A nonlinear Wiener degradation model integrating degradation data under accelerated stresses and real operating environment
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
Remaining useful life (RUL) prediction in real operating environment (ROE) plays an important role in condition-based maintenance. However, the life information in ROE is limited, especially for some long-life products. In such cases, accelerated degradation test (ADT) is an effective method to collect data and then the accelerated degradation data are converted to normal level of accelerated stresses through acceleration factors. However, the stresses in ROE are different from normal stresses since there are some other stresses except normal stresses, which cannot be accelerated, but still have impact on the degradation. To predict the RUL in ROE, a nonlinear Wiener degradation model is proposed based on failure mechanism invariant principle which is the precondition and requirement of an ADT and a calibration factor is introduced to calibrate the difference between ROE and normal stresses. Moreover, the unit-to-unit variability is considered in the concern model. Based upon the proposed approach, the RUL distribution is derived in closed form. The unknown parameters in the model are obtained by a new two-step method through fuzing converted degradation data in normal stresses and degradation data in ROE. Finally, the validity of the proposed model is demonstrated through several simulation data and a case study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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