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深度学习在预测性维护中的应用
无论是设备使用者还是生产商,都可以通过预测性维护监控机器运行状态,诊断故障,估计剩余使用寿命。随着机器复杂度的逐步提高,数据生成量的爆炸式增长,工程师开始尝试利用深度学习方法获得最佳预测结果。
在本次演讲中,您将了解如何使用深度学习实现:
- 使用振动数据进行工业设备异常检测
- 通过基于音频的故障分类器实现空气压缩机的状态监控
您将看到以下具体示例:
- 数据准备:使用Predictive Maintenance Toolbox™生成特征,使用Audio Toolbox™从语音信号中自动提取特征
- 模型:使用Deep Learning Toolbox™训练语音和时间序列的深度学习模型
出版年份: 2021 年 7 月 12 日
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