exponenta event banner

перезапуск

Сбросить оставшуюся модель ухудшения срока службы

Описание

пример

restart(mdl) сбрасывает внутреннюю сохраненную статистику процесса деградации, накопленную предыдущими вызовами update и сбрасывает InitialLifeTimeValue и CurrentLifeTimeValue свойства модели. Если SlopeDetectionLevel свойство модели не является пустым, затем тест наклона также перезапускается, игнорируя любые предыдущие обнаружения.

пример

restart(mdl,resetPrior) устанавливает предыдущие значения параметров в mdl к их соответствующим задним значениям, когда resetPrior является true.

restart(___,Name,Value) задает свойства mdl с использованием одного или нескольких аргументов пары имя-значение.

Примеры

свернуть все

Загрузить учебные данные, которые являются профилем функции ухудшения качества для компонента.

load('expRealTime.mat')

В этом примере предположим, что данные обучения не являются историческими данными. При отсутствии исторических данных можно обновить модель деградации в режиме реального времени с помощью наблюдаемых данных.

Создайте экспоненциальную модель деградации со следующими настройками.

  • δ предварительное распределение со средним значением 2.4 и расхождение 0.006

  • β предварительное распределение со средним значением 0.07 и расхождение 3e-5

  • Дисперсия шума 0.003

mdl = exponentialDegradationModel('Theta',2.4,'ThetaVariance',0.006,...
                                  'Beta',0.07,'BetaVariance',3e-5,...
                                  'NoiseVariance',0.003);

Поскольку в обучающих данных нет переменной времени жизни, создайте произвольный вектор времени жизни для подгонки.

lifeTime = [1:length(expRealTime)];

Просмотрите элемент деградации для 100 итераций. Обновите модель деградации после каждой итерации.

for i=1:100
    update(mdl,[lifeTime(i) expRealTime(i)])
end

Сбросьте модель, которая очищает накопленную статистику от предыдущих наблюдений и сбрасывает апостериорные распределения в предыдущие распределения.

restart(mdl)

Загрузить учебные данные, которые являются профилем функции ухудшения качества для компонента.

load('expRealTime.mat')

В этом примере предположим, что данные обучения не являются историческими данными. При отсутствии исторических данных можно обновить модель деградации в режиме реального времени с помощью наблюдаемых данных.

Создайте экспоненциальную модель деградации со следующими настройками.

  • Произвольные δ и β предыдущие распределения с большими дисперсиями, так что модель полагается в основном на наблюдаемые данные

  • Дисперсия шума 0.003

mdl = exponentialDegradationModel('Theta',1,'ThetaVariance',1e6,...
                                  'Beta',1,'BetaVariance',1e6,...
                                  'NoiseVariance',0.003);

Поскольку в обучающих данных нет переменной времени жизни, создайте произвольный вектор времени жизни для подгонки.

lifeTime = [1:length(expRealTime)];

Просмотрите элемент деградации для 10 итераций. Обновите модель деградации после каждой итерации.

for i=1:10
    update(mdl,[lifeTime(i) expRealTime(i)])
end

После наблюдения за моделью в течение некоторого времени, например, в установившейся рабочей точке, можно перезапустить модель и сохранить текущее апостериорное распределение в качестве предыдущего распределения.

restart(mdl,true)

Просмотр обновленных параметров предыдущего распространения.

mdl.Prior
ans = struct with fields:
            Theta: 2.3555
    ThetaVariance: 0.0058
             Beta: 0.0722
     BetaVariance: 3.6362e-05
              Rho: -0.8429

Входные аргументы

свернуть все

Модель ухудшения RUL, заданная как linearDegradationModel объект или exponentialDegradationModel объект. restart очищает накопленную статистику в mdl и сбрасывает InitialLifeTimeValue и CurrentLifeTimeValue свойства mdl.

Флаг сброса предыдущей информации о параметрах, указанный как логическое значение. Когда resetPrior является:

  • true, то restart устанавливает предыдущие значения параметров mdl к их соответствующим текущим задним значениям параметров. Например, mdl.Prior.Theta имеет значение mdl.Theta.

  • false или опущен, то restart не обновляет предыдущую версию.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: nv1,'value'

Это свойство доступно только для чтения.

Среднее значение параметра, определяемого как пара, разделенная запятыми 'Theta' и скаляр. Используйте этот аргумент для установки Theta имущество mdl и соответствующей области Prior имущество mdl.

Это свойство доступно только для чтения.

Дисперсию параметра startв модели деградации, заданную как пара, разделенная запятыми 'ThetaVariance' и неотрицательный скаляр. Используйте этот аргумент для установки ThetaVariance имущество mdl и соответствующей области Prior имущество mdl.

Это свойство доступно только для чтения.

Среднее значение параметра β модели, указанное как пара, разделенная запятыми 'Beta' и скаляр. Используйте этот аргумент для установки Beta имущество mdl и соответствующей области Prior имущество mdl.

Этот аргумент применяется только в том случае, если mdl является exponentialDegradationModel.

Это свойство доступно только для чтения.

Дисперсия параметра β модели, указанного как пара, разделенная запятыми 'BetaVariance' и неотрицательный скаляр. Используйте этот аргумент для установки BetaVariance имущество mdl и соответствующей области Prior имущество mdl.

Этот аргумент применяется только в том случае, если mdl является exponentialDegradationModel.

Это свойство доступно только для чтения.

Корреляция между startи β, заданная как пара, разделенная запятыми 'Rho' и скалярное значение в диапазоне [-1,1]. Используйте этот аргумент для установки Rho имущество mdl и соответствующей области Prior имущество mdl.

Этот аргумент применяется только в том случае, если mdl является exponentialDegradationModel.

Дисперсия аддитивного шума модели, указанная как пара, разделенная запятыми 'NoiseVariance' и неотрицательный скаляр. Используйте этот аргумент для установки NoiseVariance имущество mdl.

Уровень определения наклона для определения начала процесса деградации, указанный как пара, разделенная запятыми 'SlopeDetectionLevel' и скаляр в диапазоне [0,1]. Используйте этот аргумент для установки SlopeDetectionLevel имущество mdl.

Для отключения теста обнаружения уклона установите SlopeDetectionLevel кому [].

Флаг для использования параллельных вычислений при подборе предыдущих значений из данных, указанных как пара, разделенная запятыми 'UseParallel' и либо true или false. Используйте этот аргумент для установки UseParallel имущество mdl.

Расширенные возможности

.
Представлен в R2018a