовательского критерия
fscncaВыбор элемента с использованием анализа компонентов окрестности для классификации
tsnet-Распределенное внедрение стохастического соседа

Ранжирование признаков классификации

anova1Односторонний анализ отклонений
bhattacharyyaDistanceОдномерное расстояние Бхаттачарьи между двумя независимыми группами данных для измерения разделяемости классов
kruskalwallisТест Крускала-Уоллиса
perfcurveКривая рабочих характеристик приемника (ROC) или другая кривая рабочих характеристик для выхода классификатора
ranksumТест суммы рангов Вилкоксона
relativeEntropyОдномерное расхождение Куллбэка-Лейблера двух независимых групп данных для измерения разделяемости классов
ttest2T-тест с двумя образцами
correlationWeightedScoreКорректировка оценок ранжирования элементов с использованием коэффициента корреляции

Темы

Основные сведения об индикаторах условий

Индикаторы состояния для мониторинга, обнаружения неисправностей и прогнозирования

Индикатор состояния - это любая особенность системных данных, поведение которых изменяется предсказуемым образом по мере ухудшения качества системы.

Индикаторы состояния на основе сигнала

Индикатор состояния на основе сигнала представляет собой величину, полученную из обработки данных сигнала. Индикатор состояния фиксирует некоторую особенность сигнала, которая изменяется по мере снижения производительности системы.

Индикаторы условий на основе модели

Индикатор условия на основе модели - это количество, полученное из подбора системных данных к модели и выполнения дальнейшей обработки с использованием модели. Индикатор состояния фиксирует некоторую особенность модели, которая изменяется по мере снижения производительности системы.

Индикаторы состояния вращающегося оборудования

Индикаторы состояния для контроля состояния зубчатой передачи

Этот поток операций используется для определения и оценки индикаторов состояния для контроля состояния зубчатой передачи.

Анализ сигнатуры тока двигателя для обнаружения неисправности зубчатой передачи

Этот пример иллюстрирует, как текущий анализ сигнатур может быть применен для извлечения спектральных метрик для обнаружения неисправностей в конкретных приводных передачах электрического сервопривода хобби-класса.

Характерные примеры