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残存耐用期間の予測

システム データ、状態推定器、または同定されたモデルから RUL を計算するために設計された専用のモデルを使用して RUL を予測

通常は、条件インジケーター値の時間発展または統計プロパティに基づいて推定を実行できるモデルを開発することにより、システムの残存耐用期間 (RUL) を推定します。こうしたモデルからの予測は、不確かさを伴う統計推定です。それらによってテスト マシンの RUL の確率分布が提供されます。

使用するモデルは、System Identification Toolbox™ のコマンドを使って取得するモデルなどの動的モデルにすることができます。Predictive Maintenance Toolbox™ には、各種の測定システム データから RUL を計算するために設計された専用のモデルもいくつか含まれています。使用できるモデルのタイプの概要は、残存耐用期間を予測するモデルを参照してください。

RUL を予測するためのモデルの開発は、条件インジケーターの適切な候補を特定した後に行う、アルゴリズムの設計プロセスにおける次の手順です。開発するモデルは条件インジケーター値の時間発展を使用して RUL を予測するため、この手順は多くの場合、条件インジケーターの特定手順とともに反復的に行われます。

関数

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monotonicityQuantify monotonic trend in condition indicators
prognosabilityMeasure of variability of condition indicators at failure
trendabilityMeasure of similarity between trajectories of condition indicators
exponentialDegradationModelExponential degradation model for estimating remaining useful life
linearDegradationModelLinear degradation model for estimating remaining useful life
hashSimilarityModelHashed-feature similarity model for estimating remaining useful life
pairwiseSimilarityModelPairwise comparison-based similarity model for estimating remaining useful life
residualSimilarityModelResidual comparison-based similarity model for estimating remaining useful life
covariateSurvivalModelProportional hazard survival model for estimating remaining useful life
reliabilitySurvivalModelProbabilistic failure-time model for estimating remaining useful life
predictRULEstimate remaining useful life for a test component
compareCompare test data to historical data ensemble for similarity models
fitEstimate parameters of remaining useful life model using historical data
plotPlot survivor function for covariate survival remaining useful life model
restartReset remaining useful life degradation model
updateUpdate posterior parameter distribution of degradation remaining useful life model

トピック

RUL の基礎

残存耐用期間を予測するモデル

再帰モデル、同定されたモデル、または状態推定器を使用して、残存耐用期間 (RUL) を予測することができます。また、システム データから RUL を計算するために設計された専用のモデルもあります。

残存耐用期間の予測のための特徴選択

特徴をランク付けしてシステム劣化の最適なインジケーターを決定し、残存耐用期間 (RUL) の予測の正確性を高める。

RUL モデルを使用した予測

データの着信に応じた RUL 予測の更新

テスト対象のマシンからのデータ着信に応じて、RUL の予測を新しい各データ点により更新できます。

類似度ベースの残存耐用期間推定

前処理、トレンドを示す特徴の選択、センサー融合による健全性インジケーターの作成、類似度 RUL 推定器の学習、および予知の検証から、残存耐用期間 (RUL) の完全な推定アルゴリズムを作成する。

風力タービン高速ベアリングの今後の見通し

風力タービン ベアリングの残存耐用期間 (RUL) をリアルタイムで予測する指数劣化モデルを作成する。指数劣化モデルはそのパラメーターの事前確率分布と最新の測定値に基づいて RUL を予測します。

同定されたモデルまたは状態推定器を使用した予測

劣化するバッテリー システムの非線形の状態推定

Simulink のアンセンテッド カルマン フィルターを使用して非線形システムの状態を推定する。

振動信号を使用した条件の監視と予知

ボール ベアリングの振動信号から特性を抽出し、健全性を監視して、予知を行う。