诊断特徴をた予知保全タスク実行実行

次のイメージ，诊断特徴デザイナーの基本を示してますデータと结果操作するにには，，図にに示さいる[特徴]タブなどにコントロールをし。インポートおよびした変数，，特徴，，およびデータ[データ]で表示ます结果プロット领域で化します。

统合アンサンブルセットへインポートデータの変换

アプリ使用际最初の手顺は，，セッションセッションを作成作成データデータをををインポートインポートインポートするするするするするすることことことですデータデータデータはははははははははははは，，，，，，，，，，，，，，，，できるにの含まれたアンサンブルデータストアをインポートするもできできますます。。。ファイルファイルにはは，実际実际のの，，またはシミュレートシミュレートされれたたた时间测定测定测定测定动作変数およびにした特徴含めることができます。诊断特徴デザイナーメンバーを単一のアンサンブルデータセットにますこのこのではは各各変数変数変数がが，个个々のメンバーのの値ををすべてすべて含む集合

复数セッションデータを使用するは，初期セッションをセッションに保存保存するすることができことができことができますます。セッションセッションデータににはは，，インポートさされたた変数変数変数と计算计算计算计算のセッションファイルを，インポートデータ派生の处理を続けることができます。

データのインポートのについては，をししてください。

インポート处理の详细について，，诊断特徴でアンサンブルデータインポートと可视化を参照しください。

データの可视化

した处理で生成した信号やスペクトルをににはは，，プロットプロットプロットギャラリーギャラリーからタイプタイプをを选択选択しします。。次のの図図図図一般的的的的信号信号信号トレーストレーストレーストレーストレース位置や距离をパン，，，したり，，の统计统计的的ななな変化変化をするすることができことができますます。。プロット内内のデータデータを状态ラベルでで化システムのにするかを明确示すことができます。

アプリ内のプロット详细については，诊断特徴でアンサンブルデータインポートと可视化を参照しください。

新しい変数の计算

データ调查て抽出のに准备するには，ツールツールをを使用使用しししますます。处理ツールツールをを适用适用するするたびたびににアプリアプリはは新しい新しい新しい新しい派生変数作成しししし处理手顺を名前を付けますに例を示し。。

変数に详细を确认するに，，[详细]ペイン使用。このエリアに，直接ソース信号や独立などのの情报情报ががが表示表示されれます。。またまた，，変数のの处理履歴履歴をををプロットてててて

すべて信号データオプションに，アンサンブルレベルの统计値残差残差，，フィルターフィルター处理处理处理，，およびパワースペクトルスペクトルとと次数次数スペクトルスペクトルがが含ま含まれれますます。。。。独立変数の同同同同を等间隔にすることもでき。。

tsa处理定格定格定格定格定格定格定格定格定格定格定格定格定格てて基づい基づい基づい基づい基づい基づい处理处理处理处理处理处理をを実行実行実行。。ますますますますます信号信号信号信号信号信号から，，，，，，，，，，，，，，の信号高调波侧波帯を保持することシステム内内の物理物理コンポーネントコンポーネントをを分离分离，，ははは多く多く多くののの

处理の独立して使用でき。オプションにははとしてとして実行実行できるできる，，，，あるいはあるいは実行実行実行ししなければならないなければならないものものものものものもももももありありありありありありますますます。。前前信号の生成あり。次のが可能です。

アプリ内データオプションの详细について，，诊断特徴でデータのと特徴の调查を参照しください。

特徴の生成

元信号された信号スペクトルから，特徴を计算てそのその有效有效性性性をを评価するすることができますます。。どのどの特徴がが最もよくよく机能机能机能する既既既既使ってこと望ましい望ましいもあります利用利用できる，，一般一般的的ななな信号信号统计统计，，故障故障のの正确正确な位置位置をを特定特定特定特定できるできるできるできる状态状态メトリクスメトリクスメトリクスメトリクスメトリクス。

