组织系统数据的诊断功能设计

该诊断功能设计应用程序允许您以交互方式分析数据，并开发出能够从健康的系统和退化系统的数据区分功能。该应用程序在从组相似的系统的测量数据和信息的集合进行操作，如机。要使用该应用程序，您必须首先组织数据成一种形式，应用程序可以导入。组织你的数据的一种方法是用数值矩阵，它可以捕获所有的测量数据。但是，你也可以用更灵活的格式如表，它允许你把附加的信息，如健康状况和工作条件。有了这些信息，你可以在该应用内的探索功能和评估不同的具体情况来区分功能的能力。

数据合奏

数据分析是任何状态监测和预测维护活动的心脏。

该数据可以来自测量上使用传感器诸如加速度计，压力计，温度计，高度计，电压表，转速表和系统。例如，你可能有机会获得从测量数据：

系统正常运行
在故障状态的系统操作
系统运行寿命纪录（运行到出现故障数据）

对于算法设计，你也可以使用通过运行的Simulink仿真生成的数据万博1manbetx^®各种操作和故障情况下系统的建模。

无论是使用测得的数据，生成的数据，或二者，经常有许多信号，测距在时间跨度或多个时间跨度。您还可能有许多机器信号（例如，由许多单独的发动机测量所有生产均达到同一规格）。你可能有一个代表既健康运行和故障情况的数据。预测性维护评估有效的功能，需要组织和同时跟踪的数据代表的系统和条件，分析这些数据。

数据合奏

组织和预测性维护工具箱™管理多方面的数据集的主要单位是数据集成。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。

例如，考虑在其中有一个加速度计来测量振动，并测量发动机轴旋转的转速计传动齿轮箱系统。假定您运行发动机五分钟，记录测量信号作为时间的函数。您还录制引擎时代，推动距离来确定。这些测量结果产生以下数据集。

现在，假设你有许多相同引擎的车队，并从所有这些记录数据。这样做产生了一个家庭的数据集。

数据集的这家是一个合奏，并在合奏每一行是一个会员合奏。

合奏的成员，它们含有相同的数据变量相关。例如，在示出的集成，所有成员都包括相同的四个变量：发动机标识符，所述振动和转速计信号，以及发动机的年龄。在该示例中，每个部件对应于不同的机器。你的整体实力还包括一套在不同时间从同一台机器记录的数据变量。例如，如下图所示，其包括来自记录为发动机年龄相同的发动机多个数据集的合奏。

在实践中，对于每个集合构件中的数据通常被存储在一个单独的数据文件。因此，例如，您可能有以9,500rpm英里含21250英里发动机01中的数据的另一个文件，依此类推含发动机01中的数据一个文件。

乐团变量

在合奏中的变量用于不同的目的，并相应地可分为几种类型：

数据变量（DV） - 集合成员，包括测得的数据和派生数据您用于预测性维护算法分析和发展的主要内容。例如，在示出的齿轮箱合奏，振动和转速表是数据变量。数据变量还可以包括导出的值，例如信号的平均值，或在信号频谱的峰值大小的频率。
自变量（IV） - ，在合奏识别或顺序的成员，如时间戳，进行操作小时，或机器标识符号码的变量。在被测齿轮箱数据的合奏，年龄是一个独立的变量。
条件变量（CV） - 描述该故障状况或合奏构件的操作条件的变量。条件变量可以记录存在或不存在故障状态的，或其他操作条件，例如环境温度。在合奏变速箱数据，传感器健康可能是一个条件变量，其状态是已知的对于每个发动机。条件变量也可以导出的值，例如为编码多故障和操作条件的单个标量值。

数据变量和自变量通常有许多元素。条件变量通常是标量。在应用中，状态变量必须是标量。

代表为App乐团数据

您可以使用三种常用的方法之一，结合您的整体数据并将其导入到应用程序。所有这些方法都需要你的集合成员都包含相同的变量。

创建个人会员数据集

导入你的数据在各个数据集的形式 - 每个成员 - 让应用程序将这些数据集为一个整体。

这种方法需要在导入数据之前至少设置，但它需要你在导入过程中单独选择每个数据集。这种方法是可行的，只有当你有一个小数量的数据集。如果您想更新与新成员合奏，你必须再次导入所有成员。

