アプリを使用した特徴量調査(日语)
演示:アプリを使用した特徴量調査
MATLAB/Simulinkによる予知保全ビデオシリ，ズの"第3部分:予知保全を可能にする特徴量選択"では诊断特性浏览器アプリ(https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69101-diagnostic-feature-explorer)を使用して特徴量を抽出するデモを紹介しています。その際に使用するサンプルデ，タを作成するスクリプトです。アプリの使用には预见性维护工具箱が必要ですが,このスクリプト自体はMATLABだけで実行することができます。
数据集
もともとの1日当たり6秒間の振動信号を連続50日間取得したものですが,ここでは計算量軽減のため,1日当たり1秒間,1日おき25日分のデータに削減します。
20歯のピニオンギヤで駆動する2 MW風力タービン高速シャフトから収集されたデータを使用します[1]。まず，https://github.com/mathworks/WindTurbineHighSpeedBearingPrognosis-Dataからリポジトリ全体をzipファイルとしてダウンロードして,本スクリプトと同じディレクトリに保存してください。以下のコマンドを使用してファ@ @ルを解凍します。こらのデタでは計測間隔は1日間隔です。
if exist(' windturbinehighspeedbearingprediction - data -main.zip'， 'file') unzip(' windturbinehighspeedbearingprediction - data -main.zip')结束数据导入
まず風力タ，ビンデ，タに対してfileDatastoreを作成します。使用するデ，タには振動とタコメ，タの信号が含まれています。各垫ファイルからcutomreader関数で読み取りますが,1秒分の振動データに加えてファイル名から日付情報も合わせて取得します。
dir = ' windturinehighspeedbearingprediction - data -main';ds = fileDatastore(fullfile('。“dir,“* .mat”),“ReadFcn @customreader, UniformRead”,真正的);数据= readall(ds)| 日期 | 振动 | |
|---|---|---|
| 1 | 2013/03/07 | 97656 x1时间表 |
| 2 | 2013/03/08 | 97656 x1时间表 |
| 3. | 2013/03/09 | 97656 x1时间表 |
| 4 | 2013/03/10 | 97656 x1时间表 |
| 5 | 2013/03/11 | 97656 x1时间表 |
| 6 | 2013/03/12 | 97656 x1时间表 |
| 7 | 2013/03/13 | 97656 x1时间表 |
| 8 | 2013/03/14 | 97656 x1时间表 |
| 9 | 2013/03/15 | 97656 x1时间表 |
| 10 | 2013/03/16 | 97656 x1时间表 |
| 11 | 2013/03/17 | 97656 x1时间表 |
| 12 | 2013/03/17 | 97656 x1时间表 |
| 13 | 2013/03/18 | 97656 x1时间表 |
| 14 | 2013/03/20 | 97656 x1时间表 |
数据简化
ここでは計算量軽減のため，さらに1日おき25日分のデ，タに削減します。
sampleData =数据;sampleData(1:2:end，:) = [];さらに前半のデータにはfaultCode = 0,後半のデータについてはfaultCode = 1とラベル付けします。
sampleData。Faultcode = [0 (1,1);(1)];保存(“sampleData.mat”、“sampleData”);任意に変更して，他にもアプリで使用するサンプルデ，タを作成して試してみてください。
参考文献
[1]贝赫弗，埃里克，布兰登·范·赫克，大卫·何，2013。“改进光谱分析的处理”。PHM学会年会5 (1)
Helper函数
function data = customreader(filename) %读取fileEnsemble的变量%输入:% filename -要读取的mat文件名的字符串。%输出:% data -返回单行表% Copyright 2018 The MathWorks, Inc. data = table;从文件名[~，fname] = fileparts(filename)中提取日期时间信息;Token = regexp(fname， 'data-(\d+)'， 'tokens');数据。日期= datetime(token{1}{1}, 'InputFormat', 'yyyyMMdd'); % Load the vibration signal from the mat file mfile = matfile(filename); % Allows partial loading vib = mfile.vibration; % Extract the first 1s of signal and convert it to timetable fs = 97656; % Sampling rate tVibration = timetable(vib(1:fs),'SampleRate',fs); data.vibration = {tVibration}; end版权所有The MathWorks, Inc.
引用作为
渡(2023)。アプリを使用した特徴量調査(日语)GitHub (https://github.com/mathworks/JP_SampleData4DiagnosticFeatureDesigner/releases/tag/v1.0.2)。检索．
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
|---|---|---|---|
| 1.0.2中 | 参见GitHub上此版本的发布说明:https://github.com/mathworks/JP_SampleData4DiagnosticFeatureDesigner/releases/tag/v1.0.2 |
||
| 1.0.1 | 参见GitHub上此版本的发布说明:https://github.com/mathworks/JP_SampleData4DiagnosticFeatureDesigner/releases/tag/v1.0.1 |
||
| 1.0.0 |
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