从系列中:2019年MATLAB油气大会
通过模型和数据的结合,数字双胞胎能够对现场设备进行预测性维护和实时诊断,例如三缸泵。为实时运行状况监控应用程序部署这些数字双胞胎,通过允许早期异常检测和更优化的计划维护,可以减少设备停机时间。MATLAB®和仿真软金宝app件®支持在现场设备和云上开发和部署数据驱动和基于模型的数字孪生技术。
在本演示中,以钻井作业中常用的三缸泵为例,开发数据驱动和基于模型的预测性维护应用程序。利用Simscape在Simulink中建立了三缸泵的模型金宝app®库,然后与现场数据校准,以确保数字双胞胎匹配现场资产。一旦经过校准,就可以将故障(例如堵塞的气流入口)注入数字双胞胎中,以合成故障数据。这些故障数据集可用于训练机器学习算法,例如使用分类技术诊断设备故障。最后,我们将介绍用于边缘设备部署的代码生成和用于云部署的编译器方法。
您也可以从以下列表中选择一个网站:
选择中国站点(中文或英文)以获得最佳站点性能。其他MathWorks国家站点没有针对您所在位置的访问进行优化。