RUL (Rul) rămâne o metrică cheie în întreținerea predictivă, ajutând la determinarea momentului în care echipamentele necesită service sau înlocuire. Calculul precis al RUL poate îmbunătăți eficiența operațională și reduce timpul de despărțire.

Metode de calcul al RUL

Mai multe metode sunt utilizate pentru a estima RUL, inclusiv modele bazate pe date, modele bazate pe fizică, și abordări hibride. Modele bazate pe date analizează datele istorice pentru a prezice timpii de eșec viitor, în timp ce modelele bazate pe fizică utilizează proprietățile fizice ale echipamentelor pentru a estima durata de viață rămasă.

Abordări bazate pe date

Algoritmi de învățare a mașinilor, cum ar fi regresie, rețele neurale, și analiza de supraviețuire sunt utilizate în mod obișnuit. Aceste modele necesită date istorice senzori și înregistrări eșec pentru a învăța modele asociate cu degradarea echipamentelor.

Modele de bază pentru fizică

Modelele bazate pe fizică simulează procesele fizice care duc la eșec. Ei folosesc parametri precum ratele de uzură, oboseala materială și condițiile operaționale pentru a estima cât de mult de viață utilă rămâne.

Calculul de exemplu

Sa presupunem ca datele senzorilor unei masini indica o tendinta de degradare. Folosind un model de regresie, puteti potrivi o curba la puncte de date istorice. Cand punctul curent de date se intersecteaza cu pragul de defectarea, timpul ramas este estimarea RUL.

  • Colecta datele senzorilor în timp.
  • Identificați pragurile de eșec.
  • Se aplică un model predictiv pentru a estima degradarea viitoare.
  • Se calculează timpul până la atingerea pragului.