Exponenta Banner
exponenta event banner

reliabilitySurvivalModel

Вероятностная модель времени отказа для оценки оставшегося срока службы

развернуть все на странице

Описание

Использовать reliabilitySurvivalModel оценить оставшийся срок службы (RUL) компонента с помощью распределения вероятностей времени отказа компонента. Модели выживания надежности применяются, когда единственными данными, которые у вас есть, являются времена отказа для ансамбля аналогичных компонентов, таких как несколько машин, изготовленных по тем же спецификациям.

Как сконфигурировать reliabilitySurvivalModel объект для определенного типа компонента, используйте fit, который оценивает коэффициенты распределения вероятностей из набора данных времени отказа. Если вы конфигурируете параметры вашей модели выживания надежности, можно затем предсказать оставшийся срок службы аналогичных компонентов, используя predictRUL. Для базового примера, иллюстрирующего предсказание RUL, смотрите Обновление Предсказания RUL по мере поступления данных.

Для получения общей информации о прогнозировании оставшегося срока полезного использования, см. Модели для прогнозирования оставшегося срока полезного использования.

Создание

Синтаксис

mdl = reliabilitySurvivalModel
mdl = reliabilitySurvivalModel(distribution)
mdl = reliabilitySurvivalModel(initModel)
mdl = reliabilitySurvivalModel(___,Name,Value)

Описание

пример

mdl = reliabilitySurvivalModel создает модель выживания надежности для оценки модели RUL, которая использует распределение Вейбула и инициализирует модель с настройками по умолчанию.

mdl = reliabilitySurvivalModel(distribution) создает модель выживания надежности, которая использует заданную функцию распределения вероятностей и устанавливает Distribution свойство модели.

mdl = reliabilitySurvivalModel(initModel) создает модель выживания надежности и инициализирует параметры модели с помощью существующей reliabilitySurvivalModel initModel объекта.

пример

mdl = reliabilitySurvivalModel(___,Name,Value) задает настраиваемые пользователем свойства модели, используя пары "имя-значение". Для примера, reliabilitySurvivalModel('LifeTimeUnit',"days") создает модель выживания надежности, которая использует дни в качестве модуля. Можно задать несколько пары "имя-значение". Заключайте каждое имя свойства в кавычки.

Входные параметры

расширить все

Модель выживания надежности, заданная как reliabilitySurvivalModel объект.

Свойства

расширить все

Функция распределения вероятностей, используемая для моделирования распределения во время жизни, заданная как одно из следующего:

Строка распределенияОбъект распределения
"BirnbaumSaunders"BirnbaumSaundersDistribution
"Exponential"ExponentialDistribution
"Gamma"GammaDistribution
"GeneralizedPareto"GeneralizedParetoDistribution
"HalfNormal"HalfNormalDistribution
"InverseGaussian"InverseGaussianDistribution
"Kernel"KernelDistribution
"Logistic"LogisticDistribution
"Loglogistic"LoglogisticDistribution
"Lognormal"LognormalDistribution
"Nakagami"NakagamiDistribution
"Normal"NormalDistribution
"Poisson"PoissonDistribution
"Rayleigh"RayleighDistribution
"Stable"StableDistribution
"Weibull"WeibullDistribution

Чтобы сконфигурировать параметры функции распределения вероятностей, используйте fit функция.

Это свойство доступно только для чтения.

Коэффициенты распределения, оцененные fit функция, заданная как вектор. Для получения дополнительной информации о коэффициентах каждой функции распределения, смотрите соответствующий объект распределения, перечисленный в Distribution. Для получения дополнительной информации о модели подбора кривой, см. fitdist.

Это свойство доступно только для чтения.

Ковариация коэффициентов распределения, оцененная fit функция, заданная как положительный массив с размером, равным количеству коэффициентов. Для получения дополнительной информации о коэффициентах каждой функции распределения, смотрите соответствующий объект распределения, перечисленный в Distribution.

Это свойство доступно только для чтения.

