Развертывание алгоритмов прогнозирующего обслуживания

Реализуйте и развертывайте алгоритмы мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания

Развертывание или интегрирование прогнозирующего алгоритма обслуживания обычно является завершающим этапом разработки алгоритмов рабочего процесса. Как вы в конечном счете развертываете алгоритм, может также быть фактор на более ранних стадиях проекта алгоритма. MathWorks® продукты поддерживают несколько фаз процесса разработки, развертывания и валидации для алгоритмов прогнозирующего обслуживания.

Функции

расширить все

codegenСгенерируйте код C/C + + из кода MATLAB
mccСкомпилируйте функции MATLAB для развертывания
saveRULModelForCoderСохраните модель RUL для использования в генерации кода
loadRULModelForCoderЗагрузите и восстановите модель RUL из файла для использования в генерации кода
readStateПолучите состояние модели RUL для использования во время выполнения
restoreStateВосстановите состояние модели RUL во время выполнения

Темы

Основы развертывания

Развертывание алгоритмов прогнозирующего обслуживания

Осмыслите фазы развертывания и реализации вашего алгоритма прогнозирующего обслуживания.

Развертывание алгоритмов предсказания RUL

Сгенерируйте код для предсказания оставшейся полезной жизни

Разверните алгоритм для прогнозирования оставшегося срока полезного использования (RUL). Такая генерация кода полезна, когда вы обучили модель RUL и готовы развернуть алгоритм предсказания в другом окружении.

Сгенерируйте код, который сохраняет состояние модели RUL для перезапуска системы

Сгенерируйте код, который сохраняет состояние модели RUL, когда алгоритм предсказания остановлен и перезапущен.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте