选择退化特征时，利用单调性、鲁棒性、预测性三指标选择（附matlab代码）

为了对RUL预测获得更有效和高效的退化特征选择，提出了三个良度指标/内在满足指标，如单调性、鲁棒性和预测性。单调性度量评估特征的增加或减少趋势信息，鲁棒性复制特征对异常值的容忍度。鲁棒性度量包括特征对运行条件下由于传感器噪声、轴承退化过程或变化的随机性而可能发生的随机波动的鲁棒性。预后性测量了系统群体中关键失效值的差异。
单调性monotonicity、预测性Prognosability，这两个matlab自带的有，调用即可。

就像这样。我用的是matlab2019a版本，不知道别的版本是否自带。

公式如下：
现在参考的是《基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测》刘胜兰1，高凌寒2，杜剑维1，刘晨的论文，根据公式自己编写代码（只做参考，不保证正确）

相关性代码：
输入的x、y是两个特征值之间的相关性，计算出来的得到的是一个数，在[0,1]之间。约靠近1，说明相关性越大。

function co=correla(x,y)
m1=mean(x);
m2=mean(y);
x1=x-m1;
y1=y-m2;
co=sum(x1.*y1)/sqrt(sum(x1.^2)*sum(y1.^2));
end

鲁棒性代码：

function r=rob(f,lambda)
fr=EWMA(f,lambda);
k=length(f);
for i=1:length(fr)q(i)=exp(-abs(fr(i)/f(i)));
end
r=(1/k)*(sum(q));

function smoothed_z = EWMA(z,lambda)
%
% Computes the exponentially weighted moving average (with memory L) of
% input data z
%
%lambda = 1-2/(L+1);
smoothed_z = zeros(size(z));
for i = 1:size(z,1)smoothed_z(i,1) = z(i,1);for j = 2:size(z,2)smoothed_z(i,j) = lambda * smoothed_z(i,j-1) + (1-lambda) * z(i,j);end
end

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