主要内容

合身

使用历史数据估算剩余使用寿命模型的参数

描述

合身函数使用与类似组件(如按相同规格制造的多台机器)集成的健康状况有关的历史数据,估计剩余使用寿命(RUL)预测模型的参数。根据模型的类型,您可以将历史运行状况数据指定为寿命度量或降级概要文件的集合。一旦您估计了模型的参数,您就可以使用redictrul.功能。

使用合身,可配置以下类型的估计模型的参数:

  • 退化模型

  • 生存模式

  • 相似模型

有关说明RUL预测的基本示例,请参见随着数据到达,更新RUL预测

有关使用这些模型预测剩余使用寿命的一般信息,请参阅RUL估计使用rul估计模型

例子

fit (mdl数据适合剩余使用寿命模型的参数mdl使用的历史数据数据.此语法仅适用于以下情况数据不包含表格时间表数据。

例子

fit (mdl数据lifeTimeVariable适合参数mdl使用时间变量lifeTimeVariable并套装寿命值财产mdl.此语法仅适用于以下情况数据包含:

  • 无签订的数据

  • 表格数据,和mdl不使用数据变量

fit (mdl数据lifeTimeVariabledatavariables.适合参数mdl使用数据变量datavariables.并套装datavariables.财产mdl

例子

fit (mdl数据lifeTimeVariabledatavariables.censorVariable指定生存模型的CINSOR变量并设置CensorVariable财产mdl.检验器变量表示在哪个寿命中测量数据不是生命终结的价值。此语法仅适用于以下情况mdl是一个生存模式和数据包含表格数据。

例子

fit (mdl数据lifeTimeVariabledatavariables.censorVariableEngodedvariables.指定协变量生存模型的编码变量,并设置Engodedvariables.财产mdl.编码变量通常是非数字分类功能合身在拟合之前转换为数字向量。此语法仅适用于以下情况mdl是一个covariateSurvivalModel对象和数据包含表格数据。

例子

全部收缩

负荷训练数据。

负载('lintrainvectors.mat'

训练数据是列向量的单元格数组。每个列向量是组件的劣化特征配置文件。

使用默认设置创建线性劣化模型。

mdl = lineardegradationmodel;

使用培训数据列出劣化模型。

fit (mdl linTrainVectors)

负荷训练数据。

负载(“reliabilityData.mat”

该数据是列向量期间对象表示电池放电时间。

使用默认设置创建可靠性生存模型。

MDL =可靠性苏尔维昂模型;

使用训练数据训练生存模型。

fit (mdl reliabilityData,“小时”

负荷训练数据。

负载('hashtraintables.mat'

培训数据是表的小区数组。每个表是组件的劣化功能配置文件。每个档案包括生命时间测量“时间”变量和相应的退化特征的测量“条件”变量。

创建一个哈希相似性模型,它使用以下值作为哈希特征:

mdl = hashsimilaritymodel(“方法”@ (x)[意思是(x),性病(x),峰度(x)中位数(x)));

使用培训数据列车相似模型。指定生命周期和数据变量的名称。

fit (mdl hashTrainTables,“时间”“条件”

负荷训练数据。

负载(“covariateData.mat”

该数据包含电池放电时间和相关的协变量信息。协变量是:

  • 温度

  • 加载

  • 制造商

制造商信息是必须编码的分类变量。

创建协变生存模型,并使用培训数据培训它。

mdl = covariatesurvivalmodel('Lifetimevariable'“outsting getSime”'lifetimeunit'“小时”...'datavariables',[“温度”“负载”“制造商”],'Encodedvariables'“制造商”);适合(MDL,Covariationata)
成功收敛:梯度范数小于OPTIONS。TolFun

假设您拥有由制造商制造的电池组B.这已经跑了30.个小时。创建包含使用时间的测试数据表,offeratedime.和测量的环境温度,testambienttemperature.,和电流,TestBatteryLoad

testbatteryload = 25;testambienttemperature = 60;outstingetime =小时(30);testdata =时间表(testameTemperature,testbatteryload,“b”'rowtimes',小时(30));testdata.properties.variablenames = {'温度''加载''制造商'};TestData.Properties。DimensionNames {1} ='outstabetime';

预测电池的rul。

TestData estRUL = predictRUL (mdl)
Estrul =.期间38.337人力资源

绘制电池协变量的生存功能。

绘图(MDL,TestData)

图中包含一个坐标轴。以生存功能图为标题的坐标轴包含2个楼梯类型的物体。这些对象表示基线生存函数,当前生存函数。

输入参数

全部收缩

剩余的有用寿命预测模型,指定为这些模型之一。合身使用历史数据更新此模型的参数数据

有关不同模型类型以及何时使用它们的更多信息,请参见预测剩余使用寿命的模型

关于类似组件集合的健康状况的历史数据,例如它们的降级概要文件或生命期,指定为组件生命期时间的数组或表,或降级概要文件的单元阵列。

如果您的历史数据存储在集合数据存储对象中,则必须首先将其转换为a表格在估计模型参数之前。有关更多信息,请参见条件监控和预测维护的数据集合

格式数据取决于指定的RUL模型的类型mdl

降级模型

如果mdl是一个linearDegradationModelexponentialDegradationModel.,指定数据作为组件退化概况的单元阵列。单元阵列的每个元素都包含单个组件生命周期内的退化特性概要。您的模型只能有一个降级特性。您可以指定数据作为细胞阵列:

