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MathWorks 为 MATLAB 添加新的意料性掩护产物

宣布时间:2018年06月06日 15:06    宣布者:eechina
要害词: MATLAB
推出用于设计并测试状态监测和意料性掩护算法的新工具箱

MathWorks 昔日宣布推出新的 MATLAB 产物 Predictive Maintenance Toolbox,赞助工程师设计并测试状态监测和意料性掩护算法。Predictive Maintenance Toolbox 为算法工程师供应了一系列功效和参考尺度,用来组织数据、设计状态目的、监测机械运转状态和预估残剩应用寿命 (RUL),从而防止装备误差。

借助 Predictive Maintenance Toolbox,工程师能剖析和标注从存储于当地或云真个文件中导入的传感器数据。他们还能标注从 Simulink 模子天生的仿真误差数据以表征装备误差。应用在频谱剖析和时序剖析等手艺所构建的旌旗暗记处置赏罚赏罚和静态建模措施,工程师能够预处置赏罚赏罚数据并提取可用来监测机械状态的特点。应用生计剖析、类似性剖析和基于趋势的模子来意料 RUL,可赞助工程师预估机械发生误差的时间。该工具箱网罗发念头、变速箱、电池和其他机械的参考尺度,可以复用以开发自界说的意料性掩护和状态监测算法。

现在,工程师开发和验证须要的算法,经由历程监测传感器数据,以意料装备甚么时间能够发生误差,或检测任何潜在的异常情形。这些算法可以经由历程会见存储在当地文件系统、云存储系统(如 Amazon S3 和 Windows Azure Blob 存储)或 Hadoop 漫衍式文件系统上的历史数据,得以开发。此外一个数据源是来自网罗误差静态的装备物理模子的仿真数据。工程师可以以后数据中提取和选择最合适的特点,然后借助交互式应用法式模范模范,用这些特点训练机械学习模子,以意料或检测装备误差。

“意料性掩护是工业物联网的一个主要应用。它关于增添不须要的掩护资源和扫除妄图外停机很是要害。那些通常没无机械学习或旌旗暗记处置赏罚赏罚配景的工程师会发现,设计意料性掩护的算法特殊具有寻衅性。” MathWorks 公司手艺市场司理 Paul Pilotte 说,“现在,经由历程应用 Predictive Maintenance Toolbox 学习若何设计和测试这些算法作为终点,这些团队能够快速上手并前进。”

Predictive Maintenance Toolbox 已在全球上市。如需更多信息,请会见 mathworks.com/products/predictive-maintenance。

有关工程师团队若何应用 MATLAB,经由历程意料误差来增添装备停机时间、自动一定误差的根泉源基础因和防止不须要掩护资源的详细信息,请会见 mathworks.com/discovery/predictive-maintenance.html。

Predictive-Maintenance-Tool.jpg
图示:Predictive Maintenance Toolbox 能赞助训练意料模子来预估残剩应用寿命 (RUL) 并供应与意料相联系关系的信托区间。
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