Понимание предиктивного обслуживания – сбор данных и подавление шума в сигнале
Осмысление предиктивного обслуживания сбор данных и подавление шума в сигнале
Цель статьи
Я хочу начать серию статей, чтобы предоставить вам практический опыт работы с предиктивным обслуживанием и сделать его легким для вас в освоении обработки сигналов. В этой статье мы сосредоточимся на получении данных и их очистке. Если вам интересны отдельные части, я думаю о более подробном рассмотрении. В следующей части этой статьи у меня есть несколько практических упражнений для вас. Вы можете использовать мой подготовленный код для проведения собственных экспериментов и изучения на практике.
Наука о данных и предиктивное обслуживание
Предиктивное обслуживание в области науки о данных похоже на умное заботливое отношение к машинам. Вместо ремонта после поломки мы используем сложные компьютерные программы и прошлые данные для прогнозирования возможных поломок. Это немного похоже на наличие хрустального шара для машин! Благодаря этому компании могут сэкономить деньги и продлить срок службы важных машин. Этот метод включает тщательное наблюдение за машинами, сбор данных в реальном времени и использование умных компьютерных программ, которые сообщают нам, когда пришло время провести обслуживание. Таким образом, вместо ожидания поломки, мы можем исправить проблему до ее возникновения. Это похоже на профилактический осмотр машин перед возможными заболеваниями!
Сбор и обработка данных
Все начинается с данных. Нам необходимо немного погрузиться в основы теории связи, такие как теорема Шеннона-Хартли и найквистовская частота, чтобы обеспечить точную и эффективную передачу информации от датчиков.
Теорема Шеннона-Хартли
Теорема Шеннона-Хартли подобна книге правил, которые позволяют определить, сколько информации может быть передано через канал связи без искажений. Она говорит о том, что ширина канала, то есть его способность обработать информацию, является очень важной. Поэтому перед выбором устройств или инструментов для мониторинга таких вещей, как машины или датчики, мы должны убедиться, что канал достаточно широк для обработки всех нужных нам данных без потери качества.