Имена коэффициентов распределения, присвоенные, когда модель обучена с помощью fit функция, заданная как строковые массивы. Для получения дополнительной информации о коэффициентах каждой функции распределения, смотрите соответствующий объект распределения, перечисленный в Distribution.

Переменная Censor, заданная как строка, содержащая допустимый MATLAB® имя переменной. Переменная цензора является двоичной переменной, которая указывает, какие измерения в течение жизни в data не являются значениями в конце срока службы.

CensorVariable не должно совпадать ни с одной из строк в DataVariables или LifeTimeVariable.

Можно задать CensorVariable:

  • Использование пары "имя-значение" при создании модели

  • Как аргумент, когда вы вызываете fit функция

  • Использование записи через точку после создания модели

Переменная времени жизни, заданная как строка, содержащая допустимое имя переменного MATLAB. Для моделей выживания переменная времени жизни содержит исторические измерения продолжительности жизни компонентов.

Можно задать LifeTimeVariable:

  • Использование пары "имя-значение" при создании модели

  • Как аргумент, когда вы вызываете fit функция

  • Вручную с использованием записи через точку

Переменные модули времени жизни, заданная как строка.

Модули переменной времени жизни не должны основываться на времени. Срок службы тестового компонента может быть измерен с точки зрения переменной использования, такой как пройденное расстояние (мили) или потребленное топливо (галлоны).

Переменные данных, заданные как пустая строка. Это свойство игнорируется для моделей выживания надежности.

Дополнительная информация о модели для целей бухгалтерии, заданная как любой тип данных или формат. Модель не использует эту информацию.

Можно задать UserData:

  • Использование пары "имя-значение" при создании модели

  • Использование записи через точку после создания модели

Функции объекта

predictRULОценка оставшегося срока службы для тестового компонента
fitОценка параметров оставшейся модели срока службы с использованием исторических данных

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Загрузите обучающие данные.

load('reliabilityData.mat')

Эти данные являются вектором-столбцом duration объекты, представляющие время разряда батареи.

Создайте модель выживания надежности с настройками по умолчанию.

mdl = reliabilitySurvivalModel;

Обучите модель выживания с помощью обучающих данных.

fit(mdl,reliabilityData,"hours")
Открыть Live Script

Загрузите обучающие данные.

load('reliabilityData.mat')

Эти данные являются вектором-столбцом duration объекты, представляющие время разряда батареи.

Создайте модель выживания надежности, задающую переменную времени жизни и модули времени жизни.

mdl = reliabilitySurvivalModel('LifeTimeVariable',"DischargeTime",'LifeTimeUnit',"hours");

Обучите модель выживания с помощью обучающих данных.

fit(mdl,reliabilityData)

Спрогнозируйте продолжительность жизни нового компонента и получите функцию распределения вероятностей для оценки.

[estRUL,ciRUL,pdfRUL] = predictRUL(mdl);

Постройте график распределения вероятностей.

bar(pdfRUL.RUL,pdfRUL.ProbabilityDensity)
xlabel('Remaining useful life (hours)')
xlim(hours([40 90]))

Figure contains an axes. The axes contains an object of type bar.

Улучшите представление распределения путем задания количества интервалов и размера интервала для предсказания.

[estRUL,ciRUL,pdfRUL] = predictRUL(mdl,'BinSize',0.5,'NumBins',500);
bar(pdfRUL.RUL,pdfRUL.ProbabilityDensity)
xlabel('Remaining useful life (hours)')
xlim(hours([40 90]))

Figure contains an axes. The axes contains an object of type bar.

Спрогнозируйте RUL для компонента, который работал в течение 50 часов.

[estRUL,ciRUL,pdfRUL] = predictRUL(mdl,hours(50),'BinSize',0.5,'NumBins',500);
bar(pdfRUL.RUL,pdfRUL.ProbabilityDensity)
xlabel('Remaining useful life (hours)')
xlim(hours([0 40]))

Figure contains an axes. The axes contains an object of type bar.

См. также

Функции

Темы

Введенный в R2018a

Документация Predictive Maintenance Toolbox

Поддержка