检测和诊断故障
训练分类器或状态监测的回归模型
要设计检测和诊断故障的算法，可以使用从系统数据中提取的条件指示器来训练决策模型，该模型可以分析测试数据以确定当前系统状态。
在设计算法时，可以使用不同的条件指示器测试不同的故障检测和诊断模型。因此，当您尝试不同的指标、不同的指标组合和不同的决策模型时，设计过程中的这一步很可能与提取条件指标的步骤相迭代。
有关可以使用的模型类型的概述，请参阅故障检测与诊断的决策模型
功能
主题
使用从健康和故障数据中提取的条件指标来训练分类器或回归模型，用于检测和诊断故障。
使用基于模型的方法来检测和诊断泵系统中的不同类型的故障。
使用基于模型奇偶方程的方法检测和诊断泵送系统中的故障。
使用Simu万博1manbetxlink模型生成故障和健康数据，并使用数据开发多类分类器来检测不同的故障组合。
使用诊断特征设计应用程序分析和选择特征，诊断三缸往复泵的故障。
使用扩展卡尔曼滤波器在线估计简单直流电机的摩擦力。检测到估计摩擦力的显著变化，表明存在故障。
使用基于数据的建模方法进行故障检测。
使用在线估计和自动数据分割技术检测系统行为的突变。
利用模拟数据训练神经网络，以检测化学过程中的故障。
您还可以从以下列表中选择网站：
