Erfahren Sie, wie Sie Zustandsüberwachungsalgorithmen mit MATLAB® entwickeln können. Entwickeln Sie Zustandsüberwachungsalgorithmen zur frühzeitigen Erkennung von Fehlern und Anomalien, um Ausfallzeiten und Kosten durch ungeplante Ausfälle und unnötige Wartung zu reduzieren.
Die Zustandsüberwachung ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Sensordaten von Geräten, um deren Gesundheitszustand während des Betriebs zu bewerten. Dieses Video führt Sie durch den Workflow zur Entwicklung eines Zustandsüberwachungsalgorithmus zur Fehlerklassifizierung einer Triplexpumpe. Erfahren Sie, wie Sie interaktiv Merkmale aus Sensordaten mit dem Diagnostic Feature Designer extrahieren. Verwenden Sie die extrahierten Merkmale, um den Gesundheitszustand Ihrer Maschine zu bestimmen. Setzen Sie Zustandsüberwachungsalgorithmen als Produktionsanwendungen in der Cloud oder auf einem lokalen Server mit MATLAB Compiler™ und MATLAB Production Server™ ein. Generieren Sie C/C++-Code aus Ihren Algorithmen, um sie direkt auf Edge-Geräten, wie z.B. SPS, auszuführen.
Sehen Sie sich die folgenden Beispiele an:
Besuchen Sie dieses GitHub-Repo für das im Video erwähnte Beispiel zur Anomalieerkennung:
https://bit.ly/3LBFyRJSehen Sie sich unser Video zur zustandsbasierten Wartung vs. prädiktiven Wartung an:
Kapitel:
0:00 Warum Zustandsüberwachung?
0:40 Was ist Zustandsüberwachung?
1:07 Zustandsüberwachungsalgorithmen
1:38 Anomalieerkennung für die Zustandsüberwachung: Plötzliche Signaländerungen
2:24 Anomalieerkennung für die Zustandsüberwachung: Wert der Merkmalsextraktion
3:13 Workflow zur Entwicklung von Zustandsüberwachungsalgorithmen
5:12 Beispiel: Zustandsüberwachung einer Pumpe
6:21 Merkmalsextraktion und -bewertung mit der App Diagnostic Feature Designer
9:37 Generierung einer MATLAB-Funktion zur Merkmalsextraktion
10:20 Training eines Zustandsüberwachungsalgorithmus mit der App Classification Learner
11:58 Testen des Zustandsüberwachungsalgorithmus mit neuen Daten
12:31 Zusammenfassung der Zustandsüberwachung
#zustandsüberwachung
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