Начало работы с Predictive Maintenance Toolbox
Predictive Maintenance Toolbox™ позволяет вам пометить данные, спроектировать индикаторы состояния и оценить остающийся срок полезного использования (RUL) машины.
Тулбокс предлагает функции и интерактивное приложение для исследования, извлечения и рейтинга характерных особенностей, используя методики, основанные как на данных, так и на модели, включая статистический, спектральный и временной анализ. Можно контролировать рабочее состояние вращающихся машин, таких как подшипники и коробки передач путем извлечения характеристик от данных о вибрации с помощью частотных и частотно-временных методов. Чтобы оценить время машины до отказа, можно использовать модели выживания, подобия и основанные на тренде для предсказания RUL.
Можно анализировать и пометить данные о датчике импортированными из локальных файлов, "облачного" хранилища и распределенных файловых систем. Можно также пометить симулированные данные об отказе сгенерированными из моделей Simulink®. Тулбокс включает справочные примеры для двигателей, коробок передач, батарей и других машин, которые могут быть снова использованы для разработки пользовательских прогнозирующих алгоритмов обслуживания и мониторинга состояния.
Примеры
Идентифицируйте индикаторы состояния для разработки алгоритма прогнозирующего обслуживания
Этот пример, состоящий из трёх шагов показывает вам, как работать с данными ансамбля и извлечь и отранжировать признаки в Diagnostic Feature Designer.
О мониторинге состояния и прогнозирующем обслуживании
- Разработка алгоритмов для мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания
Predictive Maintenance Toolbox помогает вам идентифицировать индикаторы состояния в наших данных и спроектировать алгоритмы для условия системы мониторинга и предсказания остающегося срока полезного использования.
Видео
Прогнозирующая часть 1 обслуживания: Введение
Узнайте о различных стратегиях обслуживания и прогнозирующем рабочем процессе обслуживания. Прогнозирующее обслуживание позволяет вам найти, что оптимальное время планирует обслуживание путем оценки времени к отказу.
Прогнозирующая часть 2 обслуживания: извлечение признаков для идентификации индикаторов состояния
Узнать, как извлекать индикаторы состояния из ваших данных. Индикаторы состояния помогают вам различать здоровые и дефектные состояния машины.
Прогнозирующая часть 3 обслуживания: остающаяся оценка срока полезного использования
Прогнозирующее обслуживание позволяет вам оценить остающийся срок полезного использования (RUL) своей машины. Исследуйте три общих модели, чтобы оценить RUL: подобие, выживание и ухудшение
Прогнозирующая часть 4 обслуживания: как использовать Diagnostic Feature Designer в извлечении признаков
Узнайте, как можно извлечь временные и спектральные характеристики с помощью Diagnostic Feature Designer для разработки вашего прогнозирующего алгоритма обслуживания.