![Comprendere la manutenzione predittiva: dati sulle onde: ingegneria delle caratteristiche (parte 1) | di Marcin Stasko | Novembre 2023
| Intelligenza-Artificiale Comprendere la manutenzione predittiva: dati sulle onde: ingegneria delle caratteristiche (parte 1) | di Marcin Stasko | Novembre 2023
| Intelligenza-Artificiale](https://intelligenza-artificiale.eu/wp-content/uploads/2023/11/Comprendere-la-manutenzione-predittiva-dati-sulle-onde-ingegneria-delle-caratteristiche.png)
Tutte le informazioni di cui hai bisogno per iniziare a conoscere l’elaborazione del segnale wave-data
Stiamo per tuffarci in qualcosa di interessante: l’elaborazione del segnale dei dati ondulatori. È un grosso problema nella manutenzione predittiva, ma anche in altri campi. Lo analizzerò passo dopo passo in questa serie, rendendolo chiaro per capirlo. Hai qualche pensiero da aggiungere? Sentiti libero di condividere!
Questo articolo fa parte della serie Comprendere la manutenzione predittiva.
Controlla tutta la serie in questo link. Assicurati di non perdere i nuovi articoli seguendomi. Tutte le immagini senza didascalie sono state create da me.
L’analisi nel dominio del tempo nell’elaborazione dei segnali è un metodo che si concentra sui segnali in base al loro comportamento e alle loro caratteristiche nel tempo. A differenza dell’analisi nel dominio della frequenza che esplora le componenti del segnale in termini di contenuto di frequenza, l’analisi nel dominio del tempo fornisce informazioni su come i segnali cambiano in diversi intervalli di tempo. Questo approccio ci consente di osservare le variazioni, i modelli e le tendenze esibite dai segnali, fornendo preziose informazioni sulle dinamiche e sugli aspetti temporali di un sistema o processo.
Perché è importante nella manutenzione predittiva?
Applicando questa tecnica analitica ai dati delle apparecchiature, i professionisti della manutenzione possono identificare e analizzare modelli temporali nelle prestazioni dei macchinari. Il monitoraggio dei cambiamenti nel tempo aiuta a individuare tempestivamente anomalie o deviazioni dal comportamento previsto, consentendo un intervento tempestivo per affrontare potenziali problemi prima che si intensifichino. Questo approccio proattivo alla manutenzione migliora l’affidabilità delle apparecchiature, riduce i tempi di inattività e, in definitiva, contribuisce a processi operativi più convenienti ed efficienti.
La capacità di comprendere gli aspetti temporali dei segnali attraverso l’analisi nel dominio del tempo…
Fonte: towardsdatascience.com