在诊断特征设计器中处理数据和探索特征- MATLAB和Simulink

在诊断特征设计器中处理数据和探索特征

这个例子展示了如何在应用程序中处理数据，为特征提取做准备。如果希望以交互的方式执行这些步骤，请使用导入的数据在诊断功能设计器中导入和可视化集成数据．使用公开会议使用您提供的文件名重新加载会话数据。

“打开会话”按钮是左起第二个图标。

如果没有会话数据，请执行加载和导入数据的步骤在诊断功能设计器中导入和可视化集成数据．

预测维护算法开发的一个关键步骤是识别状态指标。条件指示器是系统数据中的特性，随着系统的退化，其行为会以可预测的方式发生变化。状态指示器可以是对区分正常操作与故障操作或预测剩余使用寿命有用的任何特征。一个有用的特性将相似的系统状态聚集在一起，并将不同的状态分开。

诊断特性设计器允许您设计提供这些诊断的功能。

对于某些特性，您可以直接使用导入的信号生成特性。
对于其他特征，必须执行额外的信号处理，如滤波和平均，以获得有意义的结果。

所执行的处理既取决于特征的计算需求，也取决于系统和系统数据的特征。这个例子展示了如何:

处理数据，为特征提取做准备
生成各种类型的特性
用直方图解释你的特征的有效性

执行时间同步平均

该系统的数据表示带有旋转部件的传动系统。变量包括转速表输出，精确地标记完成每个轴的旋转。因此，这些数据是时间同步平均的理想候选。

时间同步平均(TSA)是分析旋转机械数据的常用技术。TSA对旋转进行平均，并过滤掉任何与旋转不相关的干扰或噪声。

TSA对于隔离重复每个旋转的故障信号是有用的，例如来自齿轮齿缺陷的扰动。由TSA信号而不是原始振动信号产生的特征可以更清晰地区分旋转故障条件。这种优势甚至适用于那些不是专门用于旋转机械的特性。

为了计算振动数据的TSA，首先选择要平均的信号，振动/数据，在变量窗格中。然后,选择时间同步平均．

在左侧栏中选择信号“振动/数据”。时间同步平均是右侧栏的顶部选项。

一个新的Time-Synchronous平均选项卡出现了。

“速度信号”选项和“计算标称速度”选项是左侧列中的第二项和第三项。

因为你有一个速信号，选择转速计信号而且转速计/数据．你可以离开了计算标称转速(rpm)选定，但本教程不使用名义RPM信息。

在标签下，是plot标签数据处理:振动/数据显示TSA信号的源信号。

振动/数据信号的两种颜色的信号轨迹图，类似于教程第1部分中的信号轨迹图

点击应用开始对集合的16个成员中的每一个进行TSA计算。进度条显示计算进行时的状态。当计算结束时，应用程序添加一个新变量Vibration_tsa到信号列表并绘制信号。

Vibration_tsa/Data信号是左侧列中的第三个数据项。TSA图在主窗格中。

请注意，TSA信号图的时间轴长度小于4秒。原始振动数据为30秒。较短的时间跨度反映了每个成员单个旋转的持续时间。

这些信号的成员轴速率发散。这种分歧是明显的，在旋转过程中不断增加的峰值不对齐，以及成员轨迹在不同时间停止的事实。

使用细节窗格以了解有关TSA信号的更多信息。在此窗格中，您可以看到TSA信号是从振动和转速信号计算出来的。点击历史查看TSA信号处理历史图。点击参数查看所使用的处理参数的列表。

Details窗格位于左侧列的底部。右上方是TSA信号处理历史图。右下角是处理参数的列表。

当TSA计算完成时，信号跟踪选项卡替换TSA信号的Time-Synchronous平均TAB和数据处理选项卡。如果你想回到Time-Synchronous平均选项卡，单击plot选项卡数据处理:振动/数据．

振动/数据信号的数据处理图，上面有时间同步平均标签

该应用程序恢复两个工具条选项卡，与TSA选项卡活动和数据处理选项卡不活动。

非活动数据处理选项卡。所有选项都是灰色的，表示不能修改。

如果需要对其他变量进行类似处理，请单击关闭安全管理局．的数据处理选项卡激活。从该选项卡，您可以将信号更改为process。然后，从数据处理库中，您可以选择TSA处理或与您的信号选择兼容的任何其他处理。所选的处理选项卡保留先前在会话中指定的任何设置。

活动数据处理选项卡。所有选项都是黑色的，表示它们可以被修改。

计算功率谱

TSA信号为您提供了足够的信息来开始生成时域特征，但您必须提供频谱来探索频谱特征。要生成功率谱，请选择新的TSA信号Vibration_tsa /数据在变量窗格中。然后,单击谱估计提出频谱选项。从这些选项中选择自回归模型．

