remaining useful life (RUL) машины является ожидаемый срок службы или время использования, оставшееся до того, как машина требует ремонта или замены. Предсказание остающегося срока полезного использования данных системы является центральной целью алгоритмов прогнозирующего обслуживания.
Термин lifetime или время использования здесь относится к сроку службы машины, заданному в терминах любой величины, которую вы используете для измерения срока службы системы. Модулями жизни могут быть такие величины, как пройденное расстояние (мили), потребленное топливо (галлоны), выполненные циклы повторения или время с начала операции (дни). Точно так же time evolution может означать эволюцию значения с любой такой величиной.
Обычно вы оцениваете RUL системы путем разработки модели, которая может выполнить оценку на основе временной эволюции или статистических свойств значений индикатора состояния, таких как:
Модель, которая соответствует временной эволюции индикатора состояния и предсказывает, как долго это будет до того, как индикатор условия перейдет некоторое пороговое значение, указывающее на состояние отказа.
Модель, которая сравнивает временную эволюцию индикатора состояния с измеренными или моделируемыми временными рядами от систем, которые бежали до отказа. Такая модель может вычислить наиболее вероятное время до отказа текущей системы.
Предсказания из таких моделей являются статистическими оценками со связанной неопределенностью. Они обеспечивают распределение вероятностей RUL тестовой машины. Модель, которую вы используете, может быть:
Динамическая модель, такая как те, что вы получаете с помощью команд System Identification Toolbox™. Для получения дополнительной информации о таких моделях см. Оценку RUL с использованием идентифицированных моделей или оценок состояния.
Специализированные модели Predictive Maintenance Toolbox™, предназначенные для вычисления RUL из различных типов измеренных системных данных. Для получения дополнительной информации об этих моделях см. Оценка RUL с использованием моделей RUL Estimator.
Разработка модели для предсказания RUL является следующим шагом в процессе разработки алгоритма после определения перспективных индикаторов состояния (см. «Индикаторы состояния для мониторинга, обнаружения отказа и предсказания»). Поскольку модель, которую вы разрабатываете, использует временную эволюцию значений индикатора состояния для предсказания RUL, этот шаг часто итерационен с шагом идентификации индикаторов состояния. Для получения дополнительной информации смотрите Выбор признаков для остающегося предсказания полезного срока службы.
