在预测性维护的算法设计中,通常需要进行数据预处理,以清理数据并将其转换为可以提取条件指标的形式。您可以对使用预测性维护工具箱管理的测量或模拟数据的数组或表格执行数据预处理™ 集成数据存储。有关一些常见类型的数据预处理的概述,请参阅状态监测与预测维修的数据预处理.
这个诊断功能设计器应用程序允许您以交互方式执行许多预处理操作。应用程序中的处理工具包括过滤、时域处理、频域处理和插值。应用程序时域处理选项包括旋转机械的专用过滤。有关应用程序的更多信息,请参阅使用诊断功能设计器探索集成数据并比较功能.
诊断功能设计器 | 以交互方式从测量或模拟数据中提取、可视化和排列特征,用于机器诊断和预测 |
使用信号处理技术对数据进行预处理、清理并将其转换为可以提取条件指示器的形式。对系统的了解可以帮助您选择适当的预处理方法。
按照此工作流以交互方式探索和处理集成数据,根据该数据设计和排列特征,导出数据和选定特征,并生成MATLAB代码。
将多个系统的测量值和信息组织到可以导入应用程序的数据集中。
过滤和转换应用程序中的数据。从导入和导出的信号中提取特征,并评估特征有效性。