Prognostics of Health Measures for Machines With Aging and Dynamic Cumulative Damage
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Modern engineering components generally work under aging and dynamic cumulative damage processes. To prevent failures of such components, the proportional hazards model (PHM) was proposed to integrate both processes for health prognostics. However, the existing PHMs use constant damage rate within monitoring intervals for machine health estimation and still lack consideration of dynamic operational conditions, which fails to model the practical degradation situations. This article presents a prognostic model using a new PHM to consider aging and environment-varying cumulative damage for engineering machines. A dynamic multistate process with practical transition mechanisms under varying operational conditions is presented to model the cumulative damage progress. To address the difficulties in prognostics with PHMs, a matrix-based approximation method with low computational load is developed to compute important health measures such as conditional reliability, mean residual life (MRL) and residual life distribution. A prognostic scheme featuring online prediction and dynamic updating is presented. The particularity of the proposed model is that it considers dynamic environments and can be applied to a large number of deteriorating states. The proposed approach is illustrated using a case of pump under different operating environments, and comparison with other advanced PHM is given to validate the applicability and effectiveness of the proposed 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