Simlink Design Optimizati​onを用いたパラメー​タ推定による設備異常​診断モデルの実装方法

設備のモータトルクと帰還速度のデータから、SimulinkDesignOptimizationのパラメータ推定アプリを用いてモータ回転量に比例するゲインを推定するモデルを作成しました。異常な設備はゲインが高くなる傾向がありそうなため、このゲインを特徴量として設備の異常診断をしたいと考えています。方法として、サーバーにある設備データを取り込んでサーバー上で特徴量を推定し、ある閾値以上のとき異常と返せないかと考えています。

上記方法が異常診断方法として妥当か、実装しようとしたときに必要なツールはSimulinkCompiler(サーバーに解析アプリを実装し定期的に実行する)で良いかをアドバイスいただきたいです。

[Toshinobu Shintai]

サーバーに解析アプリを実装し定期的に実行するために、Simulink Compiler を使ってアプリを構築することはお勧めの方法になります。

ちなみにですが、以下の動画にありますように、一般的な統計情報や機械学習などを用いて異常診断をするソリューションもあります（Predictive Maintenance Toolbox）。ご参考までに。

https://www.youtube.com/watch?v=CaF7d_V2JHQ

[Kinya Sakoda]

ご回答いただきありがとうございました。今回メカモデルを作成したためモデルベースでの異常診断方式を検討しておりましたが、統計データから異常診断する方が簡単で一般的なように思いました。Predictive Maintenance Toolboxは未導入ですが、導入も検討いたします。