そのため、以下になります。おいて、次のようになります。劣化プロファイルをプロットします。アルゴリズムは、劣化データから抽出した特徴を使用します。モデルをシミュレートすることで得たものです。コンデンサの電圧と電流、およびインバーター出力のいずれかの相の電圧を測定します。制御する変数で構成されています。コンデンサの寿命にわたって劣化データを作成できます。シナリオを定義します。オブジェクトを作成できます。回、劣化したコンポーネントの値をキャプチャします。個のシミュレーション入力を作成します。セットの測定値が得られます。関数を使用してシミュレーションを実行します。オブジェクトを追加メタデータとして格納するようモデルを構成します。各実行のシミュレーション結果を記録します。アンサンブルを作成します。アンサンブルには、シミュレーション中に記録されたすべての信号のデータと、各シミュレーションに関連するいくつかのメタデータが含まれます。分析には、コンデンサと負荷にかかる電圧と電流の測定値のみを使用します。コンデンサの寿命にわたる劣化を示す特徴を含んでいる可能性が高いです。プロパティに指定します。メンバーに対して返されたデータから信号を抽出し、それらをプロットしてデータを視覚的に検査できるようにします。初期過渡現象があることを示しています。モデルの初期状態によるこれらの過渡現象は無視して、信号の定常状態のセグメントのみをさらなる分析に使用する必要があります。未満の信号過渡現象を削除します。コンデンサ電圧および電流信号の短いセグメントをプロットします。コンデンサにかかる電圧は、コンデンサの寿命にわたって多くの変動を示しているようです。信号は、特徴抽出の有力な候補となる可能性があります。構成する必要があります。モデルの学習と予測のための入力となります。システム全体の劣化の信頼できるインジケーターである必要があります。アプリを使用して、記録された信号から抽出された複数の特徴を作成し、ランク付けしました。変数のみを選択できます。ドライバーによる信号の高周波成分を分離するのに役立ちます。どの特徴が有力な候補となるかを調べました。この関数は、アプリで取得したのと同じランク付けされた特徴セットを生成するために必要なすべての計算をカプセル化します。結果の特徴テーブルの行が、システムの劣化の連続シミュレーションと同じ順序で並べ替えられているか確認することが重要です。ファイルの名前に埋め込まれたシミュレーション番号と一致するように並べ替えます。モデルに学習させるために使用できる予測的特徴が含まれます。予測するための健康インジケーターを構築しました。アプリを起動できます。デザイナーがモデル化したスカラー健康インジケーターを生成するために必要な計算をカプセル化します。モデルの学習データになります。ノイズで摂動するだけです。パラメーターを学習データに適合させます。