预测维护工具箱
상태모니터링알고리즘및예측정비알고리즘을설계하고테스트할수있습니다。
预见性维护工具箱™를사용하여센서데이터및설계상태지표를관리하고기계의荷重软化(잔여수명)을추정할수있습니다。
이툴박스는통계,스펙트럼및시계열분석등의데이터기반및모델기반기법을사용하여특징을탐색,추출하고순위를지정하기위한함수와대화형방식의앱을제공합니다。주파수및시간-주파수방법을사용하여진동데이터에서특징을추출함으로써회전기계의건전성을모니터링할수있습니다。기계의고장수명을추정하기위해생존모델,유사성모델및추세기반모델을사용하여荷重软化을예측할수있습니다。
로컬파일，클라우드저장소및분산파일가져온센서데데데데데할데수。万博1manbetxsimulink®모델에서생성된이션된고장데이터에레이블을지정할수있습니다。이툴박스에는모터，기어박스，배터리배터리기타기계대한참조가있으며，사용자는이런예제사용자지정지정예측정비및상태모니터링개발에사용할할수수수수수
알고리즘을운용하려면에지기기에배포할수있는C / c++코드를생성하거나클라우드에배포할수있는프로덕션응용프로그램을만들수있습니다。
시작하기:
荷重软化추정모델
기계의荷重软化을추정하여고장수명을예측하고정비일정을최적화할수있습니다。사용할수있는荷重软化추정알고리즘의유형은데이터에서추출되는상태지표와사용가능한데이터의양에따라정해집니다。
原则,유사성열화및생존모델。
분류모델을사용한결함진단
서포트벡터머신，k-평균군집화및기타기법을사용하여분류및화화모델을훈련으로써의근본원인원인을수수수수
분류학습기앱을사용하여결함진단하기。
결함검출및이상감지
시스템의변화를추적하여변화지점감지,칼만필터및관리도를사용하여이상및결함유무를확인할수있습니다。
데이터기반모델을사용한결함검출。
진단특징디자이너앱
특징을추출,시각화하고순위를지정하여기계상태모니터링을위한상태지표를설계할수있습니다。앱에서MATLAB코드를생성하여전체공정을자동화할수있습니다。
신호기반상태지표
레인플로집계법,스펙트럼피크검출,스펙트럼첨도,그리고그외의시간,주파수및시간-주파수영역기법을사용하여원시또는전처리된센서데이터에서특징을추출할수있습니다。라이브편집기작업을사용하여대화형방식으로위상공간재구성을수행하고비선형신호특징을추출할수있습니다。
시간 - 주파수기반상태지표。
모델기반상태지표
선형및비선형시계열모델,상태공간모델및전달함수모델을센서데이터에피팅할수있습니다。이러한피팅된모델의속성과특성을상태지표로사용할수있습니다。
자기회귀모델기반상태지표。
베어링및기어박스
내륜및외륜결함을분류하고기어톱니결함을검출하고荷重软化을추정하기위한알고리즘을개발할수있습니다。
풍력터빈베어링의荷重软化추정。
펌프,모터및배터리
펌프의누수및막힘을감지하고모터마찰의변화를추적하고시간경과에따른배터리열화를추정하기위한알고리즘을개발할수있습니다。
3중펌프의결함분류。
데이터가져오기및정리
로컬파일,Amazon S3™,Windows Azure®Blob存储및Hadoop®分布式文件系统에서데이터를가져올수있습니다。
데이터앙상블을사용하여여러파일관리하기。
万博1manbetxSimulink및simscape에서고장데이터생성
기계의仿万博1manbetx真软件및Simscape™모델을사용하여고장데이터를시뮬레이션하고레이블을지정할수있습니다。파라미터값을수정하고결함을주입하고모델동역학을변경할수있습니다。
시뮬레이션데이터앙상블을사용하여데이터관리하기。
PLC에에예측정비정비알고리즘배포
클라우드배포
MATLAB编译器™및MATLAB编译器SDK™를사용하여예측정비알고리즘을C / c++공유라이브러리,웹앱,码头工人컨테이너,微软®net어셈블리,Java®클래스및python.®패키지로배포할수있습니다。다시코딩하거나사용자지정인프라를만들지생성된라이브러리브러리微软®Azure.®, AWS®의MATLAB生产服务器™또는전용온프레미스서버에배포할수있습니다。
배포배포된예측정비정비시스템구성구성
제품리소스:
예측정비비디오시리즈
이비디오시리즈를통해예측정비에대해알아볼수있습니다。
