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残存耐用期間を予測するモデル

機械の "残存耐用期間" (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。システム データからの残存耐用期間の予測は、予知保全アルゴリズムの中心的な目標です。

ここで "寿命" または使用期間という用語は、システム寿命の測定に使用する数量により定義される、機械の寿命を指しています。寿命の単位には移動距離 (マイル)、消費燃料 (ガロン)、繰り返し周期の実行数、または操作開始からの経過時間 (日) などの数量が使用できます。同様に、"時間発展" は、こうした任意の数量に伴う値の変化を意味することがあります。

通常は、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。次に例を示します。

  • 状態インジケーターの時間発展に当てはまり、故障状態を示す何らかのしきい値を状態インジケーターが超えるまでの所要時間を予測するモデル。

  • 状態インジケーターの時間発展を、故障に至るまで実行されたシステムからの測定またはシミュレートされた時系列と比較するモデル。このようなモデルは、現在のシステムについて最も可能性の高い故障寿命を計算できます。

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。次のようなモデルが使用されます。

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 (監視、故障検出、予測のための状態インジケーターを参照)。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。詳細については、残存耐用期間の予測のための特徴選択を参照してください。

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