Optimal Bayesian maintenance policy and early fault detection for a gearbox operating under varying load
Notice bibliographique
Résumé
Due to the advancements in data measurement and computer technology, automated data collection from multiple sensors has become common in recent years. However, very few papers have dealt with the cost-optimal early fault detection of gearboxes, condition based maintenance policy, and remaining useful life prediction when multiple sensors are used for data collection under varying load. The novel approach presented here is based on vector autoregressive vibration signal modeling and continuous time hidden Markov modeling using the optimal Bayesian control technique. System condition is modeled using a continuous time Markov chain with three states, namely, unobservable healthy state 0, unobservable warning state 1 and observable failure state 2. Model parameters are calculated using the expectation-maximization algorithm. The optimal control policy for the three-state model is represented by a Bayesian control chart for a multivariate observation process. The chart monitors the posterior probability that the system is in the warning state 1 and the system is stopped when this probability exceeds an optimal control limit. Prediction of mean residual life using a posterior probability is also developed in this paper. The validation of the proposed methodologies is carried out using actual gearbox vibration data obtained from multiple sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».