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健康评估、预测和剩余使用寿命-没有关于数据的先验信息和健康状态评估

在这一部分中,我们解决了基于提取和/或预测特征的监测系统的健康状态评估问题(参见图4.1,第68页)。这种状态估计是通过分类器实现的。下面,我们阐述原理并讨论必须解决的问题,以实现预测的“可靠性”和方法的“通用性”目标。

  • 2024-06-08
  • 阅读327

健康评估、预测和剩余使用寿命-S-MEFC算法

以下我们尝试通过引入一种新的分区算法以及一种新的系统健康状态评估方法来解决上述提到的问题(第 4.3.1.3 节)。所提出的聚类算法是减法-最大熵模糊聚类(S-MEFC)[JAV 13a, JAV 15a]。它基于(并利用)两种分区算法:

  • 2024-06-08
  • 阅读348

健康评估、预测和剩余使用寿命-动态阈值处理程序

正如在第 4.3.1.1 节中介绍的那样,本节的目的是提出一种程序,使得能够估计监测系统故障前的剩余时间(RUL)。因此,S-MFEC 算法一方面用于估计系统的离散状态(当前和未来状态),另一方面通过类似于已观察到的案例(符合方程 [4.21])来动态设置故障阈值。为了清晰简单地呈现,这里假定特征由先前提出的 SW-ELM 算法(第 4.2.2.2 节)进行预测,但对于任何其他预测器,该程序都保持不变。

  • 2024-06-08
  • 阅读337

健康评估、预测和剩余使用寿命-应用与讨论

为了说明基于特征预测和无监督状态分类的预测方法以及所提出的动态阈值处理程序的价值,我们再次考虑了在2008年第一届国际 IEEE PHM 大会上介绍的 TURBOFAN 应用(第 56 页)

  • 2024-06-08
  • 阅读297

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385

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333

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320

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348
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