Integrated Equipment Health Prognosis Considering Crack Initiation Time Uncertainty and Random Shock
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With integrated equipment health prognosis, both physical models and condition monitoring data are utilized to achieve more accurate prediction of equipment remaining useful life (RUL). In this paper, an integrated prognostics method is proposed to account for two important factors which were not considered before, the uncertainty in crack initiation time (CIT) and the shock in the degradation. Prognostics tools are used for RUL prediction starting from the CIT. However, there is uncertainty in CIT due to the limited capability of existing fault detection tools, and such uncertainty has not been explicitly considered in the literature for integrated prognosis. A shock causes a sudden damage increase and creates a jump in the degradation path, which shortens the total lifetime, and it has not been considered before in the integrated prognostics framework either. In the proposed integrated prognostics method, CIT is considered as an uncertain parameter, which is updated using condition monitoring data. To deal with the sudden damage increase and reduction of total lifetime, a virtual gradual degradation path with an earlier CIT is introduced in the proposed method. In this way, the effect of shock is captured through identifying an appropriate CIT. Examples of gear prognostics are given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle