Comprensione della manutenzione predittiva – Acquisizione dati e denoising segnale

Comprendere la manutenzione predittiva Acquisizione dati e denoising del segnale

Foto di Michael Dziedzic su Unsplash

Scopo dell’articolo

Voglio iniziare una serie di articoli per offrirti un’esperienza pratica nella manutenzione predittiva e rendere facile per te entrare nel campo del processing dei segnali. In questo articolo, ci concentreremo sul reperimento dei dati e sulla pulizia dei segnali. Se trovi certe parti interessanti, valuterò l’opportunità di approfondirle. Nella prossima parte di questo articolo, ho preparato degli esercizi pratici per te. Potrai utilizzare il codice che ho preparato per fare i tuoi esperimenti e imparare facendo.

La data science nella manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva nella data science è come avere un modo super intelligente per prendersi cura delle macchine. Invece di riparare le cose dopo che si sono rotte, utilizziamo sofisticati programmi informatici e dati storici per predire quando qualcosa potrebbe andare storto. È un po’ come avere una palla di cristallo per le macchine! Facendo questo, le aziende possono risparmiare denaro e mantenere le loro importanti macchine in funzione per più tempo. Questo metodo implica tenere d’occhio le macchine, raccogliere dati in tempo reale e utilizzare programmi informatici intelligenti per dirci quando è il momento di effettuare la manutenzione. Quindi, anziché aspettare che qualcosa si rompa, possiamo sistemarlo prima che causi un grande problema. È come fare un controllo di salute alle macchine prima che si ammalino!

Acquisizione e gestione dei dati

Foto di Mika Baumeister su Unsplash

Tutto ha inizio dai dati. Abbiamo bisogno di approfondire un po’ i principi della teoria delle comunicazioni, come il teorema di Shannon-Hartley e il tasso di Nyquist, per garantire la trasmissione accurata ed efficiente dei dati dai sensori.

Teorema di Shannon-Hartley

Il teorema di Shannon-Hartley è come un regolamento su quanto informazioni possono essere inviate attraverso un canale di comunicazione senza che vengano messe in disordine. Ci dice che la larghezza del canale, o quanto dati può gestire, è estremamente importante. Quindi, prima di scegliere dispositivi o strumenti per monitorare cose come macchine o sensori, dobbiamo assicurarci che il canale sia abbastanza ampio da gestire tutti i dati che vogliamo senza perdere qualità.