基于马氏距离的动态时间规整故障检测：一种数据驱动的MDDTW框架-MATLAB实现

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本文介绍了一种名为MDDTW的数据驱动故障检测方法，结合了马氏距离和动态时间规整技术，并提供了MATLAB实现。该框架能够有效应对信号间时序变化的问题，在故障诊断领域具有广泛应用前景。我们为工业过程构建了一个新的数据驱动的故障检测框架。该框架利用多元时间序列来表示测量信号的动态特征，并提出了一种基于马氏距离的方法，即多元动态时间扭曲方法。为了获得马哈拉诺比斯距离函数，我们设计了一种one-class metric学习算法，这种算法能够使正常样本集中分布，而异常或故障样本则远离这些正常样本。通过这种方式，在正常信号和故障信号之间形成了明显的边界，从而提高了故障检测的性能。在实际应用中，使用TE过程验证了该数据驱动方法的有效性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于马氏距离的动态时间规整故障检测：一种数据驱动的MDDTW框架-MATLAB实现

优质

本文介绍了一种名为MDDTW的数据驱动故障检测方法，结合了马氏距离和动态时间规整技术，并提供了MATLAB实现。该框架能够有效应对信号间时序变化的问题，在故障诊断领域具有广泛应用前景。我们为工业过程构建了一个新的数据驱动的故障检测框架。该框架利用多元时间序列来表示测量信号的动态特征，并提出了一种基于马氏距离的方法，即多元动态时间扭曲方法。为了获得马哈拉诺比斯距离函数，我们设计了一种one-class metric学习算法，这种算法能够使正常样本集中分布，而异常或故障样本则远离这些正常样本。通过这种方式，在正常信号和故障信号之间形成了明显的边界，从而提高了故障检测的性能。在实际应用中，使用TE过程验证了该数据驱动方法的有效性。

MATLAB中马氏距离的实现

优质

本文介绍了如何在MATLAB环境中编程实现马氏距离计算的方法，并探讨了其在数据分析中的应用。马氏距离的MATLAB实现源代码可以这样编写：（由于要求去掉具体的联系信息和其他链接，并且原内容并未提供实际代码或特定细节，此处仅给出一个一般性的描述性说明。）在Matlab中计算两个向量之间的马氏距离需要先求得数据集的协方差矩阵，然后使用该矩阵来标准化每个观测值与中心点的距离。具体步骤如下： 1. 计算给定样本集合（n个维度m个样本）的均值。 2. 通过所有样本计算得到协方差矩阵S。 3. 对于每一对需要比较距离的向量x和y，首先将它们标准化为与中心点的距离形式，并且该过程使用了上述步骤中的协方差矩阵。 4. 应用马氏距离公式来获得最终的距离值。这是一个基本概述，在实际编写代码时需根据具体需求调整细节。

基于主成分分析与马氏距离的轴承故障检测源代码

优质

本项目提供了一种轴承故障检测方法的源代码实现，结合了主成分分析（PCA）和马氏距离技术，有效提升故障识别准确率。主成分分析（PCA）结合马氏距离用于轴承异常诊断的实现主要依赖于numpy和sklearn库。该方法使用NASA声学和振动数据库中的数据集，并对原始数据进行预处理和聚合，以观察后期故障导致的振动信号变化。具体来说，采用前期较短正常时间段的数据作为训练数据，而后续的所有数据则用作测试数据。通过PCA提取主成分后，可以可视化马氏距离分布，并将其与阈值比较来进行异常诊断。

稀疏故障诊断：基于MATLAB的动态系统稀疏故障检测与隔离

优质

本著作探讨了利用MATLAB进行动态系统的稀疏故障诊断技术，涵盖故障检测和隔离方法，旨在提高复杂工程系统的可靠性和维护效率。动态系统故障诊断通常会遇到大量潜在的故障情况。为了避开棘手的组合问题，稀疏估计技术被视作隔离故障的有效手段，前提是假设只有少数几个可能同时发生的故障状态存在。然而，稀疏估计多在解决线性代数方程的问题中研究应用，而基于模型的故障诊断则主要针对使用涉及内部状态的状态方程式进行动态系统建模的情况。这些Matlab文件展示了如何通过高效的算法在上述两种形式之间建立联系，并且很大程度上依赖于对卡尔曼和Kitanidis滤波器生成残差的深入分析来实现这一目的。其中一个m文件需要调用统计工具箱中的lasso.m函数。

马氏距离概述及MATLAB实现

优质

本文主要介绍马氏距离的概念、性质及其在多维空间中的应用，并详细讲解了如何使用MATLAB编程语言来计算马氏距离。马氏距离是一种度量两个点在多维空间中的相对位置的方法，在统计学中有广泛应用。它考虑了数据的协方差矩阵，因此能够更好地反映实际样本间的差异。以下是使用MATLAB实现计算马氏距离的具体代码： ```matlab function D = mahalanobis_distance(X, Y) % 计算两个多维向量X和Y之间的马氏距离。 % X 和 Y 都是列向量，且具有相同的维度 n = length(X); % 数据的维度 S_inv = inv(cov([X, Y])); % 计算协方差矩阵的逆 D2 = (X - Y) * S_inv * (X - Y); % 马氏距离平方 D = sqrt(D2); end % 示例数据点，用于测试函数 A = [1; 2]; B = [3; 4]; disp(mahalanobis_distance(A, B)); ``` 此代码定义了一个名为`mahalanobis_distance`的MATLAB函数，该函数接受两个多维向量作为输入，并返回它们之间的马氏距离。此外还提供了一对示例数据点来演示如何使用这个自定义函数。

DTW：动态时间规整算法的MATLAB实现

优质

本项目提供了一种在MATLAB环境下实现动态时间规整（DTW）算法的方法，适用于时间序列数据匹配与分析。使用动态时间扭曲算法查找两个字符串之间相似性的函数。

基于Cesium的动态距离测量实现

优质

本项目采用开源3D地球浏览器Cesium平台，实现了用户界面友好、精度高的动态距离测量功能。通过拖拽操作，可在三维空间中实时计算并显示两点间直线距离。 Cesium支持动态距离测量功能，可以实现任意路径的距离测量，并且能够进行不间断的连续测量。

MATLAB数据处理与异常检测模型代码（基于马氏距离）.zip

优质

该资料包提供了使用MATLAB进行数据处理和异常检测的详细代码示例，特别聚焦于应用马氏距离方法。适合希望深入理解并实践统计学习技术的研究者和工程师使用。 MATLAB数据处理模型代码基于马氏距离剔除异常样本代码.zip

SOFA-ACTS：一种基于数据模型驱动的白盒测试框架

优质

简介：SOFA-ACTS是一种创新的数据模型驱动型白盒测试框架，旨在通过深入分析软件内部结构来提升代码质量与系统稳定性。 ACTS 是一个基于数据模型驱动测试引擎的新一代测试框架，该框架使用 YAML 格式的数据作为基础，并在此基础上构建了一个基于数据模型的驱动引擎来适配 TestNg 和 SOFABoot 的测试上下文环境；支持高效、标准化地创建用例，实现可视化编辑测试数据，精细化校验结果数据和自动清理数据库中的测试数据。这不仅可以有效降低人工录入用例数据的成本，还能够通过 API 重写提升测试代码的可扩展性和复用性，并提供特有的注解来增强测试代码编排的灵活性。在保证软件质量与提高测试效率方面，现有框架通常需要依赖大量的人工编写代码来进行测试数据组织、业务调度、校验点控制和数据库清理工作。这导致了数据和代码之间的紧密耦合问题，使得精细化校验难以实现，并且随着功能复杂度增加，测试代码量急剧膨胀，复用性也随之降低。为了应对这些挑战并提高测试效率及确保数据验证的完整性和准确性，蚂蚁金服基于 TestNg 开发了 ACTS 测试框架。