Mathworks Melda Ulusoy
使用诊断功能设计器应用程序从数据中提取时间域和光谱功能以设计预测维护算法。
在该示例中,在不同的故障条件下从三相泵收集测量。该应用程序允许您导入此数据并交互式可视化它。您可以通过不同的故障条件对测量进行分组。在从数据中提取时域和光谱特征之后,您可以使用直方图评估提取的特征的有效性。您还可以对它们进行评级以确定数字上,哪些功能可能最佳区分健康和错误的行为。最后,最有效的功能将出口到分类学习者应用程序,以进一步评估特征效果和培训机器学习模型。
使用诊断特征设计者应用程序的特征提取
在此视频中,我们将演示如何使用诊断功能设计器应用程序来提取用于开发预测维护算法的功能。
我们首先将我们的数据集导入应用程序。这些数据是从一个三缸泵在不同故障条件下收集的。它存储在一个集成中,这是一个专门用于开发预测性维护算法的数据存储。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。导入数据集之后,它将显示在数据浏览器中。为了可视化流程信号,我们选择它并单击信号跟踪。这将不同故障条件下的所有测量结果绘制出来。通过选择这个选项,我们现在可以根据故障代码对测量值进行分组。如果我们使用下面的平移带放大,我们可以更好地看到测量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Feature Designer选项卡,在这个菜单下,我们选择信号特征来生成统计特征。 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,我们从流量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,所有从流量和压力数据中提取的特征都存储在FeatureTable1中。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的特征值。不同的功能显示在不同的栏上。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。由于不同断层类型分布的重叠性和特征的数量较多,很难确定哪些特征更具有可分离性和独特性。该应用程序允许我们对所有的功能进行排序,以识别出哪些功能可以有效地区分不同类型的故障。在功能设计师选项卡中,当我们点击排名功能时,应用程序使用单向方差分析来计算所有功能的排名分数。 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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