Загрузите обучающие данные.

load('pairwiseTrainVectors.mat')

Обучающие данные являются массивом ячеек вектор-столбцов. Каждый вектор-столбец является профилем функции ухудшения для компонента.

Создайте попарную модель подобия с настройками по умолчанию.

mdl = pairwiseSimilarityModel;

Обучите модель подобия использование обучающих данных.

fit(mdl,pairwiseTrainVectors)

Загрузите данные о наблюдении.

load('linTestData.mat','linTestData1')

В данном примере примите, что обучающие данные не являются историческими данными, а скорее наблюдениями в реальном времени за условием компонента.

На основе знания пределов функции ухудшения задайте пороговое значение индикатора состояния, которое указывает на конец жизненного цикла компонента.

threshold = 60;

Создайте линейную модель ухудшения произвольные предшествующие данные о распределении и заданное шумовое отклонение. Кроме того, задайте время жизни и имена переменной данных для данных о наблюдении.

mdl = linearDegradationModel('Theta',1,'ThetaVariance',1e6,'NoiseVariance',0.003,...
                             'LifeTimeVariable',"Time",'DataVariables',"Condition",...
                             'LifeTimeUnit',"hours");

Наблюдайте условие компонента для 50 часы, обновляя модель ухудшения после каждого наблюдения.

for i=1:50
    update(mdl,linTestData1(i,:));
end

После 50 часы, предскажите RUL компонента с помощью текущего пожизненного значения, сохраненного в модели.

estRUL = predictRUL(mdl,threshold)

estRUL = duration
   50.301 hr

Предполагаемый RUL составляет приблизительно 50 часов, который указывает на общую предсказанную продолжительность жизни приблизительно 100 часов.

Загрузите обучающие данные.

load('expTrainTables.mat')

Обучающие данные являются массивом ячеек таблиц. Каждая таблица является профилем функции ухудшения для компонента. Каждый профиль состоит из пожизненных измерений в "Hours" переменное и соответствующее ухудшение показывает измерения в "Condition" переменная.

Создайте экспоненциальную модель ухудшения, задав пожизненные переменные модули.

mdl = exponentialDegradationModel('LifeTimeUnit',"hours");

Обучите модель ухудшения использование обучающих данных. Задайте имена времени жизни и переменных данных.

fit(mdl,expTrainTables,"Time","Condition")

Загрузите данные о тестировании, которые являются профилем ухудшения запуска к отказу для тестового компонента. Тестовые данные являются таблицей с тем же временем жизни и переменными данных как обучающие данные.

load('expTestData.mat')

На основе знания пределов функции ухудшения задайте пороговое значение индикатора состояния, которое указывает на конец жизненного цикла компонента.

threshold = 500;

Примите, что вы измеряете индикатор состояния компонента каждый час в течение 150 часов. Обновите обученную модель ухудшения с каждым измерением. Затем предскажите остающийся срок полезного использования компонента в 150 часов. RUL является предсказанным временем, в которое функция ухудшения превысит заданный порог.

for t = 1:150 
 update(mdl,expTestData(t,:)) 
end 
estRUL = predictRUL(mdl,threshold) 

estRUL = duration
   136.45 hr

Предполагаемый RUL вокруг 137 часы, который указывает на общую предсказанную продолжительность жизни 287 часы.

Загрузите обучающие данные.

load('covariateData.mat')

Эти данные содержат времена выброса батареи и связали ковариационную информацию. Ковариационные переменные:

Информацией о производителе является категориальная переменная, которая должна быть закодирована.

Создайте ковариационную модель выживания и обучите ее с помощью обучающих данных.

mdl = covariateSurvivalModel('LifeTimeVariable',"DischargeTime",'LifeTimeUnit',"hours",...
   'DataVariables',["Temperature","Load","Manufacturer"],'EncodedVariables',"Manufacturer");
fit(mdl,covariateData)

Successful convergence: Norm of gradient less than OPTIONS.TolFun

Предположим, что вам произвел блок батарей производитель B это запустилось для 30 часы. Составьте таблицу тестовых данных, которая содержит время использования, DischargeTime, и измеренная температура окружающей среды, TestAmbientTemperature, и текущий чертивший, TestBatteryLoad.

TestBatteryLoad = 25;
TestAmbientTemperature = 60; 
DischargeTime = hours(30);
TestData = timetable(TestAmbientTemperature,TestBatteryLoad,"B",'RowTimes',hours(30));
TestData.Properties.VariableNames = {'Temperature','Load','Manufacturer'};
TestData.Properties.DimensionNames{1} = 'DischargeTime';

Предскажите RUL для батареи.

estRUL = predictRUL(mdl,TestData)

estRUL = duration
   38.332 hr

Постройте функцию выживания для ковариационных данных батареи.

plot(mdl,TestData)

Загрузите обучающие данные.

load('reliabilityData.mat')

Эти данные являются вектор-столбцом duration объекты, представляющие батарею, разряжают времена.

Создайте модель выживания надежности, задав пожизненные переменные и пожизненные модули.

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

Обучите модель выживания использование обучающих данных.

fit(mdl,reliabilityData)

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

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

Постройте вероятностное распределение.

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

Улучшите представление распределения путем обеспечения 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]))

Предскажите RUL для компонента, который действовал 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]))