compare

Сравните тестовые данные с историческим ансамблем исторических данных для моделей подобия

Свернуть все на странице

Синтаксис

compare(mdl,data)
compare(___,Name,Value)

Описание

пример

compare(mdl,data) строит графики данных о деградации тестового компонента на data наложены на самые похожие наборы данных из исторического ансамбля, хранящиеся в подобной модели mdl. Построены K самые похожие наборы данных из ансамбля, где K NumNearestNeighbors свойство mdl.

пример

compare(___,Name,Value) задает опции графического изображения, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Загрузите обучающие данные.

load('pairwiseTrainTables.mat')

Обучающие данные являются массивом ячеек из таблиц. Каждая таблица является профилем функции деградации для компонента.

Создайте и обучите попарную модель подобия.

mdl = pairwiseSimilarityModel;
fit(mdl,pairwiseTrainTables,"Time","Condition")

Загрузите данные проверки.

load('pairwiseTestData.mat')

Сравните профиль деградации тестовых данных с профилями ансамбля исторических данных.

compare(mdl,pairwiseTestData)

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type line, scatter. These objects represent Ensemble, NumericData.

Открыть Live Script

Загрузите обучающие данные.

load('pairwiseTrainTables.mat')

Обучающие данные являются массивом ячеек из таблиц. Каждая таблица является профилем функции деградации для компонента.

Создайте и обучите попарную модель подобия.

mdl = pairwiseSimilarityModel;
fit(mdl,pairwiseTrainTables,"Time","Condition")

Загрузите данные проверки.

load('pairwiseTestData.mat')

Сравните профиль деградации тестовых данных с профилями 10 большинство подобных представителей ансамбля исторических данных.

compare(mdl,pairwiseTestData,'NumNearestNeighbors',10)

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type line, scatter. These objects represent Ensemble, NumericData.

Входные параметры

свернуть все

Модель RUL подобия, заданная как hashSimilarityModel объект, a pairwiseSimilarityModel объект, или residualSimilarityModel объект. Модель должна быть установлена с помощью fit перед вызовом compare.

Профили функций деградации для оценки RUL моделей подобия, измеренные в течение срока службы компонента до текущего времени жизни, заданные как одно из следующего:

  • (N + 1) -by - M числовой массив, где N - количество функций, а M - количество функции измерений. В каждой строке в первом столбце содержится время использования, а в остальных столбцы соответствующие измерения функций деградации. Порядок функций должен совпадать с порядком, заданным в DataVariables свойство mdl.

  • table или timetable объект - Таблица должна содержать переменные с именами, совпадающими со строками в DataVariables и LifeTimeVariable свойства mdl.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'NumNearestNeighbors','10' графики десяти подобных наборов данных

Количество ближайших соседей, заданное как разделенная разделенными запятой парами 'NumNearestNeighbors' и любой из них Inf или конечное положительное целое число. Используйте эту опцию, чтобы выбрать количество наиболее похожих наборов данных для построения путем переопределения NumNearestNeighbors свойство. Если NumNearestNeighbors является Inf, затем compare строит графики данных деградации для всех наборов данных ансамбля.

Границы данных деградации, заданные как разделенная разделенными запятой парами 'Threshold' и массив из двух столбцов с N строками, где N количество переменных данных, используемых mdl. Первый столбец Threshold содержит нижние границы для переменных, а второй столбец содержит верхние границы. Границы визуализированы как закрашенные фигуры желтого цвета.

Чтобы отключить границы для заданной переменной, задайте нижнюю и верхнюю границы следующим -Inf и Inf, соответственно.

Совет

  • Чтобы выбрать сигналы для построения графика, щелкните правой кнопкой мыши по области графика и выберите Data Variable Selector. В диалоговом окне «Выбор переменных данных» в Select Variables окне показаны переменные, доступные для графического изображения.

См. также

Функции

Введенный в R2018a

Документация Predictive Maintenance Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте