使用した故障データの生成この例では次を使用します。モデルを使用して故障データと健全データを生成する方法を説明します。故障データと健全データを使用して、状態監視のアルゴリズムを開発します。ドリフト、およびシャフト摩耗の故障をモデル化します。システムをモデル化します。シャフト、クラッチ、および出力シャフトに接続されている高速ギアと低速ギアで構成されます。システムにはケーシングの振動を監視する振動センサーが含まれています。モデルはシャフトの角変位をケーシングの線形変位に変換します。ドリフト、ギア歯の故障、およびシャフト摩擦の各故障モデルが含まれています。モデルにオフセットを導入することで簡単にモデル化されます。センサー故障がないことを意味する点に注意してください。サブシステムによってモデル化されます。モデルの実装を完全に変えることもできます。シャフト故障がないことを意味する点に注意してください。シャフトの回転における固定位置に外乱トルクを挿入することでモデル化されます。近傍の小さいウィンドウ内にあるとシャフトに外乱力が適用されます。ギア歯の故障がないことを意味する点に注意してください。つの異なる故障タイプの存在と重大度を制御する変数を使って構成されます。変化させることで、各種故障タイプの振動データを作成できます。シナリオを定義します。siminput;end同様に、各モデル変数の乱数値の組み合わせを作成します。値を含めるようにします。使用してシミュレーションを実行します。オブジェクトを格納するようモデルを構成します。シミュレーションが提供されています。データが生成されます。個のシミュレーションのみを実行するオプションが用意されています。実行され、シミュレーションの結果をログに記録しました。アンサンブルを作成します。オブジェクトが作成されました。オブジェクトを使用して、アンサンブルの各メンバーに含まれるデータの準備と解析を行います。オブジェクトはアンサンブル内のデータ変数をリストし、既定ではすべての変数が読み取り対象として選択されています。メンバーの故障ラベルを作成するために使われます。メンバーのデータを取得します。Simulink.SimulationInput}返されたデータから振動信号を抽出し、それをプロットします。システムが起動している最中のデータが含まれるため、解析ではこのデータを破棄します。シャフト回転の時間が必要です。内のシャフト回転時間を検出します。メンバーに故障ラベルを作成できるようになります。conditions処理された振動信号とタコ信号および故障ラベルが、後で使用するためアンサンブルに追加されます。データを含んでいるアンサンブル内の変数を識別できます。新たに作成された故障ラベルを含むようにプロパティを設定します。つのメンバーを処理するために使用しました。メンバーに適用します。メンバーを並列で処理できます。個おきのメンバーの振動信号をプロットします。アップと前処理が済み、特徴を抽出してさまざまな故障タイプの分類に使用する特徴を決定する準備ができました。処理済みのデータのみを返すようにアンサンブルを構成します。ベースの特徴を計算します。強度などのスペクトル特性が含まれます。抽出される特徴の完全なリストが含まれます。例として、時間同期平均化された振動信号のスペクトルを計算することを検討します。spectrum')xlabel('rad/s')ピーク振幅に対応する周波数は、さまざまな故障タイプの分類に役立つ特徴となる可能性があります。時間を要する場合があります。コマンドを使用して並列で解析を実行する、オプションのコードが提示されています)。メンバーに計算された特徴が追加されます。上で計算した特徴を使用して、各種の故障状態を分類する分類器を作成します。導出された特徴と故障ラベルのみを読み取るようにアンサンブルを構成します。ドリフト故障について考えます。コマンドを使用します。コマンドは各特徴の重みを返しますが、重みの大きい特徴は、応答を予測する上での重要度が高くなります。(信号の累積和範囲とスペクトル尖度のピーク周波数)、残りの特徴はほとんど影響しないことを示しています。ドリフト故障の重要な予測子であるかを把握することができます。小さい場合に誤検知の可能性があるため、おそらく追加の特徴が必要となることが示されています。シャフト摩耗故障について考えます。あることを示しており、シャフト摩耗故障を分類するにはこれらを選択します。信号のリアプノフ指数のグループ化されたヒストグラムには、この特徴だけでは適切な予測子とならない理由が示されます。fault')シャフト摩耗の特徴選択は、シャフト摩耗の故障を分類するには複数の特徴が必要であることを示します。分布が故障シナリオと故障なしのシナリオの両方で類似しているため、この故障を正しく分類するには追加の特徴が必要であることがわかります。最後に、ギア歯の故障について考慮します。つの特徴を選択すると、結果として性能の悪い分類器となります。