Aprenda como desenvolver algoritmos de monitoramento de condição com MATLAB®. Desenvolva algoritmos de monitoramento de condição para a detecção precoce de falhas e anomalias, reduzindo o tempo de inatividade e os custos devido a falhas não planejadas e manutenção desnecessária.
O monitoramento de condição é o processo de coleta e análise de dados de sensores de equipamentos para avaliar seu estado de saúde durante a operação. Este vídeo o guiará pelo fluxo de trabalho para desenvolver um algoritmo de monitoramento de condição para classificação de falhas de uma bomba triplex. Aprenda como extrair interativamente características dos dados do sensor usando o Diagnostic Feature Designer. Use as características extraídas para determinar o estado de saúde da sua máquina. Implemente algoritmos de monitoramento de condição como aplicações de produção na nuvem ou em servidor local usando MATLAB Compiler™ e MATLAB Production Server™. Gere código C/C++ a partir dos seus algoritmos para executá-los diretamente em dispositivos Edge, como PLCs.
Confira os seguintes exemplos:
Visite este repositório do GitHub para o exemplo de detecção de anomalias mencionado no vídeo:
https://bit.ly/3LBFyRJAssista ao nosso vídeo sobre Manutenção baseada em condição vs. Manutenção preditiva:
Capítulos:
0:00 Por que Monitoramento de Condição?
0:40 O que é Monitoramento de Condição?
1:07 Algoritmos de Monitoramento de Condição
1:38 Detecção de Anomalias para Monitoramento de Condição: Mudanças Abruptas de Sinal
2:24 Detecção de Anomalias para Monitoramento de Condição: Valor da Extração de Características
3:13 Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento de Algoritmo de Monitoramento de Condição
5:12 Exemplo: Monitoramento de Condição de uma Bomba
6:21 Extração e Classificação de Características com o aplicativo Diagnostic Feature Designer
9:37 Gerando uma Função MATLAB para Extração de Características
10:20 Treinando um Algoritmo de Monitoramento de Condição com o aplicativo Classification Learner
11:58 Testando o Algoritmo de Monitoramento de Condição em Novos Dados
12:31 Resumo do Monitoramento de Condição
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