A probabilistic approach to remaining useful life prediction of rolling element bearings
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
In this article, we present a probabilistic approach for fault detection and prognosis of rolling element bearings based on a two-phase degradation model. One of the main issues in dealing with bearing degradation is that the degradation mechanism is unobservable and can only be inferred through appropriate surrogate measures obtained from indirect sensory measurements. Furthermore, the stochastic nature of the degradation path renders fault detection and estimating the end-of-life characteristics from such data extremely challenging. When such components are a part of a larger system, the exact degradation path depends on both the operating and loading conditions, which means that the most effective condition monitoring approach should estimate the degradation model parameters under operational conditions, and not solely from isolated component testing or historical information. Motivated by these challenges, a two-phase degradation model using surrogate measures of degradation from vibration measurements is proposed and a Bayesian approach is used to estimate the model parameters. The underlying methodology involves using priors from historical data, while the posterior calculations are undertaken using surrogate measures obtained from a monitored unit combined with the aforesaid priors. The problem of fault detection is posed as a change point location problem. This allows the prior knowledge obtained from the past failures to be integrated for maintenance planning of a currently working unit in a systematic way. The correlation between the degradation rate and the time of occurrence of the change point, an often overlooked aspect in prognosis, is also considered in here. A numerical example and a case study are presented to illustrate the overall methodology and the results obtained using this approach.
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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 | 0,000 | 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 découle