Для достоверных оценок остаточного срока полезного использования (RUL) требуется индикатор состояния, изменение которого с течением времени наблюдаемо и связано с процессом деградации системы надежным, измеряемым способом. remaining useful life машины - это ожидаемый срок службы или время использования, оставшееся до того, как машина требует ремонта или замены. Предсказание оставшегося срока полезного использования данных системы является центральной целью алгоритмов прогнозирующего обслуживания.
После того, как вы идентифицируете индикаторы состояния (см. Индикаторы состояния для мониторинга, обнаружения отказа и предсказания), выбор полезных индикаторов состояния из всех доступных функций является следующим шагом в создании надежной модели прогнозирования RUL.
Predictive Maintenance Toolbox™ предлагает три метрики выбора признаков для точного предсказания RUL: монотонность, тенденциозность и предсказуемость. Эти метрики ранжируют идентифицированные индикаторы состояния по шкале от 0 до 1. Более высокий ранжированная функция отслеживает процесс деградации более надежно и, следовательно, более желателен для обучения модели предсказания RUL.
Monotonicity характеризует тренд функции, когда система развивается к отказу. Когда система постепенно приближается к отказу, подходящий индикатор состояния имеет монотонный положительный или отрицательный тренд. Для получения дополнительной информации см. monotonicity.
Prognosability является мерой изменчивости функции при отказе относительно области значений между ее начальным и конечным значениями. Более предсказуемая функция имеет меньше изменения при отказе относительно области значений между ее начальным и конечным значениями. Для получения дополнительной информации см. prognosability.
Trendability обеспечивает меру подобия между траекториями функции, измеренной во многих экспериментах по запуску отказа. Тенденциозность индикатора состояния кандидата определяется как наименьшая абсолютная корреляция между измерениями. Для получения дополнительной информации см. trendability.
В дополнение к использованию этих функций в командной строке можно применить эти метрики выбора признаков в Diagnostic Feature Designer, выбрав прогностические опции рейтинга.
Использование выбранных функций для обучения соответствующей модели оценки RUL является следующим шагом в процессе разработки алгоритма. Для получения информации смотрите Модели для Предсказания Оставшейся Полезной Жизни.
monotonicity | prognosability | trendability
