El mantenimiento predictivo le permite comprobar el estado de los equipos y pronosticar posibles fallos y defectos de maquinaria. Se utilizan algoritmos analíticos y datos de sensores para estimar el tiempo que queda antes de que se produzca el fallo del equipo. También identifica posibles problemas en maquinaría compleja y ayuda a identificar qué partes necesitan repararse o reemplazarse. Así puede reducirse el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de los equipos.
Este ebook le ayudará a iniciarse en el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo con MATLAB®, a través de ejemplos, tutoriales, terminología y acceso al software de prueba.
Lea este ebook y aprenda sobre:
Parte 1: Introducción al mantenimiento predictivo con MATLAB
Aprenda cómo el mantenimiento predictivo difiere de las estrategias de mantenimiento reactivo y preventivo. Descubra los flujos de trabajo de mantenimiento predictivo, como la adquisición y el preprocesamiento de datos, la extracción de características y el entrenamiento de modelos de Machine Learning.
Parte 2: Extracción de indicadores de condición con MATLAB
Aprenda a extraer características relevantes de sus datos y entrene modelos de Machine Learning a partir de dichas características para clasificar diferentes tipos de fallos.
Parte 3: Cálculo de la vida útil restante con MATLAB
Aprenda sobre los diferentes modelos de estimación para estimar la vida útil restante (RUL) de su sistema: similitud, supervivencia y degradación. Descubra el modelo de estimador de RUL adecuado para su sistema con respecto a los datos de sistema disponibles.
