Анализ данных является основой мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания. Разработка алгоритмов для прогнозирующего обслуживания требует организации и анализа больших объемов данных при отслеживании системы и подготавливает данные, представляет.
Predictive Maintenance Toolbox™ обеспечивает инструменты для данных о датчике управления, хранимых локально и удаленно, а также для генерации симулированных данных путем выполнения модели Simulink®. Основной модуль для организации и управления многоаспектные наборы данных в Predictive Maintenance Toolbox является ансамблем. ensemble является набором наборов данных, созданных путем измерения или симуляции системы при различных условиях. Управляйте своими объектами datastore ансамбля использования ансамбля. Для получения дополнительной информации о том, как работают ансамбли и как использовать их, смотрите Ансамбли Данных для Мониторинга состояния и Прогнозирующего Обслуживания.
Приложение Diagnostic Feature Designer включает интерактивные инструменты для обработки данных и извлечения функций. Приложение принимает наборы данных в различных формах, консолидирует данные в рамках приложения и управляет теми данными внутренне во время сеанса. Для получения дополнительной информации о приложении смотрите, Исследуют Данные Ансамбля и Сравнивают Функции Используя Diagnostic Feature Designer.
fileEnsembleDatastore | Управляйте данными ансамбля в пользовательском формате файла |
simulationEnsembleDatastore | Управляйте данными ансамбля, сгенерированными generateSimulationEnsemble или путем логгирования данных моделирования в Simulink |
workspaceEnsemble | Управляйте данными ансамбля, хранимыми в рабочем пространстве MATLAB с помощью кода, сгенерированного Diagnostic Feature Designer |
generateSimulationEnsemble | Сгенерируйте данные ансамбля путем выполнения модели Simulink |
read | Считайте данные члена из datastore ансамбля |
writeToLastMemberRead | Запишите данные члену datastore ансамбля |
hasdata | Определите, доступны ли данные для чтения |
reset | Сброс Datastore к начальному состоянию |
numpartitions | Количество разделов datastore |
partition | Разделите datastore |
progress | Определите, сколько данных было считано |
tall | Создание tall array |
Ансамбли данных для мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания
Проект алгоритма с Predictive Maintenance Toolbox использует данные, организованные в ансамблях. Можно сгенерировать данные ансамбля из модели Simulink или создать ансамбли из существующих данных, хранимых на диске.
Сгенерируйте и используйте смоделированный ансамбль данных
Если у вас есть модель Simulink вашей системы при условиях отказа, можно сгенерировать ансамбль симулированных данных для разработки алгоритмов прогнозирующего обслуживания.
Datastore ансамбля файла с результатами измерений
Используйте datastore ансамбля файла, чтобы справиться и взаимодействовать с большими наборами данных, собранных от операции вашей системы при различных условиях.
Хранилище ансамблей файлов с использованием данных в текстовых файлах
Создайте и используйте fileEnsembleDatastore
объект управлять ансамблем данных, хранимых в формате простого текста.
Исследуйте данные ансамбля и сравните функции Используя Diagnostic Feature Designer
Следуйте за этим рабочим процессом для того, чтобы в интерактивном режиме исследовать и обработать данные ансамбля, разработку и ранжирование признаков из тех данных и экспортирования данных и выбранных функций и генерации кода MATLAB.
Организуйте системные данные для Diagnostic Feature Designer
Организуйте измерения и информацию для нескольких систем в наборы данных, которые можно импортировать в приложение.
Импортируйте и визуализируйте данные ансамбля в Diagnostic Feature Designer
Импортируйте таблицу-участник ансамбля из своей рабочей области, задайте типы переменных и просмотрите данные с помощью интерактивных опций графического вывода.
Подготовьте матричные данные к Diagnostic Feature Designer
Преобразуйте матрицы одно члена в таблицу ансамбля для импорта в приложение.