Можно обрабатывать данные в хранилище данных ансамбля и добавлять производные переменные к членам ансамбля. В этом примере обрабатывается значение переменной для вычисления метки, которая указывает, содержит ли элемент ансамбля данные, полученные при наличии неисправности. Затем вы добавляете этот лейбл в ансамбль.

В этом примере используйте следующий код для создания simulationEnsembleDatastore с использованием данных, ранее созданных при выполнении модели Simulink ® с различными значениями отказов. ( см.generateSimulationEnsemble.) Ансамбль включает в себя данные моделирования для пяти различных значений параметра модели, ToothFaultGain. Модель настроена на запись данных моделирования в переменную с именем logsout в MAT-файлах, которые хранятся для этого примера в simEnsData.zip. Из-за объема данных, unzip операция может занять минуту или две.

unzip simEnsData.zip  % extract compressed files
ensemble = simulationEnsembleDatastore(pwd,'logsout')

ensemble = 
  simulationEnsembleDatastore with properties:

           DataVariables: [5x1 string]
    IndependentVariables: [0x0 string]
      ConditionVariables: [0x0 string]
       SelectedVariables: [5x1 string]
                ReadSize: 1
              NumMembers: 5
          LastMemberRead: [0x0 string]
                   Files: [5x1 string]

Прочитайте данные от первого участника ансамбля. Программа определяет, какой ансамбль является первым участником, и обновляет свойство ensemble.LastMemberRead для отражения имени соответствующего файла.

data = read(ensemble)

data=1×5 table
    PMSignalLogName           SimulationInput                   SimulationMetadata                   Tacho                Vibration     
    _______________    ______________________________    _________________________________    ___________________    ___________________

      {'logsout'}      {1x1 Simulink.SimulationInput}    {1x1 Simulink.SimulationMetadata}    {20202x1 timetable}    {20202x1 timetable}

По умолчанию все переменные, хранящиеся в данных ансамбля, обозначаются как SelectedVariables. Поэтому возвращаемая строка таблицы включает все переменные ансамбля, включая переменную. SimulationInput, который содержит Simulink.SimulationInput объект, настроивший моделирование для этого участника ансамбля. Этот объект включает в себя ToothFaultGain значение, используемое для члена ансамбля, хранящееся в структуре данных в его Variables собственность. Изучите это значение. (Дополнительные сведения о том, как хранится конфигурация моделирования, см. в разделе Simulink.SimulationInput (Симулинк).)

data.SimulationInput{1}

ans = 
  SimulationInput with properties:

          ModelName: 'TransmissionCasingSimplified'
       InitialState: [0x0 Simulink.op.ModelOperatingPoint]
      ExternalInput: []
    ModelParameters: [0x0 Simulink.Simulation.ModelParameter]
    BlockParameters: [0x0 Simulink.Simulation.BlockParameter]
          Variables: [1x1 Simulink.Simulation.Variable]
          PreSimFcn: []
         PostSimFcn: []
         UserString: ''

Inputvars = data.SimulationInput{1}.Variables;
Inputvars.Name

ans = 
'ToothFaultGain'

Inputvars.Value

ans = -2

Предположим, что требуется преобразовать ToothFaultGain значения для каждого члена ансамбля в двоичный индикатор наличия или отсутствия отказа зуба. Предположим далее, что из вашего опыта работы с системой вы знаете, что значения коэффициента усиления при повреждении зуба менее 0,1 величины достаточно малы, чтобы считаться здоровой работой. Преобразуйте значение усиления для этого ансамбля в индикатор, который равен 0 (без ошибок) для -0.1 < усиление < 0,1, и 1 (отказ) в противном случае.

sT = abs(Inputvars.Value) < 0.1;

Чтобы добавить новый индикатор отказа зуба к соответствующим данным ансамбля, сначала разверните список переменных данных в ансамбле, чтобы включить переменную для индикатора.

