Digital Twin per la Manutenzione Predittiva

CAPITOLO

CAPITOLO 5

Creazione di un digital twin con MATLAB e Simulink

MATLAB^® e Simulink^® consentono di creare digital twin con toolbox per varie applicazioni, come Predictive Maintenance Toolbox™, System Identification Toolbox™, e Simscape™.

Con MATLAB è possibile definire un modello utilizzando i dati provenienti dagli asset collegati. È inoltre possibile utilizzare Simulink per creare un modello basato sulla fisica attraverso strumenti di modellazione multidominio.

Modelli basati su dati

I metodi basati su dati disponibili con MATLAB includono Machine Learning, Deep Learning, Reti Neurali e Identificazione dei Sistemi.

Con le applicazioni MATLAB è possibile esplorare questi metodi di modellazione e trovare quello più adatto alla propria applicazione.

Diagnostica dei guasti con l’app Classification Learner. Questa applicazione consente di addestrare, convalidare e regolare in maniera interattiva i modelli di classificazione.

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Modelli basati sulla fisica

La modellazione basata sulla fisica con Simulink consiste nella progettazione del sistema a partire da principi primi. È possibile includere componenti meccanici, idraulici ed elettrici.

I modelli possono inoltre provenire da un’attività di progettazione che utilizza l’approccio Model-Based Design con Simulink.

Scopri di più con:

Modellazione multidominio in Simulink - Panoramica
Stima dei parametri di un motore CC (3:00) - Video

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Capitolo 4: Metodi di modellazione

Passaggi successivi consigliati

Costruzione di modelli a partire da dati e principi scientifici

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