特征提取使用诊断功能设计器应用程序
Melda Ulusoy, MathWorks
使用诊断功能设计器应用程序从数据中提取时域和频谱特征,以设计预测性维护算法。
在本例中,采集了三缸泵在不同故障条件下的测量值。该应用程序允许您导入这些数据并交互式地将其可视化。您可以根据不同的故障条件对测量值进行分组。从数据中提取时域和光谱特征后,可以使用直方图来评估提取特征的有效性。您还可以对它们进行排序,以确定哪些特征可能最好地区分健康行为和错误行为。最后,将最有效的特征导出到Classification Learner app,用于进一步评估特征有效性和训练机器学习模型。
使用诊断功能设计器应用程序提取特征
在本视频中,我们将演示如何使用Diagnostic Feature Designer应用程序提取特征以开发预测性维护算法。
我们首先将数据集导入到应用程序中。数据是从不同故障条件下的三缸泵收集的。它存储在集成中,集成是用于开发预测性维护算法的专用数据存储。集成数据存储包含1.2秒长的流量和压力测量值,以及每个测量值的故障代码。导入数据集后,它将显示在数据浏览器中。为了可视化流量信号,我们选择它并单击信号跟踪。这是在不同故障条件下的所有测量结果。通过选择这个选项,我们现在可以根据故障代码对度量进行分组。如果我们使用下面的刨条放大,我们可以更好地看到测量值是如何根据不同的故障类型用不同的颜色突出显示的。接下来,我们将从这些数据中提取时域和频谱特征。我们回到Feature Designer选项卡,在这个菜单下,我们选择信号特性来生成统计特性。 We’ll first use the flow data and later extract features from the pressure signal. Here, we have commonly used time-domain features such as the mean, standard deviation, kurtosis, and skewness. Now that we computed the time-domain features, we’ll continue with extracting spectral features. The app can use the time-domain data to estimate the signal spectra of these signals which can be then used to extract spectral features. We select spectral estimation and click power spectrum. Here, you can try out nonparametric or parametric methods to compute the spectrum and compare their results. We choose the auto-regressive model with a model order of 20. Next, to compute spectral features, we click here. We select the frequency band such that it includes the first four peaks. The reason is that due to noisy data at higher frequencies, it’s harder to distinguish the spectral peaks. Therefore, any features extracted from higher frequencies won’t contribute to the performance of machine learning models.
到目前为止,我们已经从流量数据中识别出了时间和光谱特征。您可以对压力数据重复相同的过程,并提取一些额外的特征。现在,从流量和压力数据中提取的所有特征都存储在FeatureTable1中。在选择这个表之后,我们可以点击特征表视图,它以表格的形式显示所有计算出来的特征值。不同的列显示不同的特性。我们也可以使用直方图来显示计算特征的分布。在这些图中,不同的颜色表示不同的断层。由于不同断层类型分布重叠,断层特征数量众多,很难确定哪些断层特征可分离性和差异性更强。该应用程序允许我们对所有特征进行排序,以识别出有效区分不同类型故障的特征。在功能设计器选项卡上,当我们点击排名功能时,应用程序使用单向方差分析来计算所有功能的排名分数。 The results of the ANOVA test are displayed on the right-hand side, whereas the bars on the left shows the normalized scores for different features. We can view the feature names by hovering over the bars. The features with a higher score are good candidates for training a machine learning model. For further evaluation of the extracted features, we can now export them to the Classification Learner, where we can train machine learning models for fault classification.
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