Для разработки алгоритма обнаружения и диагностики неисправностей используются индикаторы условий, извлеченные из системных данных, для обучения модели принятия решений, которая может анализировать тестовые данные для определения текущего состояния системы.
При разработке алгоритма можно протестировать различные модели обнаружения и диагностики неисправностей с использованием различных индикаторов состояния. Таким образом, этот шаг в процессе конструирования, вероятно, является итеративным с шагом извлечения индикаторов условий, поскольку вы пробуете различные индикаторы, различные комбинации индикаторов и различные модели принятия решений.
Обзор типов моделей, которые можно использовать, см. в разделе Модели принятия решений для обнаружения и диагностики неисправностей.
Модели принятия решений для обнаружения и диагностики неисправностей
Используйте индикаторы состояния, извлеченные из здоровых и неисправных данных, для обучения классификаторов или регрессионных моделей обнаружению и диагностике неисправностей.
Используйте основанный на модели подход для обнаружения и диагностики различных типов неисправностей в насосной системе.
Диагностика неисправностей центробежных насосов с использованием остаточного анализа
Для обнаружения и диагностики неисправностей в насосной системе используется подход, основанный на модели уравнений четности.
Обнаружение многоклассных отказов с использованием моделируемых данных
Используйте модель Simulink для генерации неисправных и здоровых данных, а данные - для разработки мультиклассового классификатора для обнаружения различных комбинаций неисправностей.
Анализ и выбор функций диагностики насоса
Используйте приложение Diagnostic Feature Designer для анализа и выбора функций для диагностики неисправностей в трехплексном поршневом насосе.
Обнаружение неисправностей с помощью расширенного фильтра Калмана
Используйте расширенный фильтр Калмана для оперативной оценки трения простого двигателя постоянного тока. Обнаруживаются значительные изменения в расчетном трении и указывают на неисправность.
Обнаружение неисправностей с использованием моделей на основе данных
Для обнаружения неисправностей используется метод моделирования на основе данных.
Обнаружение резких системных изменений с помощью методов идентификации
Обнаружение резких изменений в поведении системы с помощью методов оперативной оценки и автоматической сегментации данных.
Обнаружение неисправностей химического процесса с помощью глубокого обучения
Используйте данные моделирования для обучения нейронной сети, чем можно обнаружить неисправности в химическом процессе.