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關(guān)于MATLAB和Simulink在預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用分析和介紹

MATLAB ? 來(lái)源:djl ? 2019-09-12 10:31 ? 次閱讀
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工程師MATLABSimulink用于開(kāi)發(fā)和部署面向企業(yè) IT 和 OT 系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù)軟件。

使用連接云存儲(chǔ)、關(guān)系和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)置接口以及諸如 REST、MQTT 和 OPC UA 等協(xié)議訪問(wèn)流數(shù)據(jù)和存檔數(shù)據(jù)

使用信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)技術(shù)應(yīng)用程序來(lái)預(yù)處理數(shù)據(jù)并提取特征以監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀況

建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以隔離故障根源并預(yù)測(cè)故障時(shí)間及剩余使用壽命 (RUL)

通過(guò)自動(dòng)生成基于 C/C++Python、HDL、PLCGPU、.NET 或 Java的軟件組件,將算法和模型部署到您選擇的運(yùn)行系統(tǒng)(例如嵌入式系統(tǒng)、邊緣設(shè)備和云)

訪問(wèn)無(wú)處不在的數(shù)據(jù)

設(shè)備數(shù)據(jù)可被結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化,它們存儲(chǔ)于諸如本地文件、云(例如 AWSS3、AzureBlob)、數(shù)據(jù)庫(kù)以及歷史數(shù)據(jù)等多種源中。無(wú)論您的數(shù)據(jù)在哪里,您都可以使用 MATLAB 來(lái)獲取。當(dāng)您沒(méi)有足夠的故障數(shù)據(jù)時(shí),可以通過(guò)輸入信號(hào)故障,從機(jī)器設(shè)備上的 Simulink 模型來(lái)生成故障數(shù)據(jù),并對(duì)系統(tǒng)故障動(dòng)態(tài)進(jìn)行建模。

整理和探索您的數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化

關(guān)于MATLAB和Simulink在預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用分析和介紹

數(shù)據(jù)是散亂的。使用 MATLAB,您可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、降維處理并提取特征:

對(duì)不同采樣率的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,并說(shuō)明缺失值和異常值

使用先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)移除雜點(diǎn)、篩選數(shù)據(jù)并分析瞬態(tài)或變化的信號(hào)

使用統(tǒng)計(jì)和動(dòng)態(tài)方法進(jìn)行特征提取和選擇,以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集并減少預(yù)測(cè)模型的過(guò)度擬合

使用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)和預(yù)測(cè)錯(cuò)誤

關(guān)于MATLAB和Simulink在預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用分析和介紹

運(yùn)用分類、回歸和時(shí)序建模技術(shù)確定故障根源并預(yù)測(cè)故障時(shí)間。

交互式探查并選擇最重要的變量來(lái)估算 RUL 或?qū)收夏J竭M(jìn)行分類

使用內(nèi)置函數(shù)訓(xùn)練、比較和驗(yàn)證多個(gè)預(yù)測(cè)模型

計(jì)算并可視化置信區(qū)間以量化預(yù)測(cè)中的不確定性

相關(guān)閱讀:三種 MATLAB 方法評(píng)估設(shè)備剩余使用壽命

在生產(chǎn)系統(tǒng)中部署算法

通過(guò)同步定位與地圖構(gòu)建(SLAM),使用激光雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建環(huán)境地圖

通過(guò)在嵌入式設(shè)備和企業(yè) IT/OT 系統(tǒng)上實(shí)施 MATLAB 算法,縮短響應(yīng)時(shí)間,減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù),并立即提供結(jié)果給車間操作員。

通過(guò)使用 MATLAB 和 Simulink 為目標(biāo)資產(chǎn)和邊緣設(shè)備自動(dòng)生成 C/C ++代碼來(lái)擺脫手動(dòng)編碼

在含生產(chǎn)服務(wù)器的云上擴(kuò)展 MATLAB 分析,并與Spotfire、 PI Server 及其他平臺(tái)集成

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