Resterende Nyttig levetid (RUL) er en nøkkelmåling i prediktiv vedlikehold, som bidrar til å bestemme når utstyret trenger service eller erstatning. Nøyaktig beregning av RUL kan forbedre driftseffektiviteten og redusere nedetid.

Metoder for å beregne RUL

Flere metoder brukes til å estimere RUL, inkludert datadrevne modeller, fysikkbaserte modeller og hybrid tilnærminger. Datadrevne modeller analyserer historiske data for å forutsi fremtidige feiltider, mens fysikkbaserte modeller bruker utstyrets fysiske egenskaper til å estimere det gjenværende livet.

Data-Drive Approachs

Maskinlæring algoritmer som regresjon, nevrale nettverk og overlevelse analyse er vanligvis brukt. Disse modellene krever historiske sensor data og feil registre for å lære mønstre i forbindelse med nedbrytning av utstyr.

Fysikkbaserte modeller

Fysikkbaserte modeller simulerer de fysiske prosessene som fører til feil. De bruker parametre som slitasje, materialutmattelse og driftsforhold for å estimere hvor mye nyttig levetid som er.

Eksempelberegning

Anta at en maskins sensordata indikerer en nedbrytningstrenden. Ved hjelp av en regresjonsmodell kan du passe til en kurve til historiske datapunkter. Når det aktuelle datapunktet krysser med feiltrinnsgrensen, er den gjenværende tiden RUL-estimatet.

  • Samle sensordata over tid.
  • Identifisere feiltrinnsgrenser.
  • Bruk en prediktiv modell for å estimere fremtidig nedbrytning.
  • Beregn tiden til terskelen er nådd.