使用文本文件中的数据文件集合数据存储
在预测性维护算法设计中，系统数据通常采用纯文本格式，如逗号分隔值(CSV)。这个例子展示了如何创建和使用fillensembledataStore.对象以管理以这种格式存储的数据的集合。
合并数据
提取示例的压缩数据。
解压缩fleetdata.zip解压压缩文件
这个集合由十个文件组成，fleetdata_01.txt,……, fleetdata_10.txt，每个都包含一辆汽车的一辆汽车的数据。每个文件包含五列数据列，对应于以下值的每日读数：
一天结束时的里程表读数，单位是英里
那天消耗的燃料，以加仑计
一天的最高转速
最大的发动机温度当天，中摄氏度
发动机灯状态在一天结束时（0 = OFF，1 = ON）
每个文件包含约80到大约120天的操作。为该示例进行了人工制造的数据集，并且不对应于真实的舰队数据。
配置合奏数据存储
创建一个fillensembledataStore.对象管理数据。
位置= PWD;延伸='。文本'；fensemble = fileEnsembleDatastore(位置、扩展);
配置集合数据存储才能使用提供的功能readfleetdata.m.从文件中读取数据。
AddPath（FullFile（MatlaBroot，“例子”那'predmaint'那“主要”）））％确保函数在路径上fensemble。ReadFcn = @readFleetData;
因为数据文件中的列未标记，所以功能readfleetdata.将预定义的标签附加到相应的数据。配置集合数据变量以匹配定义的标签readfleetdata.。
fensemble.datavariables = [“里程表”；“燃料consump”；“maxrpm”；“maxtemp”；“Enginelight”］；
这个函数readfleetdata.还解析文件名，以返回收集数据的汽车的ID，一个从1到10的数字。这个ID是集成自变量。
fensemble。IndependentVariables =“ID”；
根据所选变量指定所有数据变量和独立变量，以便从合并数据存储中读取。
fensemble.selectedvariables = [fensemble.indepentvariables; fensemble.datavariables];fensemble.
fensemble = fileEnsembleDatastore与属性:ReadFcn: @readFleetData WriteToMemberFcn: [] DataVariables: [5x1 string] IndependentVariables: "ID"条件变量:[0x0 string] SelectedVariables: [6x1 string] ReadSize: 1 NumMembers: 10 LastMemberRead: [0x0 string] Files: [10x1 string]
阅读集合数据
你打电话时读在集合数据存储上，它使用readfleetdata.从第一集合成员读取所选变量。
data1 =阅读(fensemble)
data1 =1×6表ID Idometer CuerConsump Maxrpm Maxtemp Enginelight _________________ _________________ _________________ _________________ 1 {120x1时间表} {120x1时间表} {120x1时间表} {120x1时间表}
检查并绘制里程表数据。
ODO1 = data1.odometer {1}
ODO1 =120×1时间表时间Var1 _______ ______ 0天180.04 535.19 396.01 266.76 1天2天3天4天7天574.31 5天714.82 6天714.82 1303.4 1213.4 821.44 1030.5 8天9天10天11天1416.9 12天1513.5 13天14天1513.5 1697.1 1804.6⋮15天
情节(odo1.Time odo1.Var1)
计算这个成员的平均汽油里程。这个值是最后一天的里程表读数，除以总油耗。
Culconsump1 = data1.fuelconsump {1} .var1;totalconsump1 = sum（燃料consump1）;TotalMiles1 = ODO1.VAR1（END）;MPG1 = TotalMiles1 / TotalConsump1
MPG1 = 22.3086.
来自所有集合成员的批处理数据
如果你打电话读同样，它从下一个集合成员读取数据并推进莱特曼弗雷德财产fensemble.反映该合奏的文件名。您可以重复处理步骤以计算该成员的平均气体里程。在实践中，可以自动化读取和处理数据的过程更有用。为此，将集合数据存储重置为未读取数据的状态。然后循环通过集合并为每个成员执行读取和处理步骤，返回包含每辆汽车ID和平均气体里程的表。（如果您有并行计算工具箱™，则可以使用它来加快更大数据集合的处理。）
重置（fensemble）mpgdata = zeros（10,2）;10个集合成员的％preallocate阵列ct = 1;而Hasdata (fensemble) data = read(fensemble);辛癸酸甘油酯= data.Odometer {1} .Var1;fuelConsump = data.FuelConsump {1} .Var1;totalConsump =总和(fuelConsump);英里/加仑=辛癸酸甘油酯(结束)/ totalConsump1;ID = data.ID;: mpgData (ct) = (ID、mpg);Ct = Ct + 1;结尾mpgTable = array2table (mpgData,'variablenames', {'ID'那'mpg'}）
mpgTable =10×2表ID mpg __ ______ 1 22.309 2 19.327 3 20.816 4 27.464 5 18.848 6 22.517 7 27.018 8 27.284 9 17.149 10 26.37
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