信号列表，左边是选择的振动-tsa信号，右边是谱估计列表。自回归模型是列表中的第二个选项。

的自回归模型TAB提供了可以修改的参数。通过单击，接受默认值应用．

Autoregressive选项卡从左到右显示了四个部分，分别是频率网格的参数、模型参数、绘图结果选项以及应用和关闭AR模型按钮。

功率谱处理产生了一个新的变量，Vibration_ps / SpectrumData．相关的图标表示频率响应。

频谱图出现在图区。与信号跟踪,一个功率谱TAB提供绘图选项。这些选项类似于信号跟踪．情节没有淘洗沙金的人选择,因为淘洗沙金的人不适用于光谱图，除非光谱是基于帧的(分段)。

新的频谱变量是左侧列表中带有颜色框的最后一项。右边的大窗格包含功率谱图。

选择Vibration_ps / SpectrumData．详细信息窗格显示该信号来自TSA信号。加工参数列表比TSA加工参数列表更广泛。

Details窗格位于左侧列的底部。处理参数在右侧。

生成功能

信号特性

使用TSA信号作为源，根据一般数据统计生成特征。选择时域特征>信号特性．

信号列表，左侧选择振动-tsa信号，右侧选择时域特征列表。Signal Features是列表中的第一个选项

与数据处理一样，在选择功能选项之前，预先选择源信号。选择Vibration_tsa /数据然后点击信号特性我们来看看信号特性选项卡。默认情况下，选中所有特性。清除选项形状系数所有选项都在谐波特性．

“信号功能”选项卡，左侧有“全选”和“取消全选”按钮。接下来的三个选项卡部分从左到右分别是统计特征、脉冲特征和谐波特征。最右边的两个部分包含情节和关闭按钮。形状因子选项在统计特征部分中被清除。谐波特征选项全部清除。

对于每个选定的特性，应用程序为每个集成成员计算一个值，并将结果显示在直方图中。每个柱状图都包含包含在柱状范围内的特征值的数量的容器。的柱状图选项卡显示决定直方图内容和分辨率的参数。

直方图组，或颜色编码，根据条件变量的数据faultCode在集团．蓝色数据正常(faultCode = 0)，橙色数据降级(faultCode = 1)，如图例所示(颜色编码可能在会话中出现不同)。对于健康标签和降级标签重叠的特征值，由于蓝色和橙色之间的重叠，颜色显示为棕色。

功能表的内容显示在左侧窗格的中间。主窗格显示直方图

通过评估哪些功能可以清楚地将蓝色数据与橙色数据分开，您可以大致了解哪些功能是有效的。RMS(右上)和CrestFactor(中下)看起来很有效，因为它们只有很小的重叠区域。相反,偏态(中上)和峰度(中右)有大量的重叠。这些特征对于这个数据和这个条件变量似乎无效。

如果您想查看直方图如何表示特定条件，请单击图例中表示该条件的颜色框。该应用程序概述了直方图中表示该条件存在位置的部分。当您为两个以上的条件计算直方图时，这个条件大纲特别有用。

一个箭头指向图例中下方的方框，表示FaultCode=1。直方图中黑色的粗边框表示这种情况的存在。

默认情况下，应用程序为特征表中的所有特征绘制直方图。可以将重点放在直方图的子集上选择功能．使用选择功能将直方图图限制在特征表中的前四个。

特性列表包含9项。选中前四项。

直方图视图现在只包括您选择的特征。

直方图窗格包含四个直方图。

控件中的参数控制直方图的外观柱状图选项卡，在生成直方图时激活。的CrestFactor特征似乎几乎完全分离了健康数据和不健康数据。调查这个结果对分辨率是否敏感。在柱状图选项卡,汽车设置数据仓宽度的结果是分辨率为0.1CrestFactor．输入bin宽度0.05，单击应用．

直方图的选项和应用部分显示在顶部。“栏宽”位于“选项”部分左列的顶部。Apply按钮在右侧。直方图在选项卡下方。

在这个决议下，两者都有CrestFactor而且ImpulseFactor似乎将正常数据与已降级数据完全分开。ClearanceFactor仍然有一些混合数据，但以较小的程度与较大的仓宽度。峰度具有0.002的较小的仓宽与汽车仓宽设置。将数据仓宽度更改为0.05会生成一个包含所有峰度数据。

直方图可视化了特征区分健康数据和不健康数据的能力。你也可以使用组的距离．组距离表示健康和不健康数据分布之间的距离。点击显示群组距离．在对话框中，选择CrestFactor在显示特征分组．

直方图标签位于顶部，从左到右由“视图”、“分组”和“选项”部分组成。显示组距离是分组部分中较低的选项。选项卡下面是显示组距离信息的对话框。标题栏显示了条件变量faultCode。对话框中的顶部项显示特性名称。名称下面的表格从左到右显示了每个组的标签和KS统计量。