Модели для предсказания остающегося срока полезного использования
remaining useful life (RUL) машины является ожидаемой жизнью или время использования, оставаясь, прежде чем машина потребует восстановления или замены. При предсказании остающийся срок полезного использования от системных данных является центральной целью алгоритмов прогнозирующего обслуживания.
Термин lifetime или время использования здесь относится к жизни машины, заданной с точки зрения любого количества, которое вы используете, чтобы измерить системную жизнь. Модули времени жизни могут быть количествами, такими как перемещенные (мили) расстояния, топливо, использованное (галлоны), циклы повторения, выполняемые, или время начиная с запуска операции (дни). Так же time evolution может означать эволюцию значения с любым таким количеством.
Как правило, вы оцениваете RUL системы путем разработки модели, которая может выполнить оценку на основе эволюции времени или статистических свойств значений индикатора состояния, таких как:
Модель, которая соответствует эволюции времени индикатора состояния и предсказывает, какой длины это будет перед индикатором состояния, пересекает некоторое пороговое значение, показательное из условия отказа.
Модель, которая сравнивает эволюцию времени индикатора состояния к измеренным или моделируемым временным рядам от систем, которые запустились к отказу. Такая модель может вычислить наиболее вероятное время к отказу существующей системы.
Прогнозы из таких моделей являются статистическими оценками со связанной неуверенностью. Они обеспечивают распределение вероятностей RUL тестовой машины. Модель, которую вы используете, может быть:
Динамическая модель, такая как те вы получаете использование команды System Identification Toolbox™. Для получения дополнительной информации о таких моделях, см., что Оценка RUL Использует Идентифицированные Модели или Средства оценки состояния.
Специализированные модели Predictive Maintenance Toolbox™, разработанные для вычисления RUL от различных типов измеренных системных данных. Для получения дополнительной информации об этих моделях, см., что Оценка RUL Использует Модели Средства оценки RUL.
Разработка модели для прогноза RUL является следующим шагом в процессе проектирования алгоритма после идентификации многообещающих индикаторов состояния (см. Индикаторы состояния для Контроля, Обнаружения Отказа и Прогноза). Поскольку модель, которую вы разрабатываете, использует эволюцию времени значений индикатора состояния, чтобы предсказать RUL, этот шаг является часто итеративным с шагом идентификации индикаторов состояния. Для получения дополнительной информации смотрите Выбор Функции для Остающегося Прогноза Срока полезного использования.
