Чтобы спроектировать алгоритм обнаружения и диагностики отказов, вы используете индикаторы состояния, извлеченные из данных системы, чтобы обучить модель принятия решений, которая может анализировать тестовые данные для определения текущего состояния системы.
При разработке своего алгоритма вы можете протестировать различные модели обнаружения и диагностики отказов с помощью различных индикаторов состояния. Таким образом, этот шаг в процессе проекта, вероятно, итеративен с шагом извлечения индикаторов состояния, так как вы пробуете различные индикаторы, различные комбинации индикаторов и различные модели принятия решений.
Для обзора типов моделей, которые вы можете использовать, смотрите Модели принятия решений для Обнаружения и диагностики отказов
Модели принятия решений по выявлению и диагностике поломок
Используйте индикаторы состояния, извлеченные из здоровых и неисправных данных, для обучения классификаторов или регрессионых моделей для обнаружения и диагностики отказов.
Диагностика отказа центробежных насосов с использованием стационарных экспериментов
Используйте основанный на модели подход для обнаружения и диагностики различных типов отказов в насосной системе.
Обнаружение отказов центробежных насосов с использованием анализа невязок
Используйте модельный подход, основанный на уравнениях четности, для обнаружения и диагностики отказов в насосной системе.
Мультиклассовое обнаружение неисправностей с использованием смоделированных данных
Используйте модель Simulink, чтобы сгенерировать неисправные и исправные данные, и используйте данные для разработки классификатора мультиклассов, чтобы обнаружить различные комбинации отказов.
Анализ и выбор функций для диагностики насоса
Используйте приложение Diagnostic Feature Designer, чтобы проанализировать и выбрать функции для диагностики отказов в триплексном поршневом насосе.
Обнаружение отказа с помощью расширенного фильтра Калмана
Используйте расширенный фильтр Калмана для оперативной оценки трения простого двигателя постоянного тока. Значительные изменения в расчетном трении обнаруживаются и указывают на отказ.
Обнаружение отказов с помощью моделей, основанных на данных
Используйте основанный на данных подход моделирования для обнаружения отказа.
Обнаружение резких системных изменений с помощью методов идентификации
Обнаружение резких изменений в поведении системы с помощью онлайновой оценки и методов автоматической сегментации данных.
Обнаружение отказа химического процесса с помощью глубокого обучения
Используйте данные моделирования для обучения нейронной сети, чем можно обнаружить сбои в химическом процессе.