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预见性维护使用深度学习
预见性维护条件允许运营商和设备制造商评估的机器,故障诊断和估计时间失败。因为机器越来越复杂,生成大量数据,许多工程师正在探索深度学习的方法达到最好的预测结果。
在这个谈话,你会发现如何使用深度学习:
- 使用振动数据异常检测的工业设备
- 状态监测的空气压缩机使用以听力故障分类器
您还将看到的演示:
- 数据准备:使用预测性维修工具箱™和生成功能从音频信号中提取特征自动使用音频工具箱™
- 建模:利用深度学习培训音频和时序深度学习模型工具箱™”
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