Notice bibliographique
Résumé
A stochastic model was developed determining the optimal policy for monitoring and planned preventive maintenance in a manufacturing process. Specifically, this model integrates the multivariate Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart and preventative maintenance to minimize the total costs associated with monitoring and maintenance by jointly optimizing the inspection and maintenance policies. The objective is to determine the interval between samples, the control limit, and the multivariate EWMA exponential weight minimizing the expected average cost per unit time. This model can be applied to the other situation when there is a typical warning state. This study focuses on the cross study of multivariate control chart and condition-based maintenance, which have been extensively studied in isolation but limitedly in an integrated way. Specifically, the multivariate statistical process control charts method is applied to condition based maintenance. My research efforts are divided between analyzing vibration datasets for failure diagnosis and developing a new stochastic model for optimization of maintenance policies. The main tasks of the failure diagnosis in the rotating machinery are to detect the incipient failure and identify the failure mode or pattern. A novel failure diagnosis scheme for gearboxes was proposed. I used a combination of multivariate time series modeling, dynamic principal component analysis method, and multivariate control chart to implement failure diagnosis. The research results are very appealing in three aspects: First, it provides the whole picture of teeth health condition in one single analysis. Second, it not only reduces the probability of false alarms but also improves the reliability by distinguishing the real alarm pattern from the false alarm pattern. Third, the failure mode of adjacent teeth fracture can be identified by visual inspection from the graph.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».