Predictive Maintenance Toolbox™ vous permet de gérer les données de capteurs, de concevoir des indicateurs d'état et d'estimer la durée de vie restante utile (RUL) d'une machine.
Cette toolbox propose des fonctions et une application interactive pour explorer, extraire et classer des caractéristiques en utilisant des techniques basées sur des données et des modèles, notamment l'analyse statistique, spectrale et de séries temporelles. Vous pouvez surveiller l’état de batteries, de moteurs, de boîtes de vitesses et d’autres machines en extrayant des caractéristiques à partir de données de capteurs. Afin d'estimer le moment où surviendra la défaillance d'une machine, vous pouvez utiliser des modèles de survie, de similarité et de tendances pour prévoir la RUL.
Vous pouvez organiser et analyser les données de capteurs importées à partir de fichiers stockés en local, d'un stockage sur le cloud ou de systèmes de fichiers distribués. Vous pouvez également étiqueter des données de défaillance simulées générées à partir de modèles Simulink®. Cette toolbox comprend des exemples de référence pour les moteurs, les boîtes de vitesses, les batteries, les pompes, les roulements et d'autres machines. Ces exemples peuvent servir de base pour développer vos propres algorithmes de maintenance prédictive et de surveillance de l'état.
Pour mettre vos algorithmes en production, vous pouvez générer le code C/C++ pour un déploiement sur dispositif périphérique ou créer une application de production pour un déploiement dans le cloud.
Ingénierie des caractéristiques
Extrayez et classer des caractéristiques à partir de données de capteurs avec les approches basées sur les signaux et sur les modèles de façon programmatique ou en utilisant l'application Diagnostic Feature Designer. Ces caractéristiques seront utilisées pour la détection de défaillances et la prédiction avec une IA.
Détection des défaillances et des anomalies
Utilisez des méthodes de modélisation statistique, dynamique et par IA pour la surveillance de l’état. Surveillez les changements dans votre système, détectez les anomalies et identifiez les défaillances.
Estimation de la RUL
Entraînez des modèles estimateurs de RUL sur des données d'historique pour estimer le temps de fonctionnement avant défaillance et optimiser les calendriers de maintenance.
Algorithmes spécifiques à l’application
Utilisez des fonctions spécifiques aux composants pour développer des algorithmes permettant de détecter les anomalies des batteries, de classifier les défaillances des roulements, de détecter des fuites dans les pompes, de suivre l'évolution des performances d'un moteur, etc. Démarrez rapidement grâce à une bibliothèque d’exemples de référence.
Gestion des données et prétraitement
Accédez aux données de capteurs enregistrées en local ou à distance. Préparez les données pour le développement d’algorithmes en éliminant les valeurs aberrantes, en filtrant et en appliquant différentes techniques de prétraitement dans le domaine temporel, fréquentiel et temps-fréquence.
Génération de données de défaillance
Générez des données de simulations de défaillance et de dégradation en utilisant les modèles Simulink et Simscape™ de votre machine. Modifiez la valeur des paramètres, intégrez des erreurs et changez la dynamique du modèle. Créez des jumeaux numériques pour surveiller les performances et prédire le comportement futur.
Génération de code
Utilisez MATLAB Coder™ pour générer du code C/C++ directement à partir de fonctions de calcul de caractéristiques, d’algorithmes de surveillance de l’état et d’algorithmes prédictifs pour le traitement temps réel des contours.
Déploiement dans le cloud
Utilisez MATLAB Compiler™ et MATLAB Compiler SDK™ pour mettre à l’échelle des algorithmes dans le cloud en tant que bibliothèques partagées, packages, applications web, conteneurs Docker, et plus encore. Déployez sur MATLAB Production Server™ sur Microsoft® Azure® ou AWS® sans avoir à recoder.
Ressources produits :
Série de vidéos sur la maintenance prédictive
Regardez cette série de vidéos pour découvrir la maintenance prédictive.
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