检查数据

对于流程的第一个部分，假设您有一个用于绘制多个图形的流。 如果温度或功率的时间序列包含可见的特性曲线，那么您可以区别即将发生的错误情况，或者可以预测这些错误情况的发生。 对于温度和功率，该流在单独的图形上绘制了与三个不同错误代码相关的时间序列，从而生成了六个图形。 选择节点可分隔与不同错误代码关联的数据。

这些图形清楚地显示了将 202 错误与 101 和 303 错误区分开来的特性曲线。 202 错误显示随时间推移温度上升且功率出现波动；而其他错误则不显示此信息。 但是，用于区分 101 和 303 错误的特性曲线不够明确。 这两个错误图都显示了平滑的温度曲线和功率的下降，但 303 错误图中的功率下降显得更加急剧一些。

根据上述图形，似乎温度和功率的变化和变化率以及波动的存在和波动程度都与预测故障及区别故障相关。 因此应先将这些属性添加到数据，然后再应用学习系统。