データストアから関連データを読み取り、抽出した条件インジケーターを含む特徴テーブルを作成します。作成された特徴テーブルを可視化します。振幅の相対値は、異なる故障のタイプの有効なインジケーターとなる可能性があります。ここで、新しい特徴が作成されます。つの既存の特徴の対数比で、異なる故障のタイプによってグループ化されるヒストグラムで可視化されます。つの異なるベアリング条件間で明確な間隔を示します。振幅間の対数比は、ベアリング故障を分類するための有効な特徴です。例を単純化するには、非常に簡単な分類器が次のようには得られます。場合、ベアリングに外輪の故障があります。場合、ベアリングは正常です。場合、ベアリングには内輪の故障があります。データセットに適用して、最後のセクションに得られる分類器を検証します。個の外輪の故障データセットが含まれます。振幅の対数比は、学習データセットからの対数比と一致する分布を示します。データセットで完全な精度に達しました。単一の特徴では、通常、適切に一般化を行う分類器を得るには十分ではないことに注意してください。分類学習器アプリを使用してさまざまな分類器を学習することで、より高度な分類器を得ることができます。data」の例を参照してください。まとめこの例は、kurtogram、スペクトル尖度および包絡線スペクトルを使用して、回転要素のベアリングで故障の異なるタイプを特定する方法を示します。つの重要な条件インジケーターであることを示すのに役立ちます。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。