Оставшийся полезный ресурс (RUL) является ключевым показателем в прогнозном обслуживании, помогая определить, когда оборудование нуждается в обслуживании или замене.Точный расчет RUL может повысить эффективность работы и сократить время простоя.

Методы расчета RUL

Для оценки ПЗУ используется несколько методов, в том числе модели, основанные на данных, модели, основанные на физике, и гибридные подходы. Модели, основанные на данных, анализируют исторические данные для прогнозирования будущих времен отказов, в то время как модели, основанные на физике, используют физические свойства оборудования для оценки оставшейся жизни.

Подходы, основанные на данных

Обычно используются алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, нейронные сети и анализ выживаемости. Эти модели требуют исторических данных датчиков и записей сбоев для изучения моделей, связанных с деградацией оборудования.

Физика-базированные модели

Физики моделируют физические процессы, приводящие к сбоям. Они используют такие параметры, как скорость износа, усталость материала и эксплуатационные условия, чтобы оценить, сколько полезного срока службы остается.

Пример расчета

Предположим, что данные датчика машины указывают на тенденцию деградации. Используя регрессионную модель, можно подогнать кривую к историческим точкам данных. Когда текущая точка данных пересекается с порогом отказа, оставшееся время является оценкой RUL.

  • Собирайте данные датчиков с течением времени.
  • Определите пороги неудач.
  • Применять прогностическую модель для оценки будущей деградации.
  • Вычислите время до достижения порога.