视频和网络研讨会系列

基于模型的预测维护设计

预测性维护越来越多，因为当工业设备破裂时，它可以减少计划外的下降时间和维护成本。在此视频系列中，您将看到如何使用工业系统的仿真模型以及基于模型的设计来涵盖整个预测性维护工作流程。工作流程从数据采集和预处理到设计和部署预测维护算法到PLC上以及独立的可执行文件或Web应用程序。

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系列简介了解预测维护的基本方面。

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第1部分：数据生成了解物理建模如何帮助您生成用于开发预测性维护算法所需的合成故障数据。

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第2部分：功能提取了解MATLAB如何帮助您管理数据并提取系统的有用条件指标。

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第3部分：培训机器学习模型查看分类学习者应用程序如何使您训练和验证状况监视算法。

13:39

第4部分：代码生成和实时测试了解如何从机器学习模型中自动生成代码并在实时硬件（例如，在B＆R PLC上）进行测试。

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第5部分：开发预测模型了解如何建立模型来预测系统的剩余使用寿命（RUL）。

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第6部分：部署预测模型请参阅如何设计应用程序以部署剩余的使用寿命（RUL）模型。

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进行测验：您对基于模型的设计了解多少？