ensemble.DataVariables = [ensemble.DataVariables; "ToothFault"];
ensemble.DataVariables

ans = 6x1 string
    "PMSignalLogName"
    "SimulationInput"
    "SimulationMetadata"
    "Tacho"
    "Vibration"
    "ToothFault"

Эта операция концептуально эквивалентна добавлению столбца в таблицу данных ансамбля. Теперь это DataVariables содержит новое имя переменной, присвойте производное значение этому столбцу элемента с помощью writeToLastMemberRead.

writeToLastMemberRead(ensemble,'ToothFault',sT);

На практике необходимо добавить индикатор отказа зуба к каждому члену ансамбля. Для этого необходимо сбросить хранилище данных ансамбля в непрочитанное состояние, чтобы следующая операция чтения началась у первого участника ансамбля. Затем, петля через всех участников ансамбля, вычисления ToothFault для каждого элемента и добавление его. reset операция не изменяется ensemble.DataVariables, так "ToothFault" все еще присутствует в этом списке.

reset(ensemble);

sT = false; 
while hasdata(ensemble)
    data = read(ensemble);
    InputVars = data.SimulationInput{1}.Variables;
    TFGain = InputVars.Value;
    sT = abs(TFGain) < 0.1;
    writeToLastMemberRead(ensemble,'ToothFault',sT);
end

Наконец, обозначьте новый индикатор отказа зуба как переменную условия в хранилище данных ансамбля. Это обозначение можно использовать для отслеживания и ссылки на переменные в данных ансамбля, которые представляют условия, при которых были созданы данные элемента.

ensemble.ConditionVariables = {"ToothFault"};
ensemble.ConditionVariables

ans = 
"ToothFault"

Можно добавить новую переменную в ensemble.SelectedVariables когда вы хотите прочитать его для дальнейшего анализа. Пример, показывающий дополнительные способы управления и анализа данных, хранящихся в simulationEnsembleDatastore см. раздел Использование Simulink для формирования данных об отказах.

Создайте хранилище данных ансамбля файлов для данных, хранящихся в файлах MATLAB, и настройте его с помощью функций, которые помогут программному обеспечению считывать и записывать данные из хранилища данных. (Дополнительные сведения о настройке хранилищ данных файлового ансамбля см. в разделе Хранилище данных файлового ансамбля с измеренными данными.)

% Create ensemble datastore that points to datafiles in current folder
unzip fileEnsData.zip  % extract compressed files
location = pwd;
extension = '.mat';
fensemble = fileEnsembleDatastore(location,extension);

% Specify data and condition variables
fensemble.DataVariables = ["gs";"sr";"load";"rate"];
fensemble.ConditionVariables = "label";

% Configure with functions for reading and writing variable data
addpath(fullfile(matlabroot,'examples','predmaint','main')) % Make sure functions are on path
fensemble.ReadFcn = @readBearingData;
fensemble.WriteToMemberFcn = @writeBearingData; 

Функции определяют read и writeToLastMemberRead команды взаимодействия с файлами данных, составляющими ансамбль. Таким образом, когда вы вызываете read команда, она использует readBearingData для чтения всех переменных в fensemble.SelectedVariables. Для этого примера: readBearingData извлекает запрошенные переменные из структуры, bearingи другие переменные, хранящиеся в файле. Он также анализирует имя файла для определения состояния отказа данных.

