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대화형 방식으로 상태 지표 설계하기
진단 특징 디자이너 및 특화된 라이브 편집기 작업에서 데이터를 탐색하여 시스템 상태를 나타내거나 미래의 상태를 예측할 수 있는 특징 식별
진단 특징 디자이너 앱을 사용하면 데이터에서 대화형 방식으로 특징을 추출할 수 있습니다. 앱 내에서 특징 추출을 위해 데이터를 준비하고, 특징을 추출하여 그 효과를 시각화하고, 여러 통계 알고리즘을 사용하여 특징에 순위를 지정할 수 있습니다. 앱에서 코드를 생성하여 가장 효과적인 특징의 계산을 복제하고 자동화할 수 있습니다. 앱에 대한 자세한 내용은 진단 특징 디자이너를 사용하여 앙상블 데이터 탐색 및 특징 비교하기 항목을 참조하십시오.
라이브 편집기 작업을 사용하여 대화형 방식으로 위상 공간 재구성을 수행하고 코드 작성 없이도 근사 엔트로피, 상관 차원 및 랴푸노프 지수를 추출할 수 있습니다. 라이브 편집기 작업은 파라미터 값과 옵션의 변경이 미치는 영향을 살펴볼 수 있는 플롯을 생성하며, 라이브 스크립트의 일부가 되는 코드를 자동으로 생성합니다.
앱
진단 특징 디자이너 | Interactively extract, visualize, and rank features from measured or simulated data for machine diagnostics and prognostics |
라이브 편집기 작업
스펙트럼 특징 추출 | Interactively extract spectral fault band metrics in the Live Editor (R2021a 이후) |
위상 공간 재구성 | Reconstruct phase space of a uniformly sampled signal in the Live Editor (R2019b 이후) |
근사 엔트로피 추정 | Interactively estimate the approximate entropy of a uniformly sampled signal in the Live Editor (R2019b 이후) |
상관 차원 추정 | Estimate the correlation dimension of a uniformly sampled signal in the Live Editor (R2019b 이후) |
랴푸노프 지수 추정 | 라이브 편집기에서 균일하게 샘플링된 신호의 랴푸노프 지수를 대화형 방식으로 추정 (R2019b 이후) |
도움말 항목
상태 지표 기본 사항
- 모니터링, 결함 검출 및 예측을 위한 상태 지표
상태 지표란 성능 저하가 진행됨에 따라 동작이 예측 가능한 방식으로 변하는 시스템 데이터의 특징을 말합니다. - 예측 정비 알고리즘을 위한 상태 지표 설계하기
3부로 이루어진 이 튜토리얼에서는 진단 특징 디자이너에서 앙상블 데이터로 작업하고 특징을 추출하여 순위를 지정하는 방법을 보여줍니다.
진단 특징 디자이너 앱
- 진단 특징 디자이너를 사용하여 앙상블 데이터 탐색 및 특징 비교하기
이 워크플로에 따라 앙상블 데이터를 대화형 방식으로 탐색 및 처리하고, 해당 데이터에서 특징을 설계하고 순위를 지정하며, 데이터와 선택한 특징을 내보내고, MATLAB® 코드를 생성합니다.
라이브 편집기 작업에서의 상태 지표
- 라이브 편집기 작업을 사용한 위상 공간 재구성 및 상태 지표 추정
라이브 편집기 작업을 사용하여 균일하게 샘플링된 신호의 위상 공간을 재구성한 다음 재구성된 위상 공간을 사용하여 상관 차원과 랴푸노프 지수를 추정합니다. - Analyze Gear Train Data and Extract Spectral Features Using Live Editor Tasks
Use Live Editor tasks to construct fault bands and extract spectral features for fault detection and identification.