Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。リアルタイムで予測する指数劣化モデルの作成方法を説明します。パラメーターの事前確率分布を推定するのに役立ちますが、必須ではありません)。モデルは、重要な劣化トレンドをリアルタイムで検出でき、新しい観測データが利用可能になると、そのパラメーターの事前確率分布を更新します。この例は、一般的な予測のワークフローに従っています。これにはデータのインポートと調査、特徴の抽出と後処理、特徴の重要度のランク付けと融合、モデルの適合と予測、および性能の解析が含まれます。日分として扱います)。日の期間中に内輪の不具合が発生しベアリングの故障の原因となっています。ツールボックスではデータセットのコンパクトなバージョンを利用できます。コンパクトなデータセットを使用するには、データセットを現在のフォルダーにコピーしてその書き込み権限を有効にします。スクリプトと同じディレクトリに保存します。次のコマンドを使用してファイルを解凍します。'day';endこの例の結果は完全なデータセットから生成されています。この例を実行するには完全なデータセットをダウンロードすることを強く推奨します。コンパクトなデータセットでは有意義な結果を得られない可能性があります。データには振動信号とタコメーター信号が含まれています。詳細については、この例に関連する補助ファイルにある補助関数を参照してください。Hzデータの調査この節では、データを時間領域と周波数領域の両方で調査して、予測をするためにどの特徴を抽出するかのヒントを探します。振動信号を時間領域で可視化します。振動信号を順次プロットします。(g)')時間領域の振動信号から、信号のインパルス性が増加傾向にあることがわかります。