MATLAB 和 Simulink 在预测性维护中的应用
开发和部署自定义预测性维护算法
“尽管我们之前几乎没有 AI 方面的经验，但在有限的预算和紧迫的期限内，我们借助 MATLAB 完成了一个诊断模型，它能够以超出 90% 的准确度检测风力发电机组件故障。”
设计预测性算法
创建一个可靠的预测性算法涉及的方方面面比使用 AI 多很多：您需要访问、清洗和探查数据，然后使用工程专业知识提取最佳特征来训练预测性算法。使用应用特定函数和参考示例快速入门。
- 使用内置的云存储、数据库、数据历史记录和工业协议接口访问流数据和存档数据
- 使用交互式统计和信号处理方法清洗和探查数据
- 使用诊断特征设计器提取时域、频域和应用特定的特征并进行排序
- 使用低代码 AI、统计和基于模型的方法标识故障并预测故障时间
随时随地部署
在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实现 MATLAB 算法，从而缩短响应时间，减少传输数据量，并让操作人员能第一时间获取结果。
- 从 MATLAB 生成 C/C++ 代码，以直接在资产和边缘设备上进行实时处理，从而消除手动编码
- 通过与各种云平台集成来扩展您的 MATLAB 算法，无需重新编码或创建自定义基础架构
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