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更新后的剩余使用寿命退化模型的参数分布
数据更新(mdl)
例子
更新(mdl,数据)更新后的估计的参数退化剩余使用寿命(原则)模型mdl使用最新的退化测量数据。
更新(mdl,数据)
mdl
数据
全部折叠
负荷训练数据,这是一个退化为一个组件功能概要文件。
负载(“expRealTime.mat”)
对于这个示例,假设训练数据不是历史数据。当没有历史数据,您可以更新您的退化模型实时使用观测数据。
创建一个指数退化模型与以下设置:
任意的 θ 和 β 先验分布差异大,主要依赖于观测数据模型
噪声的方差0.003
0.003
mdl = exponentialDegradationModel (“θ”,1“ThetaVariance”1 e6,…“β”,1“BetaVariance”1 e6,…“NoiseVariance”,0.003);
由于没有生活在训练数据时间变量,创建一个任意的生活时间矢量拟合。
一生=[1:长度(expRealTime)];
观察10迭代降解特性。每次迭代后更新退化模型。
为我= 1:10更新(mdl,一生(i) expRealTime (i)))结束
后观察一段时间的模型,例如在稳态操作点,您可以重新启动模型和保存当前后验分布作为先验分布。
重启(mdl,真的)
查看更新后的先验分布参数。
mdl.Prior
ans =结构体字段:θ:2.3555 ThetaVariance: 0.0058 Beta 0.0722 BetaVariance: 3.6362 e-05ρ:-0.8429
linearDegradationModel
exponentialDegradationModel
退化荷重软化模型,指定为一个linearDegradationModel对象或一个exponentialDegradationModel对象。更新更新后的估计退化模型参数根据最新的退化特性测量数据。
更新
对于一个linearDegradationModel更新后的参数θ和ThetaVariance。
θ
ThetaVariance
对于一个exponentialDegradationModel更新后的参数θ,ThetaVariance,β,BetaVariance,ρ。
β
BetaVariance
ρ
更新还设置以下属性mdl:
InitialLifeTimeValue——第一次你的电话更新,这个属性被设置为第一行的生命时间价值数据。
InitialLifeTimeValue
CurrentLifeTimeValue——每一次你的电话更新,这个属性被设置为最后一行的时间价值的生活数据。
CurrentLifeTimeValue
CurrentMeasurement——每一次你的电话更新,这个属性被设置为特性测量值的最后一行数据。
CurrentMeasurement
表
降解特性测量,指定为以下之一:
两列数组——第一列包含生活时间值和第二列包含相应的退化特性测量。
表或时间表对象,该对象包含变量名称相匹配LifeTimeVariable和DataVariables的属性mdl。
时间表
LifeTimeVariable
DataVariables
使用笔记和限制:
该命令支持代码生成金宝appMATLAB®编码器™。使用一个荷重软化模型生成代码之前,您必须保存模型使用saveRULModelForCoder。当更新模型在运行时,它也是有用的存储模型状态使用readState。例如,看到的生成的代码保存荷重软化模型状态对系统重新启动。
saveRULModelForCoder
readState
predictRUL
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