主要内容
检测和诊断故障
用于条件监控的火车分类器或回归模型
要设计检测和诊断故障的算法，可以使用从系统数据中提取的条件指示器来训练决策模型，该模型可以分析测试数据以确定当前系统状态。
在设计算法时，您可以使用不同的条件指示器测试不同的故障检测和诊断模型。因此，设计过程中的这一步骤可能会迭代提取条件指示符的步骤，因为您尝试不同的指标，指示器的不同组合和不同的决策模型。
有关可以使用的模型类型的概述，请参阅故障检测与诊断的决策模型
功能
话题
使用从健康和故障数据中提取的条件指示器来培训用于检测和诊断故障的分类器或回归模型。
使用基于模型的方法来检测和诊断泵送系统中不同类型的故障。
使用基于模型奇偶方程的方法检测和诊断泵送系统中的故障。
使用Simu金宝applink模型生成故障和健康的数据，并使用数据开发多级分类器以检测不同的故障组合。
使用诊断功能设计器应用程序分析并选择功能以诊断Triplex往复泵中的故障。
使用扩展卡尔曼滤波器在线估计简单直流电机的摩擦力。检测到估计摩擦力的显著变化，表明存在故障。
使用基于数据的故障检测建模方法。
使用在线估计和自动数据分段技术检测系统行为的突然变化。
使用模拟数据培训一个神经网络，而不是检测化学过程中的故障。
您还可以从以下列表中选择网站：
