通过预测性维护,您可以监测设备运行状况,以避免未来在运行过程中发生故障。预测性维护使用预测性算法分析来自设备传感器的数据,估计您的设备何时会发生故障。它还可以查明复杂机械发生问题的根本原因,并帮助您确定需要维修或更换的部件。借助预测性维护,您可以最大限度地缩短停机时间并延长设备寿命。

本电子书将为您讲解术语,并为您提供示例、教程和试用软件,帮助您快速入门以使用 MATLAB® 开发预测性维护算法。

下载此电子书并了解:

第 1 部分:使用 MATLAB 进行预测性维护简介

了解预测性维护、响应式维护和预防性维护等策略的区别。逐一了解预测性维护工作流程步骤,例如获取和预处理数据、特征提取以及训练机器学习模型。

第 2 部分:使用MATLAB 提取状态指示器

了解如何从数据中提取独特的特征,并使用提取的特征训练机器学习模型,以对故障进行分类。

第 3 部分:使用 MATLAB 预估剩余使用寿命

了解用来预测系统剩余使用寿命 (RUL) 的各种估计模型:相似性、生存和退化。根据已有的数据和系统信息找出适合系统的 RUL 模型。

30天免费试用

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