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健康评估、预测和剩余使用寿命-行为预测与剩余寿命估计

我们描述如何利用由DBNs表示的MoG-HMMs来建模关键组件的退化,评估其当前健康状态并预测其剩余有用寿命。根据图5.1中的介绍,故障预测分为两个阶段:

  • 2024-06-08
  • 阅读304

健康评估、预测和剩余使用寿命-健康状态的建模和估计

根据提取出的特征集,并依照上一章所述的考虑因素,可以进行预测:(1)通过预测特征的演变并分类系统未来的状态,或者(2)通过构建一个健康状态估计器,用于预测系统的演变(状态或持续时间的预测)。在本章中,我们将讨论后者的方法。

  • 2024-06-08
  • 阅读319

资产状态和运营效率

利用先进的分析技术进行潜在故障的识别和预测,可以提高能源生成的效率并降低风险。机器学习等算法现在在可再生能源控制系统中得到了广泛应用。这类设施的特点是有大量传感器向SCADA系统(监控和数据采集系统)提供数据,通常这些系统都非常复杂,包括控制界面和客户界面(例如,工厂的所有者、分配电网管理员等)。功率和能量生产是由SCADA管理的两个最重要的变量。作为主要的系统性能输出,它们可以通过数据挖掘技术来控制系统故障,因为大多数系统故障直接影响输出功率和能量生产效率

  • 2024-06-08
  • 阅读321

资产健康指数和生命周期成本

资产健康指数(AHI)是一种资产评分,以某种方式设计,以反映或表征资产的状态,从而反映其在组织确定的角色方面的表现[1]。AHI代表了量化复杂资产总体健康状况的实用方法。对于简单的评估,CBM技术可以精确估计具有定义和特定故障模式的特定资产的状态。然而,大多数这些资产由多个子系统组成,每个子系统可以由多种退化和故障模式表征。从纯理论的角度来看,组成系统的每个项目的每个故障模式都可以建模和估计。

  • 2024-06-08
  • 阅读392

预防性维护和预测

根据EN 13306(2001)标准,维护可以定义为“在物品生命周期内进行的所有技术、行政和管理行动的组合,旨在保持或恢复物品的状态,使其能够执行所需功能”。这也包括一系列故障排除、维修、控制和验证物理设备的行动,并应有助于改进工业流程。从传统观点来看,维护功能保证了设备的可靠性特性,特别是其可用性。因此,整体上它旨在理解故障机制并据此采取行动,以确保系统(物品)能够执行其设计功能。然而,维护功能的使命已不仅限于确保“物品服务”的实施。在质量、安全和成本方面出现了不同的要求,在过去的20年里,维护功能的挑战和职权发生了变化。

  • 2024-06-08
  • 阅读325

预测性维护-预测与剩余使用寿命(RUL)估算

在文献中,“预测”一词有多种定义。不同的定义主要来源于作者的职业背景和应用敏感度。然而,尽管没有完全的共识,预测可以按照ISO委员会的建议进行定义:

  • 2024-06-08
  • 阅读364

预测性维护-从数据到决策:PHM过程

工业监控和维护涉及多个业务流程,目的是以最低成本保持系统的运行状态。因此,我们经常谈到故障检测、故障诊断、控制和/或缓解措施的选择(预防性或纠正性),以及这些措施随时间的规划。这些步骤比喻性地对应于首先“感知”某些现象,然后“理解”这些现象,最后“采取行动”来应对这些现象。正如我们已经提到的,另一种方法(互补但不排他)并不是事后理解刚刚表现出来的现象(故障),而是尝试预见它们的发生,以便采取相应的保护措施。这就是“故障预测”的目标。“检测”、“诊断”和“预测”过程的相对位置如图1.5a所示

  • 2024-06-14
  • 阅读305

预测性维护-从系统到数据(01)

本章描述了一种获取监控数据的一般方法,这些数据代表了退化机制,是PHM应用所必需的(图2.1)。

  • 2024-06-08
  • 阅读331
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