部署预测性维护算法
预测性维护算法的部署或集成通常是算法开发工作流的最后阶段。在算法设计的早期阶段，最终如何部署算法也是一个考虑因素。例如，无论该算法是在嵌入式硬件上运行，还是作为独立的可执行文件运行，还是作为web应用程序运行，都会对完整的预测性维护系统设计的需求和其他方面产生影响。迈斯沃克®下载188bet金金宝app宝搏产品支持开发，部署和验证预测维护算法的过程的几个阶段。
这个设计-V，这是一个概念图，通常用于基于模型的设计，在考虑预测性维护算法的设计和部署时也是相关的。Design-V强调了关键的部署和实施阶段：
规格和要求
制定规范和需求包括从预测性维护算法角度和部署角度的考虑。预测性维护算法要求来自对系统的理解，以及对过程、信号和预期故障的数学分析。部署需求可以包括以下方面的需求：
内存和计算能力。
操作模式。例如，该算法可能是一个以固定时间间隔（例如每天一次）运行的批处理过程。或者，它可能是一个每次有新数据可用时都会运行的流式处理。
维护或更新算法。例如，部署的算法可能是固定的，仅通过偶尔的更新进行更改。或者，您可以开发一种算法，在新数据可用时进行调整和自动更新。
算法运行的位置，例如算法是必须在云中运行，还是作为web服务提供。
设计和原型
design-V的这一阶段包括数据管理、数据预处理设计、状态指标识别以及故障检测分类模型或剩余使用寿命估算模型的培训。（见状态监测和预测维修算法设计，它提供了算法设计过程的概述。）在设计阶段，您通常使用历史数据或合成数据来测试和调整开发的算法。
实施和部署
一旦开发了候选算法，下一阶段就是实现和部署该算法。MathWorks产品支持许多不同的应用程序需求和资源约束，从独立应用程序到web服务。下载188bet金宝搏金宝app
MATLAB编译程序
使用MATLAB®编译程序™创建独立应用程序或共享库以执行使用预测维护工具箱开发的算法™. 你可以用MATLAB编译器以多种方式部署MATLAB代码，包括作为独立的Windows®应用程序、共享库、Excel®外接程序，一个Microsoft®NET程序集或通用COM组件。此类应用程序或库使用MATLAB运行时，可自由分配MATLAB运行时可以与应用程序一起打包和安装，也可以在安装过程中下载。有关部署的详细信息，请参阅MATLAB编译器看见开始使用MATLAB编译器（MATLAB编译器）.
MATLAB生产服务器
使用MATLAB生产服务器™将算法集成到web、数据库和企业应用程序中。MATLAB生产服务器利用MATLAB编译器在专用服务器或云上运行应用程序。您可以使用MATLAB编译器SDK™，它扩展了MATLAB编译器让您构建C/C++共享库、Microsoft.NET程序集、Java®类或Python®然后，您可以将生成的库部署到MATLAB生产服务器不重新编码或创建自定义基础架构。
说话
这东西会说话™ 物联网（IoT）analytics platform service允许您聚合、可视化和分析云中的实时数据流。对于每隔5分钟或更长时间运行的诊断和预测算法，您可以使用ThingSpeak IoT平台可视化结果并监控系统状况。您还可以使用ThingSpeak作为一种快速简便的协议在部署之前使用MATLAB生产服务器。您可以使用ThingSpeak web服务传输诊断数据，并使用其图表工具创建仪表板以监控进度和生成故障警报。ThingSpeak可以直接与桌面MATLAB或嵌入目标设备中的MATLAB代码通信。
MATLAB编码员和金宝app编码员
在某些情况下，您可以使用MATLAB编码器™和金宝app®编码员从MATLAB或Simulink生成C/C++代码。例如：金宝app
您可以使用基于降级的RUL模型生成用于估算剩余使用寿命的代码MATLAB编码器. 有关示例，请参见生成用于预测剩余使用寿命的代码和生成保留RUL模型状态以供系统重新启动的代码.
多系统识别工具箱™ 函数支持代码生成。例如，您可以从使用状态估计的算法生成代码（例如金宝app
扩展卡尔曼滤波器)和递归参数估计（如递归的).多信号处理工具箱™ 统计和机器学习工具箱™ 函数和对象也支持金宝appMATLAB编码器.
有关具有代码生成支持的MathWorks功能的更全面列表，请参见金宝appC/C++代码生成支持的函数和对象金宝app（MATLAB编码器）.
在哪里部署
您经常要做的一个选择是将算法部署到嵌入式系统还是云端。
当您在云中收集和存储大量数据时，云实现非常有用。无需在云和运行预测和健康监测算法的本地计算机之间传输数据，维护过程更加有效。通过ugh推文、电子邮件通知、web应用程序和仪表盘。对于云实施，您可以使用ThingSpeak或MATLAB生产服务器.
或者，该算法可以在更靠近实际设备的嵌入式设备上运行。这样做的主要好处是，只有在需要时发送的信息量减少，并且在没有任何延迟的情况下立即可用的关于设备健康的更新和通知。对于嵌入式实现，您可以使用MATLAB编译器,MATLAB编码器或金宝appSimulink编码器生成在本地计算机上运行的代码。
第三种选择是将两者结合使用。该算法的预处理和特征提取部分可以在嵌入式设备上运行，而预测模型可以在云上运行，并根据需要生成通知。在诸如石油钻机和飞机发动机等连续运行并产生大量数据的系统中，由于蜂窝带宽和成本限制，在船上存储或传输所有数据并不总是可行的。使用对流式数据或批量数据进行操作的算法，您可以仅在需要时存储和发送数据。
软件和系统集成
在开发了部署候选者之后，您可以在实际情况下测试和验证算法性能。此阶段可以包括设计验证测试、软件在环测试或硬件在环测试。此阶段对于验证需求和开发的算法至关重要。它通常会导致在需求、算法或实现中，迭代设计-V的早期阶段。
生产
最后，将算法放到生产环境中。此阶段通常包括性能监控，以及在获得操作经验后对设计需求和算法进行进一步迭代。
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