Для надежных оценок остаточного срока службы (RUL) требуется индикатор состояния, изменение которого с течением времени является наблюдаемым и связано с процессом деградации системы надежным и измеримым способом. Оставшийся срок службы машины - это ожидаемый срок службы или время использования, оставшееся до того, как машина потребует ремонта или замены. Прогнозирование остаточного срока службы на основе системных данных является центральной целью алгоритмов прогностического обслуживания.
После определения индикаторов условий (см. Индикаторы условий для мониторинга, обнаружения неисправностей и прогнозирования) выбор полезных индикаторов условий из всех доступных функций является следующим шагом в построении надежной модели прогнозирования RUL.
Toolbox™ предиктивного обслуживания предлагает три показателя выбора характеристик для точного прогнозирования RUL: монотонность, модность и прогнозируемость. Эти метрики ранжируют идентифицированные индикаторы условий по шкале от 0 до 1. Более высокий ранжированный признак более надежно отслеживает процесс деградации и, следовательно, более желателен для обучения модели прогнозирования RUL.
Монотонность характеризует тенденцию того или иного признака по мере развития системы к отказу. По мере постепенного приближения системы к отказу подходящий индикатор состояния имеет монотонный положительный или отрицательный тренд. Дополнительные сведения см. в разделе monotonicity.
Прогнозируемость - мера изменчивости признака при отказе относительно диапазона между его начальным и конечным значениями. Более прогнозируемый признак имеет меньшую вариацию при отказе относительно диапазона между его начальным и конечным значениями. Дополнительные сведения см. в разделе prognosability.
Изменчивость обеспечивает меру сходства между траекториями элемента, измеренными в нескольких экспериментах от пробега до сбоя. Изменчивость индикатора условия-кандидата определяется как наименьшая абсолютная корреляция между измерениями. Дополнительные сведения см. в разделе trendability.
Помимо использования этих функций в командной строке, можно применить эти метрики выбора элементов в Diagnostic Feature Designer, выбрав опции прогностического ранжирования.
Использование выбранных элементов для обучения соответствующей модели оценки RUL является следующим шагом в процессе разработки алгоритма. Дополнительные сведения см. в разделе Модели прогнозирования оставшегося срока службы.
monotonicity | prognosability | trendability