Постройте график условных временных моментов временных рядов с помощью подхода только для построения графика и подхода с возвращением данных.

Загрузите и постройте график данных, который состоит из моделируемых измерений вибрации для системы с отказом, который вызывает 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 'spectrogram', чтобы показать содержимое в зависимости от времени.

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

Спектрограмма показывает, что первый всплеск находится на 100 Гц, а второй всплеск - на 300 Гц. Всплеск 300-Hz сильнее, чем всплеск 100-Hz на 70 дБ.

Постройте график второго временного момента ( отклонения), используя подход только для построения графика без выходных аргументов и задавая fs.

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

На графике имеются две отличительные функции со скоростью 100 и 300 Гц, соответствующие индуцированным резонансам, показанным спектрограммой. Моменты намного ближе по величине, чем спектральные результаты были.

Теперь найдите первые четыре временных момента, используя временную шкалу ts что вы уже построили. На этот раз используйте форму, которая возвращает и векторы момента, и связанные векторы частоты. Встройте массив порядка как часть входного параметра.

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

Каждый столбец momentT содержит момент, соответствующий одному из входа порядков.

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

Постройте график четырех моментов отдельно, чтобы сравнить формы.

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 четчайшие функции для дефектного резонанса.

По умолчанию tfsmoment вызывает функцию pspectrum внутренне, чтобы сгенерировать спектрограмму степени, которая tftmoment использует на данный момент расчет. Можно также импортировать существующую спектрограмму степени для tftmoment использовать вместо этого. Эта возможность полезна, если у вас уже есть степень спектрограмма в качестве начальной точки, или если вы хотите настроить pspectrum опции путем генерации спектрограммы явным образом сначала.

Введите спектрограмму степени, которая уже была сгенерирована с помощью опций по умолчанию. Сравните полученный график времени с графиком, который tftmoment генерирует, используя свою собственную pspectrum опции по умолчанию. Результаты должны быть одинаковыми.

Загрузите данные, который состоит из моделируемых измерений вибрации для системы с отказом, который вызывает периодические резонансы. p - ранее вычисленная спектрограмма, fp и tp являются частотным и временным векторами, сопоставленными с p, x является исходным вектором измерений, и fs является частотой дискретизации,.

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 с заданным по умолчанию pspectrum для обоих были использованы опции. Этот результат демонстрирует эквивалентность между двумя подходами, когда нет индивидуальной настройки.

Измерения в реальном мире часто упаковываются как часть таблицы с отметкой времени, которая регистрирует фактическое время и показания, а не относительное время. Можно использовать timetable формат для захвата этих данных. Этот пример показывает, как tftmoment работает с входным параметром timetable, в отличие от входов вектора данных, используемых для другого tftmoment примеры, такие как График Условных Временных Моментов Вектора Временных Рядов.

Загрузите данные, который состоит из одного расписания (xt_inner1) содержащие показания измерений и информацию о времени для куска машины. Исследуйте 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 размерностей Time и Variables, где единственная переменная 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, так же, как они были бы на минуту взяты из векторного входного вектора временных рядов.

Постройте график зависимости моментов от возвращенного вектора частоты 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')