Découvrez comment développer des algorithmes de surveillance de l'état avec MATLAB®. Développez des algorithmes de surveillance de l'état pour la détection précoce des pannes et des anomalies afin de réduire les temps d'arrêt et les coûts liés aux pannes imprévues et à la maintenance inutile.
La surveillance de l'état est le processus de collecte et d'analyse des données des capteurs provenant des équipements pour évaluer leur état de santé pendant leur fonctionnement. Cette vidéo vous guide à travers le flux de travail pour développer un algorithme de surveillance de l'état pour la classification des pannes d'une pompe triplex. Apprenez à extraire de manière interactive des caractéristiques à partir des données des capteurs en utilisant l'outil Diagnostic Feature Designer. Utilisez les caractéristiques extraites pour déterminer l'état de santé de votre machine. Déployez des algorithmes de surveillance de l'état en tant qu'applications de production dans le cloud ou sur un serveur local en utilisant MATLAB Compiler™ et MATLAB Production Server™. Générez du code C/C++ à partir de vos algorithmes pour les exécuter directement sur des dispositifs Edge, tels que des automates programmables (PLC).
Découvrez les exemples suivants :
Visitez ce dépôt GitHub pour l'exemple de détection d'anomalies mentionné dans la vidéo :
https://bit.ly/3LBFyRJRegardez notre vidéo sur la maintenance basée sur l'état vs. la maintenance prédictive :
Chapitres :
0:00 Pourquoi la surveillance de l'état ?
0:40 Qu'est-ce que la surveillance de l'état ?
1:07 Algorithmes de surveillance de l'état
1:38 Détection d'anomalies pour la surveillance de l'état : Changements de signal abrupts
2:24 Détection d'anomalies pour la surveillance de l'état : Valeur de l'extraction de caractéristiques
3:13 Flux de travail de développement d'algorithmes de surveillance de l'état
5:12 Exemple : Surveillance de l'état d'une pompe
6:21 Extraction et classement des caractéristiques avec l'application Diagnostic Feature Designer
9:37 Génération d'une fonction MATLAB pour l'extraction de caractéristiques
10:20 Entraînement d'un algorithme de surveillance de l'état avec l'application Classification Learner
11:58 Test de l'algorithme de surveillance de l'état sur de nouvelles données
12:31 Résumé de la surveillance de l'état
#surveillancedelétat
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