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残存耐用期間 (RUL) 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

状態インジケーターを解析する 1 つの方法は、これらを使用して故障を検出することですが、システムの RUL を予測するために異なるタイプの状態インジケーターの解析を使用することもできます。機械の RUL は、機械の修理や交換が必要になるまでの残りの寿命または使用期間です。

通常の場合、状態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 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、状態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。開発するモデルは状態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、状態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

すべて展開する

monotonicity状態インジケーターの単調なトレンドを定量化
prognosability故障時の状態インジケーターの変動性の測定
trendability状態インジケーターの軌跡間の類似性の測定

RUL モデル

exponentialDegradationModel残存耐用期間を予測する指数劣化モデル
linearDegradationModel残存耐用期間を予測する線形劣化モデル
hashSimilarityModel残存耐用期間を推定するハッシュ特徴の類似性モデル
pairwiseSimilarityModel残存耐用期間を推定するペアワイズ比較ベースの類似性モデル
residualSimilarityModel残存耐用期間を推定する残差比較ベースの類似性モデル
covariateSurvivalModel残存耐用期間を推定する比例ハザード生存モデル
reliabilitySurvivalModel残存耐用期間を推定する確率故障時間モデル

学習と予測

predictRULテスト コンポーネントの残存耐用期間を推定
compareテスト データを類似性モデルの履歴データ アンサンブルと比較する
fit履歴データを使用して残存耐用期間モデルのパラメーターを推定
plot共変量残存耐用期間モデルの生存時間関数のプロット
restart残存耐用期間劣化モデルをリセット
update劣化残存耐用期間モデルの事後パラメーター分布を更新

トピック

RUL の基礎

RUL モデルを使用した予測

同定されたモデルまたは状態推定器を使用した予測

人工知能を使用した予測