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予知保全のアルゴリズムの設計では,データをクリーンアップして状態インジケーターを抽出できる形式に変換する,データの前処理が必要なことがよくあります。データの前処理は、Predictive Maintenance Toolbox™ のアンサンブル データストアで管理されている測定データやシミュレーション データの配列または table に対して実行できます。データの前処理のいくつかの一般的なタイプについての概要は状態監視と予知保全のためのデータの前処理を参照してください。
診断特徴デザイナーアプリを使って,多くの前処理操作を対話的に行うことができます。アプリの処理ツールには、フィルター処理、時間領域の処理、周波数領域の処理、および内挿が含まれています。アプリの時間領域処理オプションには、回転機の特殊なフィルター処理が含まれています。アプリの詳細については、診断特徴デザイナーを使用したアンサンブルデータの調査と特徴の比較を参照してください。
診断特徴デザイナー | 交互式地从测量或模拟数据中提取、可视化和排序特征,用于机器诊断和预后 |
信号処理手法を用いてデータを前処理し,クリーニングを行い,状態インジケーターを抽出できる形式に変換する。システムに関する知識は適切な前処理方法を選択するために役立ちます。
診断特徴デザイナーを使用したアンサンブルデータの調査と特徴の比較
次のワークフローに従って,アンサンブルデータを対話的に調査して処理し,そのデータからの特徴を設計してランク付けし,データおよび選択した特徴をエクスポートし,MATLABコードを生成する。
複数のシステムの測定値と情報を,アプリにインポートできるデータセットに整理する。
アプリ内でデータをフィルター処理して変換する。インポートおよび導出された信号から特徴を抽出し,特徴の有効度を評価する。