予知保全
予知保全アプリケーションにおける深層学習ワークフローの拡張
Deep Learning Toolbox™ を Predictive Maintenance Toolbox™ と共に使用して、予知保全に深層学習を適用します。深層ニューラル ネットワークに学習させて、故障検出や残存耐用期間の推定など、さまざまな予知保全タスクを実行できます。
トピック
- 条件付き GAN の使用による合成信号の生成 (Signal Processing Toolbox)
条件付き敵対的生成ネットワークの使用による合成信号の生成。
- 深層学習を使用した化学的プロセスの故障検出 (Predictive Maintenance Toolbox)
シミュレーション データを使用して、化学的プロセスの故障を検出できるニューラル ネットワークに学習させる。
- 深層学習を使用した転動体ベアリングの故障診断 (Predictive Maintenance Toolbox)
この例では、深層学習の手法を使用して、転動体ベアリングの故障診断を行う方法を説明します。
- 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 以降)
- 畳み込みニューラル ネットワークを使用した残存耐用期間の推定 (Predictive Maintenance Toolbox)
この例では、深層畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用してエンジンの RUL を予測する方法を説明します。
- 3 軸振動データを使用した産業機械の異常の検出 (Predictive Maintenance Toolbox)
定格動作のみを表すデータで学習させた機械学習モデルと深層学習モデルを使用して産業機械の振動データの異常を検出する。
- 深層学習を使用したバッテリー サイクル寿命の予測 (Predictive Maintenance Toolbox)
深層ニューラル ネットワークの学習により、高速充電リチウムイオン バッテリーの残りのサイクル寿命を予測する。
- Detect Unbalanced Motor by Using Neural Network (Motor Control Blockset)
This example shows how to detect a mechanically unbalanced spinning motor by using a neural network (NN) developed using Deep Learning Toolbox™.
