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데이터 전처리하기
예측 정비를 위한 알고리즘 설계에서 데이터를 정리하고 상태 지표를 추출할 수 있는 형식으로 변환하기 위해 종종 데이터 전처리가 필요합니다. Predictive Maintenance Toolbox™ 앙상블 데이터저장소를 사용하여 관리하는 측정된 데이터나 시뮬레이션된 데이터의 배열 또는 테이블에서 데이터 전처리를 수행할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 데이터 전처리 유형에 대한 개요는 상태 모니터링 및 예측 정비를 위한 데이터 전처리 항목을 참조하십시오.
진단 특징 디자이너 앱을 사용하면 여러 전처리 작업을 대화형 방식으로 수행할 수 있습니다. 앱에는 필터링, 시간 영역 처리, 주파수 영역 처리, 보간과 같은 처리 툴이 포함되어 있습니다. 앱의 시간 영역 처리 옵션에는 회전 기계를 위해 특화된 필터링도 있습니다. 앱에 대한 자세한 내용은 진단 특징 디자이너를 사용하여 앙상블 데이터 탐색 및 특징 비교하기 항목을 참조하십시오.
앱
진단 특징 디자이너 | Interactively extract, visualize, and rank features from measured or simulated data for machine diagnostics and prognostics |
함수
도움말 항목
- 상태 모니터링 및 예측 정비를 위한 데이터 전처리
신호 처리 기법을 사용하여 데이터를 전처리 및 정리하고 이로부터 상태 지표를 추출할 수 있는 형태로 변환합니다. 시스템에 대한 지식은 적절한 전처리 방법을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 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.
- 진단 특징 디자이너를 위한 시스템 데이터 구성하기
앱으로 가져올 수 있도록, 여러 시스템에 대한 측정값 및 정보를 데이터 세트로 구성합니다.
- 진단 특징 디자이너에서 데이터 처리 및 특징 탐색하기
앱에서 데이터를 필터링하고 변환합니다. 가져온 신호와 도출된 신호에서 특징을 추출하고 특징이 얼마나 효과적인지 평가합니다.