91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線(xiàn)課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

預(yù)測(cè)性維護(hù)的困惑:生成和利用故障數(shù)據(jù)

星星科技指導(dǎo)員 ? 來(lái)源:嵌入式計(jì)算設(shè)計(jì) ? 作者:Seth DeLand ? 2022-12-01 13:51 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

我們將探討預(yù)測(cè)性維護(hù)中最關(guān)鍵且經(jīng)常遺漏的組成部分之一:工作流故障并知道如何預(yù)測(cè)它們。

雖然估計(jì)故障前的時(shí)間很有用,但更有價(jià)值的是描述預(yù)期發(fā)生的故障類(lèi)型(根本原因)的信息。預(yù)測(cè)故障類(lèi)型的模型可以根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,但是,工程師通常會(huì)遇到各種故障場(chǎng)景的故障數(shù)據(jù)缺失。在我的第三篇也是最后一篇博客中,我們將探討預(yù)測(cè)性維護(hù)中最關(guān)鍵且經(jīng)常遺漏的組成部分之一:工作流故障以及如何預(yù)測(cè)它們。

以下是團(tuán)隊(duì)可以利用的兩個(gè)可行解決方案,以阻止這種缺乏故障數(shù)據(jù)成為預(yù)測(cè)性維護(hù)實(shí)施期間的致命缺陷:

生成示例故障數(shù)據(jù):過(guò)去使用的工具(如故障模式影響分析 (FMEA))為確定要模擬的故障提供了有用的起點(diǎn)。從這里,工程師可以在各種場(chǎng)景中將行為合并到模型中,這些場(chǎng)景通過(guò)調(diào)整溫度、流速或振動(dòng)或添加突然故障來(lái)模擬故障。模擬時(shí),這些場(chǎng)景會(huì)產(chǎn)生可以標(biāo)記和存儲(chǔ)的故障數(shù)據(jù)以供進(jìn)一步分析。

pYYBAGOIQPaASdKHAADWyM4ShAc276.png

圖1.使用 Simulink 生成故障數(shù)據(jù)。

了解可用數(shù)據(jù):根據(jù)可用的傳感器,某些類(lèi)型的故障可能需要同時(shí)查看多個(gè)傳感器以識(shí)別不良行為。但是,查看來(lái)自數(shù)十或數(shù)百個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)可能會(huì)令人生畏。在這種情況下,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支)如主成分分析 (PCA) 將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維表示。與高維原始數(shù)據(jù)相比,這些數(shù)據(jù)可以更容易地可視化和分析,使您能夠在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中找到有價(jià)值的模式和趨勢(shì)。即使不存在故障數(shù)據(jù),操作數(shù)據(jù)也可能指示有關(guān)機(jī)器如何隨時(shí)間退化的趨勢(shì),并估計(jì)組件的剩余使用壽命 (RUL)。

縮短學(xué)習(xí)曲線(xiàn)的簡(jiǎn)單步驟

工程師面臨的另一個(gè)常見(jiàn)障礙涉及對(duì)可能看起來(lái)陌生且令人生畏的算法進(jìn)行建模和測(cè)試。

希望縮短這種學(xué)習(xí)曲線(xiàn)的工程師可以遵循以下三個(gè)簡(jiǎn)單步驟:

定義目標(biāo):預(yù)先定義您的目標(biāo)(例如,更早地識(shí)別故障、延長(zhǎng)周期、減少停機(jī)時(shí)間),以及預(yù)測(cè)性維護(hù)算法將如何影響它們。作為早期步驟,構(gòu)建一個(gè)框架,該框架可以測(cè)試算法并估計(jì)其相對(duì)于目標(biāo)的性能,以實(shí)現(xiàn)更快的設(shè)計(jì)迭代。這將確保在公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中比較所有不同的方法。

從小處著手:練習(xí)使用具有深刻理解系統(tǒng)的項(xiàng)目,越簡(jiǎn)單越好。例如,首先在組件級(jí)別而不是系統(tǒng)或子系統(tǒng)級(jí)別查看事物。這將減少需要調(diào)查的故障數(shù)量,并縮短開(kāi)發(fā)初始原型的時(shí)間。

poYBAGOIQP-AejVYAAFOccJLeE4891.png

圖2.對(duì)三種類(lèi)型的故障進(jìn)行建模:氣缸泄漏、入口堵塞和軸承摩擦增加。

獲得信心:當(dāng)您開(kāi)始看到有希望的結(jié)果時(shí),請(qǐng)使用團(tuán)隊(duì)中的領(lǐng)域知識(shí)根據(jù)其成本和嚴(yán)重性預(yù)測(cè)不同的結(jié)果。在現(xiàn)有維護(hù)過(guò)程的后臺(tái)運(yùn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)模型,以了解模型在實(shí)踐中的工作方式。

