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基于MATLAB的预测维护:一种基于数据的方法
概述
你是否与收集sensor数据的操作设备一起工作?在本次研讨会中,您将学习如何利用这些数据进行预测性维护,即系统的智能健康监测,以避免未来的设备故障。与遵循传统的维护时间表不同,预测性维护计划由分析算法和来自传感器的数据确定。有了预测性维护,组织可以在设备故障前发现问题,查明故障的根本原因,并在需要时尽快安排维护计划。
突出了
- 访问和预处理来自各种来源的数据
- 使用机器学习开发预测模型
- 创建用于可视化和与模型结果交互的仪表板
- 在生产系统和嵌入式设备中部署预测算法
- 使用模拟为昂贵或难以重现的故障生成数据
的主持人
Russell Graves是MathWorks的应用工程师,专注于机器学习和系统工程。在加入MathWorks之前,Russell曾与田纳西大学和橡树岭国家实验室合作,从事智能交通系统研究,专注于多智能体机器学习和复杂系统控制。Russell拥有田纳西大学机械工程学士学位和硕士学位,是一名后期机械工程博士候选人。
记录:2021年10月26日
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