除 TwinCAT 3 MLC Computer Vision 擴展包（TE3851）外，TwinCAT 3 MLC（TE3850）還提供 TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series 模塊（TE3852）。該模塊將功能范圍擴展至時序信號分析領域 —這對工業應用至關重要，因為電流、溫度及振動曲線能夠提供工藝流程、組件與刀具狀態相關的寶貴信息。使用 TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series 模塊創建的模型可基于相關數據實時檢測趨勢和偏差，直接在控制環境中實現預測性維護、工藝優化與異常檢測。
該模塊在異常檢測領域的典型應用包括基于電流、振動或聲學信號的電機故障（軸承損傷、失衡、機械結構問題）檢測，通過主軸電流信號識別銑削與鉆削刀具的磨損情況。例如，可在焊接過程中利用電流和電壓曲線，或在切割和包裝過程中利用伺服電機電流，實時監測工藝質量。該模塊在工藝優化中的應用包括自適應工藝參數（如進給速率、壓緊力）的動態調節、基于負荷曲線與預測的能耗優化，以及復雜系統的預測性控制。
TwinCAT 3 Machine Learning Creator 采用純 Web 應用架構。由于所有開發工作都完全在瀏覽器中進行，不會占用本地計算資源。因此，創建 AI 模型的創建過程對用戶而言十分簡便且易于操作。
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