reliabilitySurvivalModel
概率failure-time模型估算剩余使用寿命
描述
使用reliabilitySurvivalModel估计剩余使用寿命(原则)的组件使用一个组件失败的概率分布。可靠性生存模型是有用的唯一数据时你的失败对于一次类似的组件,如多台机器生产的同一规格。
配置一个reliabilitySurvivalModel对象为特定类型的组件,使用适合估计概率分布系数从failure-time数据的集合。一旦你的配置参数可靠性生存模型,然后可以预测类似的组件使用的剩余使用寿命predictRUL。对于一个基本的示例说明原则预测,明白了更新原则预测数据的到来。
对于一般信息预测剩余使用寿命,请参阅模型预测剩余寿命。
创建
语法
描述
mdl= reliabilitySurvivalModel
mdl= reliabilitySurvivalModel (分布)分布模型的属性。
mdl= reliabilitySurvivalModel (initModel)reliabilitySurvivalModel对象initModel。
mdl= reliabilitySurvivalModel (___,名称,值)reliabilitySurvivalModel (“LifeTimeUnit”,“天”)创建一个可靠性生存模型,使用天一生。您可以指定多个名称-值对。在报价附上每个属性的名字。
输入参数
属性
对象的功能
predictRUL |
估计剩余使用寿命测试组件 |
适合 |
使用历史数据估计参数的剩余使用寿命模型 |
例子
列车可靠性生存模型
负荷训练数据。
负载(“reliabilityData.mat”)
这个数据是一个列向量持续时间对象代表电池放电时间。
用默认设置创建一个可靠性生存模型。
mdl = reliabilitySurvivalModel;
使用训练数据训练生存模型。
fit (mdl reliabilityData,“小时”)
使用可靠性预测原则生存模型和视图的PDF
负荷训练数据。
负载(“reliabilityData.mat”)
这个数据是一个列向量持续时间对象代表电池放电时间。
创建一个可靠性生存模型,指定生命时间变量和时间单位。
mdl = reliabilitySurvivalModel (“LifeTimeVariable”,“DischargeTime”,“LifeTimeUnit”,“小时”);
使用训练数据训练生存模型。
fit (mdl reliabilityData)
预测新组件的寿命,得到估计的概率分布函数。
[estRUL, ciRUL pdfRUL] = predictRUL (mdl);
画出概率分布。
酒吧(pdfRUL.RUL pdfRUL.ProbabilityDensity)包含(的剩余使用寿命(小时)(40 [90]))xlim(小时)
改善分配视图容器通过提供箱子的数量和大小的预测。
[estRUL, ciRUL pdfRUL] = predictRUL (mdl,“BinSize”,0.5,“NumBins”,500);酒吧(pdfRUL.RUL pdfRUL.ProbabilityDensity)包含(的剩余使用寿命(小时)(40 [90]))xlim(小时)
预测的荷重软化组件,已经经营了50个小时。
[estRUL, ciRUL pdfRUL] = predictRUL (mdl,小时(50),“BinSize”,0.5,“NumBins”,500);酒吧(pdfRUL.RUL pdfRUL.ProbabilityDensity)包含(的剩余使用寿命(小时)40)xlim(小时([0]))
扩展功能
版本历史
介绍了R2018a
