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reliabilitySurvivalModel

残存耐用期間を推定する確率故障時間モデル

説明

reliabilitySurvivalModel は、コンポーネントの残存耐用期間 (RUL) をコンポーネントの故障時間の確率分布を使用して推定するために使用します。信頼性生存モデルは、同じ仕様で製造された複数のマシンなどの類似コンポーネントのアンサンブルに関する故障時間のデータしかない場合に便利です。

特定のタイプのコンポーネントの reliabilitySurvivalModel オブジェクトを構成するには、fit を使用します。これにより、一連の故障時間データから確率分布係数が推定されます。信頼性生存モデルのパラメーターを構成したら、その後、類似コンポーネントの残存耐用期間を predictRUL を使用して予測できます。RUL 予測の基本的な例については、データの着信に応じた RUL 予測の更新を参照してください。

残存耐用期間の予測に関する一般的な情報については、残存耐用期間を予測するモデルを参照してください。

作成

構文

mdl = reliabilitySurvivalModel

mdl = reliabilitySurvivalModel(distribution)

mdl = reliabilitySurvivalModel(initModel)

mdl = reliabilitySurvivalModel(___,Name,Value)

説明

mdl = reliabilitySurvivalModel は、ワイブル分布を使用する RUL モデルを推定するための信頼性生存モデルを作成し、既定の設定でモデルを初期化します。

mdl = reliabilitySurvivalModel(distribution) は、指定された確率分布関数を使用する信頼性生存モデルを作成し、モデルの Distribution プロパティを設定します。

mdl = reliabilitySurvivalModel(initModel) は、信頼性生存モデルを作成し、既存の reliabilitySurvivalModel オブジェクト initModel を使用してモデルのパラメーターを初期化します。

mdl = reliabilitySurvivalModel(___,Name,Value) は、ユーザー設定可能なモデル プロパティを、名前と値のペアで指定します。たとえば、reliabilitySurvivalModel('LifeTimeUnit',"days") は、日数をライフタイムの単位として使用する信頼性生存モデルを作成します。複数の名前と値のペアを指定できます。各プロパティ名を引用符で囲みます。

入力引数

initModel — 信頼性生存モデル

reliabilitySurvivalModel オブジェクト

信頼性生存モデル。reliabilitySurvivalModel オブジェクトとして指定します。

プロパティ

Distribution — 確率分布関数

"Weibull" (既定値) | "Normal" | "Poisson" | "Kernel" | "Rayleigh" | "Gamma" | ...

ライフタイム分布のモデル化に使用される確率分布関数。次のいずれかとして指定します。

分布の string	分布オブジェクト
"BirnbaumSaunders"	BirnbaumSaundersDistribution
"Exponential"	ExponentialDistribution
"Gamma"	GammaDistribution
"GeneralizedPareto"	GeneralizedParetoDistribution
"HalfNormal"	HalfNormalDistribution
"InverseGaussian"	InverseGaussianDistribution
"Kernel"	KernelDistribution
"Logistic"	LogisticDistribution
"Loglogistic"	LoglogisticDistribution
"Lognormal"	LognormalDistribution
"Nakagami"	NakagamiDistribution
"Normal"	NormalDistribution
"Poisson"	PoissonDistribution
"Rayleigh"	RayleighDistribution
"Stable"	StableDistribution
"Weibull"	WeibullDistribution

確率分布関数のパラメーターを構成するには、関数 fit を使用します。

ParameterValues — 分布係数

ベクトル

この プロパティ は読み取り専用です。

関数 fit で推定される分布係数。ベクトルとして指定します。各分布関数の係数の詳細については、Distribution のリストに記載されている対応する分布オブジェクトを参照してください。モデルの当てはめの詳細については、fitdist を参照してください。

ParameterCovariance — 分布係数の共分散

配列

この プロパティ は読み取り専用です。

関数 fit で推定される分布係数の共分散。係数の数と等しいサイズの正の配列として指定します。各分布関数の係数の詳細については、Distribution のリストに記載されている対応する分布オブジェクトを参照してください。

ParameterNames — 分布係数の名前

string 配列

この プロパティ は読み取り専用です。

モデルに学習させるときに関数 fit を使用して割り当てられる分布係数の名前。string 配列として指定します。各分布関数の係数の詳細については、Distribution のリストに記載されている対応する分布オブジェクトを参照してください。

