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update

성능 저하 잔여 수명 모델의 사후 파라미터 분포 업데이트

구문

update(mdl,data)

설명

update(mdl,data)는 data의 최신 성능 저하 측정값을 사용하여 성능 저하 RUL(잔여 수명) 모델 mdl의 파라미터에 대한 사후 추정값을 업데이트합니다.

예제

지수 성능 저하 모델을 실시간 업데이트하기

한 컴포넌트의 성능 저하 특징 프로파일에 해당하는 훈련 데이터를 불러옵니다.

load('expRealTime.mat')

이 예제에서는 훈련 데이터가 과거 데이터가 아니라고 가정합니다. 과거 데이터가 없을 때에는 관측된 데이터를 사용하여 성능 저하 모델을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.

다음 설정을 사용하여 지수 성능 저하 모델을 만듭니다.

• 모델이 주로 관측 데이터에 의존하도록 하기 위해 큰 분산을 갖는 임의의 $\theta$ 및 $\beta$ 사전분포 사용

• 잡음 분산 0.003

mdl = exponentialDegradationModel('Theta',1,'ThetaVariance',1e6,...
                                  'Beta',1,'BetaVariance',1e6,...
                                  'NoiseVariance',0.003);

훈련 데이터에 수명 변수가 없으므로, 피팅을 위해 임의의 수명 벡터를 만듭니다.

lifeTime = [1:length(expRealTime)];

10번의 반복 동안 성능 저하 특징을 관찰합니다. 각 반복 후에 성능 저하 모델을 업데이트합니다.

for i=1:10
    update(mdl,[lifeTime(i) expRealTime(i)])
end

모델을 일정 시간 동안 관찰한 후, 예를 들어 정상 상태 동작점에서 관찰한 후 모델을 다시 시작하여 현재 사후분포를 사전분포로 저장할 수 있습니다.

restart(mdl,true)

업데이트된 사전분포 파라미터를 확인합니다.

mdl.Prior

ans = struct with fields:
            Theta: 2.3555
    ThetaVariance: 0.0058
             Beta: 0.0722
     BetaVariance: 3.6362e-05
              Rho: -0.8429

입력 인수

mdl — 성능 저하 RUL 모델

linearDegradationModel 객체 | exponentialDegradationModel 객체

성능 저하 RUL 모델로, linearDegradationModel 객체 또는 exponentialDegradationModel 객체로 지정됩니다. update는 data의 최신 성능 저하 특징 측정값을 기반으로 성능 저하 모델 파라미터의 사후 추정값을 업데이트합니다.

linearDegradationModel의 경우 업데이트되는 파라미터는 Theta 및 ThetaVariance입니다.

exponentialDegradationModel의 경우 업데이트되는 파라미터는 Theta, ThetaVariance, Beta, BetaVariance, Rho입니다.

update는 또한 mdl의 다음 속성도 설정합니다.

• InitialLifeTimeValue — 처음 update를 호출하면 이 속성은 data의 첫 번째 행에 있는 수명 값으로 설정됩니다.

• CurrentLifeTimeValue — update를 호출할 때마다 이 속성은 data의 마지막 행에 있는 수명 값으로 설정됩니다.

• CurrentMeasurement — update를 호출할 때마다 이 속성은 data의 마지막 행에 있는 특징 측정값으로 설정됩니다.

data — 성능 저하 특징 측정값

2열 배열 | table 객체

성능 저하 특징 측정값으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

• 2열 배열 — 첫 번째 열에는 수명 값이 포함되고 두 번째 열에는 이에 대응하는 성능 저하 특징 측정값이 포함됩니다.

• table 객체 또는 timetable 객체. 이 객체에는 mdl의 LifeTimeVariable 속성 및 DataVariables 속성과 동일한 이름의 변수가 포함됩니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 이 명령은 MATLAB^® Coder™를 사용한 코드 생성을 지원합니다. RUL 모델을 사용하는 코드를 생성하기 전에 saveRULModelForCoder를 사용하여 모델을 저장해야 합니다. 또한 런타임에 모델을 업데이트하는 경우에는 readState를 사용하여 모델 상태를 저장하는 것이 유용할 수 있습니다. 예제는 시스템을 다시 시작할 때 RUL 모델 상태를 보존하는 코드 생성하기 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2018a에 개발됨

참고 항목

함수

• linearDegradationModel | exponentialDegradationModel | predictRUL | fit

도움말 항목

• 데이터가 수신됨에 따라 RUL 예측 업데이트하기
• RUL 추정기 모델을 사용한 RUL 추정