您可以处理集成数据存储中的数据，并向集成成员添加派生变量。对于本例，处理一个变量值来计算一个标签，该标签指示集成成员是否包含存在故障时获得的数据。然后将该标签添加到集合中。

对于本例，使用以下代码创建一个simulationEnsembleDatastore对象使用之前在不同故障值处运行Simulink®模型生成的数据。金宝app(见generateSimulationEnsemble)。集成包括一个模型参数的五个不同值的仿真数据，ToothFaultGain．该模型被配置为将模拟数据记录到一个名为logsout在mat文件中，这些文件为本例存储在simEnsData.zip．由于数据量大，所以解压缩手术可能需要一到两分钟。

解压缩simEnsData.zip%提取压缩文件集合= 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]

从集成的第一个成员中读取数据。软件确定哪个集成是第一个成员，并更新属性合奏。LastMemberRead以反映相应文件的名称。

数据=读取(集合)

data =表1×5PMSignalLogName SimulationInput SimulationMetadata转速器振动  _______________ ______________________________ _________________________________ ___________________ ___________________ {' logsout} {1 x1仿真软件。金宝appSimulationInput} {1x1 金宝appSimulink。SimulationMetadata} {20202x1时间表}{20202x1时间表}

默认情况下，存储在集成数据中的所有变量都被指定为SelectedVariables．因此，返回的表行包括所有集成变量，包括一个变量SimulationInput，其中包含金宝app仿真软件。SimulationInput为该集成成员配置模拟的对象。该对象包括ToothFaultGain用于集成成员的值，该值存储在其数据结构中变量财产。检查这个值。(有关如何存储模拟配置的详细信息，请参见金宝app仿真软件。SimulationInput(金宝app模型))。

数据。SimulationInput {1}

ans = SimulationInput属性:ModelName: 'TransmissionCasingSimplified' InitialState: [0x0 Simulink.op. pr金宝appoperties]ModelOperatingPoint] ExternalInput: [] ModelParameters: [0x0 金宝appSimulink.Simulation.]ModelParameter] BlockParameters: [0x0 金宝appSimulink.Simulation.]BlockParameter]变量:[1x1 Simulink.金宝appSimulation.]变量]PreSimFcn: [] PostSimFcn: [] UserString: "

Inputvars = data.SimulationInput{1}.Variables;Inputvars。的名字

ans = '牙齿缺陷增加'

Inputvars。价值

Ans = -2

假设你想转换ToothFaultGain将每个集成成员的值转换为一个二进制指示器，以指示是否存在齿故障。进一步假设，根据您对系统的经验，您知道小于0.1量级的齿故障增益值足够小，可以认为是健康的运行。将该集成的增益值转换为一个指标，当-0.1 <增益< 0.1时为0(无故障)，否则为1(故障)。

sT = abs(Inputvars.Value) < 0.1;

要将新的牙齿故障指示器附加到相应的集成数据中，首先展开集成中的数据变量列表，以包含指示器的变量。

合奏。DataVariables = [ensemble.DataVariables;“ToothFault”];合奏。DataVariables

ans =6 x1字符串“PMSignalLogName”“SimulationInput”“SimulationMetadata”“Tacho”“振动”“牙齿故障”

这个操作在概念上等同于向集成数据表中添加一列。现在,DataVariables包含新变量名，将派生值赋给使用的成员的该列writeToLastMemberRead．

writeToLastMemberRead(合奏,“ToothFault”、圣);

在实践中，您希望将牙齿故障指示器附加到集合中的每个成员。为此，将集成数据存储重置为未读状态，以便下一个读取操作从第一个集成成员开始。然后，循环遍历所有集成成员，计算ToothFault为每个成员并附加它。的重置操作不变合奏。DataVariables,所以“ToothFault”仍然存在于那个列表中。

重置(套装);sT = false;而Hasdata (ensemble) data = read(ensemble);InputVars = data.SimulationInput{1}.Variables;TFGain = InputVars.Value;sT = abs(TFGain) < 0.1;writeToLastMemberRead(合奏,“ToothFault”、圣);结束

最后，将新的牙齿故障指示器指定为集成数据存储中的条件变量。您可以使用此名称跟踪和引用集成数据中的变量，这些变量表示生成成员数据的条件。

合奏。条件变量= {“ToothFault”};合奏。ConditionVariables

ans = "牙齿缺陷"

