Запуск с Predictive Maintenance Toolbox
Predictive Maintenance Toolbox™ позволяет пометить данные, индикаторы состояния проекта и оценить оставшийся срок службы (RUL) машины.
Тулбокс предоставляет функции и интерактивное приложение для исследования, извлечения и рейтинга признаков с помощью основанных на данных и основанных на модели методов, включая статистический, спектральный и временной анализ. Можно контролировать рабочее состояние вращающихся машин, таких как подшипники и коробки передач путем извлечения функций 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 маркировать данные датчиков, импортированные из локальных файлов, облачного хранилища и распределенных файловых систем. Можно также пометить моделируемые данные об отказе, сгенерированные из Simulink® модели. Тулбокс включает справочные примеры для двигателей, коробок передач, батарей и других машин, которые могут быть повторно использованы для разработки пользовательских алгоритмов прогнозирующего обслуживания и мониторинга условия.
Руководства
Идентифицируйте индикаторы состояния для проекта алгоритма прогнозирующего обслуживания
Этот пример , состоящий из трех шагов показывает, как работать с данными ансамбля и извлечь и ранг функции в Diagnostic Feature Designer.
О мониторинге условия и прогнозирующем обслуживании
- Разработка алгоритмов мониторинга условий и прогнозирующего обслуживания
Predictive Maintenance Toolbox помогает вам идентифицировать индикаторы состояния в наших данных и проектировать алгоритмы для мониторинга условия системы и прогнозирования оставшегося срока службы.
Видео
Прогнозирующее обслуживание Часть 1: Введение
Узнайте о различных стратегиях обслуживания и прогнозирующем рабочем процессе обслуживания. Прогнозирующее обслуживание позволяет вам найти оптимальное время для планирования обслуживания путем оценки времени до отказа.
Прогнозирующая часть обслуживания 2: Редукция данных для идентификации индикаторов состояния
Узнайте, как извлечь индикаторы состояния из данных. Индикаторы состояния помогают вам различать исправное и неисправное состояния машины.
Прогнозирующее обслуживание Часть 3: Оценка остающегося полезного срока службы
Прогнозирующее обслуживание позволяет вам оценить оставшийся срок службы (RUL) вашей машины. Исследуйте три общие модели для оценки RUL: подобие, выживание и деградация
Часть 4 прогнозирующего обслуживания: как использовать Diagnostic Feature Designer для редукции данных
Узнать, как вы можете извлечь временную и спектральную функции, используя Diagnostic Feature Designer для разработки вашего прогнозирующего алгоритма обслуживания.