측정 센서 데이터 가변은 장비 고장을 정확하게 예측하는 데 필수적입니다. Variance는 시간이 지남에 따라 많은 센서 판독을 측정하고 잠재적 인 문제를 나타내는 이상한 패턴을 식별하는 데 도움이되는 방법을 측정합니다.

센서 데이터 Variance 이해

센서 데이터 가변은 평균 값의 데이터 포인트의 스프레드를 할당합니다. 낮은 차이가 안정된 독서를 제안하지만, 높은 차이가 시스템의 불규칙성 또는 결함을 표시 할 수 있습니다.

Variance를 계산하는 단계

센서 데이터의 다양한 이해를 위한 이러한 단계를 따르십시오:

  • 특정 기간에 센서의 독서 시리즈를 수집합니다.
  • 데이터 포인트의 의미 (평균)를 계산합니다.
  • 각 데이터 포인트에서 의미를 뺍니다.
  • 각 편차를 제곱하여 부정적인 값을 제거합니다.
  • 모든 사각형 편차를 요약하고 데이터 포인트의 수에 의해 배당합니다.

실패 예측을위한 배리를 해석

높은 variance 수준은 체계에 있는 신호 불안정성, 실패의 likelihood를 증가할지도 모릅니다. 시간에 variance에 있는 감시 변화는 실패가 생기기 전에 정비가 필요할 때 예상할 수 있습니다.