马德里地铁采用机器学习进行隧道预测性维护
“我们已经创建了一个链链线退化模型,使我们能够预测和优化维护行动。”
Raúl Rico,马德里地铁
每天,马德里地铁都会存储超过10gb从不同来源获得的新数据。许多可用的工具只能分析来自单个传感器的数据,而且这种方法缺乏领域专业知识。为了使用他们获得的所有数据进行预测性维护,马德里地铁需要整合来自各种传感器的数据,并定制他们的信号分析算法。
马德里地铁使用MATLAB®统计和机器学习工具箱™自动化数据合并,信号分析和算法共享,使没有MATLAB经验的人能够执行高级信号分析。
主要成果
- 节省了数据验证和分析阶段的时间
- 综合来自不同来源的数据
- 与非matlab用户共享算法
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