日立开发生产设备故障预测技术
集成增强了 Hi-PHMA 技术，通过数据驱动的洞察力优化生产
“真正让我感到惊讶的是，MATLAB 能够在这些不同的步骤中提供非常好的支持。我在这里画出的工具只是我很常用的工具的一部分。我已经使用过它们无数次了，我非常信任它们。”
关键成果
- MATLAB 实现了经济高效的数据可视化，加速了故障预测技术的发展。
- MATLAB 中的跨平台代码生成功能提高了效率并缩短了最终产品的上市时间。
- MATLAB 工具箱可以从正常和异常操作模式下生成的数据中提取域特征。
在自动化制造行业中，故障预测技术对于优化使用大量不同尺寸电机的生产现场至关重要。这些电机系统的效率决定了故障预测能力。
日立，一家专注于工业自动化领域的全球研发领导者，开发了用于自由数据采集和高精度监控的电机传感技术、伺服电机的运动识别技术和用于故障仿真的 Simulink® 模型。它实现了在线监控的边缘部分，并使用便携式设备进行离线故障检测和预测性维护。
该团队开发了以传感器技术为中心的物联网网络，使用 MATLAB® 进行基于数据的建模，从生产现场收集大量数据。MATLAB 促进了算法的开发、验证和部署。电容器故障期间的三相交流电数据可以有效检测电机故障。
日立将 MATLAB 算法与第三方编程语言开发的系统相结合。这种集成提供了灵活的在线和离线解决方案，增强了 Hi-PHMA 工业设备故障预测技术。
