reliabilitySurvivalModel

估计剩余使用寿命概率故障时间模型

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描述

用reliabilitySurvivalModel来估计使用的组件故障时间的概率分布的部件的剩余使用寿命（RUL）。当你拥有的唯一数据是类似的组件，如制造同规格多台机器的整体失败次数可靠性生存模型是有用的。

配置reliabilitySurvivalModel对象的成分，使用的特定类型适合，从故障时数据的集合估计概率分布系数。一旦您配置的可靠性生存模型的参数，你可以使用则预测类似组件的剩余使用寿命predictRUL。为了说明RUL预测一个基本的例子，请参见更新RUL预测的数据到达。

有关预测剩余使用寿命的一般信息，请参阅模型预测剩余使用寿命。

创建

句法

MDL = reliabilitySurvivalModel

MDL = reliabilitySurvivalModel（分布）

MDL = reliabilitySurvivalModel（initModel）

MDL = reliabilitySurvivalModel（___，名称，值）

描述

例

MDL= reliabilitySurvivalModel创建用于估计使用Weibull分布并初始化带有默认设置的模型RUL模型可靠性存活模型。

MDL= reliabilitySurvivalModel（分配）创建一个使用指定概率分布函数，并设置一个可靠性存活模型分配模型的属性。

MDL= reliabilitySurvivalModel（initModel）创建一个可靠性存活模型和使用现有初始化模型参数reliabilitySurvivalModel宾语initModel。

例

MDL= reliabilitySurvivalModel（___，名称，值）指定使用的名称 - 值对用户可设置的模型的特性。例如，reliabilitySurvivalModel（ 'LifeTimeUnit'， “天”）创建使用天为一个寿命单元可靠性存活模型。可以指定多个名称 - 值对。在引号中每个属性的名称。

输入参数

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`initModel`-可靠性生存模式
`reliabilitySurvivalModel`宾语

可靠性生存模式，指定为reliabilitySurvivalModel宾语。

属性

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`分配`-概率分布函数
`“韦伯”`（默认）|`“正常”`|`“泊松”`|`“核心”`|`“瑞利”`|`“伽马”`|...

概率分布函数用于将寿命分布，指定为下列之一进行建模：

分布字符串	分销对象
`“BirnbaumSaunders”`	`BirnbaumSaundersDistribution`
`“指数”`	`ExponentialDistribution`
`“伽马”`	`伽玛分布`
`“GeneralizedPareto”`	`GeneralizedParetoDistribution`
`“HalfNormal”`	`HalfNormalDistribution`
`“InverseGaussian”`	`InverseGaussianDistribution`
`“核心”`	`KernelDistribution`
`“物流”`	`LogisticDistribution`
`“Loglogistic”`	`LoglogisticDistribution`
`“对数正态分布”`	`LognormalDistribution`
`“中上”`	`NakagamiDistribution`
`“正常”`	`正态分布`
`“泊松”`	`泊松分布`
`“瑞利”`	`瑞利分布`
`“稳定”`	`StableDistribution`
`“韦伯”`	`韦伯分布`

要配置概率分布函数的参数，使用适合功能。

`的parameterValues`-分配系数
向量

此属性是只读的。

分配系数的估计适合功能，指定为矢量。有关每个分布函数的系数的更多信息，请参见相应的分发对象列在分配。有关模型拟合的更多信息，请参阅fitdist。

`ParameterCovariance`-分配系数的协方差
排列

此属性是只读的。

由估计的分配系数的协方差适合功能，指定为与尺寸的阳性阵列等于系数的数目。有关每个分布函数的系数的更多信息，请参见相应的分发对象列在分配。

`ParameterNames`-分配系数名
字符串数组

此属性是只读的。

当模型使用训练的分配分配系数名适合功能，指定为字符串数组。有关每个分布函数的系数的更多信息，请参见相应的分发对象列在分配。

`CensorVariable`-御史变量
`“”`（默认）|串

御史变量，指定为字符串，其中包含一个有效的MATLAB^®变量名。检查员变量是一个二进制变量，表示在其中生活时间测量数据未结束的人生价值。

CensorVariable不能匹配任何字符串中DataVariables要么LifeTimeVariable。

您可以指定CensorVariable：

使用名称 - 值对，当你创建模型
作为参数，当你调用适合功能
使用点符号模型创建后

`LifeTimeVariable`-终身变量
`“”`（默认）|串

终身变量，指定为包含一个有效的MATLAB变量名的字符串。对于生存模型，寿命变量包含组件的历史寿命测量。

您可以指定LifeTimeVariable：

使用名称 - 值对，当你创建模型
作为参数，当你调用适合功能
手动使用点符号

`LifeTimeUnit`-终身变量单位
`“”`（默认）|串

寿命可变单元，指定为字符串。

寿命变量的单位并不需要是基于时间的。测试部件的寿命可以在使用可变的术语，诸如行进的距离（英里）或燃料消耗（加仑）来测量。

`DataVariables`-数据变量
`“”`（默认）

数据变量，指定为空字符串。这家酒店的可靠性生存模型忽略。

`用户数据`-其他模型信息
`[]`（默认）|任何数据类型或格式

记账目的的其他模型的信息，指定为任何数据类型或格式。该模型不使用这些信息。

您可以指定用户数据：

使用名称 - 值对，当你创建模型
使用点符号模型创建后

对象函数

`predictRUL`	估计剩余使用寿命要测试部件
`适合`	使用历史数据剩余使用寿命模型的估计参数

例子

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火车可靠性生存模型

开立真实脚本

负荷训练数据。

加载（'reliabilityData.mat'）

这个数据是一个列向量持续时间对象表示电池的放电时间。

创建一个默认设置的可靠性生存模式。

MDL = reliabilitySurvivalModel;

