Predictive Maintenance Toolbox

 

Predictive Maintenance Toolbox

상태 모니터링 알고리즘과 예측 정비 알고리즘 설계 및 테스트

특징 엔지니어링

진단 특징 디자이너 앱을 사용하거나 프로그래밍을 통해 결함 검출 및 예측에 AI를 사용한 신호 기반 및 모델 기반 접근법으로 센서 데이터로부터 특징을 추출하고 순위를 지정할 수 있습니다.

결함 검출 및 이상 감지

상태 모니터링에 AI, 통계적, 동적 모델링 방법을 사용할 수 있습니다. 시스템의 변경 사항을 추적하고 이상을 감지하고 결함을 식별할 수 있습니다.

RUL 추정

과거 데이터로 RUL 추정기 모델을 훈련하여 고장 수명을 예측하고 정비 일정을 최적화할 수 있습니다.

응용 사례 특정 알고리즘

구성요소 특정 함수를 사용하여 배터리 이상을 감지하고 베어링 결함을 분류하고 펌프의 누설을 감지하고 모터 성능 변화를 추적하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 참조 예제 라이브러리로 빠르게 시작할 수 있습니다.

데이터 관리 및 전처리

로컬 또는 원격으로 저장된 센서 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이상값을 제거하고 필터링하고 다양한 시간, 주파수, 시간-주파수 전처리 기법을 적용하여 알고리즘 개발을 위해 데이터를 준비할 수 있습니다.

고장 데이터 생성

기계에 대한 Simulink 및 Simscape™ 모델을 사용하여 시뮬레이션된 고장 및 열화 데이터를 생성할 수 있습니다. 파라미터 값을 수정하고 결함을 주입하고 모델 동역학을 변경할 수 있습니다. 디지털 트윈을 생성하여 성능을 모니터링하고 미래의 거동을 예측할 수 있습니다.

코드 생성

MATLAB Coder™를 사용하여 실시간 에지 처리를 위해 특징 계산 함수, 상태 모니터링 알고리즘 및 예측 알고리즘에서 직접 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

클라우드 배포

MATLAB Compiler™MATLAB Compiler SDK™를 사용하여 알고리즘을 공유 라이브러리, 패키지, 웹 앱, Docker 컨테이너 등을 통해 클라우드로 확장할 수 있습니다. 재코딩 없이 Microsoft® Azure® 또는 AWS®MATLAB Production Server™로 배포할 수 있습니다.

예측 정비 비디오 시리즈

이 비디오 시리즈를 통해 예측 정비에 대해 알아볼 수 있습니다.

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