Matlab和Simu金宝applink用于预测性维护
工程师使用Matlab.®，S金宝appimulink.®， 和预测维护工具箱™为企业IT和OT系统开发和部署条件监控和预测维护软件。
- 使用权流和存档数据使用内置接口到云存储，关系和非关系数据库，以及休息，MQTT和OPC UA等协议。
- 预处理数据和提取功能使用使用的设备健康应用用于信号处理和统计技术。
- 发展机器学习模型孤立根本原因失败并预测失败和剩下的使用寿命（rul）。
- 将算法和模型部署到您选择的运行系统，如嵌入式系统那边缘设备，而且云通过自动生成C / C ++，Python，HDL，PLC，GPU，.NET或Java®基于软件组件。
使用MATLAB和SIMULINK金宝app进行预测维护
了解如何源给足够的数据和故障数据，预测失败，并构建预测维护算法。
无论在哪里获取数据
来自设备的数据可以是结构或非结构化的，并且驻留在多个来源（如本地文件），云（例如，AWS®S3，Azure.®Blob），数据库和数据历史学家。无论您的数据在哪里，您都可以使用MATLAB到达。当您没有足够的故障数据时，可以通过注入信号故障和建模系统故障动态来从机器设备的Simulink模型生成它。金宝app
清洁并探索您的数据以简化它
数据很乱。使用MATLAB，您可以预处理它，减少其维度和工程师功能。
- 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简化数据集并减少预测模型的超拟合特征提取和选择。
使用机器学习检测和预测故障
使用分类，回归和时间序列建模技术识别故障的根本原因并预测失败时间。
- 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。
- 培训，比较和验证具有内置功能的多个预测模型。
- 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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