Нелинейные функции
Нелинейные функции обеспечивают метрики, которые характеризуют хаотическое поведение в сигналах вибрации. Эти функции могут быть полезны при анализе вибрации и акустических сигналов от таких систем, как подшипники, передачи и двигатели. Генерация нелинейных признаков более интенсивна в вычислительном отношении, чем генерация любых других функций в приложении.
Уникальным преимуществом нелинейных функций является то, что эти функции отражают изменения в фазе пространственной траектории базовой динамики системы. Эти изменения могут всплыть еще до вхождения условия отказа. Таким образом, динамические характеристики системы мониторинга с помощью нелинейных функций могут помочь идентифицировать потенциальные отказы раньше, например, когда подшипник слегка изношен.
Параметры реконструкции фазового пространства
Все нелинейные функции зависят от phase-space reconstruction. Phase space является многомерным отображением всех возможных переменных состояний. Это отображение предоставляет портрет полностью динамического поведения системы. Реконструкция фазового пространства является методом, который воссоздает многомерное фазовое пространство из единственного одномерного сигнала.
Embedding dimension - размерность пространства фаз, эквивалентная количеству переменных состояния в динамической системе
Lag - значение задержки, используемое для выполнения реконструкции
Значение по умолчанию ‘Auto’ установка приводит к оценке этих параметров. Измените параметры вручную, чтобы исследовать влияние настроек на эффективность полученных функций.
Для получения дополнительной информации о реконструкции фазового пространства см. phaseSpaceReconstruction.
Аппроксимация энтропии
Аппроксимация энтропии измеряет регулярность в сигнале, или, наоборот, непредсказуемость сигнала. Деградация внутри системы обычно увеличивает приблизительную энтропию.
Radius - критерий подобия, который идентифицирует значимую область значений, в котором колебания данных должны считаться одинаковыми. The
‘Auto’установка вызывает значение по умолчанию, которое основано на отклонении или ковариации сигнала.
Корреляционные Размерности
Корреляция размерности измеряет хаотическую сложность сигнала, которая отражает самоподобие. Деградация обычно увеличивает сложность сигнала и при этом увеличивает значение этой метрики.
Similarity radius - ограничивающая область значений для точек, которые будут включены в расчет размерности корреляции. Значения по умолчанию основаны на ковариации сигнала.
Визуально исследуйте значения радиуса с помощью Explore. Explore поднимает график корреляционного интеграла от радиуса. Интеграл корреляции является средней вероятностью того, что состояния системы близки к двум различным временным интервалам. Этот интеграл отражает самоподобие. Можно изменить область значений подобия путем перемещения любой из вертикальных ограничивающих линий, как показано на следующем рисунке. Цель состоит в том, чтобы связать линейный фрагмент кривой. Ограничивающие значения автоматически переносятся в параметры размерности корреляции при закрытии рисунка.
Number of points - Число точек между значениями минимального и максимального диапазонов. Этот параметр управляет разрешением вычисления.
Для получения дополнительной информации о корреляционной размерности см. correlationDimension.
Ляпунов экспонент
Показатель Ляпунова измеряет степень хаоса из-за аномалии сигнала, основываясь на скорости разделения бесконечно близких траекторий в фазе пространстве. Деградация в системе увеличивает это значение. Положительный показатель Ляпунова указывает на наличие хаоса, со степенью, связанной с величиной экспоненты. Отрицательная экспонента указывает на нехаотический сигнал.
Expansion range - Ограничение целочисленной области значений, которое ограничивает точки, которые будут использоваться для оценки локальной скорости расширения. Затем эта скорость используется для вычисления показателя Ляпунова.
Исследуйте связь между областью значений расширения и частотой расширения (среднее различие журналов) визуально с помощью Explore. Выберите фрагмент графика, используя целые числа для привязки области. Ограничительные значения автоматически переносятся в Min и Max настройки Expansion range при закрытии рисунка.
Mean period - Пороговое целое значение, используемое для поиска ближайшего соседа для определенной точки для оценки самой большой степени Ляпунова. Программное обеспечение основывает значение по умолчанию на средней частоте сигнала.
Для получения дополнительной информации о показателе Ляпунова см. lyapunovExponent.
Дополнительная информация
Программа хранит результаты расчетов в новых возможностях. Имена новой возможности включают имя исходного сигнала с суффиксом nonlin.