主要内容

상태모니터링및예측정비를위한데이터전처리

데이터전처리는예측정비알고리즘개발워크플로의두번째단계입니다。

상태지표를추출할수있는형태로데이터를정리하고변환하기위해데이터전처리가필요한경우가많습니다。데이터전처리에는다음이포함될수있습니다。

  • 이상값및누락값제거，오프셋제거，추세제거。

  • 잡음감소(필터링，평활화등)。

  • 시간、역과주파수、시간、역간의변환。

  • 단시간푸리에변환，차수역으로의변환과같은고급신호처리。

상태모니터링및예측정비를위한데이터앙상블에서설명하는것처럼,预见性维护工具箱™앙상블데이터저장소를사용하여관리하는측정된데이터나시뮬레이션된데이터의배열또는테이블에서데이터전처리를수행할수있습니다。일반적으로,데이터를분석하기전에데이터를전처리하여유력한상태지표,즉시스템의성능저하가진행됨에따라예측가능한방식으로변하는수량을식별합니다。（모니터링，결함검출및예측을위한상태지항목을참조하십시오。)전처리단계와상태지표식별단계간에는어느정도겹치는부분이있을수있습니다。하지만일반적으로전처리의결과로는정리되거나변환된신호가생성되며,사용자는이를바탕으로추가분석을수행해신호정보를상태지표로응축할수있습니다。

기계와데이터종류를제대로이해하면어느전처리방법을사용할지판단하는데도움이될수있습니다。예를들어,잡음이있는진동데이터를필터링하는경우유용한특징이나타날가능성이높은주파수범위를알고있으면적합한전처리기법을선택하는데도움이됩니다。마찬가지로,기어박스진동데이터는시간에따라회전속도가변하는회전기계에사용되는차수영역으로변환하는것이유용할수있습니다。그러나이전처리기법은강체자동차섀시의진동데이터에는유용하지않을것입니다。

기본전처리

MATLAB®에는배열또는테이블에들어있는데이터의기본적인전처리에유용한여러함수가있습니다。여기에는다음을위한함수가포함됩니다。

  • 데이터정리(예:fillmissing，filloutliers)．데이터정리는불량데이터나누락된데이터를찾아서제거하고바꾸는다양한기법을사용합니다。

  • 데이터평활화(예:smoothdata，movmean)．평활화를통해데이터에서원치않는잡음이나높은분산을제거합니다。

  • 데이터추세제거(예:去趋势)．데이터에서추세를제거하면추세와관련한데이터의변동에중점을두고분석을수행할수있습니다。추세는유의미한경우도있지만시스템영향으로인해발생한경우도있으며,분석유형에따라추세를제거할때더나은결과를나타내는유형도있습니다。또다른비슷한유형의전처리로오프셋제거가있습니다。

  • 데이터스케일링또는정규화(예:重新调节)．스케일링은데이터경계를변경하며,서로다른단위를갖는데이터로작업할때유용할수있습니다。

또다른일반적인전처리유형으로신호에서유용한부분을추출하고나머지부분은버리는기법이있습니다。예를들어,신호에서시작과도데이터의일부인처음5초는버리고정상상태작동의데이터만남겨둘수있습니다。이러한유형의전처리를수행하는예제는金宝appSimulink를사용하여결함데이터생성하기항목을참조하십시오。

Matlab의기본적전처리명령에대한자세한내용은데이터전처리항목을참조하십시오。

필터링

필터링은신호에서잡음이나원치않는성분을제거하는또한가지방법입니다。필터링은데이터에서상태모니터링이나예측에유용한특징이나타날가능성이높은주파수범위를알고있는경우에유용합니다。기본적tmp matlab함수过滤器를사용하면전달함수를사용하여신호를필터링할수있습니다。designfilt를사용하여过滤器에사용할통과대역,고역통과,저역통과필터나그밖의일반적인형태의필터를생성할수있습니다。이러한함수를사용하는방법에대한자세한내용은디지털필터와아날로그필터항목을참조하십시오。

小波工具箱™라이선스가있으면보다복잡한필터접근법을위한웨이블릿툴을사용할수있습니다。예를들어,데이터를하위대역으로나누고각하위대역의데이터를개별적으로처리한다음다시결합하여원래신호의수정된버전을생성할수있습니다。이러한필터에대한자세한내용은滤波器(小波工具箱)항목을참조하십시오。信号处理工具箱™함수emd를사용하여혼합신호를서로다른시간-주파수동작을갖는성분으로분해할수도있습니다。

시간역전처리

预见性维护工具箱와信号处理工具箱는시간영역에서기계시스템의진동을조사하고특징을나타내는데사용할수있는함수를제공합니다。다음과같은함수를전처리나상태지@ @추출에사용하십시오。예를들면다음과같습니다。

