写一段copula解决故障相关性分析的数控机床系统可靠性建模评估的matlab程序并生成相关图像，举个可靠的的例子

以下是一个简单的 copula 解决故障相关性分析的数控机床系统可靠性建模评估的 Matlab 程序，并生成相关图像的例子。

假设我们有两个故障模式，分别是电子元件故障和机械故障，并且我们想要评估它们之间的相关性。我们的数据集包含了这些故障模式的历史记录。

首先，我们需要导入数据并将其转换为 Copula 需要的格式。我们可以使用 Matlab 的 `readtable` 函数来导入数据，然后将其转换为 Copula 需要的格式。

data = readtable('fault_data.csv');
x = data.electronic_fault;
y = data.mechanical_fault;

接下来，我们可以使用 `copulafit` 函数来拟合一个 Copula 模型。在本例中，我们将使用 Gaussian Copula。

Rho = copulafit('Gaussian',[x,y]);

然后，我们可以使用 `copulastat` 函数来计算 Copula 的相关性系数。

rho_copula = copulastat('Gaussian',Rho);

最后，我们可以使用 `scatter` 函数来绘制故障模式之间的散点图，并使用 `contour` 函数来绘制 Copula 的密度轮廓图。

figure;
scatter(x,y);
hold on;
contour(linspace(0,1),linspace(0,1),mvnpdf([x y],mean([x y]),cov([x y]))./prod(sqrt(diag(cov([x y])))),20,'LineWidth',2);
xlabel('Electronic Fault');
ylabel('Mechanical Fault');
title(['Copula Correlation: ', num2str(rho_copula)]);

这将生成一个散点图和一个密度轮廓图，用于表示故障模式之间的相关性。

以下是完整的 Matlab 代码：

data = readtable('fault_data.csv');
x = data.electronic_fault;
y = data.mechanical_fault;

Rho = copulafit('Gaussian',[x,y]);

rho_copula = copulastat('Gaussian',Rho);

figure;
scatter(x,y);
hold on;
contour(linspace(0,1),linspace(0,1),mvnpdf([x y],mean([x y]),cov([x y]))./prod(sqrt(diag(cov([x y])))),20,'LineWidth',2);
xlabel('Electronic Fault');
ylabel('Mechanical Fault');
title(['Copula Correlation: ', num2str(rho_copula)]);

其中，`fault_data.csv` 文件包含了电子元件故障和机械故障的历史记录。