用于监控、故障检测和预测的条件指标
一个条件指标是系统数据的一个特征，当系统降级或在不同的操作模式下运行时，其行为以可预测的方式改变。状态指示器可以是用于区分正常和错误操作或预测剩余使用寿命的任何特征。一个有用的状态指示器将相似的系统状态聚在一起，并将不同的状态分开。条件指示器的例子包括:
简单分析，如数据随时间变化的平均值
更复杂的信号分析，如信号频谱中峰值幅度的频率，或描述频谱随时间变化的统计矩
基于模型的数据分析，如使用该数据估计的状态空间模型的最大特征值
基于模型和基于信号的方法相结合，利用信号估计动态模型，模拟动态模型计算残差信号，对残差进行统计分析
将多个特征组合成一个有效的状态指标
在访问和预处理数据之后，状态指示器的识别通常是设计预测维护算法的工作流的第三步。
您可以使用从已知条件下获取的系统数据中提取的条件指示器来训练一个模型，然后该模型可以基于未知条件下获取的新数据诊断或预测系统的情况。在实践中，您可能需要研究数据并试验不同的条件指示器，以找到最适合您的机器、数据和故障条件的指示器。的例子利用残差分析进行离心泵故障诊断和利用Simu金宝applink生成故障数据举例说明测试多个条件指标的分析，并根据经验确定使用的最佳指标。
在某些情况下，条件指示器的组合可以比单独一个指示器更好地分离故障条件。这个例子滚动体轴承故障诊断是一个这样的综合指标是有用的。类似地，您经常可以使用包含为许多集成成员计算的多个条件指标的表来训练用于故障检测和诊断的决策模型。有关使用此方法的示例，请参见利用模拟数据进行多类故障检测．
预测性维护工具箱™和其他工具箱包括许多对提取条件指示器有用的函数。有关不同类型的状态指示器及其用途的更多信息，请参阅:
您可以从度量或模拟数据的矢量或时间表中提取条件指示器，您可以使用预测性维护工具箱集合数据存储库管理这些数据，如用于状态监测和预测性维护的数据集合．首先对这些数据进行预处理通常是有用的，如状态监测与预测性维护的数据预处理．
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