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MotorScan af Mind Map: MotorScan

1. 1. Look at the big picture. 2. Get the data. 3. Discover and visualize the data to gain insights. 4. Prepare the data for Machine Learning algorithms. 5. Select a model and train it. 6. Fine-tune your model. 7. Present your solution. 8. Launch, monitor, and maintain your system.

2. Mensuráveis

2.1. Aceleração

2.1.1. Direção X

2.1.2. Direção Y

2.1.3. Direção Z

2.2. Temperatura

2.2.1. mt

2.2.2. et

2.2.3. ?

2.3. Magnetometro

2.3.1. X Y Z

2.3.1.1. Fluxo Disperso

2.4. Outros

2.4.1. Tempo ligado

2.4.2. Aplicação

2.4.3. Diâmetro externo do estator

2.4.4. Desempenho a partir da rotação (necessidade de velocidade e temperatura)

2.4.5. Dados do SAP

3. Possíveis Ensaios a serem realizados em paralelo

3.1. Configurar um sensor para um representante do lab III e VII e medir pontualmente quando reprovar por algum tipo de problema

3.2. Em alguns tipos de motores (maiores), ensaiar por primeiro... desbalanceamento.

4. Plataformas de Treinamento

4.1. Livros

4.2. Cursos Udemy

5. API - Python - Machine Learning

5.1. ScikitLearning/TensorFlow

5.2. Caffe

5.3. PyBrain

5.4. Theano/Keras

5.5. PyTorch

6. Prognóstico

7. Machine Learning

7.1. Organização e estruturação dos dados

7.2. Relatórios diários e mensais

7.3. Assinatura de medição

7.4. Definição de padrões baseados em aprendizado

7.5. ML de diferenciação de padrão do aprendizado não invasivo (Não supervisionado?)

7.6. ML de agrupamento e classificação de problemas

8. Informações Extraídas dos Mensuráveis

8.1. Vibração

8.1.1. Direção X

8.1.1.1. 5 Multiplas da rotação mecânica

8.1.1.2. RMS (Valor Global)

8.1.1.3. 5 Picos Máximo diferentes das multiplas da rotação mecânica

8.1.1.4. Frequências de falha de rolamentos

8.1.2. Direção Y

8.1.2.1. 5 Multiplas da rotação mecânica

8.1.2.2. RMS (Valor Global)

8.1.2.3. 5 Picos Máximo diferentes das multiplas da rotação mecânica

8.1.2.4. Frequências de falha de rolamentos

8.1.3. Direção Z

8.1.3.1. 5 Multiplas da rotação mecânica

8.1.3.2. RMS (Valor Global)

8.1.3.3. 5 Picos Máximo diferentes das multiplas da rotação mecânica

8.1.3.4. Frequências de falha de rolamentos

8.2. Temperatura

8.2.1. Temperatura Ambiente

8.2.2. Temperatura Superficial

8.2.3. Regime do motor

8.3. Outros

8.3.1. Tempo ligado

8.3.2. Aplicação

8.3.3. Carcaça

8.4. Magnetometro (Teste)

8.4.1. rotação

8.4.2. escorregamento

8.4.3. carga no motor

9. Assinatura da medição

9.1. Diâmetro externo do estator

9.2. 5 múltiplas da rotação mecânica na direção X

9.3. 5 múltiplas da rotação mecânica na direção Y

9.4. 5 múltiplas da rotação mecânica na direção Z

9.5. Aplicação

9.6. mt

9.7. et

10. Organização dos dados

10.1. Arrumar os .jsons em 1 por dia

10.2. Disponível por medição - Ano, mês, dia, hora

10.3. temp - DataFrame com as medições brutas

10.4. fftrms - DataFrame com as medição RMS nas 3 direções

10.5. fftpeaks - DataFrame com as medições dos 5 picos da rotação mecânica em cada direção.