[RainflowCounting] 라이브러리 분석 - 개요

rainflow 라이브러리 공식 GitHub 

GitHub - iamlikeme/rainflow: Implementation of the rainflow-counting algorythm in Python

 

주요 함수

rainflow 라이브러리 안에는 3개의 주요 함수가 있다. 간단하게 각 함수의 기능을 설명하자면, 

reversals

- raw data 에서 Peak 값과 Valley 값을 (인덱스, 값) 튜플 형태로 반환

extract_cycles

- reversals 에서 받은 Peak, Valley 데이터를 순회하며 (범위, 범위 평균, 횟수, 시작인덱스, 종료 인덱스) 튜플 반환

count_cycles

- extract_cycles에서 range와 count를 받아온 후 사용자가 지정한  range 범위 혹은 binsize에 맞게 사이클을 카운트해서 반환

 

즉, 최종적으로 사용되는 함수는 count_cycles 이며, extract_cycles 와 reversals를 호출하게 된다.

Sample Data

알고리즘을 작동시키기 위해 임의로 아주 아주 간단한 샘플 데이터를 만들었다.

(실제 논문에서 알고리즘 구현에 사용한 샘플 데이터이다)

# Raw Data 예시
load_history = [(0,-2),(1,1),(2,-3),(3,5),(4,-1),(5,3),(6,-4),(7,4),(8,-2)]
load_dt = [i[1] for i in load_history ]
load_idx = [i[0] for i in load_history]

데이터를 시각화하면

# Raw Data 시각화
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(load_idx,load_dt)
plt.xticks(load_idx)
plt.axhline(0, color='white', lw=1)
plt.show()

각 함수의 기능에 대해서는 아래에 정리해두었다.

[💙AI-BIGDATA/ANALYSIS] - [RainflowCounting] reversals( )

[💙AI-BIGDATA/ANALYSIS] - [RainflowCounting] extract_cycles( )

[💙AI-BIGDATA/ANALYSIS] - [RainflowCounting] count_cycles( )