状態インジケーターの対話的な設計
診断特徴デザイナーおよびライブ エディターの専用タスクでデータを調査し、システムの状態を示したり将来の状態を予測できる特徴を特定する
診断特徴デザイナー アプリを使って、データから対話的に特徴を抽出できます。アプリ内では、特徴抽出のためにデータを準備し、特徴を抽出してその有効度を可視化し、さまざまな統計的アルゴリズムを使用して特徴をランク付けすることができます。最も効果的な特徴の計算を複製および自動化するためのコードをアプリから生成できます。アプリの詳細については、診断特徴デザイナーを使用したアンサンブル データの調査と特徴の比較を参照してください。
ライブ エディターのタスクを使用して、コードを記述せずに、位相空間の再構成を対話的に実行したり、近似エントロピー、相関次元、およびリアプノフ指数を抽出します。タスクでは、プロットを生成して、パラメーター値やオプションを変更した場合の効果を調べたり、コードを自動生成できます。コードはライブ スクリプトに取り込まれます。
アプリ
診断特徴デザイナー | 機械の診断と予測のために、測定データまたはシミュレーション データから特徴を対話的に抽出、可視化、ランク付けする |
ライブ エディター タスク
スペクトル特徴の抽出 | ライブ エディターでスペクトルの故障帯域のメトリクスを対話的に抽出 (R2021a 以降) |
位相空間の再構成 | 等間隔にサンプリングされた信号の位相空間をライブ エディターで再構成 (R2019b 以降) |
近似エントロピーの推定 | 等間隔にサンプリングされた信号の近似エントロピーをライブ エディターで対話的に推定 (R2019b 以降) |
相関次元の推定 | 等間隔にサンプリングされた信号の相関次元をライブ エディターで推定 (R2019b 以降) |
リアプノフ指数の推定 | 等間隔にサンプリングされた信号のリアプノフ指数をライブ エディターで対話的に推定 (R2019b 以降) |
トピック
状態インジケーターの基礎
- 監視、故障検出、予測のための状態インジケーター
状態インジケーターは、その動作がシステムの劣化とともに予測可能な形で変化する、システム データの任意の特徴です。 - 予知保全アルゴリズムの状態インジケーターの設計
この 3 部構成のチュートリアルでは、診断特徴デザイナーでアンサンブル データを操作し、特徴の抽出とランク付けを行う方法を示します。
診断特徴デザイナー アプリ
- 診断特徴デザイナーを使用したアンサンブル データの調査と特徴の比較
次のワークフローに従って、アンサンブル データを対話的に調査して処理し、そのデータからの特徴を設計してランク付けし、データおよび選択した特徴をエクスポートし、MATLAB® コードを生成する。
ライブ エディター タスクでの状態インジケーター
- ライブ エディター タスクを使用した位相空間の再構成と状態インジケーターの推定
ライブ エディター タスクを使用して、等間隔にサンプリングされた信号の位相空間を再構成し、その再構成された位相空間を使用して相関次元とリアプノフ指数を推定する。 - ライブ エディター タスクを使用したギア列データの解析およびスペクトル特徴の抽出
ライブ エディター タスクを使用して故障帯域を構成し、故障の検出と特定用にスペクトル特徴を抽出する。