Укажите переменные для чтения и прочтите их от первого участника ансамбля.

fensemble.SelectedVariables = ["gs";"load";"label"];
data = read(fensemble)

data=1×3 table
     label            gs           load
    ________    _______________    ____

    "Faulty"    {5000x1 double}     0  

Теперь можно обрабатывать данные от участника по мере необходимости. Для этого примера вычислите среднее значение сигнала, сохраненного в переменной gs. Извлечь данные из таблицы, возвращенной read.

gsdata = data.gs{1};
gsmean = mean(gsdata);

Можно записать среднее значение gsmean вернуться к файлу данных в качестве новой переменной. Для этого сначала разверните список переменных данных в ансамбле, чтобы включить переменную для нового значения. Вызов новой переменной gsMean.

fensemble.DataVariables = [fensemble.DataVariables;"gsMean"]

fensemble = 
  fileEnsembleDatastore with properties:

                 ReadFcn: @readBearingData
        WriteToMemberFcn: @writeBearingData
           DataVariables: [5x1 string]
    IndependentVariables: [0x0 string]
      ConditionVariables: "label"
       SelectedVariables: [3x1 string]
                ReadSize: 1
              NumMembers: 5
          LastMemberRead: "/tmp/BR2021ad_1657350_6935/mlx_to_docbook3/tpb00852e4/predmaint-ex34165887/FaultData_01.mat"
                   Files: [5x1 string]

Затем запишите полученное среднее значение в файл, соответствующий последнему читаемому члену ансамбля. (См. раздел Ансамбли данных для мониторинга состояния и предиктивного технического обслуживания.) При звонке writeToLastMemberRead, преобразует данные в структуру и вызывает fensemble.WriteToMemberFcn для записи данных в файл.

writeToLastMemberRead(fensemble,'gsMean',gsmean);

Запрос read снова перемещает индикатор «Последний участник чтения» в следующий файл ансамбля и считывает данные из этого файла.

data = read(fensemble)

data=1×3 table
     label            gs           load
    ________    _______________    ____

    "Faulty"    {5000x1 double}     50 

Вы можете подтвердить, что эти данные получены от другого участника, проверив load переменная в таблице. Здесь его значение равно 50, в то время как в ранее считанном элементе оно было равно 0.

Можно повторить шаги обработки для вычисления и добавления среднего значения для этого члена ансамбля. На практике более полезно автоматизировать процесс чтения, обработки и записи данных. Для этого необходимо сбросить ансамбль в состояние, в котором данные не считывались. Затем выполните цикл через ансамбль и выполните шаги чтения, обработки и записи для каждого участника.

reset(fensemble)
while hasdata(fensemble)
    data = read(fensemble);
    gsdata = data.gs{1};
    gsmean = mean(gsdata);
    writeToLastMemberRead(fensemble,'gsMean',gsmean);
end

hasdata возврат команды false когда прочитан каждый участник ансамбля. Теперь каждый файл данных в ансамбле включает в себя gsMean переменная, полученная из данных gs в этом файле. Можно использовать методы, подобные этому циклу, для извлечения и обработки данных из файлов ансамбля при разработке алгоритма предиктивного обслуживания. Пример, более подробно иллюстрирующий использование хранилища данных файлового ансамбля в процессе разработки алгоритмов, см. в разделе Диагностика неисправности подшипника элемента качения. В примере также показано, как использовать Parallel Computing Toolbox™ для ускорения обработки больших массивов данных.

Чтобы подтвердить, что производная переменная присутствует в хранилище данных ансамбля файлов, прочитайте ее у первого и второго участников ансамбля. Для этого снова сбросьте ансамбль и добавьте новую переменную к выбранным переменным. На практике после вычисления производных значений может быть полезно считывать только эти значения без повторного чтения необработанных данных, что может занять значительное место в памяти. Для этого примера прочитайте выбранные переменные, которые включают новую переменную, gsMean, но не включать необработанные данные, gs.

reset(fensemble)
fensemble.SelectedVariables = ["label";"load";"gsMean"];
data1 = read(fensemble)

data1=1×3 table
     label      load     gsMean 
    ________    ____    ________

    "Faulty"     0      -0.22648

data2 = read(fensemble)

data2=1×3 table
     label      load     gsMean 
    ________    ____    ________

    "Faulty"     50     -0.22937

rmpath(fullfile(matlabroot,'examples','predmaint','main')) % Reset path