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compare

テスト データを類似性モデルの履歴データ アンサンブルと比較する

構文

compare(mdl,data)

compare(___,Name,Value)

説明

compare(mdl,data) は、data 内にあるテスト コンポーネントの劣化データを、近似した類似性モデル mdl に格納されている履歴アンサンブルからの、最も類似したデータ セットに重ね合わせてプロットします。アンサンブルの最も類似した K 個のデータ セットがプロットされます。ここで、K は mdl の NumNearestNeighbors プロパティです。

compare(___,Name,Value) は、名前と値のペアの引数を 1 つ以上使用してプロット オプションを指定します。

例

テスト データと履歴データの比較

学習データを読み込みます。

load('pairwiseTrainTables.mat')

学習データは table の cell 配列です。各 table は、コンポーネントの劣化特徴プロファイルです。

ペアワイズ類似性モデルを作成し、学習させます。

mdl = pairwiseSimilarityModel;
fit(mdl,pairwiseTrainTables,"Time","Condition")

テスト データを読み込みます。

load('pairwiseTestData.mat')

テスト データの劣化プロファイルを、履歴データ アンサンブルのプロファイルと比較します。

compare(mdl,pairwiseTestData)

テスト データと最も類似した履歴データの比較

学習データを読み込みます。

load('pairwiseTrainTables.mat')

学習データは table の cell 配列です。各 table は、コンポーネントの劣化特徴プロファイルです。

ペアワイズ類似性モデルを作成し、学習させます。

mdl = pairwiseSimilarityModel;
fit(mdl,pairwiseTrainTables,"Time","Condition")

テスト データを読み込みます。

load('pairwiseTestData.mat')

テスト データの劣化プロファイルを、履歴データ アンサンブルの最も類似した 10 個のメンバーのプロファイルと比較します。

compare(mdl,pairwiseTestData,'NumNearestNeighbors',10)

入力引数

mdl — 類似性 RUL モデル

hashSimilarityModel オブジェクト | pairwiseSimilarityModel オブジェクト | residualSimilarityModel オブジェクト

類似性 RUL モデル。hashSimilarityModel オブジェクト、pairwiseSimilarityModel オブジェクト、または residualSimilarityModel オブジェクトとして指定します。モデルは、compare を呼び出す前に、fit を使用して近似する必要があります。

data — 劣化特徴の測定値

配列 | table | timetable

コンポーネントのライフ スパンにわたり現在のライフタイムまで測定された、類似性モデルの RUL を推定するための劣化特徴プロファイル。以下のいずれかとして指定します。

• N 行 (M_i + 1) 列の配列。ここで、N は (異なる使用時間における) 特徴の測定値の数、M_i は特徴の数です。最初の列には使用時間が含まれ、残りの列には対応する劣化特徴の測定値が含まれています。特徴の順序は、 mdl の DataVariables プロパティで指定されている順序と一致する必要があります。

• table または timetable オブジェクト — table には、mdl の DataVariables プロパティおよび LifeTimeVariable プロパティにある string と名前の一致する変数が含まれている必要があります。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペア自体は順不同で構いません。

R2021a 以前は、名前と値をそれぞれコンマで区切り、 Name を引用符で囲みます。

例: 'NumNearestNeighbors','10' は、10 組の類似したデータ セットをプロットします。

NumNearestNeighbors — 最近傍の数

Inf | 有限の正の整数

最近傍の数。'NumNearestNeighbors' と、Inf または有限の正の整数のいずれかからなる、コンマ区切りのペアとして指定します。NumNearestNeighbors プロパティをオーバーライドすることで、プロットする最も類似したデータ セットの数を選択するには、このオプションを使用します。NumNearestNeighbors が Inf である場合、compare はすべてのアンサンブル データ セットの劣化データをプロットします。

Threshold — 劣化データの範囲

2 列配列

劣化データの範囲。'Threshold' と、N 行の 2 列配列からなるコンマ区切りのペアとして指定します。ここで、N は mdl で使用されるデータ変数の数です。Threshold の 1 列目には変数の下限が含まれ、2 列目には上限が含まれます。範囲は黄色のパッチとしてレンダリングされます。

特定の変数について範囲を無効にするには、下限と上限をそれぞれ -Inf および Inf として指定します。

ヒント

• どの信号をプロットするかを選択するには、プロット領域を右クリックし、[データ変数セレクター] を選択します。[データ変数セレクター] ダイアログ ボックスでは、プロットに使用できる変数が [変数の選択] ボックスに表示されます。

バージョン履歴

R2018a で導入

参考

関数

• hashSimilarityModel | pairwiseSimilarityModel | residualSimilarityModel