'Monotonicity');信号の尖度が、単調性に基づいた最上位の特徴です。大きい特徴は、次節での特徴融合の対象として選択されます。実行する前に、特徴を同じスケールに正規化することをお勧めします。係数と、正規化に使用される平均および標準偏差は学習データから取得され、データセット全体に適用されます。係数は、データセット全体を処理するために使用されます。つの主成分の空間で可視化します。主成分が増加することを示しています。主成分は融合された健康インジケーターの有望な候補となります。PCA1;健康インジケーターを可視化します。指数劣化モデルは次のように定義されます。は時間の関数として表した健康インジケーターです。定数と見なされる切片項です。最新の観測値に基づいて事後に更新されます。期待値が次を満たすようにします。t)ここで指数劣化モデルを前節で抽出した健康インジケーターに当てはめ、次の節で性能を評価します。開始するようにします。healthIndicator(1);しきい値の選択は、通常はマシンの過去の記録または何らかのドメイン固有の知識に基づいています。このデータセットでは履歴データが利用できないので、健康インジケーターの最後の値をしきい値として選択します。データに基づいたしきい値を選択することをお勧めします。メソッドを使用して事前確率分布と切片を推定します。ベアリングのデータセットでは履歴データが利用できません。=106,E(β)=1,Var(β)=106)、モデルは主に観測されたデータに依存しています。開始されるようにします。健康インジケーターの変化とノイズの変化間の関係は、次のように求めることができます。原因となると仮定します。指数劣化モデルは勾配の重要性を評価する機能も提供します。健康インジケーターの重要な勾配が検出されると、モデルは前の観測値を破棄し、元の事前確率分布に基づいて推定を再び開始します。指定することで調整できます。未満の場合、勾配が検出されたとして宣言されます。次に、上で述べたパラメーターを使って指数劣化モデルを作成します。予測し、パラメーター分布をリアルタイムで更新します。推定のアニメーションです。