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データの前処理

コマンド ラインおよびアプリで状態インジケーターを抽出するための準備としてデータのクリーンアップと変換を行う

予知保全のアルゴリズムの設計では、データをクリーンアップして状態インジケーターを抽出できる形式に変換する、データの前処理が必要なことがよくあります。データの前処理は、Predictive Maintenance Toolbox™ のアンサンブル データストアで管理されている測定データやシミュレーション データの配列または table に対して実行できます。データの前処理のいくつかの一般的なタイプについての概要は状態監視と予知保全のためのデータの前処理を参照してください。

診断特徴デザイナー アプリを使って、多くの前処理操作を対話的に行うことができます。アプリの処理ツールには、フィルター処理、時間領域の処理、周波数領域の処理、および内挿が含まれています。アプリの時間領域処理オプションには、回転機の特殊なフィルター処理が含まれています。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。

アプリ

診断特徴デザイナーInteractively extract, visualize, and rank features from measured or simulated data for machine diagnostics and prognostics

関数

すべて展開する

fillmissing欠損値を埋める
filloutliersデータの外れ値の検出と置き換え
smoothdataノイズの多いデータの平滑化
movmean移動平均値
detrend多項式のトレンドを削除
rescale配列要素のスケール範囲
filter1 次元のデジタル フィルター
designfiltデジタル フィルターの設計
tsa時間同期信号平均
tsadifferenceDifference signal of a time-synchronous averaged signal
tsaregularRegular signal of a time-synchronous averaged signal
tsaresidualResidual signal of a time-synchronous averaged signal
ordertrack振動信号の次数の大きさの追跡および抽出
rpmtrack振動信号の RPM プロファイルの追跡および抽出
pspectrum周波数領域および時間-周波数領域内の信号の解析
envspectrum機械診断の包絡線スペクトル
orderspectrum平均スペクトルと振動信号の次数
modalfrfモード解析の周波数応答関数
bearingFaultBandsGenerate frequency bands around the characteristic fault frequencies of ball or roller bearings for spectral feature extraction
gearMeshFaultBandsConstruct frequency bands around the characteristic fault frequencies of meshing gears for spectral feature extraction
faultBandsGenerate fault frequency bands for spectral feature extraction
pentropy信号のスペクトル エントロピー
pkurtosis信号またはスペクトログラムからのスペクトル尖度
kurtogramスペクトル尖度の可視化
spectrogram短時間フーリエ変換を使用したスペクトログラム
hhtヒルベルト・ファン変換
emd経験的モード分解

トピック

状態監視と予知保全のためのデータの前処理

信号処理手法を用いてデータを前処理し、クリーニングを行い、状態インジケーターを抽出できる形式に変換する。システムに関する知識は適切な前処理方法を選択するために役立ちます。

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。

診断特徴デザイナー用のシステム データの整理

複数のシステムの測定値と情報を、アプリにインポートできるデータセットに整理する。

診断特徴デザイナーでのデータの処理と特徴の調査

アプリ内でデータをフィルター処理して変換する。インポートおよび導出された信号から特徴を抽出し、特徴の有効度を評価する。

注目の例