Modeling, estimation, and control of partially observable failing systems using phase method
Notice bibliographique
Résumé
Recently, due to the advances in data measurement and computer technology, it has become possible to implement effective condition monitoring (CM) systems for critical equipment which increase plant productivity. The objective is to utilize the information obtained from CM for the assessment of the actual condition of the operating equipment without any unwanted interruption. In most applications, the collected CM data involves uncertainty and relates probabilistically to the exact state of the system. Most previous maintenance and reliability models in the literature do not incorporate CM information for decision making or assume that the CM system provide full information about the system true state, which often results in poor failure prediction. This research presents a new framework for predicting failures of a partially observable deteriorating system using Bayesian control techniques. The system can be in one of three-state: healthy state, an unhealthy or deteriorated state, and a failure state. Only the failure state is assumed to be observable. A vector autoregressive model is fitted to the observation process and residuals are then calculated using the fitted model, which are indicative of system deterioration. The state deterioration evolution is modeled using three-state hidden Markov model and hidden semi-Markov model. We develop optimal maintenance policy using multivariate Bayesian control approach for developed models. The posterior probability that the process operates in an unhealthy condition is updated using Bayes' rule at each sampling epoch and used for decision making. When the posterior probability exceeds a control limit, the system is stopped and full inspection is performed which reveals the true system condition. Preventive maintenance is then carried out if the system is in the unhealthy state. The objective is to find the optimal maintenance policy minimizing the long-run expected average cost. We solve the problem in the semi-Markov decision process framework. The model parameters are estimated and explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation are derived as functions of a posterior probability statistic. The methodologies are illustrated using simulated and the real data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».