결함 검출 및 진단하기

상태 모니터링을 위해 분류기 또는 회귀 모델 훈련

결함의 검출 및 진단을 위한 알고리즘을 설계하려면 시스템 데이터로부터 추출된 상태 지표를 사용하여, 현재 시스템 상태를 테스트 데이터의 분석을 통해 확인할 수 있는 결정 모델을 훈련시키십시오.

알고리즘을 설계할 때, 다양한 상태 지표를 사용하여 여러 결함 검출 및 진단 모델을 테스트해 볼 수 있습니다. 따라서 설계 과정의 이 단계는 다양한 지표 및 그 조합, 그리고 여러 결정 모델을 시험해 보면서 상태 지표를 추출하는 단계와 함께 반복적으로 수행되는 경우가 많습니다.

사용할 수 있는 모델의 유형에 대한 개요는 결함 검출 및 진단을 위한 결정 모델 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

특징 선택

`pca`	원시 데이터에 대한 주성분 분석
`pcares`	Residuals from principal component analysis
`sequentialfs`	Sequential feature selection using custom criterion
`fscnca`	Feature selection using neighborhood component analysis for classification
`tsne`	t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding

통계 분포 피팅

`ksdensity`	일변량 데이터와 이변량 데이터에 대한 커널 평활화 함수 추정값
`histfit`	분포가 피팅된 히스토그램
`coxphfit`	Cox proportional hazards regression
`ztest`	z-test

머신러닝

`fitcsvm`	단일 클래스 및 이진 분류를 위한 서포트 벡터 머신(SVM) 분류기 훈련
`fitcecoc`	서포트 벡터 머신 또는 다른 분류기에 대해 다중클래스 모델 피팅하기
`fitcknn`	k-최근접이웃 분류기 피팅
`fitclinear`	Fit linear classification model to high-dimensional data
`fitcnb`	다중클래스 나이브 베이즈 모델 훈련
`fitctree`	다중클래스 분류를 위한 이진 결정 트리 피팅
`fitckernel`	Fit Gaussian kernel classification model using random feature expansion
`kmeans`	k-평균 군집화
`mle`	최대가능도 추정값
`TreeBagger`	결정 트리의 배깅 생성하기

동적 모델을 사용한 회귀

`nlarx`	Estimate parameters of nonlinear ARX model
`ssest`	Estimate state-space model using time-domain or frequency-domain data
`arx`	Estimate parameters of ARX, ARIX, AR, or ARI model
`armax`	Estimate parameters of ARMAX, ARIMAX, ARMA, or ARIMA model using time-domain data
`ar`	Estimate parameters of AR model or ARI model for scalar time series
`forecast`	Forecast identified model output
`translatecov`	Translate parameter covariance across model transformation operations

관리도

`controlchart`	Shewhart control charts
`controlrules`	Western Electric and Nelson control rules
`cusum`	누적합을 사용하여 평균의 미세한 변화 감지

변화 지점 감지

`findchangepts`	신호 내 급격한 변화 찾기
`findpeaks`	국소 최댓값 구하기
`pdist`	관측값 쌍 간의 쌍별(Pairwise) 거리
`pdist2`	두 관측값 세트 간의 쌍별(Pairwise) 거리
`mahal`	마할라노비스 거리
`segment`	Segment data and estimate models for each segment