视频和网络研讨会系列

预见性维护

预见性维护让您通过预测机器的故障时间来估计进行维护的最佳时间。通过这种方式,您可以最小化停机时间并最大化设备寿命。在本系列中,您将了解预测性维护是如何工作的,以及它与其他策略(如反应性维护和预防性维护)的区别。这些视频还将引导您通过一个工作流,将帮助您开发预测性维护算法。您将了解状况指示器,以及如何从数据中提取它们以区分正常状态和故障状态。利用提取的条件指标训练机器学习模型,对不同类型的故障进行分类。这些视频还将帮助您理解不同的估计模型,如生存、相似性和退化,这些模型用于估计机器的剩余使用寿命。

第1部分:介绍了解不同的维护策略和预测性维护工作流。预见性维护使您可以通过估计故障发生的时间来找到最佳的时间安排维护。

第2部分:识别条件指标的特征提取请观看本视频,了解如何从数据中提取条件指示器。状态指示器帮助您区分机器的正常状态和故障状态。

第3部分:剩余使用寿命估计预测性维护允许您估计机器的剩余使用寿命(RUL)。探讨评估RUL的三个常见模型:相似性、生存和退化。

第4部分:如何使用诊断特征设计器进行特征提取了解如何使用诊断功能设计器提取时域和频谱特征,以开发预测维护算法。

第5部分:数字孪生了解如何使用数字双胞胎提前预测故障,减少停机时间,监控和管理船队,进行假设模拟,并优化操作。