预测维护的MATLAB金宝app和Simulink
工程师使用MATLAB®,仿金宝app真软件®,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监测设备的使用情况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和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。
用MATLAB和Simulink进金宝app行预测维修
学习如何获取足够的数据和故障数据，预测故障，并构建预测性维护算法。
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。
- 对齐以不同速率采样的数据，并考虑缺失值和异常值。
- 去除噪声，过滤数据，并使用先进的信号处理技术分析瞬态或变化的信号。
- 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。
- 交互式地探索和选择最重要的变量，以估计RUL或分类故障模式。
- 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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用MATLAB进行预测性维护的介绍
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