exponenta event banner

Данные предварительной обработки

Очистка и преобразование данных для их подготовки к извлечению индикаторов условий в командной строке и в приложении

При разработке алгоритма для прогностического ведения предварительная обработка данных часто необходима для очистки данных и преобразования их в форму, из которой можно извлечь индикаторы условий. Предварительную обработку данных можно выполнять в массивах или таблицах измеренных или смоделированных данных, управление которыми осуществляется с помощью хранилищ данных Predictive Maintenance Toolbox™ ensemble. Обзор некоторых распространенных типов предварительной обработки данных см. в разделе Предварительная обработка данных для контроля состояния и предиктивного ТОРО.

Приложение Diagnostic Feature Designer позволяет выполнять множество операций предварительной обработки в интерактивном режиме. Средства обработки в приложении включают фильтрацию, обработку во временной области, обработку в частотной области и интерполяцию. Возможности обработки во временной области приложения включают специализированную фильтрацию для вращающегося оборудования. Дополнительные сведения о приложении см. в разделе Обзор данных ансамбля и сравнение функций с помощью конструктора диагностических функций.

Приложения

Конструктор диагностических функцийИнтерактивное извлечение, визуализация и ранжирование характеристик из измеренных или смоделированных данных для диагностики и прогнозирования машин

Функции

развернуть все

fillmissingЗаполнить отсутствующие значения
filloutliersОбнаружение и замена отклонений в данных
smoothdataПлавные шумные данные
movmeanСкользящее среднее
detrendУдаление полиномиального тренда
rescaleМасштабировать диапазон элементов массива
filter1-D цифровой фильтр
designfiltПроектирование цифровых фильтров
tsaСреднее значение синхросигнала
tsadifferenceРазностный сигнал синхронизированного по времени усредненного сигнала
tsaregularРегулярный сигнал синхронизированного по времени усредненного сигнала
tsaresidualОстаточный сигнал синхронизированного по времени усредненного сигнала
ordertrackОтслеживать и извлекать значения порядка из сигнала вибрации
rpmtrackОтслеживать и извлекать профиль оборотов из вибросигнала
pspectrumАнализ сигналов в частотной и временной областях
envspectrumСпектр оболочки для диагностики оборудования
orderspectrumСредний спектр в зависимости от порядка сигнала вибрации
modalfrfФункции частотного отклика для модального анализа
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
pentropyСпектральная энтропия сигнала
pkurtosisСпектральный куртоз из сигнала или спектрограммы
kurtogramВизуализация спектрального куртоза
spectrogramСпектрограмма с использованием кратковременного преобразования Фурье
hhtПреобразование Гильберта-Хуана
emdДекомпозиция эмпирического режима

Темы

Предварительная обработка данных для контроля состояния и предупредительного ТОРО

Используйте методы обработки сигналов для предварительной обработки данных, их очистки и преобразования в форму, из которой можно извлечь индикаторы условий. Знание системы может помочь выбрать подходящий подход к предварительной обработке.

Изучение данных ансамбля и сравнение функций с помощью конструктора диагностических функций

Следуйте этому рабочему процессу для интерактивного изучения и обработки данных ансамбля, проектирования и ранжирования элементов из этих данных, экспорта данных и выбранных элементов, а также создания кода MATLAB.

Организация системных данных для конструктора диагностических функций

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

Обработка данных и изучение функций в конструкторе диагностических функций

Фильтрация и преобразование данных в приложении. Извлечение элементов из импортированных и производных сигналов и оценка эффективности элементов.

Характерные примеры