  • 运输安全管理局-시간(동기평균화로잡음을일관되게제거하고포락선스펙트럼을사용하여마모를분석합니다。金宝appSimulink를사용하여결함데이터생성하기예제에서는시간-동기평균화를사용하여진동데이터를전처리합니다。

  • tsadifference-시간(동기평균(TSA)신호에서규칙적신호,1차측파대및그고조파를갖는다른특정측파대를제거합니다。

  • tsaregular- tsa신호에서잔차신호와특정측파대를제거하여알려진신호를분리합니다。

  • tsaresidual- tsa신호에서알려진신호성분과그고조파를제거하여잔차신호를분리합니다。

  • ordertrack-차수해석을사용하여회전기계에서나타나는스펙트럼성분을분석하고시각화합니다。차수와해당시간역파형을추적하고추출합니다。

  • rpmtrack- rpm을시간의함수로계산하여진동신호에서rpm프로파일을추적하고추출합니다。

  • envspectrum-포락선스펙트럼을계산합니다。포락선스펙트럼은신호에서고주파수정현파성분을제거하고저주파수변조에집중합니다。구름소베어링결함진단예제에서는이러한전처리에포락선스펙트럼을사용합니다。

이러한함수와관련함수에대한자세한내용은진동 해석항목을참조하십시오。

주파수역(스펙트럼)전처리

진동또는회전시스템에서는공명주파수의변화나새로운진동성분의존재와같은주파수영역동작의변화를통해결함이전개되는양상을확인할수있습니다。信号处理工具箱는이러한스펙트럼동작을분석하기위한여러함수를제공합니다。이러한함수는상태지표추출을위한추가분석을수행하기전에전처리를수행할때유용한경우가많습니다。이러한함수의예는다음과같습니다。

  • pspectrum——신호의파워스펙트럼,시간-주파수파워스펙트럼또는파워스펙트로그램을계산합니다。스펙트로그램은시간에따라전력분포가어떻게바뀌는지에대한정보를포함합니다。시뮬레이션된데이터를사용한다중클래스결함검출예제에서는pspectrum을사용하여데이터전처리를수행합니다。

  • envspectrum-포락선스펙트럼을계산합니다。반복적인임펄스또는패턴의원인이되는결함은기계의진동신호에진폭변조를가하게됩니다。포락선스펙트럼은신호에서고주파수정현파성분을제거하고저주파수변조에집중합니다。구름소베어링결함진단예제에서는이러한전처리에포락선스펙트럼을사용합니다。

  • orderspectrum—평균차수—크기스펙트럼을계산합니다。

  • modalfrf-신호의주파수응답함수를추정합니다。

이러한함수와관련함수에대한자세한내용은진동 해석항목을참조하십시오。

시간-주파수전처리

信号处理工具箱에는시간에따라주파수영역동작이변하는시스템을분석하기위한함수가있습니다。이러한분석을시간-주파수분석이라고하며,이는시스템성능의변화와연관된과도신호또는변하는신호를분석하고감지하는데유용합니다。이러한함수의예는다음과같습니다。

  • 光谱图-단시간푸리에변환을사용하여스펙트로그램을계산합니다。스펙트로그램은시간을국소화했을때의신호의주파수성분과그의시간에따른변화를기술합니다。진동신호를사용한상태모니터링및예지진단예제에서는光谱图을사용하여신호를전처리하고잠재적상태지를식별하는것을돕습니다。

  • 遗传性出血性毛细血管扩张症-신호의힐베르트스펙트럼을계산합니다。힐베르트스펙트럼은시간에따라스펙트럼성분이변하는혼합신호로구성된신호를분석하는데유용합니다。이함수는혼합신호의각성분의스펙트럼을계산하며,여기서성분은경험적모드분해에의해정해집니다。

  • emd-신호의경험적모드분해를계산합니다。이분해는힐베르트스펙트럼에서분석된혼합신호를기술하며,혼합신호를분리하여시스템의성능이저하됨에따라시간-주파수동작이변하는성분을추출하는데도움이됩니다。emd를사용하여遗传性出血性毛细血管扩张症의입력값을생성할수있습니다。

  • kurtogram-시간을국소화했을때의스펙트럼첨도를계산합니다。이값은주파수영역에서비정상(不稳定)또는비가우스동작으로부터정상가우스신호동작을구분하여신호를특성화합니다。포락선분석과같은여타툴의전처리와마찬가지로,스펙트럼첨도로부터최적대역과같은핵심적인입력값을얻을수있습니다。（pkurtosis를참조하십시오。)구름소베어링결함진단예제에서는전처리및상태지@ @추출에스펙트럼첨도를사용합니다。

이러한함수와관련함수에대한자세한내용은시간-주파수분석항목을참조하십시오。

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