Condition-Based Maintenance Scheduling Using Probability Distribution Function and Agglomerative Hierarchical Clustering Approaches: AI-Driven Predictive Maintenance Mapping
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
Advanced industries such as wind turbines aim for condition-based maintenance (CBM) to enhance system availability and reach higher revenue. Hence, decision making plays an essential role in optimizing the maintenance planning process and achieving a more reliable system. In this work, a hierarchical decision process using remaining useful life (RUL) information is introduced for the maintenance scheduling of wind farms. Real-time condition monitoring and failure prognosis are conducted through a Bayesian approach to obtain probability distribution functions (PDFs) for the faulty turbines/components and predict their associated RUL. Following that, an augmented probability model is built by adding the RULs to create a feature map for maintenance. Finally, hierarchical clustering is applied to schedule maintenance times by setting certain planning policy rules using a dendrogram chart along with the wind farm information. This work’s main contribution is that the proposed decision process includes PDFs of faulty turbines used to deliver an optimized maintenance schedule based on the suggested probability feature map. In addition, the hierarchical clustering using wind farm information enhances wind turbine availability and reduces maintenance costs. Field data from wind turbines located in Chile confirm the superior performance of the proposed hierarchical decision policy in comparison with the conventional corrective maintenance strategy.
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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