数据分析是状态监测和预测维护的核心。设计用于预测维护的算法需要组织和分析大量数据,同时跟踪数据所代表的系统和条件。
预测性维护工具箱™提供工具,用于管理本地和远程存储的传感器数据,以及用于通过运行Simulink中产生模拟数据金宝app®模型。在预测维护工具箱中组织和管理多面数据集的主要单元是集合。一个合奏是数据集,通过测量或变化的条件下模拟系统中创建的集合。使用集成数据存储对象管理您的合奏。有关歌舞团工作原理以及如何使用它们的更多信息,请参阅用于状态监测和预测维护的数据集成。
的诊断功能设计app包括用于处理数据和提取特征的交互式工具。应用程序接受各种形式的数据集,在应用程序内合并数据,并在会话期间在内部管理这些数据。有关该应用程序的更多信息,请参见探索合奏数据和比较功能使用诊断功能设计。
fileEnsembleDatastore |
管理自定义文件格式的集成数据 |
simulationEnsembleDatastore |
管理由。生成的集成数据generateSimulationEnsemble 或通过登录仿真数据金宝app |
workspaceEnsemble |
管理存储在合奏数据MATLAB使用诊断功能设计器生成的代码的工作空间 |
generateSimulationEnsemble |
生成通过运行合奏数据金宝app模型 |
读 |
从集成数据存储中读取成员数据 |
writeToLastMemberRead |
将数据写入集合数据存储的成员 |
hasdata |
确定是否可以读取数据 |
重置 |
将数据存储重置为初始状态 |
numpartitions |
数据存储分区数 |
分区 |
分区的数据存储 |
进步 |
确定读取了多少数据 |
高 |
创建高数组 |
使用预测维护工具箱的算法设计使用集成的数据。您可以从Simulink模型生成集成数据,或者从存储在磁盘上的现有数据创建集金宝app成。
如果您的系统有一个故障条件下金宝app的Simulink模型,那么您可以生成一个模拟数据集合来开发预测维护算法。
使用文件集成数据存储来管理从不同条件下的系统操作中收集的大量数据并与之交互。
创建并使用fileEnsembleDatastore
对象来管理以纯文本格式存储的数据集合。
遵循此工作流,以交互方式探索和处理集成数据,从该数据设计和排列特性,导出数据和选择的特性,并生成MATLAB代码。
将多个系统的测量值和信息组织到数据集中,然后导入应用程序。
从工作区中导入一个合奏构件表,定义变量类型,并查看使用交互式绘图选项的数据。
将单成员矩阵转换为集合表导入应用程序。