一连の计算たびに，はそれらを特徴テーブルにしててて，，メンバーメンバーメンバーメンバー全体全体全体通し通した値値値値のののの分布分布分布分布のののヒストグラムヒストグラムヒストグラムをを生成生成生成生成しししますますヒストグラムは特徴ラベル付きデータを区别するかを表していいます。たとえばたとえば次の図図ででで示す故障代码であり，システムのデータ状态状态0（青色）を，システムのデータ状态1（）ををしますヒストグラムで，状态状态状态状态のグループグループ化化の结果が，区别区别のの明确なヒストグラムヒストグラムビンビンととなるなるなるなるししヒストグラムヒストグラムヒストグラムヒストグラムヒストグラムヒストグラムヒストグラムできますのすべてを一度表示たり，特徴特徴をアプリアプリがががヒストグラムヒストグラムヒストグラムプロットのセットにに含めるかかかかををを冠状器のはにな青纯粋なであり，が良好であることををます。。。峰度ヒストグラムの主，青とのである暗いオレンジ，，区别が不十分十分であるであるますますます

すべて特徴値一绪にするには，特徴テーブル特徴特徴トレーストレースプロットプロットををを使用使用します。。特徴特徴テーブルテーブルビュービューににはは，，全全アンサンブルアンサンブルアンサンブルアンサンブルメンバーの値すべてすべてすべてすべて値をますこのプロットは，における特徴の逸脱逸脱を可视可视化化するするものもの，，特徴特徴特徴値値値ががが

アプリでのとヒストグラム解釈の详细は以下を参照して。。

特徴のランク付け

によっての度の初期评価を実行ますよりより相対评価评価をを行う行う行うにには，，専用の统计的的手法をを使用使用して“教师ありランク”，“教师なしランク”，および“予知ランク”3タイプの付けをします。。

次図，ありののランク付けの结果をいいますます。。复数复数复数ののランク付け方法方法をを试行试行ししてて，，各各方法方法のののの结果をに表示表示表示表示を排除派生た変数特徴计算するにパラメーター调整のランク付けのの效果ををことができことができことができ

特徴の付けについては，以下参照してください。

分类学习器の特徴のエクスポート

特徴候补セットを定义したら，それらをををををををををををををををををををを分类学习器アプリにエクスポートます。分类学习器は，により种のモデルをする化さたた方法をを使用使用使用ししして，データのの分类ををををモデルモデルモデル分类学习器は最适と最も的な特徴决定ます。予知保全の场合，分类学习器使用する，健全なシステムデータデータ故障状态ののデータをを区别区别するするするモデルモデルをしし，，学习学习ささせることことです。。このモデルを故障故障検出分类学习器へのの例は，ポンプ诊断の特徴の选択选択を参照しください。

matlabワークワークワークスペースエクスポートするもできますによりにより，，コマンドコマンドラインラインラインの关数や他ののアプリををを使用してて元元元ののデータデータデータおよびししししししし。コマンドは选択した特徴を，（アンサンブルデータで参照参照されるファイルををたた

エクスポートの详细は，诊断特徴で特徴のランク付けエクスポートエクスポートを参照しください。

特徴に対するMATLABコードの生成

自体の加え，それらの特徴を作成したた计算をする再现再现再现再现关数关数关数关数关数をを生成生成ことができます。。コードコードをを生成生成することで，，多数のもつ规模规模入力データセットあるあるもののられるられる特徴特徴をを対话対话対话的的ににするするときときにに，，まずははそのそのデータデータデータデータののののししてててててし最もな特徴を特定たら，コードを生成しうえでで，，そのそのそのコードコードを使用使用してて同じ同じ特徴特徴计算ををフルメンバーののデータデータデータセット适用适用适用适用入力として分类学习器に提示サンプル数多くなります。

次の図は[コード]タブをい。ここでは入力や方法などなどの条件条件にに基づい基づいててををするするするためためためののの

功能[featuretable，outputtable] = diagnosticFeatures（inputdata）％DiagnosticFeatures重新创建诊断功能设计师的结果。％