回転機

加速度信号に基づいて転動体ベアリングの故障診断を実行する。

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。

機械学習と深層学習を使用して、産業機械の振動データにおける異常を検出する。

診断特徴デザイナー アプリを使用して、振動と電気信号を使用して交流誘導モーターの回転子の破損による故障を検出する。

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。

この例では、Arduino ベースのデータ収集システムから ThingSpeak™ へ、また ThingSpeak から MATLAB® で実行中の RUL 推定エンジンへのサーボ モーター データのリアルタイム ストリーミングを通して、サーボ モーターのギア列の残存耐用期間 (RUL) を推定する方法を説明します。

ライブ エディター タスクを使用して故障帯域を構成し、故障の検出と特定用にスペクトル特徴を抽出する。