Предскажите остающийся срок полезного использования

Предскажите RUL использование специализированных моделей, спроектированных для вычисления RUL из системных данных, утвердите средства оценки или идентифицированные модели

Как правило, вы оцениваете остающийся срок полезного использования (RUL) системы путем разработки модели, которая может выполнить оценку на основе эволюции времени или статистических свойств значений индикатора состояния. Предсказания из таких моделей являются статистическими оценками со связанной неопределенностью. Они обеспечивают вероятностное распределение RUL тестовой машины.

Модель, которую вы используете, может быть динамической моделью, такой как те, вы получаете использование команды System Identification Toolbox™. Predictive Maintenance Toolbox™ также включает некоторые специализированные модели, спроектированные для вычисления RUL от различных типов измеренных системных данных. Для обзора типов моделей можно использовать, видеть Модели для Предсказания Остающегося Срока полезного использования.

Разработка модели для предсказания RUL является следующим шагом в процессе проектирования алгоритма после идентификации многообещающих индикаторов состояния. Поскольку модель, которую вы разрабатываете, использует эволюцию времени значений индикатора состояния, чтобы предсказать RUL, этот шаг является часто итеративным с шагом идентификации индикаторов состояния.

Функции

развернуть все

monotonicityОпределите количество монотонного тренда в индикаторах состояния
prognosabilityМера изменчивости индикаторов состояния при отказе
trendabilityМера подобия между траекториями индикаторов состояния
exponentialDegradationModelЭкспоненциальная модель ухудшения для оценки остающегося срока полезного использования
linearDegradationModelЛинейная модель ухудшения для оценки остающегося срока полезного использования
hashSimilarityModelМодель подобия хешированной функции для оценки остающегося срока полезного использования
pairwiseSimilarityModelПопарная основанная на сравнении модель подобия для оценки остающегося срока полезного использования
residualSimilarityModelОстаточная основанная на сравнении модель подобия для оценки остающегося срока полезного использования
covariateSurvivalModelПропорциональная модель выживания опасности для оценки остающегося срока полезного использования
reliabilitySurvivalModelВероятностная разовая отказом модель для оценки остающегося срока полезного использования
predictRULОцените остающийся срок полезного использования для тестового компонента
compareСравните тестовые данные с ансамблем исторических данных для моделей подобия
fitОцените параметры остающейся модели срока полезного использования, использующей исторические данные
plotПостройте функцию выживания для ковариационного выживания, остающегося модель срока полезного использования
restartСбросьте остающуюся модель ухудшения срока полезного использования
updateОбновите следующее распределение параметра ухудшения, остающегося модель срока полезного использования

Темы

Основы RUL

Модели для предсказания остающегося срока полезного использования

Можно использовать рекурсивные модели, идентифицированные модели, или утвердить средства оценки, чтобы предсказать остающийся срок полезного использования (RUL). Существуют также специализированные модели, спроектированные для вычисления RUL из системных данных.

Выбор признаков для остающегося предсказания срока полезного использования

Отранжируйте признаки, чтобы определить лучшие индикаторы системного ухудшения и улучшить точность предсказаний остающегося срока полезного использования (RUL).

Выполните предвещающую функцию, занимающую место для ухудшающейся системы Используя Diagnostic Feature Designer

В этом примере показано, как сегментировать данные из ухудшающейся системы в системы координат, выполните основанную на системе координат обработку и извлечение признаков, и используйте предвещающий рейтинг в Diagnostic Feature Designer.

Предсказание Используя модели RUL

Обновите предсказание RUL, в то время как данные прибывают

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

Основанная на подобии остающаяся оценка срока полезного использования

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.

Прогнозирование высокоскоростного подшипника ветрогенератора

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.

Предсказание Используя идентифицированные модели или средства оценки состояния

Нелинейная оценка состояния деградирующей системы батареи

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

Мониторинг состояния и предзнаменования Используя сигналы вибрации

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

Предсказание Используя искусственный интеллект

Жизненное предсказание цикла батареи из начальных данных об операции

Предскажите остающуюся жизнь цикла быстрого заряженного литий-ионного аккумулятора с помощью алгоритма машинного обучения с учителем.

Остающаяся Сверточная нейронная сеть использования Оценки Срока полезного использования

В этом примере показано, как предсказать RUL механизмов с помощью глубоких сверточных нейронных сетей (CNN).

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте