FBM-Based Remaining Useful Life Prediction for Degradation Processes With Long-Range Dependence and Multiple Modes
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
For some practical industrial systems or components, such as blast furnaces and Li-ion batteries, there are two important factors to model the degradation processes. One is the long-range dependence, which can reflect the non-Markovian nature of the degradation processes. The other factor is the existence of multiple modes, because the operating conditions and external environments inevitably change during the whole lifetime of these systems. In this paper, we first propose a fractional Brownian motion (FBM) based degradation model with long-range dependence and multiple modes, and then consider the prediction of remaining useful life. To identify the multiple modes in the degradation process, we propose a two-step method, including change-points detection and linear segments clustering. In each degradation mode, the degradation rate is assumed to be normally distributed. The means and variances of these distributions can be obtained by the maximum likelihood estimation. To describe the switching between different modes, the continuous-time Markov chain is applied, and its transition rate matrix can be estimated by the historical switching time. An approximation of the first passage time with a predefined threshold can be obtained by a weak convergence theorem and a time-space transformation. A numerical simulation and a practical case of a blast furnace wall are provided 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 | 0,000 | 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