Начало работы с Predictive Maintenance Toolbox
Predictive Maintenance Toolbox™ позволяет вам управлять данными о датчике, спроектировать индикаторы состояния и оценить остающийся срок полезного использования (RUL) машины.
Тулбокс предлагает функции и интерактивное приложение для исследования, извлечения и рейтинга характерных особенностей, используя методики, основанные как на данных, так и на модели, включая статистический, спектральный и временной анализ. Можно контролировать рабочее состояние вращающихся машин путем извлечения функций из данных о вибрации с помощью методов частоты и частоты времени. Чтобы оценить время машины до отказа, можно использовать модели выживания, подобия и основанные на тренде для предсказания RUL.
Можно организовать и анализировать данные о датчике, импортированные из локальных файлов, "облачного" хранилища и распределенных файловых систем. Можно пометить симулированные данные об отказе сгенерированными от Simulink® модели. Тулбокс включает справочные примеры для двигателей, коробок передач, батарей и других машин, которые могут быть снова использованы для разработки пользовательских прогнозирующих алгоритмов обслуживания и мониторинга состояния.
Чтобы ввести ваши алгоритмы в эксплуатацию, можно сгенерировать код C/C++ для развертывания на ребре или создать производственное приложение для развертывания на облаке.
Примеры
Идентифицируйте индикаторы состояния для разработки алгоритма прогнозирующего обслуживания
Этот пример, состоящий из трёх шагов показывает вам, как работать с данными ансамбля и извлечь и отранжировать признаки в Diagnostic Feature Designer.
О мониторинге состояния и прогнозирующем обслуживании
- Разработка алгоритмов для мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания
Predictive Maintenance Toolbox помогает вам идентифицировать индикаторы состояния в наших данных и спроектировать алгоритмы для условия системы мониторинга и предсказания остающегося срока полезного использования.
Видео
Прогнозирующая часть 1 обслуживания: Введение
Узнайте о различных стратегиях обслуживания и прогнозирующем рабочем процессе обслуживания. Прогнозирующее обслуживание позволяет вам найти, что оптимальное время планирует обслуживание путем оценки времени к отказу.
Прогнозирующая часть 2 обслуживания: извлечение признаков для идентификации индикаторов состояния
Узнать, как извлекать индикаторы состояния из ваших данных. Индикаторы состояния помогают вам различать здоровые и дефектные состояния машины.
Прогнозирующая часть 3 обслуживания: остающаяся оценка срока полезного использования
Прогнозирующее обслуживание позволяет вам оценить остающийся срок полезного использования (RUL) своей машины. Исследуйте три общих модели, чтобы оценить RUL: подобие, выживание и ухудшение
Прогнозирующая часть 4 обслуживания: как использовать Diagnostic Feature Designer для извлечения признаков
Узнайте, как можно извлечь временные и спектральные характеристики с помощью Diagnostic Feature Designer для разработки вашего прогнозирующего алгоритма обслуживания.