Постройте график условных временных моментов временного ряда с использованием подхода «только график» и «возврат данных».

Загрузите и постройте график данных, который состоит из смоделированных измерений вибрации для системы с неисправностью, вызывающей периодические резонансы. x - вектор измерений, и fs - частота дискретизации.

load tftmoment_example x fs

ts=0:1/fs:(length(x)-1)/fs;
figure
subplot(1,2,1)
plot(ts,x)
xlabel('Time in Seconds')
ylabel('Measurement')
title('Simulated Vibration Measurements')

Используйте функцию pspectrum с опцией «спектрограмма» для отображения частотного содержания в зависимости от времени.

subplot(1,2,2)
pspectrum(x,ts,'spectrogram')

Спектрограмма показывает, что первый пакет имеет частоту 100 Гц, а второй пакет имеет частоту 300 Гц. Всплеск 300-Hz сильнее всплеска 100-Hz на 70 дБ.

Постройте график второго временного момента (дисперсии) с использованием подхода только для графика без выходных аргументов и указания fs.

figure
order = 2;
tftmoment(x,fs,order);title('Second Temporal Moment')

На графике имеются две отличительные особенности при частоте 100 и 300 Гц, соответствующие индуцированным резонансам, показанным спектрограммой. Моменты гораздо ближе по величине, чем спектральные результаты.

Теперь найдите первые четыре временных момента, используя временную шкалу ts который вы уже построили. На этот раз используйте форму, которая возвращает как векторы момента, так и связанные частотные векторы. Встроить массив порядка как часть входного аргумента.

[momentT,f] = tftmoment(x,ts,[1 2 3 4]);

Каждый столбец momentT содержит момент, соответствующий одному из заказов на ввод.

momentT_1 = momentT(:,1);
momentT_2 = momentT(:,2);
momentT_3 = momentT(:,3);
momentT_4 = momentT(:,4);

Постройте график четырех моментов отдельно для сравнения форм.

figure
subplot(2,2,1)
plot(f,momentT_1)
title('First Temporal Moment — Mean')
xlabel('Frequency in Hz')

subplot(2,2,2)
plot(f,momentT_2)
title('Second Temporal Moment — Variance')
xlabel('Frequency in Hz')

subplot(2,2,3)
plot(f,momentT_3)
title('Third Temporal Moment — Skewness')
xlabel('Frequency in Hz')

subplot(2,2,4)
plot(f,momentT_4)
title('Fourth Temporal Moment — Kurtosis')
xlabel('Frequency in Hz')

Для данных в этом примере второй и четвертый временные моменты показывают наиболее четкие признаки неисправного резонанса.

По умолчанию tfsmoment вызывает функцию pspectrum для генерирования спектрограммы мощности, которая tftmoment использует для вычисления момента. Можно также импортировать существующую спектрограмму питания для tftmoment вместо этого использовать. Эта возможность полезна, если в качестве начальной точки уже используется спектрограмма питания или если требуется настроить pspectrum путем генерации спектрограммы в явном виде.

Введите спектрограмму мощности, которая уже была сгенерирована с помощью опций по умолчанию. Сравните результирующий график временных моментов с графиком, который tftmoment генерирует, используя собственный pspectrum параметры по умолчанию. Результаты должны быть одинаковыми.

Загрузите данные, состоящие из смоделированных измерений вибрации для системы с неисправностью, вызывающей периодические резонансы. p - предварительно вычисленная спектрограмма, fp и tp - частотные и временные векторы, связанные с p, x - исходный вектор измерений, и fs - частота выборки,.

load tftmoment_example p fp tp x fs

Определите второй временной момент с помощью спектрограммы и связанных с ней частотных и временных векторов. Постройте график момента.

[momentT_p,f_p] = tftmoment(p,fp,tp,2);
figure
subplot(2,1,1)
plot(f_p,momentT_p)
title('Second Temporal Moment using Input Spectrogram ')

Теперь найдите и постройте график вторых временных моментов, используя исходные данные и частоту дискретизации.

[momentT,f] = tftmoment(x,fs,2);
subplot(2,1,2)
plot(f,momentT)
title('Second Temporal Moment using Measurement Data')

Как и ожидалось, графики совпадают со времени установки по умолчанию pspectrum для обоих использовались опции. Этот результат демонстрирует эквивалентность между двумя подходами при отсутствии настройки.

Реальные измерения часто упаковываются как часть таблицы с временной меткой, которая записывает фактическое время и показания, а не относительное время. Вы можете использовать timetable формат для сбора этих данных. В этом примере показано, как tftmoment работает с входным графиком, в отличие от входных данных вектора данных, используемых для другого tftmoment примеры, такие как График условных временных моментов вектора временного ряда.

Загрузите данные, состоящие из единого расписания (xt_inner1) содержащий показания измерений и информацию о времени для части оборудования. Проверьте свойства расписания.

load tfmoment_tdata.mat xt_inner1;
xt_inner1.Properties

ans = 
  TimetableProperties with properties:

             Description: ''
                UserData: []
          DimensionNames: {'Time'  'Variables'}
           VariableNames: {'x_inner1'}
    VariableDescriptions: {}
           VariableUnits: {}
      VariableContinuity: []
                RowTimes: [146484x1 duration]
               StartTime: 0 sec
              SampleRate: 4.8828e+04
                TimeStep: 2.048e-05 sec
        CustomProperties: No custom properties are set.
      Use addprop and rmprop to modify CustomProperties.

Эта таблица состоит из измерений Time и Variables, где единственной переменной является x_inner1.

Найдите второй и четвертый условные временные моменты (order = [2 4]) для данных в расписании.

order = [2 4];
[momentT_xt_inner1,f] = tftmoment(xt_inner1,order);
size(momentT_xt_inner1)

ans = 1×2

        1024           2

Временные моменты представлены столбцами momentT_xt_inner1, точно так же, как они были бы на мгновение взяты из векторного ввода временного ряда.

Постройте график зависимости моментов от возвращенного частотного вектора f.

momentT_inner1_2 = momentT_xt_inner1(:,1);
momentT_inner1_4 = momentT_xt_inner1(:,2);

figure
subplot(2,1,1)
plot(f,momentT_inner1_2)
title("Second Temporal Moment")

subplot(2,1,2)
plot(f,momentT_inner1_4)
title("Fourth Temporal Moment")
xlabel('Frequency in Hz')