제어 시스템

R2026b

병렬 연산으로 예측 정비 및 강화 학습 애플리케이션 가속화

Parallel Computing Toolbox™를 Predictive Maintenance Toolbox™ 및 Reinforcement Learning Toolbox™와 함께 사용하여 병렬 연산으로 예측 정비 및 강화 학습 애플리케이션을 가속화합니다.

도움말 항목

Accelerate Fault Diagnosis Using GPU Data Preprocessing and Deep Learning (Predictive Maintenance Toolbox)
This example shows how to use GPU computing to accelerate data preprocessing and deep learning for predictive maintenance workflows. (R2025a 이후)
3축 진동 데이터를 사용하여 산업 기계의 이상 감지하기 (Predictive Maintenance Toolbox)
정상 동작만 나타내는 데이터로 훈련된 머신러닝 및 딥러닝 모델을 사용하여 산업 기계의 진동 데이터에서 이상을 감지합니다.
Detect Aging Severity in Power Converters (Predictive Maintenance Toolbox)
Generate synthetic semiconductor degradation data from a power converter model, and use that data to build a predictive maintenance algorithm that can detect aging severity in a power converter.
컨벌루션 신경망을 사용한 잔여 수명 추정 (Predictive Maintenance Toolbox)
이 예제에서는 심층 컨벌루션 신경망(CNN)을 사용하여 엔진의 RUL을 예측하는 방법을 보여줍니다.

Train Agents Using Parallel Computing and GPUs (Reinforcement Learning Toolbox)
Accelerate agent training by running simulations in parallel on multiple cores, GPUs, clusters or cloud resources.
Train AC Agent to Balance Discrete Cart-Pole Using Parallel Computing (Reinforcement Learning Toolbox)
Train an AC agent to control a discrete action space cart-pole system using asynchronous parallel computing.
Train DQN Agent for Lane Keeping Assist Using Parallel Computing (Reinforcement Learning Toolbox)
Train a DQN agent for an automated driving application using parallel computing.