CensorVariable — 打ち切り変数

"" (既定値) | string

打ち切り変数。有効な MATLAB^® 変数名を含む string として指定します。打ち切り変数は、data のどの寿命測定値が耐用寿命末期の値でないかを示す 2 値変数です。

CensorVariable は、DataVariables または LifeTimeVariable のいずれの string とも一致してはなりません。

次の場合に、CensorVariable を指定できます。

• モデル作成時に名前と値のペアを使用する

• 関数 fit を呼び出す際の引数として使用する

• モデル作成後にドット表記を使用する

LifeTimeVariable — ライフタイム変数

"" (既定値) | string

ライフタイム変数。有効な MATLAB 変数名を含む string として指定します。生存モデルの場合、コンポーネントの過去の寿命測定値がライフタイム変数に格納されます。

次の場合に、LifeTimeVariable を指定できます。

• モデル作成時に名前と値のペアを使用する

• 関数 fit を呼び出す際の引数として使用する

• 手動でドット表記を使用する

LifeTimeUnit — ライフタイム変数の単位

"" (既定値) | string

ライフタイム変数の単位。string として指定します。

ライフタイム変数の単位は時間ベースとする必要はありません。テスト コンポーネントの寿命は、走行距離 (マイル) や消費燃料 (ガロン) などの使用量変数で測定できます。

DataVariables — データ変数

"" (既定値)

データ変数。空の string として指定します。このプロパティは、信頼性生存モデルでは無視されます。

UserData — その他のモデル情報

[] (既定値) | 任意のデータ型またはデータ形式

記録用のその他のモデル情報。任意のデータ型またはデータ形式として指定します。モデルでは、この情報を使用しません。

次の場合に、UserData を指定できます。

• モデル作成時に名前と値のペアを使用する

• モデル作成後にドット表記を使用する

オブジェクト関数

predictRUL	テスト コンポーネントの残存耐用期間を推定
fit	履歴データを使用して残存耐用期間モデルのパラメーターを推定

例

信頼性生存モデルの学習

学習データを読み込みます。

load('reliabilityData.mat')

このデータは、バッテリー放電時間を表す duration オブジェクトの列ベクトルです。

既定の設定で信頼性生存モデルを作成します。

mdl = reliabilitySurvivalModel;

学習データを使用して生存モデルに学習させます。

fit(mdl,reliabilityData,"hours")

信頼性生存モデルを使用した RUL の予測と PDF の表示

学習データを読み込みます。

load('reliabilityData.mat')

このデータは、バッテリー放電時間を表す duration オブジェクトの列ベクトルです。

ライフタイム変数とライフタイムの単位を指定して、信頼性生存モデルを作成します。

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

学習データを使用して生存モデルに学習させます。

fit(mdl,reliabilityData)

新しいコンポーネントの寿命を予測し、推定の確率分布関数を取得します。

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

確率分布をプロットします。

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

予測のビン数とビン サイズを指定して分布の表示を改善します。

[estRUL,ciRUL,pdfRUL] = predictRUL(mdl,'BinSize',0.5,'NumBins',500);
bar(pdfRUL.RUL,pdfRUL.ProbabilityDensity)
xlabel('Remaining useful life (hours)')
xlim(hours([40 90]))

50 時間動作しているコンポーネントの RUL を予測します。

[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]))

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用に関するメモと制限:

• predictRUL コマンドは、この RUL モデル タイプの MATLAB Coder™ を使用したコード生成に対応しています。このモデルを使用するコードを生成する前に、saveRULModelForCoder を使用してモデルを保存する必要があります。例については、残存耐用期間の予測用コードの生成を参照してください。

• covariateSurvivalModel については、table または timetable の形式で string または文字ベクトルの値として指定された共変量データを使用して predictRUL のコードを生成することはできません。代わりに、string または文字ベクトルのデータを別のデータ型に変換するか、データを table から削除してください。

• 読み取り専用のプロパティに加え、生存モデルの次のプロパティは実行時に変更できません。

  • LifeTimeVariable

  • LifeTimeUnit

  • DataVariables

  • CensorVariable

  • EncodedVariables (covariateSurvivalModel のみ)

  • EncodingMethod (covariateSurvivalModel のみ)

• コード生成に関するその他の制限については、predictRUL を参照してください。

バージョン履歴

R2018a で導入

参考

関数

• covariateSurvivalModel | fit | predictRUL

トピック

• データの着信に応じた RUL 予測の更新
• RUL 推定器モデルを使用した RUL の推定