预测性维护

预测性维护,您可以估算的最佳时间通过预测时间机器的故障做保养。通过这种方式,可以最大限度地减少停机时间,并最大限度地提高了设备​​的使用寿命。在这个系列中,您将了解它是如何预测性维护工作以及如何与其他策略,如反应性和预防性维护的不同。该视频也将引导您的工作流程,将帮助您开发预测性维护算法。您将了解情况的指标,以及如何从数据中提取他们的健康和故障状态之间进行区分。机器学习模型所使用的提取条件指标不同类型的故障进行分类培训。该视频也将帮助您了解不同估算模型,例如生存,相似性,降解,被用来估计机器的剩余使用寿命。

第1部分:前言了解不同的维护策略和预测性维护工作流程。预测性维护,您可以通过估计故障时间找到最佳的时间来安排维护。

第2部分:用于识别状况指示器特征提取观看此视频以了解如何您可以从数据中提取条件的指标。状况指示器帮助您一台机器的健康和故障状态进行区分。

第3部分:剩余使用寿命估计预测性维护可以让你估计你的机器的剩余使用寿命(RUL)。探索三种常见的模型来估计RUL:相似性,生存和降解。

第4部分:如何使用诊断功能设计特征提取了解如何使用提取的诊断功能设计时域和光谱特征,用于开发预测性维护算法。

第5部分:数字双听说你如何使用数字双胞胎提前预测故障并减少停机时间,监控和管理你的舰队,做什么假设模拟,优化操作。