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更新退化剩余使用寿命模型的后验参数分布

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数据更新(mdl)

描述

例子

更新(mdl，数据）更新退化剩余使用寿命(RUL)模型参数的后验估计mdl使用最新的降解测量数据．

例子

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打开实时脚本

负载训练数据，这是组件的退化特征配置文件。

负载(“expRealTime.mat”）

在这个例子中，假设训练数据不是历史数据。当没有历史数据时，可以使用观测数据实时更新退化模型。

用以下设置创建一个指数退化模型:

  • 任意的 θ 而且 β 具有较大方差的先验分布，因此模型主要依赖于观测数据

  • 噪声方差0.003

mdl =指数退化模型(“θ”, 1“ThetaVariance”1 e6,.．.“β”, 1“BetaVariance”1 e6,.．.“NoiseVariance”, 0.003);

由于训练数据中没有寿命时间变量，因此可以任意创建一个寿命时间向量进行拟合。

lifeTime = [1:length(expRealTime)];

观察10次迭代的退化特征。在每次迭代之后更新退化模型。

为i=1:10 update(mdl，[lifeTime(i) expRealTime(i)])结束

在观察模型一段时间后，例如在稳态工作点，可以重新启动模型，并将当前的后验分布保存为先验分布。

重启(mdl,真的)

查看更新后的先验分布参数。

mdl。之前
ans =带字段的结构:Theta: 2.3555 ThetaVariance: 0.0058 Beta: 0.0722 BetaVariance: 3.6362e-05 Rho: -0.8429

输入参数

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退化RUL模型，指定为linearDegradationModel对象或exponentialDegradationModel对象。更新基于最新的退化特征测量，更新退化模型参数的后验估计数据．

对于一个linearDegradationModel，更新后的参数为θ而且ThetaVariance．

对于一个exponentialDegradationModel，更新后的参数为θ，ThetaVariance，β，BetaVariance,ρ．

更新的以下属性mdl：

  • InitialLifeTimeValue-你第一次打电话更新时，此属性设置为第一行中的生命时间值数据．

  • CurrentLifeTimeValue-每次你打电话更新时，此属性被设置为的最后一行中的生命时间值数据．

  • CurrentMeasurement-每次你打电话更新时，此属性设置为中最后一行的特征测量值数据．

退化特征测量，指定为下列之一:

  • 两列数组——第一列包含寿命值，第二列包含相应的退化特征测量值。

  • 表格或时间表对象，该对象包含名称与LifeTimeVariable而且DataVariables的属性mdl．

扩展功能

版本历史

在R2018a中引入

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