创建一个数据集乐团

导入单个数据集合奏，从您的会员数据集创建。您的合奏数据集的每一行代表你的成员之一。

这种方法需要更多的设置导入数据之前，但它需要你在导入过程中只选择一个项目。当你有更大的成员集它比个人的方法更实用。如果您想更新与新成员的集合，你可以通过添加到您现有的表这样做以外的应用程式。然后导入更新的表。

有关创建从单个成员矩阵合奏数据集的例子，请参见准备矩阵数据的诊断功能设计

创建一个乐团数据存储对象

进口的合奏数据存储对象仅包含名称和成员文件路径，而不是导入数据本身。此对象还包括所需的应用程序进行交互与外部文件中的信息。

这种方法是最好的，当你有大量的数据和变量。乐团数据存储可以帮助您与这些数据的工作，无论是在本地或远程位置保存，如使用Amazon S3™（简单存储服务），Windows Azure云存储^®Blob存储，或者Hadoop的^®分布式文件系统（HDFS™）。

通常情况下，当你开始探索在应用中的数据，要导入数量相对较少的成员变量。但是，以后，你可能想通过将在更大的样本来测试你的功能有效性的结论。合奏数据存储区是用于处理数据的较大的量的一种方法，特别是如果数据大小超过了MATLAB存储器局限性^®。

有关合奏数据存储对象的详细信息，请参阅数据合奏状态监测和预测性维护。

数据类型和约束的数据集导入

该应用程序接受的各种数据类型，包括数值矩阵和包含条件可变标量和嵌入式测量时间表表。该应用程序基地导入的数据是否选择的解释导入>导入单个成员的数据集（个体数据集）或导入>导入多成员集合（合奏数据集或数据存储合奏）。

导入数据之前，它必须已经是干净的，用预处理如离群值和缺失值去除。欲了解更多信息，请参阅数据预处理的状态监测和预测性维护。

进口单会员数据集

此选项适用于上图中成员的数据集的方法。该应用程序接受个别构件表阵列，时间表阵列，或数字矩阵，各含有相同的独立变量，数据变量和条件变量。

这些数据集内的数据的变量能够包含时间表，表，单元阵列，或数字阵列。
所有独立的时间变量必须是同一类型的 - 无论是所有双或全部持续时间或全部约会时间。如果您的原始数据是均匀采样，并没有记录的时间戳，应用程序会提示您在导入过程中构建一个统一的时间表。
在一个成员的条件变量的数据集包含一个标量。标量的形式可以是数字，字符串，细胞，或分类。您可以导入条件变量，只有你的数据，如果你的会员数据集是表，时间表，或电池阵列。矩阵不能满足条件变量。
矩阵只能包含一个独立变量，但可以有任意数量依赖于该独立可变数据变量。矩阵不能容纳变量名。

进口多成员集合

此选项适用于上图中合奏数据集和集合数据存储的方法。该应用程序接受：

含有合奏表表阵列或矩阵。表中的行表示个人会员。
含有表或矩阵合奏单元阵列。单元阵列行表示个人会员。
包含必要的信息的合奏数据存储对象与外部存储到应用程序的文件进行交互。外部文件比进口少的数据集格式的限制。在合奏数据存储对象引用的读取功能，可适应的文件格式。

在集体数据集的成员必须都包含相同的自变量，数据变量和条件变量。

所有独立的时间变量必须是同一类型的 - 无论是所有双或全部持续时间或全部约会时间。如果您的原始数据是均匀采样，并没有记录的时间戳，应用程序会提示您在导入过程中构建一个统一的时间表。
嵌入基质可仅包含一个独立的变量，但是可以有任意数量依赖于该独立变量的数据变量。
在一个成员的条件变量的数据集包含一个标量。标量的形式可以是数字，字符串，细胞，或分类。