總之,定義明確的目標(biāo),從小處著手,根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,然后迭代,直到對(duì)結(jié)果充滿(mǎn)信心。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 傳感器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2577

    文章

    55335

    瀏覽量

    793207
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    67

    文章

    8560

    瀏覽量

    137152
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    告別盲目檢修!“AI + 機(jī)理” 雙驅(qū)賦能工業(yè)設(shè)備邁向預(yù)測(cè)維護(hù)

    工業(yè)設(shè)備是企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行的核心引擎,其穩(wěn)定與效率直接關(guān)乎產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效益和綜合成本。根據(jù)《“人工智能+制造”專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見(jiàn)》,推動(dòng)產(chǎn)線(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)維護(hù)、提升故障識(shí)別準(zhǔn)確
    的頭像 發(fā)表于 01-29 18:12 ?517次閱讀
    告別盲目檢修!“AI + 機(jī)理” 雙驅(qū)賦能工業(yè)設(shè)備邁向<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>

    預(yù)測(cè)維護(hù)正在徹底改變制造業(yè)

    傳統(tǒng)上的工廠設(shè)備維護(hù)要么是被動(dòng)的,即在故障發(fā)生后進(jìn)行,要么是基于嚴(yán)格時(shí)間表的預(yù)防維護(hù)。在現(xiàn)代制造業(yè)中,計(jì)劃外停機(jī)可能會(huì)花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元。根據(jù)德勤的一項(xiàng)研究,工業(yè)制造商每年因計(jì)劃外停機(jī)損
    的頭像 發(fā)表于 11-24 10:24 ?816次閱讀
    <b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>正在徹底改變制造業(yè)

    設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)數(shù)據(jù)采集解決方案

    一、預(yù)測(cè)維護(hù)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn) 實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)維護(hù)面臨三大
    的頭像 發(fā)表于 10-21 09:49 ?409次閱讀

    設(shè)備故障突襲?預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)提前 72 小時(shí)預(yù)警

    當(dāng)維修無(wú)需深夜搶修、生產(chǎn)線(xiàn)擺脫突發(fā)停擺、數(shù)據(jù)成為 “活資產(chǎn)”,才是智能維護(hù)的真諦。如今,風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量增 8%、家電廠產(chǎn)能損失減 60%、分揀中心效率升 15%,越來(lái)越多工廠證明:“故障突襲” 終將成為歷史,提前預(yù)警會(huì)成運(yùn)維常態(tài)。
    的頭像 發(fā)表于 09-22 10:41 ?691次閱讀
    設(shè)備<b class='flag-5'>故障</b>突襲?<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>系統(tǒng)提前 72 小時(shí)預(yù)警

    工業(yè)4.0時(shí)代:有線(xiàn)振動(dòng)傳感器與數(shù)據(jù)采集器如何驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)維護(hù)革命

    在工業(yè)4.0浪潮下,制造業(yè)正從“故障后維修”向“預(yù)測(cè)維護(hù)”轉(zhuǎn)型。這一變革的核心在于實(shí)時(shí)感知設(shè)備狀態(tài)、預(yù)判故障風(fēng)險(xiǎn),從而實(shí)現(xiàn)零意外停機(jī)、降本
    的頭像 發(fā)表于 08-27 12:13 ?1970次閱讀
    工業(yè)4.0時(shí)代:有線(xiàn)振動(dòng)傳感器與<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>采集器如何驅(qū)動(dòng)<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>革命

    BL450搭載4路IEPE模塊:144kHz高速采集,賦能工業(yè)預(yù)測(cè)維護(hù)

    BL450 搭載 4 路 IEPE 模塊:144kHz 高速采集,賦能工業(yè)預(yù)測(cè)維護(hù)
    的頭像 發(fā)表于 08-25 14:20 ?852次閱讀
    BL450搭載4路IEPE模塊:144kHz高速采集,賦能工業(yè)<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>

    MES系統(tǒng)怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)字化閉環(huán)與設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)?

    預(yù)測(cè)維護(hù)代表了MES系統(tǒng)從被動(dòng)應(yīng)對(duì)到主動(dòng)預(yù)防的轉(zhuǎn)變,通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法預(yù)測(cè)設(shè)備故障,實(shí)現(xiàn)從"預(yù)
    的頭像 發(fā)表于 08-14 11:35 ?837次閱讀
    MES系統(tǒng)怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)字化閉環(huán)與設(shè)備<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>?

    如何將設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)與健康管理解決方案應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中?

