监测，故障检测和预测的条件指示器
一个条件指标是系统数据的一个特性，当系统降级或以不同的操作模式运行时，其行为将以可预测的方式更改。状态指示器可以是任何对区分正常操作和错误操作或预测剩余使用寿命有用的特性。一个有用的状态指示器将相似的系统状态聚类在一起，将不同的状态分开。条件指标的例子包括:
简单的分析，例如数据随时间的平均值
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，例如使用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的结合，例如使用信号估计动态模型，模拟动态模型计算残差信号，并对残差进行统计分析
多个功能的组合成一个有效条件指示器
在访问和预处理数据之后，条件指标的识别通常是设计预测性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，然后该模型可以根据在未知条件下获取的新数据诊断或预测系统的条件。在实践中，您可能需要研究您的数据并使用不同的条件指示器进行试验，以找到最适合您的机器、数据和故障条件的指示器。的例子使用残余分析对离心泵的故障诊断和使用Simu金宝applink生成故障数据举例分析测试多个条件指标，并以经验确定最佳的使用。
在某些情况下，条件指示器的组合比单独使用一个指示器可以更好地分离故障条件。这个例子滚动元件轴承故障诊断是这样一个综合指标是有用的。类似地，您通常可以使用包含为许多集成成员计算的多个条件指示器的表来训练故障检测和诊断的决策模型。有关使用此方法的示例，请参见基于模拟数据的多类故障检测．
预测性维护工具箱™和其他工具箱包括许多可用于提取条件指示器的功能。有关不同类型的条件指示器及其用途的更多信息，请参见:
可以从使用预测性维护工具箱集成数据存储管理的测量数据或模拟数据的向量或时间表中提取条件指示器，如中所述用于状态监测和预测性维护的数据集成．首先对这些数据进行预处理通常是有用的，如用于状态监测和预测性维护的数据预处理．
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