Predictive Maintenance Toolbox
Concevoir et tester des algorithmes de surveillance de l'état et de maintenance prédictive
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Predictive Maintenance Toolbox offre des fonctions et des applications pour le design d'algorithmes de surveillance de l'état et de maintenance prédictive dédié aux moteurs, aux boîtes de vitesses, aux roulements, aux batteries et à d'autres applications. La toolbox vous permet de concevoir des indicateurs d'état, de détecter les défauts et les anomalies, et d'estimer la durée de vie utile restante (RUL).
Avec l'application Diagnostic Feature Designer, vous pouvez extraire de manière interactive des caractéristiques temporelles, fréquentielles, temps-fréquence et basées sur la physique. Vous pouvez classer et exporter les caractéristiques afin de développer des algorithmes spécifiques à une application pour la détection de défauts et d'anomalies. Pour estimer la RUL, vous pouvez utiliser des modèles de survie, de similarité et de tendances.
La toolbox vous aide à organiser et analyser les données de capteurs importées à partir de fichiers locaux, d'un stockage dans le cloud ou de systèmes de fichiers distribués. Vous pouvez générer des données de défaillance simulées à partir de modèles Simulink et Simscape.
Pour opérationnaliser vos algorithmes, vous pouvez générer le code C/C++ pour un déploiement en périphérie ou créer des applications de production pour un déploiement dans le cloud. La toolbox inclut des exemples de référence spécifiques à l'application, que vous pouvez réutiliser pour développer et déployer des algorithmes de maintenance prédictive personnalisés.
Détection d'anomalies et de défauts
Entraînez des algorithmes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning pour détecter les anomalies et les défauts dans les données de séries temporelles. Surveillez les changements dans votre système, détectez les anomalies et identifiez les défauts.
Durée de vie utile restante (RUL)
Entraînez des modèles estimateurs de RUL sur des données d'historique pour estimer le temps de fonctionnement avant défaillance. Utilisez l'application Health Indicator Designer pour transformer de manière interactive des caractéristiques en un indicateur de santé composite pour la formation du modèle RUL.
Ingénierie des caractéristiques
Utilisez l'application Diagnostic Feature Designer pour extraire automatiquement et classer les caractéristiques afin d'entraîner des modèles statistiques et d'IA.
Maintenance prédictive spécifique aux composants
Appliquez des outils de maintenance prédictive spécifiques aux composants pour les machines tournantes et les batteries. Classifiez les défauts de roulement, détectez les fuites dans les pompes, pistez les variations de performance des moteurs, identifiez les défauts dans les boîtes de vitesses, détectez les anomalies dans les cellules lithium-ion et les packs de batteries, et estimez la durée de vie restante des cycles de batterie. Démarrez rapidement grâce à une bibliothèque d’exemples de référence.
Gestion des données et prétraitement
Accédez aux données de capteurs enregistrées en local ou à distance. Préparez les données pour le développement d’algorithmes en éliminant les valeurs aberrantes, en filtrant et en appliquant différentes techniques de prétraitement dans le domaine temporel, fréquentiel et temps-fréquence.
Génération de données synthétiques
Simulez le comportement du système, les défauts et les dégradations, en utilisant des modèles basés sur la physique construits dans Simulink et Simscape, ou injectez directement des anomalies synthétiques dans les données de séries temporelles. Créez des jumeaux numériques pour surveiller les performances et prédire le comportement futur.
Déploiement embarqué
Utilisez MATLAB Coder pour générer du code C/C++ directement à partir de fonctions de calcul de caractéristiques, d'algorithmes de surveillance de l'état et d'algorithmes prédictifs pour le traitement embarqué en temps réel.
Déploiement dans le cloud
Utilisez MATLAB Compiler et MATLAB Compiler SDK pour mettre à l'échelle des algorithmes dans le cloud en tant que bibliothèques partagées, packages, applications web, conteneurs Docker, et plus encore. Déployez sur MATLAB Production Server sur Microsoft® Azure® ou AWS® sans avoir à recoder.
Ressources produits :
Série de vidéos sur la maintenance prédictive
Regardez cette série de vidéos pour découvrir la maintenance prédictive.
FAQ Predictive Maintenance Toolbox
Predictive Maintenance Toolbox offre des fonctions et des applications pour le design d'algorithmes de surveillance de l'état et de maintenance prédictive dédié aux moteurs, aux boîtes de vitesses, aux roulements, aux batteries et à d'autres applications. Cette toolbox permet de créer des indicateurs d’état, de détecter des défauts et des anomalies, et d’estimer la durée de vie restante (RUL).
L'application Diagnostic Feature Designer vous permet d'extraire de manière interactive des caractéristiques basées sur le temps, la fréquence, le temps-fréquence et la physique, à partir des données des capteurs, de les classer selon leur efficacité, et de les exporter pour développer des algorithmes spécifiques à l'application pour la détection de défauts et d'anomalies.
La toolbox contient des modèles de survie, de similarité et de dégradation qui peuvent être entraînés sur des données historiques pour prédire le temps avant défaillance.
Oui, vous pouvez générer du code C/C++ avec MATLAB Coder pour un déploiement embarqué ou créer des applications de production pour un déploiement dans le cloud en utilisant MATLAB Compiler, MATLAB Compiler SDK ou MATLAB Production Server.
Vous pouvez organiser et analyser des données de capteurs en séries temporelles multi-canaux et multi-membres, importées à partir de fichiers stockés en local, d'un stockage sur le cloud ou de systèmes de fichiers distribués. Vous pouvez également générer des données de défaillance simulées à partir de modèles Simulink et Simscape.
Bien que la toolbox puisse être utilisée pour toute application de maintenance prédictive avec des données de capteurs en séries temporelles, elle contient également des outils spécifiques aux composants et des exemples de référence pour les machines tournantes et les batteries. Cela inclut la classification des défauts de roulement, la détection des fuites de pompe, le pistage des variations de performance du moteur, l'identification des défauts de boîte de vitesses, la détection d'anomalies dans les cellules lithium-ion et les packs de batteries, ainsi que l'estimation de la durée de vie restante des cycles de batterie.
Time Series Anomaly Detection for MATLAB est un package de support pour la toolbox de maintenance prédictive. Ce package de support contient des fonctions et une application pour caractériser le comportement normal du système et détecter les anomalies dans les données de capteurs en séries temporelles, en utilisant des détecteurs statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning prêts à être entraînés.
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