乔纳森•勒MathWorks
通过模型和数据的结合,数字双胞胎能够为现场设备(如三缸泵)进行预测性维护和实时诊断。部署这些数字双胞胎用于实时健康监控应用程序,通过允许早期异常检测和更优的计划维护,减少了设备停机时间。MATLAB®和仿真软万博1manbetx件®支持在现场设备和云上开发和部署数据驱动和基于模型的数字孪生技术。
在本文中,我们以钻井作业中常用的三缸泵为例,开发数据驱动和基于模型的预测性维护应用。在Simulink中利用Simscape软件建立了三缸泵的模型万博1manbetx®然后用现场数据进行校准,以确保数字双胞胎与现场资产匹配。一旦校准,故障可以注入,如堵塞的流动入口,到数字孪生,以合成故障数据。这些故障数据集可以用来训练机器学习算法,例如使用分类技术诊断设备故障。最后,我们介绍了用于边缘设备部署的代码生成和用于云部署的编译器方法。
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