Melda Ulusoy, MathWorks
使用诊断功能设计师应用程序,从您的数据提取时域和频谱特征,以设计预测性维护算法。
在本例中,我们收集了三缸泵在不同故障条件下的测量数据。该应用程序允许您导入这些数据,并交互式地可视化它。您可以根据不同的故障条件对测量结果进行分组。从数据中提取时域和光谱特征后,可以使用直方图评估提取特征的有效性。您还可以对它们进行排序,以数字方式确定哪些特征可能最好地区分健康和错误的行为。最后,将最有效的特征输出到Classification Learner app中,用于进一步评估特征的有效性和训练机器学习模型。
使用诊断功能设计器应用程序进行特征提取
在本视频中,我们将演示如何使用诊断功能设计器应用程序提取特征,以开发预测性维护算法。
我们首先将我们的数据集导入应用程序。数据是从三缸泵在不同故障条件下收集的。它存储在一个集成中,该集成是用于开发预测性维护算法的专门数据存储。集成数据存储包含1.2秒长的流量和压力测量值,以及每个测量值的故障代码。导入数据集后,数据集就会显示在数据浏览器中。为了可视化流信号,我们选择它并单击信号跟踪。它绘制出不同故障条件下的所有测量值。通过选择这个选项,我们现在可以根据故障代码对测量进行分组。如果我们使用下面的平移条放大,我们可以更好地看到测量值是如何根据不同的故障类型用不同的颜色突出显示的。接下来,我们将从这些数据中提取时域和频谱特征。我们回到功能设计器选项卡,在这个菜单下,我们选择信号功能来生成统计功能。 We’ll first use the flow data and later extract features from the pressure signal. Here, we have commonly used time-domain features such as the mean, standard deviation, kurtosis, and skewness. Now that we computed the time-domain features, we’ll continue with extracting spectral features. The app can use the time-domain data to estimate the signal spectra of these signals which can be then used to extract spectral features. We select spectral estimation and click power spectrum. Here, you can try out nonparametric or parametric methods to compute the spectrum and compare their results. We choose the auto-regressive model with a model order of 20. Next, to compute spectral features, we click here. We select the frequency band such that it includes the first four peaks. The reason is that due to noisy data at higher frequencies, it’s harder to distinguish the spectral peaks. Therefore, any features extracted from higher frequencies won’t contribute to the performance of machine learning models.
到目前为止,我们从流动数据中识别出了时间和光谱特征。您可以对压力数据重复相同的过程,并提取一些额外的特征。现在,从流量和压力数据中提取的所有特征都存储在FeatureTable1中。在选择这个表之后,我们可以单击Feature table View,它以表格形式显示所有计算出来的Feature值。不同的特征显示在不同的列上。我们也可以使用直方图来显示计算特征的分布。在这些图上,不同的颜色表示不同的断层。由于不同类型断层分布重叠,特征数量较多,难以确定哪些特征更具有可分离性和独特性。该应用程序让我们对所有特征进行排名,以识别出有效区分不同类型故障的特征。在功能设计选项卡,当我们点击排名功能,应用程序使用单向方差分析来计算所有功能的排名得分。 The results of the ANOVA test are displayed on the right-hand side, whereas the bars on the left shows the normalized scores for different features. We can view the feature names by hovering over the bars. The features with a higher score are good candidates for training a machine learning model. For further evaluation of the extracted features, we can now export them to the Classification Learner, where we can train machine learning models for fault classification.
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