Predictive Maintenance Toolbox

BEDEUTENDES UPDATE

 

Predictive Maintenance Toolbox

Entwerfen und Testen von Algorithmen zur Zustandsüberwachung und vorausschauenden Instandhaltung

Merkmalserkundung und -extraktion (Feature Engineering)

Verwenden Sie die Diagnostic Feature Designer-App oder extrahieren und bewerten Sie programmgesteuert bestimmte Merkmale aus Sensordaten mit signal- und modellbasierten Ansätzen zur Fehlerdetektion und -vorhersage mit KI.

Erkennung von Fehlern und Anomalien

Verwenden Sie KI sowie statistische und dynamische Modellierungsmethoden zum Condition Monitoring. Verfolgen Sie Änderungen in Ihrem System, erkennen Sie Anomalien und identifizieren Sie Fehler.

RUL-Schätzung

Trainieren Sie RUL-Schätzmodelle anhand historischer Daten, um die Zeit bis zum Ausfall vorherzusagen und Instandhaltungspläne zu optimieren.

Rotierende Maschinen

Extrahieren Sie physikalische Merkmale, die typisch für rotierende Maschinen sind. Klassifizieren Sie Lagerfehler, erkennen Sie Lecks in Pumpen, beobachten Sie Veränderungen in der Motorleistung, identifizieren Sie Fehler in Getrieben und vieles mehr. Mit einer Bibliothek von Referenzbeispielen können Sie direkt loslegen.

Datenmanagement und Vorverarbeitung

Zugriff auf Sensordaten, die lokal oder per Fernzugriff gespeichert wurden. Bereiten Sie die Daten für die Entwicklung von Algorithmen vor, indem Sie auffällige Abweichungen entfernen, filtern und verschiedene Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Vorverarbeitungsmethoden anwenden.

Generierung von Störungsdaten

Simulieren Sie selten auftretende Fehler und Beeinträchtigungen mit physikbasierten Modellen, die in Simulink und Simscape erstellt wurden. Ändern Sie Parameterwerte, fügen Sie Fehler hinzu und verändern Sie die Modelldynamik. Erstellen Sie digitale Zwillinge, um die Leistung zu überwachen und künftiges Verhalten vorherzusagen.

Bereitstellung am Edge

Verwenden Sie den MATLAB Coder , um C/C++ Code direkt aus den Funktionen zur Merkmalsberechnung, den Algorithmen zur Zustandsüberwachung und den prädiktiven Algorithmen für die Edge-Verarbeitung in Echtzeit zu erzeugen.

Bereitstellung in der Cloud

Verwenden Sie den MATLAB Compiler und MATLAB Compiler SDK zur Skalierung von Algorithmen in der Cloud als gemeinsam genutzte Bibliotheken, Pakete, Web-Apps, Docker-Container und mehr. Die Bereitstellung erfolgt auf dem MATLAB Production Server unter Microsoft® Azure® oder AWS® ohne Umkodierung.

Videoreihe zur vorausschauenden Instandhaltung

Sehen Sie sich die Videos in dieser Reihe an, um mehr über die vorausschauende Instandhaltung zu erfahren.

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Ihre Hochschule bietet möglicherweise bereits Zugang zu MATLAB, Simulink und Add-on-Produkten über eine Campus-Wide License.