预测性维护

预测性维护的MATLAB和Simulink

开发和部署自定义预测维护算法

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“尽管之前几乎没有人工智能方面的经验，但在有限的预算和紧迫的期限内，我们在MATLAB中完成了一个诊断模型，能够以超过90%的准确率检测风力涡轮机部件故障。”​

Jung Chul Choi，韩国能源研究所​
探索客户故事

赋予工程师权力

MATLAB是工程师开发预测维护算法并将其部署到操作中的最简单、最高效的环境。

设计预测算法

使用特定领域的特征和低代码AI检测异常、识别故障并估计剩余使用寿命

模型组件和系统

重用设计模型，生成合成传感器数据，构建和集成数字孪生模型

随时随地部署

与云中的IT/OT系统集成，或生成用于实时处理的C/C++代码

设计预测算法

创建一个可靠的预测算法不仅仅是人工智能：访问、清理和探索您的数据，然后使用您的工程专业知识提取最佳特征以训练预测算法。快速开始使用特定于应用程序的功能和参考示例。

  • 使用云存储、数据库、数据历史记录和工业协议的内置接口访问流媒体和存档数据
  • 使用交互式统计和信号处理技术清理和探索数据
  • 使用诊断功能设计器
  • 使用识别故障并预测故障时间低代码AI统计和基于模型的方法

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模型组件和系统

使用Simulink和Simscape中内置的基于物理的模型，您可以生成合成故障和退化数据，识别最佳传感器，并模拟未来性能。

  • 创建或重新调整用途Simulink公司和Simscape公司组件和系统模型
  • 调整模型参数以匹配实际设备性能
  • 生成用于训练预测算法的合成故障和降级数据
  • 将模型部署为数字双胞胎

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模型组件和系统

随时随地部署

通过在嵌入式设备和企业IT/OT系统中实现MATLAB算法，缩短响应时间，减少数据传输量，并立即向操作员提供结果。

  • 通过以下方式消除手工编码生成C/C++代码通过MATLAB直接在资产和边缘设备上进行实时处理
  • 通过与各种云平台-无需重新编码或创建自定义基础结构

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使用MATLAB生产服务器在企业生态系统中部署预测算法

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