예측 정비
병렬 연산으로 예측 유지보수 애플리케이션 가속화
Parallel Computing Toolbox™와 Predictive Maintenance Toolbox™를 함께 사용하여 병렬 연산으로 예측 유지보수 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.
관련 정보
gpuArray를 지원하는 함수 (Predictive Maintenance Toolbox)- 자동 병렬 연산을 지원하는 함수 (Predictive Maintenance Toolbox)