Skip to main content
Modül kütüphanesine dön

Veri Ön İşleme · Kullanım rehberi

Kanal Seçici

Geniş bir kaydı bilinçli seçilmiş bir analiz girişine dönüştürün. Kanal Seçici gerekli kanalları kaynak kimliği ve zaman ekseniyle birlikte korur.

Kontrol rehberiÖrnek hesaplamaBilgi kontrolü
Çalışma ekranına geçin

Bu rehberde ele alınan konular

  • Seçim sinyal filtreleme değildir
  • Adlar reçetenin parçasıdır

Ne zaman kullanılır: Yüzlerce kanal içeren bir testte sorunuz yalnızca rulman sensörleriyle ilgiliyse buradan başlayın. Daha küçük kanal kümesi canvası anlaşılır kılar ve ilgisiz ölçümlerin yanlışlıkla analiz edilmesini önler.

01

Uygulama arayüzü

Kanal Seçici

Gerçek uygulama penceresi
MachinePulseAI masaüstü uygulamasında Kanal Seçici penceresi
MachinePulseAI masaüstü uygulamasından (Space teması) sentetik demo verisiyle alınmıştır. Görünen değerler açıklayıcıdır; makine ölçümü değildir.

Temel kontroller

Gerekli girdiler

  • Kaynak veri kümesi
  • Kanal adları

Çıktılar

  • Seçilmiş veri kümesi

Seçili kontrol

Elle seçim

Küçük ve açık bir küme için kanalları seçin. Select All ve Clear, örnekleri değiştirmeden listeyi yeniden kurar.

Bu, widget’ın MachinePulseAI uygulamasındaki gerçek penceresidir. Amacını öğrenmek için numaralı bir işarete veya bir kontrole tıklayın.

Gerekli girdiler

Kaynak veri kümesi

Adlandırılmış kanalları olan Dosya Okuyucu veya önceki veri kümesini bağlayın.

Kanal adları

Seçim kuralından önce yazımı, birimleri ve adlandırma düzenini inceleyin.

02

Temel kavramlar

Aşağıdaki kavramlar hesaplamanın veya görünümün neyi ölçtüğünü açıklar; sonuç yorumlanmadan önce bilinmelidir.

Seçim sinyal filtreleme değildir

Sonraki düğümlere giden sütunları değiştirir; frekans, genlik veya satır sayısını değiştirmez. Dalga biçimini değiştirmek için sinyal filtresi kullanın.

Adlar reçetenin parçasıdır

Kaydedilmiş regex ancak yeni kayıtlar aynı adlandırmayı kullanıyorsa yeniden kullanılabilir. Kaynak değiştiğinde eşleşmeleri tekrar kontrol edin.

Temel denklemler

Dahil etme kuralı

S={c∈C:match⁡(p,c)}S=\{c\in C:\operatorname{match}(p,c)\}

C kaynak sütun kümesi, p ifade, S seçilen kümedir. Örnekler değişmez.

03

Örnek hesaplama

Açıklayıcı örnek · gerçek makine ölçümü değildir

Rulman ivmeölçerlerini tutun

^ACC_BRG_

ACC_BRG_DE ve ACC_BRG_NDE eşleşir; TEMP_BRG_DE eşleşmez. Bu adlandırma örneğidir, otomatik sensör sınıflandırması değildir.

Bilginizi kontrol edin

İki kanal seçmek örnekleme hızlarını değiştirir mi?

Bir yanıt seçip kontrol edin.

04

Uygulama prosedürü

  1. 01

    İnceleyin

    Kaynağı bağlayıp kanal listesini okuyun.

  2. 02

    Seçin

    Elle, dahil et veya çıkar modunu seçip eşleşmeleri inceleyin.

  3. 03

    Uygulayın

    Seçimi uygulayıp sonuç veri kümesini sonraki düğüme bağlayın.

Çıktılar

Seçilmiş veri kümesi

Seçilen sütunlar sonraki analiz ve grafiklerde kaynak veriye bağlı kalır.

Sık yapılan hatalar

Boş eşleşme eksik veri değildir

Sensörün kaydedilmediği sonucuna varmadan önce harf büyüklüğünü, çıpaları ve gerçek adları kontrol edin.

Uyumsuz birimleri karıştırmak

Ortak önek aynı birimi kanıtlamaz. Genlik karşılaştırmasından önce meta veriyi doğrulayın.

05

Kaynaklar

Bu kaynaklar temel kavramları açıklar. Uygulama kontrolleri ve kullanılabilirlik yerel MachinePulseAI uygulamasına göre anlatılır.

İlgili modülle devam edin

Erken Erişim Şimdi Açık

Bugün daha akıllı analiz etmeye başlayın

Savunma, havacılık, enerji ve otomotiv sektörlerindeki test ve değerlendirme ekipleri için tasarlandı. Teknik ürün demosu talep edin.

Windows 10/11 · En az 8 GB RAM · İnternet gerektirmez