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预见性维护

预见性维护让你估计预测的最佳时间做维护时间机器的失败。通过这种方式,您可以最小化停机时间和设备寿命最大化。在本系列中,您将了解预见性维护是如何工作的,以及它是如何不同于其他策略,如反应性和预防性维护。视频也将带您经历一个工作流,将帮助您开发一个预见性维护算法。您将了解状况指标和如何从数据中提取他们区分健康的和有缺陷的状态。机器学习模型训练使用提取的条件指标对不同类型的故障进行分类。视频也将帮助您理解不同的估计模型,如生存,相似性,和退化,用于估计剩下的一台机器的使用寿命。

第1部分:介绍了解不同的维修策略和预见性维护工作流程。预见性维护可以让你找到最优的时间安排维修,估计时间失败。

第2部分:特征提取识别条件指标看这个视频来学习如何从数据中提取条件指标。条件指标帮助你区分健康和故障状态的机器。

第3部分:剩余使用寿命的评估预见性维护可以估计的剩余使用寿命(原则)的机器。探讨三种常见的模型来估计原则:相似,生存和退化。

第4部分:如何使用诊断功能设计特征提取学习如何提取时域和频谱特性使用诊断功能设计开发预测维护算法。

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