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Predictive Maintenance Toolbox

状態監視と予知保全のアルゴリズムの設計とテスト

Predictive Maintenance Toolbox™ では、センサー データの管理、状態インジケーターの設計、およびマシンの残存耐用期間 (RUL) の推定を行うことができます。

ツールボックスには、統計解析、スペクトル解析、時系列解析など、データに基づく手法とモデルベースの手法を使って特徴の調査、抽出、ランク付けを行うための関数と対話型アプリが用意されています。周波数法および時間-周波数法を用いて振動データから特徴を抽出することで、回転機の健全性を監視できます。マシンが故障するまでの時間を推定するために、生存、類似度、およびトレンドに基づくモデルを使用して RUL を予測できます。

ローカル ファイル、クラウド ストレージ、および分散ファイル システムからインポートしたセンサー データを整理し、解析することができます。Simulink® モデルから生成されたシミュレーション故障データにラベルを付けることができます。ツールボックスにはモーター、ギアボックス、バッテリー、および他のマシンの参照例が含まれており、カスタムの予知保全および状態監視アルゴリズムの開発に使用できます。

アルゴリズムを運用可能にするために、エッジへの展開用に C/C++ コードを生成するか、またはクラウドへの展開用に量産アプリケーションを作成することができます。

Predictive Maintenance Toolbox 入門

Predictive Maintenance Toolbox の基礎を学ぶ

システム データの管理

測定データのインポート、シミュレーション データの生成、コマンド ラインおよびアプリで使用するためのデータの整理

データの前処理

コマンド ラインおよびアプリで状態インジケーターを抽出するための準備としてデータのクリーンアップと変換を行う

状態インジケーターの特定

コマンド ラインまたはアプリ内でデータを調査し、システムの状態を示したり将来の状態を予測できる特徴を特定する

故障の検出と予測

状態監視と故障の検出に用いる判定モデルの学習、残存耐用期間 (RUL) の予測

予知保全アルゴリズムの展開

状態監視と予知保全アルゴリズムの実装と展開