データの最新のバッチを格納することができます。スタンプ、モーター電流、およびタコメーターのパルスの値が含まれています。モーターのデータから予測的特徴を抽出する際の便利なコンテナーとなります。使用してこの例を実行し、合成データを生成することができます。スペクトル上の周波数と正しく照合します。サンプリング周波数値をtachorpmコマンドで使用して、出力シャフトの定格回転数を計算します。メトリクスを計算するための重要な前提条件です。使用して、対象周波数を計算します。次の表に示す理論値と近い値になりました。次にfaultBandsコマンドを使用して、次の対象周波数を含む、すべての出力回転数に対する周波数帯域を構成します。タスクを使用したギア列データの解析およびスペクトル特徴の抽出の例でより詳しく説明されています。システムで監視すべき重要な故障周波数は、以下のように特定されました。メトリクスを計算します。スペクトルを計算します。メトリクスを計算します。metrics.計算したメトリクスから、追跡する特徴を選択します。番目の高調波におけるスペクトルのピーク振幅のような、重要な特徴をいくつかを選択します。追加の特徴として記録されることに注意してください。チャネルに送信します。リポジトリおよび可視化プラットフォームとして機能します。チャネルは、特徴値の変化を追跡するための、リアルタイムの特徴監視ダッシュボードを提供します。ソースとしても機能します。推定の計算を記述するための合成の特徴値を生成できます。データ読み取りと、そこへの書き込みを行うことができます。メトリクスのリアルタイム推定を計算することができます。このインスタンスでは、初期の指数劣化モデルを構成し、新たな特徴値が利用可能になるにつれ定期的にモデルを更新します。リアルタイム推定の計算に使用されます。残存耐用期間のライブ推定この例では、学習データが履歴データではなく、前の手順で計算された特徴で取得したような、コンポーネントの状態のリアルタイムの観測値であると仮定します。推定と可視化に適しています。