  • 两列数组,其中每行包含在第一列中的使用时间和第二列中的相应功能测量。在这种情况下,使用时间列必须包含数值;也就是说,它不能使用,例如,期间超时值。

  • 表格对象。从包含使用的特性降级配置文件的表中选择变量datavariables.,并选择使用时间变量,如果存在,则使用lifeTimeVariable

  • 时间表对象。从包含使用的特性降级配置文件的表中选择变量datavariables.,并选择使用时间变量使用lifeTimeVariable

生存模式

对于生存模式,数据包含多个组件的生命周期度量。对于协变量生存模型,数据包含相应的时间无关的协变量,如组件提供者或工作机制。指定数据其中之一:

  • 柱跨度测量的柱矢量 - 此案仅适用于什么时候mdl是一个可靠性校长

  • 数组 - 第一列包含寿命测量,剩余列包含协变量值。这种情况仅适用于什么时候mdl是一个covariateSurvivalModel

  • 表格时间表- 在这种情况下,从包含使用寿命测量的表中选择变量lifeTimeVariable.对于协变量的生存模型,选择使用的变量变量datavariables..用于可靠性生存模型,合身忽略datavariables.

默认情况下,合身假设所有生命周期度量都是生命周期结束时的值。为了表明寿命测量不是寿命结束值,使用审查。为此,请指定数据作为一个表格时间表包含审查变量。CINSOR变量是一个二进制变量1当相应的寿命度量不是寿命结束值时。选择使用的审查器变量censorVariable

相似之型

如果mdl是一个hashSimilarityModelpairwiseSimilarityModel,或ResidualsimarilityModel.,指定数据作为劣化简档的细胞阵列。单元格阵列的每个元素包含终身组件的劣化特征配置文件。对于相似性模型,您可以指定多个劣化功能,其中每个功能是组件的健康指示符。您可以指定数据作为细胞阵列:

  • N-经过-(M.一世+1)阵列,在哪里N是特征测量的数量(在不同的使用时间)和m一世是功能的数量。第一列包含使用时间,剩余列包含劣化特征的相应测量。

  • 表格对象。从包含具有功能劣化配置文件的表中选择变量datavariables.,并选择相应的使用时间变量,如有则使用lifeTimeVariable

  • 时间表对象。从包含具有功能劣化配置文件的表中选择变量datavariables.,并使用使用的相应使用时间变量lifeTimeVariable

合身假设所有的降级剖面都代表运行到故障的数据;也就是说,数据在组件处于正常状态时启动,在组件接近故障或维护时结束。

生命时间变量,指定为字符串。如果数据是:

  • 表格, 然后lifeTimeVariable必须匹配表中的一个变量名称。

  • 时间表, 然后lifeTimeVariable表中的变量名称或时间变量的维度名称之一,data.properties.dimensionnames {1}

表格时间表, 然后lifeTimeVariable必须匹配表中的一个变量名称。如果表中没有生命时间变量或者数据是零的,那么你可以省略lifeTimeVariable

lifeTimeVariable必须或有效的matlab®变量名称,不得匹配任何字符串datavariables.

合身商店lifeTimeVariable在里面寿命值模型的属性。

特性数据变量,指定为字符串或字符串数组。如果数据是:

  • 退化模型,然后datavariables.必须是字符串

  • 相似之型或协变量生存模型,然后datavariables.必须是字符串数组

  • 可靠性生存模式,然后合身忽略datavariables.

如果数据是:

  • 一种表格时间表,然后是输入的字符串datavariables.必须匹配表中的变量名称。

  • 那个零datavariables.必须或包含与数据列相同的字符串数据.的字符串datavariables.必须是有效的matlab变量名称。

合身商店datavariables.在里面datavariables.模型的属性。

对生存模型的审查变量,指定为字符串。CINSOR变量是一个二进制变量,指示哪些生命时间测量数据不是生命终结的价值。使用审查,数据必须是A.表格时间表

如果您指定censorVariable,字符串必须与其中一个变量名称匹配数据并且不得匹配任何字符串datavariables.lifeTimeVariable

合身商店censorVariable在里面CensorVariable模型的属性。

Covariate生存模型的编码变量,指定为字符串或字符串数​​组。编码变量通常是非数字分类功能合身在拟合之前转换为数字向量。您还可以指定从要编码的小集合中取值的逻辑或数值值。

的字符串Engodedvariables.必须是字符串的子集datavariables.

合身商店Engodedvariables.在里面Engodedvariables.模型的属性。

在R2018A介绍