    把設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)與健康管理方案融入生產(chǎn),是一場(chǎng)持續(xù)進(jìn)化的 “攻堅(jiān)戰(zhàn)”。從試點(diǎn)突破到全流程貫通,從人員適配到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)迭代,每一步都關(guān)乎企業(yè)運(yùn)維效率與成本。
    的頭像 發(fā)表于 08-11 10:38 ?1003次閱讀
    如何將設(shè)備<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>與健康管理解決方案應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中?

    設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)與健康管理:工業(yè)高效運(yùn)行新引擎

    隨著科技的不斷進(jìn)步,設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)與健康管理解決方案將不斷完善和發(fā)展。一方面,傳感器技術(shù)將更加先進(jìn),能夠采集更多維度、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù);另一方面,人工智能算法將不斷優(yōu)化,提高
    的頭像 發(fā)表于 08-08 14:48 ?1260次閱讀
    設(shè)備<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>與健康管理:工業(yè)高效運(yùn)行新引擎

    跌落測(cè)試的 “預(yù)測(cè)維護(hù)”:通過(guò)沖擊數(shù)據(jù)預(yù)判產(chǎn)品潛在故障

    在產(chǎn)品的全生命周期中,潛在故障如同隱藏的 “定時(shí)炸彈”,隨時(shí)可能在運(yùn)輸、使用等環(huán)節(jié)因跌落沖擊而引爆。傳統(tǒng)跌落測(cè)試僅能判斷產(chǎn)品當(dāng)下是否完好,卻無(wú)法洞察深層隱患。而慧通測(cè)控定向跌落試驗(yàn)機(jī),通過(guò)沖擊數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 07-15 15:00 ?641次閱讀
    跌落測(cè)試的 “<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>”:通過(guò)沖擊<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>預(yù)判產(chǎn)品潛在<b class='flag-5'>故障</b>

    Arm助力打造智能工廠預(yù)測(cè)維護(hù)解決方案

    關(guān)鍵泵機(jī)突然停轉(zhuǎn)、電線(xiàn)在工作時(shí)斷裂或組件損耗殆盡,這些情況不僅會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)暫停,而且會(huì)增加生產(chǎn)成本。在智能工廠中,這些計(jì)劃外的設(shè)備故障會(huì)使運(yùn)營(yíng)陷入停滯,造成高昂損失。而預(yù)測(cè)維護(hù)則能改變
    的頭像 發(fā)表于 07-14 10:51 ?1218次閱讀

    預(yù)測(cè)維護(hù)落地指南:從“壞了再修”到“未壞先治”

    本文介紹了傳統(tǒng)“事后維修”與“定期檢修”模式下設(shè)備停機(jī)損失的實(shí)例,重點(diǎn)探討了預(yù)測(cè)維護(hù)(PdM)模式的優(yōu)勢(shì)。PdM通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與 AI 技術(shù),構(gòu)建全維感知網(wǎng)絡(luò),讓設(shè)備“會(huì)說(shuō)話(huà)”,
    的頭像 發(fā)表于 06-03 10:30 ?1116次閱讀
    <b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>落地指南:從“壞了再修”到“未壞先治”

    提早預(yù)見(jiàn)問(wèn)題:預(yù)測(cè)維護(hù)有效降低企業(yè)停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)

    (Predictive Maintenance)。預(yù)測(cè)維護(hù)是整合傳感器、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與人工智能(AI)等技術(shù),即時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài),收集并分析設(shè)備健康數(shù)據(jù),在問(wèn)題發(fā)生前的時(shí)機(jī)進(jìn)
    的頭像 發(fā)表于 05-06 16:32 ?1087次閱讀
    提早預(yù)見(jiàn)問(wèn)題:<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>有效降低企業(yè)停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)

    設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及應(yīng)用實(shí)踐

    本文探討了在工業(yè)4.0與數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下,設(shè)備管理系統(tǒng)從傳統(tǒng)人工巡檢向智能運(yùn)維的深刻變革。文章從技術(shù)架構(gòu)、實(shí)施路徑和典型應(yīng)用三個(gè)方面深入解析了設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。
    的頭像 發(fā)表于 04-15 10:16 ?1417次閱讀
    設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b><b class='flag-5'>性</b><b class='flag-5'>維護(hù)</b>系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及應(yīng)用實(shí)踐

    預(yù)測(cè)運(yùn)維管理平臺(tái)是什么?有什么功能?

    預(yù)測(cè)運(yùn)維管理平臺(tái)是一種基于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的智能化運(yùn)維系統(tǒng),旨在通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)采集與深度分析,提前
    的頭像 發(fā)表于 04-10 09:23 ?687次閱讀