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診断特徴デザイナーでの MATLAB 関数の生成

診断特徴デザイナーでは、信号処理、特徴生成、およびランク付けのためのツールを使用して、特徴を対話的に調査します。最適な特徴セットを選択したら、それらの特徴の計算を再現する MATLAB® 関数を生成できます。この関数を、より大規模な測定データセットに直接適用して、特徴セットのメンバー数を増やすことができます。また、用途に合わせて関数を変更したり、関数の一部または全部を他のコードに組み込むことができます。

この例では、MATLAB 関数を生成して特徴セットを計算し、元のデータセットを使用してその関数を検証する方法を説明します。

この例では、アンサンブル データの概念およびアプリでの基本的な操作 (データのインポート、信号処理、特徴の生成など) に精通していることを前提としています。これらの概念と操作の詳細については、予知保全アルゴリズムの設計のための状態インジケーターの特定を参照してください。

トランスミッション モデル データのインポート

この例では、Simulink を使用した故障データの生成のトランスミッション システム モデルから生成されたアンサンブル データを使用します。モデルの出力には以下のものが含まれます。

  • ケーシングの振動を監視するセンサーからの振動測定

  • シャフトが 1 回転するたびにパルスを発するタコメーター センサー

  • モデル化された故障の存在を示す故障コード

MATLAB コマンド ウィンドウで、table dataTable に格納されているトランスミッション データを読み込みます。

load dfd_Tutorial dataTable
dataTable は、16 個のメンバーが含まれるアンサンブル table です。各メンバーはシミュレートされた 1 つのトランスミッション システムを表します。table の各行は 1 つのメンバーに対応します。table の各列は、VibrationFaultCode など、1 つの変数に対応します。すべてのアンサンブル メンバーは同じ変数をもちます。

診断特徴デザイナーを開きます。

diagnosticFeatureDesigner

アプリで dataTable をインポートします。インポート処理の際、faultCode のタイプを状態変数に設定します。インポートが完了すると、信号ブラウザーには振動データおよびタコメーター データが表示され、データセット ブラウザーにはインポートしたアンサンブルが表示されます。インポート処理の詳細については、診断特徴デザイナーでのアンサンブル データのインポートと可視化を参照してください。

TSA 信号の計算

振動信号およびタコメーター信号から時間同期平均化 (TSA) 信号を計算します。そのためにはまず、[データ ブラウザー] ペインで Vibration/Data を選択します。次に、[特徴デザイナー] タブで [フィルター処理と平均化]、[時間同期信号平均化] を選択します。パラメーターを次の図に示すように設定して [OK] をクリックします。

アプリのデータ ブラウザーに新しい信号が表示されます。

TSA 信号の詳細については、tsa を参照してください。

TSA 信号からの特徴抽出

[特徴デザイナー] タブで、[時間領域の特徴]、[信号の特徴] を選択して、使用可能な信号特徴のセットを開きます。平均、標準偏差、および尖度の特徴を選択します。

特徴値を表示します。データ ブラウザーで、[FeatureTable1] を選択します。次に、プロット ギャラリーで、[特徴テーブル ビュー] をクリックします。これらの手順により、状態変数 faultCode と共に、各メンバーの特徴値が含まれる table が開きます。

MATLAB 関数の生成

これらの特徴の計算を再現する MATLAB 関数を生成します。[特徴デザイナー] タブで、[エクスポート]、[特徴の関数の生成] を選択します。

選択すると、特徴テーブルと特徴を指定できるダイアログ ボックスが開きます。特徴テーブルが 1 つのみであり、ランク付けを実行していないため、ここでは、既定のオプション [FeatureTable1][すべての特徴を使用] のみが選択肢となっています。

[OK] をクリックすると、次の行から始まる MATLAB エディターで関数スクリプトが開きます。

function [featureTable,outputTable] = diagnosticFeatures(inputData)
%DIAGNOSTICFEATURES recreates results in Diagnostic Feature Designer.
%
% Input:
%  inputData: A table or a cell array of tables/matrices containing the
%  data as those imported into the app.
%
% Output:
%  featureTable: A table containing all features and condition variables.
%  outputTable: A table containing the computation results.
%
% This function computes signals:
%  Vibration_tsa/Data
%
% This function computes features:
%  Vibration_tsa_stats/Kurtosis
%  Vibration_tsa_stats/Mean
%  Vibration_tsa_stats/Std
%
% Organization of the function:
% 1. Compute signals/spectra/features
% 2. Extract computed features into a table
プリアンブルでは、何を計算する関数であるかが説明されます。この場合、関数は特徴を計算すると共に、これらの特徴の信号ソースを生成した TSA 処理も行います。スクリプトを diagnosticFeatures.m として保存します。

コード内容の詳細については、アプリで生成された MATLAB コードの構造を参照してください。

元のデータを使用した関数の検証

dataTable を使用して関数を実行し、新しい特徴テーブル featuretable を作成します。

featuretable = diagnosticFeatures(dataTable)

アプリで、最初の 8 個の特徴値について、対応する特徴値と比較します。表示された精度のレベルでは、値は同一です。

  16×4 table

    faultCode    Vibration_tsa_stats/Kurtosis    Vibration_tsa_stats/Mean    Vibration_tsa_stats/Std
    _________    ____________________________    ________________________    _______________________

        0                   2.2516                       0.022125                    0.99955        
        1                   2.2526                      -0.027311                      0.999        
        1                   2.2571                       -0.45475                    0.99629        
        1                   2.2526                        0.47419                      0.999        
        1                   2.2529                        0.37326                      0.999        
        1                   2.2526                       -0.14185                      0.999        
        1                   2.2529                        0.40644                      0.999        
        1                   2.2529                       -0.47485                    0.99915
       

参考

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