센서 데이터 분석에 대한 예측 유지 보수는 장비 고장 및 일정 유지 보수 활동을 예측하는 것입니다. 신호 처리 기술은 원시 센서 신호에서 의미있는 정보를 추출하는 데 필수적이며 예측 정확도를 개선하고 가동 시간을 단축합니다.

Signal Processing의 기본

Signal processing은 센서에서 수집된 분석, 수정 및 해석 신호를 분석하는 방법을 포함합니다. 이 신호는 종종 유용한 데이터에 초점을 맞추기 위해 필터링해야 할 소음 및 관련 정보를 포함합니다.

Signal Processing의 일반적인 기술

여러 기술은 예측 유지 보수를 위한 센서 데이터를 처리하는 데 사용됩니다:

  • Filtering: 저수수지, 고수지, 밴드 패스 필터와 같은 방법을 사용하여 소음 제거.
  • Fourier Transform:]는 시간 도메인에서 상대 도메인에서 신호를 변환하여 지배적인 주파수를 식별합니다.
  • Wavelet Transform: 다른 스케일의 분석 신호, 일시적인 기능을 감지하는 데 유용합니다.
  • Normalization:은 비교와 분석에 대한 표준 스케일에 데이터를 조정합니다.

Predictive Maintenance의 응용

공정한 센서 데이터는 잠재적인 실패를 나타내는 패턴을 식별하는 데 도움이됩니다. 스펙트럼 분석과 같은 기술은 비정상적인 진동을 감지 할 수 있으며, 파렛 분석은 신호의 급격한 변화를 알 수 있습니다. 이러한 통찰력은 유지 보수 팀을 활성화하여 비용이 많이 들지 않도록합니다.