MATLAB和Simu金宝applink进行预测性维护
工程师使用MATLAB®，S金宝appimulink的®和预测性维护工具箱™开发和部署状态监测和预测维护软件企业IT和OT系统。
- 访问流处理和归档数据使用内置的接口，以云存储，关系和非关系数据库以及诸如REST，MQTT，以及OPC UA协议。
- 数据预处理和特征提取使用监控设备健康应用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时间到失败和剩余使用寿命（RUL）。
- 部署算法和模型，您所选择的运行系统，如嵌入式系统，边缘设备和云通过自动生成C / C ++，Python和HDL，PLC，GPU，.NET，或Java®基于软件组件。
访问数据是任何一个
从设备的数据可以被结构化或非结构化，并且存在于多个源，例如本地文件，云（例如，AWS®S3，天青®BLOB），数据库和历史数据库。无论你的数据，你可以将它与MATLAB。当你没有足够的故障数据，可以通过注入信号故障，和模拟系统故障动态从您的机器设备的Simulink模型生成它。金宝app
清洁和浏览数据来简化IT
数据是杂乱无章的。有了MATLAB，您可以就进行预处理，降低其维和工程师的功能。
- 即以不同的速率采样对齐数据，并考虑缺失值和异常值。
- 去除噪声，滤波数据，并分析利用先进的信号处理技术瞬变或改变的信号。
- 简化的数据集，并减少使用特征提取与选择国内外动力和统计方法预测模型的过度拟合。
探测和预测性故障基于机器学习
识别故障的根本原因，并且使用分类，回归和时间序列建模技术预测时间到故障。
- 交互式探索和选择估计RUL或分类失效模式最重要的变量。
- 火车，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在预测量化的不确定性。
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