您可以将新变量添加到合奏。SelectedVariables当你想读出来做进一步分析的时候。类中存储的数据的更多操作和分析方法的示例simulationEnsembleDatastore对象,看到利用Simu金宝applink生成故障数据．

为存储在MATLAB文件中的数据创建一个文件集成数据存储，并使用告诉软件如何读取和写入该数据存储的函数对其进行配置。(有关配置文件集成数据存储的详细信息，请参见测量数据的文件集成数据存储)。

创建集合数据存储，指向当前文件夹中的数据文件解压缩fileEnsData.zip%提取压缩文件位置= pwd;扩展=“.mat”；fensemble = fileEnsembleDatastore(位置，扩展);指定数据和条件变量fensemble。DataVariables = [“gs”；“老”；“负载”；“速度”];fensemble。ConditionVariables =“标签”；配置可变数据读写功能目录(fullfile (matlabroot,“例子”，“predmaint”，“主要”）)确保函数在路径上fensemble。ReadFcn = @readBearingData;fensemble。WriteToMemberFcn = @writeBearingData;

函数告诉读和writeToLastMemberRead命令如何与组成集成的数据文件交互。因此，当您调用读命令，它使用readBearingData把所有变量都读入fensemble。SelectedVariables．在这个例子中，readBearingData从结构中提取请求的变量，轴承，以及存储在文件中的其他变量。它还解析数据的错误状态的文件名。

指定要读取的变量，并从集合的第一个成员中读取它们。

fensemble。SelectedVariables = [“gs”；“负载”；“标签”];数据=读取(fensemble)

data =1×3表标签gs负载  ________ _______________ ____ " 错误的“x1双}{5000 0

现在可以根据需要处理来自成员的数据。对于本例，计算存储在变量中的信号的平均值gs．从返回的表中提取数据读．

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

你可以写出均值gsmean返回数据文件作为一个新变量。为此，首先展开集合中的数据变量列表，以包含新值的变量。调用新变量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/Bdoc22b_2134332_1901927/tp5be3083d/predmaint-ex34165887/FaultData_01. "文件:[5x1字符串]

接下来，将派生的平均值写入与最后读集成成员对应的文件。(见用于状态监测和预测性维护的数据集成)。当你打电话时writeToLastMemberRead，它将数据转换为结构并调用fensemble。WriteToMemberFcn将数据写入文件。

writeToLastMemberRead (fensemble“gsMean”, gsmean);

调用读再次将last-read-member指示符推进到集成中的下一个文件，并从该文件读取数据。

数据=读取(fensemble)

data =1×3表标签gs负载  ________ _______________ ____ " 错误的“{5000 x1双}50

属性可以确认该数据来自不同的成员负载变量。在这里，它的值是50，而在之前的read成员中，它是0。

您可以重复处理步骤来计算并附加该集成成员的平均值。在实践中，自动化读取、处理和写入数据的过程更有用。为此，将集成重置为未读取数据的状态。然后循环整个集成，并为每个成员执行读取、处理和写入步骤。

重置(fensemble)而Hasdata (fensemble) data = read(fensemble);Gsdata = data.gs{1};Gsmean = mean(gsdata);writeToLastMemberRead (fensemble“gsMean”, gsmean);结束

的hasdata命令返回假当每个成员都读过了。集合中的每个数据文件都包含gsMean由数据导出的变量gs在那个文件里。在开发预测维护算法时，可以使用类似此循环的技术从集成文件中提取和处理数据。有关更详细地说明在算法开发过程中使用文件集成数据存储的示例，请参见滚动元件轴承故障诊断．该示例还展示了如何使用并行计算工具箱™来加速大型数据集合的处理。

要确认派生变量存在于文件集成数据存储中，请从第一个和第二个集成成员中读取它。为此，再次重置集成，并将新变量添加到所选变量中。实际上，在计算出派生值之后，只读取这些值而不重新读取未处理的数据是很有用的，这可能会占用大量内存空间。对于本例，读取所选变量，其中包括新变量，gsMean，但不包括未经处理的数据，gs．

重置(fensemble) fensemble。SelectedVariables = [“标签”；“负载”；“gsMean”];Data1 = read(fensemble)

data1 =1×3表标签负载gsMean  ________ ____ ________ " 错误的“0 -0.22648

Data2 = read(fensemble)

data2 =1×3表标签负载gsMean  ________ ____ ________ " 错误的“50 -0.22937

rmpath (fullfile (matlabroot,“例子”，“predmaint”，“主要”）)%重置路径