Predictive Maintenance Toolbox

 

Predictive Maintenance Toolbox

状態監視および予知保全アルゴリズムの設計およびテスト

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故障検出と残存耐用時間 (RUL) の推定

機械学習と時系列モデルを使用して、異常検出、故障の根本原因診断、RUL の推定を行います。

故障および異常検出

変化点検出、カルマンフィルター、管理図を使用して、システム内の変化を追跡し、故障の有無や異常を判別します。

データに基づくモデルを使用した故障検出。

RUL 推定モデル

機器の RUL を推定して、機器の故障時期の予測や保守スケジュールの最適化に役立てることができます。使用する RUL 推定アルゴリズムのタイプは、データから抽出される状態インジケーターや使用可能なデータ量によって異なります。

RUL の類似性モデル、劣化モデル、生存モデル。

分類モデルを使用した故障診断

サポート ベクター マシン、k 平均法クラスタリング、およびその他の機械学習手法を用いて分類モデルやクラスタリングモデルを学習させ、故障の根本原因を切り分けます。

分類学習器アプリを使用した故障診断。

状態インジケーターの設計

信号およびモデルに基づくアプローチを使用して、センサーデータから特徴量を抽出します。抽出された特徴量は、診断アルゴリズムや機械学習アルゴリズムへの入力値として使用します。

診断特徴デザイナーアプリ

特徴量を抽出、視覚化、ランク付けして、機器の健全性を監視するための状態インジケーターを設計します。アプリから MATLAB コードを生成して、プロセス全体を自動化します。

信号に基づく状態インジケーター

レインフローカウント、スペクトルピーク検出、スペクトル尖度、およびその他の時間法、周波数法、時間周波数法を使用して、未処理または前処理済みのセンサーデータから特徴量を抽出します。ライブエディターのタスクを使用して、位相空間の再構築を対話的に実行し、非線形信号の特徴量を抽出します。

時間周波数に基づく状態インジケーター。

モデルに基づく状態インジケーター

線形および非線形の時系列モデル、状態空間モデル、伝達関数モデルをセンサーデータに当てはめます。当てはめたこれらのモデルのプロパティと特性を状態インジケーターとして使用します。

自己回帰モデルに基づく状態インジケーター。

エッジとクラウドへの展開

状態監視と予知保全のアルゴリズムを、エッジデバイスやクラウド上の実稼働環境のアプリケーションに展開します。

エッジへの展開

 MATLAB Coder™ を使用して、RUL モデルや特徴量計算のための C/C++ コードを生成します。

予知保全アルゴリズムの PLC への展開

クラウドへの展開

MATLAB Compiler™MATLAB Compiler SDK™ を使用して、予知保全アルゴリズムを C/C++ 共有ライブラリ、Web アプリ、Docker コンテナー、Microsoft® .NET アセンブリ、Java® クラス、Python® パッケージとして展開します。生成されたライブラリを、コードを書き直したりカスタム インフラストラクチャを構築したりすることなく Microsoft® Azure®、AWS®、またはオンプレミスの専用サーバー上の MATLAB Production Server™ に展開します。

展開される予知保全システムのコンポーネント

アルゴリズム開発の参照例

バッテリー、ギアボックス、ポンプなどの機器の状態監視および予知保全のアルゴリズムを開発します。

ベアリングとギアボックス

内輪および外輪の故障分類、ギアの歯の故障検出、RUL の推定に関するアルゴリズムを開発します。

風力タービンベアリングの RUL の推定。

ポンプ、モーター、バッテリー

ポンプ内の漏れや詰まりの検出、モーター摩擦の変化の追跡、バッテリーの経時劣化の推定に関するアルゴリズムを開発します。

3 重ポンプの故障分類。

データ管理

あらゆる場所のデータにアクセスします。実際のセンサーデータがなくても、Simulink モデルからシミュレーションデータを生成して機械故障を表現します。

データのインポートと管理

ローカルファイル、Amazon S3™、Windows Azure® Blob Storage、Hadoop® 分散ファイルシステムからデータをインポートします。

データアンサンブルを使用した複数ファイルの管理。

Simulink および Simscape からの故障データの生成

お使いの機器の Simulink および Simscape™ モデルを使用して故障データをシミュレーションし、ラベル付けします。パラメーター値の修正、故障の投入、モデルダイナミクスの変更ができます。

シミュレーション データ アンサンブルを使用したデータの管理。

予知保全ビデオシリーズ

このビデオシリーズを見て、予知保全について学習しましょう。