设备故障诊断系统资讯：为什么传感器数据的净化对所有级别的系统设计都有广泛的影响

为什么需要净化传感器数据，以及为什么它会对系统设计的各个层次产生广泛的影响。无线振动传感器基于无线技术的机器状态监测，具有振动测量及温度测量功能，操作简单，自动指示状态报警。应用于工业设备状态管理及监测控制系统；适合现场设备运行和维护人员监测设备状态，及时发现问题，保证设备正常可靠运行。设备故障诊断系统具有缓变信号（如温度、压力、转速、流量等）与动态信号（如振动信号）的数据融合处理功能；具有黑匣子记录功能；系统满足车辆振动冲击环境下的使用要求。电涡流位移传感器能静态和动态地非接触、高线性度、高分辨力地测量被测金属导体距探头表面的距离。它是一种非接触的线性化计量工具。

传感器是连接数字世界和物理世界的链接。 然而，获得有价值和可用的数据并不容易。 事实上，许多刚刚进入物联网领域的设计师对传感器数据的混乱没有足够的心理预期。

引导企业客户相信，他们能够看到的大量错误信息数据技术并不是因为传感器本身出了故障，成为物联网运动传感器公司MbientLab的日常管理工作。之所以数据分析错误，是因为集成了我们这些传感器的系统结构设计中缺少对于一些问题研究数据清理的关键步骤。

我每天处理这些投诉。 Mbientlab首席执行官Laura Kassovic在*近的一次演讲中说。 她还警告说，工程师必须正确理解机器学习培训物联网的困难。 多年来，工具和硬件已经取得了长足的进步，但对数据处理的基本理解没有多大改善。

数据清洗工具

有许多工具可以帮助清理数据。有很多很棒的工具，比如流行的 MATLAB、 Labview 和 Python。我们自己的 MetaWearAPI 帮助实现所有主要编码语言的数据过滤器。我通常建议客户使用他们*熟悉的工具，而不是试图出售我们自己的 API。Python 是一个很棒的工具，它有很多机器学习库，它们是开源的，易于使用，并且有很好的文档。这是 MbientLab 的 Kassovic 说的。MbientLab 还使用博世的 FusionLab，因为它们不仅自己提供传感器，而且还出售为博世提供的传感器。

MEMS市场领导者博世传感器技术公司（Bosch Sensor Technologies）还为其传感器提供驱动程序和库，帮助它们检测、解释、监控、感知情况并预测意图。 负责开发MEMS投资组合业务的Marcellino Gemelli写道。 半导体提供库、驱动程序和传感器设置工具，以及有助于简化设计的微控制器。

寻找具备一个合适专业理论知识的专业技术人才发展并非易事。你不能派一名会计软件开发工程师去干固件工程师的活。Kassovic说。

从企业的角度来看，让数据科学家参与清理数据将花费太多时间。 现在，各种机器都在不断地产生数据，可能产生比人类产生的脏数据更复杂的新级别的脏数据，这将是脏数据清理的重点。 布兰尼根说。 大数据市场中有许多数据清理工具，但这些工具都是以数据科学家为中心的。 对于一个相对静态的数据集，数据科学家会清理它，分析它，然后找到一些有趣的东西。 这种方法确实能很好地对抗人类生成数据的速度，但很难或不可能应对机器生成数据的速度。