センサーデータの分散を正確に予測するために不可欠です。 変化は、センサーの読み取りが時間をかけて変動する量を測定し、潜在的な問題を示す可能性のある異常なパターンを特定するのに役立ちます。

センサーデータ変異の理解

センサーデータ分散は、平均値の周りのデータポイントの広がりを定量化します。低分散は安定した読み取りを提案します。高分散は、システム内の不規則性や障害を示すことができます。

変化を計算するステップ

センサーデータの分散を計算する手順に従ってください。

  • 特定の期間にわたって一連のセンサーの読書を集めて下さい。
  • データポイントの平均(平均)を計算します。
  • 各データポイントからデビエーションを見つけるための手段を抽出します。
  • 負の値を排除するために、各偏差を平方します。
  • 四角形の逸脱を全列にし、マイナス1の数値で区切る。

障害予測の変種を解釈

分散レベルが高いと、システム内の不安定性が信号化され、障害の可能性が高まります。 故障が起きる前にメンテナンスが必要なときに時間をかけて変動を監視することで、メンテナンスが予測できます。