Выполните диагностику отказа подшипника качения на основе ускоряющих сигналов. Примените анализ огибающей спектра и спектральный эксцесс к диагностике отказа на подшипниках.

Создайте экспоненциальную модель ухудшения, чтобы предсказать Остающийся срок полезного использования (RUL) ветряного двигателя, переносящего в режиме реального времени. Экспоненциальная модель ухудшения предсказывает RUL на основе своего уголовного прошлого параметра и последних измерений.

Используйте основанный на четности-уравнениями подход модели в обнаружении и диагнозе отказов в системе накачки.

Обнаружьте резкие изменения в поведении системы с помощью онлайновой оценки и автоматических методов сегментации данных.

Иллюстрирует, как текущий анализ подписи может быть применен, чтобы извлечь спектральные метрики, чтобы обнаружить отказы в определенных механизмах диска класса хобби электрический сервомотор.

Используйте приложение Diagnostic Feature Designer, чтобы анализировать и выбрать функции, чтобы диагностировать отказы в тройном поршневом насосе.

Используйте задачи Live Editor восстановить фазовое пространство однородно произведенного сигнала и затем использовать восстановленное фазовое пространство, чтобы оценить размерность корреляции и экспоненту Ляпунова.

Как использование уменьшаемый набор данных, чтобы разработать оценки в Diagnostic Feature Designer, сгенерируйте код, чтобы автоматизировать расчеты функции, которые вы выбираете, и затем используете тот код с набором данных полноправного члена, чтобы вычислить набор функций для обучения модели.

Используйте основанный на модели подход в обнаружении и диагнозе различных типов отказов в системе накачки.

Используйте основанный на четности-уравнениями подход модели в обнаружении и диагнозе отказов в системе накачки.

Используйте модель Simulink, чтобы сгенерировать дефектные и здоровые данные и использовать данные, чтобы разработать классификатор мультикласса, чтобы обнаружить различные комбинации отказов.

Используйте приложение Diagnostic Feature Designer, чтобы анализировать и выбрать функции, чтобы диагностировать отказы в тройном поршневом насосе.

Используйте расширенный Фильтр Калмана в онлайновой оценке трения простого двигателя постоянного тока. Существенные изменения в предполагаемом трении обнаруживаются и указывают на отказ.

Используйте основанный на данных подход моделирования в обнаружении отказа.

Обнаружьте резкие изменения в поведении системы с помощью онлайновой оценки и автоматических методов сегментации данных.

Используйте данные моделирования, чтобы обучить нейронную сеть, чем может обнаружить отказы в химическом процессе.

Когда данные прибывают от машины под тестом, можно обновить предсказание RUL с каждой новой точкой данных.

Создайте полный алгоритм оценки Остающегося срока полезного использования (RUL) из предварительной обработки, выбора trendable функций, построения медицинского индикатора сплавом датчика, учебное подобие средства оценки RUL и проверка предзнаменований.

Создайте экспоненциальную модель ухудшения, чтобы предсказать Остающийся срок полезного использования (RUL) ветряного двигателя, переносящего в режиме реального времени. Экспоненциальная модель ухудшения предсказывает RUL на основе своего уголовного прошлого параметра и последних измерений.

Оцените состояния нелинейной системы с помощью сигма-точечного фильтра Калмана в Simulink.

Извлеките функции из сигналов вибрации от шарикоподшипника, проведите медицинский контроль и выполните предзнаменования.