Можно обработать данные в ансамблевом datastore и добавить производные переменные к представителям ансамбля. В данном примере обрабатывайте значение переменных, чтобы вычислить метку, которая указывает, содержит ли представитель ансамбля данные, полученные с присутствующим отказом. Затем вы добавляете эту метку в ансамбль.

В данном примере используйте следующий код для создания simulationEnsembleDatastore объект использует данные, ранее сгенерированные запуском модели Simulink ® при различных значениях отказа. (См. generateSimulationEnsemble.) Ансамбль включает данные моделирования для пяти различных значений параметра модели, ToothFaultGain. Модель была сконфигурирована, чтобы записать данные моделирования в переменную с именем logsout в MAT-файлах, которые хранятся в данном примере 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]

Считайте данные от первого представителя ансамбля. Программа определяет, какой ансамбль является первым представителем, 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 строка возвращаемой таблицы включает все переменные ансамбля, включая переменную SimulationInput, который содержит Simulink.SimulationInput объект, который сконфигурировал симуляцию для этого представителя ансамбля. Этот объект включает в себя ToothFaultGain значение, используемое для представителя ансамбля, сохраненное в структуре данных в его Variables свойство. Исследуйте это значение. (Для получения дополнительной информации о том, как сохранено строение симуляции, см. Simulink.SimulationInput (Simulink).)

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 вы хотите преобразовать ToothFaultGain значения для каждого ансамбля представителя в двоичный индикатор наличия или отсутствия отказа зуба. Предположим далее, что вы знаете из своего опыта работы с системой, что значения усиления при отказе зуба менее 0,1 в величину достаточно малы, чтобы считаться здоровыми операциями. Преобразуйте значение усиления для этого ансамбля в индикатор 0 (без отказа) для -0,1 < коэффициент усиления < 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 представителя с помощью writeToLastMemberRead.

writeToLastMemberRead(ensemble,'ToothFault',sT);

На практике вы хотите добавить индикатор зубного разлома каждому представителю ансамбля. Для этого сбросьте ансамбль datastore в непрочитанное состояние, чтобы следующая операция чтения началась у первого представителя ансамбля. Затем прокрутите все представители ансамбля, вычисляя ToothFault для каждого представителя и добавления его. The reset операция не меняется 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, определите новый индикатор отказа зуба как переменную условия в ансамбле datastore. Вы можете использовать это обозначение для отслеживания и обращения к переменным в данных ансамбля, которые представляют условия, при которых были сгенерированы данные представителя.

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

ans = 
"ToothFault"

Можно добавить новую переменную в ensemble.SelectedVariables когда вы хотите прочитать его для последующего анализа. Для примера, который показывает больше способов манипулировать и анализировать данные, хранящиеся в simulationEnsembleDatastore объект, см. Использование Simulink для генерации данных о отказе.

Создайте file ensemble datastore для данных, хранящихся в файлах MATLAB, и сконфигурируйте его с функциями, которые говорят программному обеспечению, как читать и записывать в datastore. (Для получения дополнительной информации о настройке файловых ансамблевых хранилищ данных смотрите File Ensemble Datastore With Measured Data.)

% 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 подсказывают read и writeToLastMemberRead команды для взаимодействия с файлами данных, составляющими ансамбль. Таким образом, когда вы вызываете read команда, она использует readBearingData чтобы считать все переменные в fensemble.SelectedVariables. В данном примере readBearingData извлекает запрашиваемые переменные из структуры, bearingи другие переменные, сохраненные в файле. Он также анализирует имя файла для состояния отказа данных.

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

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

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

    "Faulty"    {5000x1 double}     0  

Теперь можно обработать данные от представителя по мере необходимости. В данном примере вычислите среднее значение сигнала, сохраненного в переменной gs. Извлеките данные из таблицы, возвращенной read.

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

Можно записать среднее значение gsmean назад в файл данных как новая переменная. Для этого сначала разверните список переменных данных в ансамбле, чтобы включить переменную для нового значения. Вызовите новую переменную 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 производное среднее значение в файл, соответствующий представителю ансамбля с последним чтением. (См. «Ансамбли данных» для мониторинга условия и прогнозирующего обслуживания.) Когда вы звоните writeToLastMemberRead, он преобразует данные в структуру и вызывает fensemble.WriteToMemberFcn чтобы записать данные в файл.

writeToLastMemberRead(fensemble,'gsMean',gsmean);

Вызывающие read снова переводит индикатор последнего представителя 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 

Можно подтвердить, что эти данные получены от другого представителя, рассмотрев load переменная в таблице. Здесь его значение составляет 50, в то время как в ранее прочитанном представителе оно составляло 0.

Можно повторить шаги обработки, чтобы вычислить и добавить среднее значение для этого представителя ансамбля. На практике более полезно автоматизировать процесс чтения, обработки и записи данных. Для этого сбросьте ансамбль в состояние, в котором данные не были считаны. Затем выполните цикл через ансамбль и выполните чтение, обработку и запись шагов для каждого представителя.

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

The hasdata команда возвращает false когда каждый представитель ансамбля был прочитан. Теперь каждый файл данных в ансамбле включает gsMean переменная, выведенная из gs данных в этом файле. Можно использовать методы, подобные этому циклу, чтобы извлечь и обработать данные из файлов ансамбля, когда вы разрабатываете алгоритм прогнозирования-обслуживания. Для примера, более подробно иллюстрирующего использование file ensemble datastore в процессе разработки алгоритмов, см. Раздел «Диагностика отказа подшипника качения». В примере также показано, как использовать Parallel Computing Toolbox™ для ускорения обработки больших ансамблей данных.

Чтобы подтвердить, что производная переменная присутствует в файле datastore ансамбля, прочитайте ее с первых и вторых представителей ансамбля. Для этого снова сбросьте ансамбль и добавьте новую переменную к выбранным переменным. На практике, после того, как вы вычислили производные значения, может быть полезно считать только эти значения, не перечитывая необработанные данные, которые могут занимать значительное пространство в памяти. В данном примере считайте 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