Learning to Balance the Performance and Deterioration of Aging Systems Through Derating
Notice bibliographique
Résumé
A common strategy of extending the lifetime of an aging system is to reduce its workload below the normal operating level, a practice known as derating. While derating can slow the deterioration process, it often comes at the expense of reduced performance. Thus, derating involves a trade-off between performance and deterioration. Central to the optimal derating strategy is the relationship between deterioration and workload, also referred to as the pd-relationship. In practice, however, this relationship is rarely known a priori. We consider the workload optimization when the pd-relationship can be adaptively learned through sequential experimentation, or active learning. We show that the workload not only influences the performance and deterioration but also controls the speed of learning. The decision-maker must therefore account for the complex interplay between performance, deterioration, and information in real time. We formulate this problem as a partially observable Markov decision process and characterize the optimal policy. A key structural insight is that the optimal workload is always less than the myopic load. We further propose an efficient algorithm based on the fast Gauss transform to compute the optimal policies. The model is validated with vibration data and the performance of the optimal policy is compared against several heuristic policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».