预测维护的MATLAB金宝app和Simulink
工程师使用MATLAB®,仿金宝app真软件®，和预见性维护工具箱™开发和部署企业IT和OT系统的状态监控和预测性维护软件。
- 访问流和归档数据使用云存储、关系和非关系数据库以及REST、MQTT和OPC UA等协议的内置接口。
- 预处理数据并提取特征使用使用的设备健康应用程序用于信号处理和统计技术。
- 开发机器学习模型隔离故障的根本原因并预测失效到达时间和剩余使用寿命(RUL)．
- 部署算法和模型到您选择的运行系统，如嵌入式系统，边设备,云通过自动生成C/ c++， Python, HDL, PLC, GPU， .NET，或Java®基于软件组件。
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用Matlab预测维护
用MATLAB和Simulink进金宝app行预测维修
学习如何源源数据和故障数据，以及如何开始预测维护工作流程。
在任何地方访问数据
来自设备的数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，并驻留在多个来源中，比如本地文件、云(例如AWS)®S3, Azure®Blob)、数据库和数据历史学家。无论你的数据在哪里，你都可以用MATLAB得到它。当您没有足够的故障数据时，您可以通过注入信号故障并建模系统故障动力学，从机器设备的Simulink模型生成故障数据。金宝app
清理和探索您的数据，以简化它
数据是混乱的。通过MATLAB，可以对其进行预处理、降维和工程特性。
- 对齐数据以不同的速率进行采样，并占用缺失的值和异常值。
- 使用高级信号处理技术清除噪声，滤波器数据和分析瞬态或更改信号。
- 使用统计和动态方法进行特征提取和选择，简化数据集，减少预测模型的过拟合。
使用机器学习检测和预测故障
确定故障的根本原因，并使用分类、回归和时间序列建模技术预测故障发生的时间。
- 交互方式探索并选择最重要的变量，用于估算RUL或分类失败模式。
- 训练、比较和验证多个内置功能的预测模型。
- 计算和可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
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