使用培训训练数据中的生存模式。

配合（MDL，reliabilityData，“小时”）

预测RUL其使用的可靠性生存模型和查看PDF

开立真实脚本

负荷训练数据。

加载（'reliabilityData.mat'）

这个数据是一个列向量持续时间对象表示电池的放电时间。

创建一个可靠的生存模式，指定续航时间变量，续航时间单位。

MDL = reliabilitySurvivalModel（'LifeTimeVariable'，“DischargeTime”，'LifeTimeUnit'，“小时”）;

使用培训训练数据中的生存模式。

配合（MDL，reliabilityData）

预测一个新的组件的寿命，并且获得用于估计的概率分布函数。

[estRUL，ciRUL，pdfRUL] = predictRUL（MDL）;

画出概率分布。

巴（pdfRUL.RUL，pdfRUL.ProbabilityDensity）xlabel（“剩余使用寿命（小时）”）XLIM（小时（[40 90]））

通过提供仓的用于预测的数目和块大小改善的分布图。

[estRUL，ciRUL，pdfRUL] = predictRUL（MDL，'BinSize'，0.5％，'NumBins'，500）;巴（pdfRUL.RUL，pdfRUL.ProbabilityDensity）xlabel（“剩余使用寿命（小时）”）XLIM（小时（[40 90]））

预测已50小时工作的器件的RUL。

[estRUL，ciRUL，pdfRUL] = predictRUL（MDL，小时（50），'BinSize'，0.5％，'NumBins'，500）;巴（pdfRUL.RUL，pdfRUL.ProbabilityDensity）xlabel（“剩余使用寿命（小时）”）XLIM（小时（[0 40]））

也可以看看

职能

covariateSurvivalModel|适合|predictRUL

reliabilitySurvivalModel

描述

创建

句法

描述

输入参数

`initModel`-可靠性生存模式
`reliabilitySurvivalModel`宾语

属性

`分配`-概率分布函数
`“韦伯”`（默认）|`“正常”`|`“泊松”`|`“核心”`|`“瑞利”`|`“伽马”`|...

`的parameterValues`-分配系数
向量

`ParameterCovariance`-分配系数的协方差
排列

`ParameterNames`-分配系数名
字符串数组

`CensorVariable`-御史变量
`“”`（默认）|串

`LifeTimeVariable`-终身变量
`“”`（默认）|串

`LifeTimeUnit`-终身变量单位
`“”`（默认）|串

`DataVariables`-数据变量
`“”`（默认）

`用户数据`-其他模型信息
`[]`（默认）|任何数据类型或格式

对象函数

例子

火车可靠性生存模型

预测RUL其使用的可靠性生存模型和查看PDF

也可以看看

职能

话题

介绍了在R2018a

预测性维护工具箱文档

万博1manbetx

克服四种常见的障碍预测性维护

reliabilitySurvivalModel

描述

创建

句法

描述

输入参数

initModel-可靠性生存模式reliabilitySurvivalModel宾语

属性

分配-概率分布函数“韦伯”（默认）|“正常”|“泊松”|“核心”|“瑞利”|“伽马”|...

的parameterValues-分配系数向量

ParameterCovariance-分配系数的协方差排列

ParameterNames-分配系数名字符串数组

CensorVariable-御史变量“”（默认）|串

LifeTimeVariable-终身变量“”（默认）|串

LifeTimeUnit-终身变量单位“”（默认）|串

DataVariables-数据变量“”（默认）

用户数据-其他模型信息[]（默认）|任何数据类型或格式

对象函数

例子

火车可靠性生存模型

预测RUL其使用的可靠性生存模型和查看PDF

也可以看看

职能

话题

介绍了在R2018a

预测性维护工具箱文档

万博1manbetx

克服四种常见的障碍预测性维护

`initModel`-可靠性生存模式
`reliabilitySurvivalModel`宾语

`分配`-概率分布函数
`“韦伯”`（默认）|`“正常”`|`“泊松”`|`“核心”`|`“瑞利”`|`“伽马”`|...

`的parameterValues`-分配系数
向量

`ParameterCovariance`-分配系数的协方差
排列

`ParameterNames`-分配系数名
字符串数组

`CensorVariable`-御史变量
`“”`（默认）|串

`LifeTimeVariable`-终身变量
`“”`（默认）|串

`LifeTimeUnit`-终身变量单位
`“”`（默认）|串

`DataVariables`-数据变量
`“”`（默认）

`用户数据`-其他模型信息
`[]`（默认）|任何数据类型或格式