Aprende cómo puedes desarrollar algoritmos de monitoreo de condición con MATLAB®. Desarrolla algoritmos de monitoreo de condición para la detección temprana de fallos y anomalías para reducir el tiempo de inactividad y los costos debido a fallos no planificados y mantenimiento innecesario.
El monitoreo de condición es el proceso de recopilar y analizar datos de sensores de equipos para evaluar su estado de salud durante la operación. Este video te guía a través del flujo de trabajo para desarrollar un algoritmo de monitoreo de condición para la clasificación de fallos de una bomba triplex. Aprende a extraer características de manera interactiva de los datos del sensor utilizando Diagnostic Feature Designer. Usa las características extraídas para determinar el estado de salud de tu máquina. Despliega algoritmos de monitoreo de condición como aplicaciones de producción en la nube o en un servidor local utilizando MATLAB Compiler™ y MATLAB Production Server™. Genera código C/C++ a partir de tus algoritmos para ejecutarlos directamente en dispositivos Edge, como PLCs.
Consulta los siguientes ejemplos:
Visita este repositorio de GitHub para el ejemplo de detección de anomalías mencionado en el video:
https://bit.ly/3LBFyRJMira nuestro video sobre Mantenimiento basado en condición vs. Mantenimiento predictivo:
Capítulos:
0:00 ¿Por qué el Monitoreo de Condición?
0:40 ¿Qué es el Monitoreo de Condición?
1:07 Algoritmos de Monitoreo de Condición
1:38 Detección de Anomalías para Monitoreo de Condición: Cambios Abruptos en la Señal
2:24 Detección de Anomalías para Monitoreo de Condición: Valor de la Extracción de Características
3:13 Flujo de Trabajo para el Desarrollo de Algoritmos de Monitoreo de Condición
5:12 Ejemplo: Monitoreo de Condición de una Bomba
6:21 Extracción y Clasificación de Características con la aplicación Diagnostic Feature Designer
9:37 Generación de una Función de MATLAB para la Extracción de Características
10:20 Entrenamiento de un Algoritmo de Monitoreo de Condición con la aplicación Classification Learner
11:58 Prueba del Algoritmo de Monitoreo de Condición con Nuevos Datos
12:31 Resumen del Monitoreo de Condición
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