使用有限的运行到故障数据预测剩余的使用寿命:贝叶斯整体方法结合了模式依赖的RVM和相似性
Zhuyi Li1, Hao Zheng1, Xianbo Xiang2
1School of Artificial Intelligence and Automation, Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Engineering Research Center of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Ministry of Education of China, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, Hubei, China.
本研究引入了贝叶斯集合方法,用于使用有限的运行到故障数据预测剩余使用寿命 (RUL). 该方法提高了RUL预测的准确性,并量化了不确定性,优于现有的方法.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 准确的剩余使用寿命 (RUL) 预测对于工业预测性维护至关重要.
- 数据驱动的RUL方法通常需要广泛的运行到故障 (R2F) 数据,这往往很少.
- 有限的R2F数据导致了显著的RUL预测错误和在量化不确定性方面的挑战.
研究的目的:
- 开发一个强大的贝叶斯整体RUL预测方法,适应有限的R2F数据.
- 在数据稀缺的环境中提高RUL预测准确性和不确定性量化.
- 为了解决传统RUL预测技术的实际局限性.
主要方法:
- 一种贝叶斯整体方法,结合了模式依赖相关性向量机 (RVM) 和轨迹相似性.
- 将历史R2F轨迹聚类成不同的降解模式.
- 利用模式依赖的内核函数和类似的轨迹来改进RVM和基于相似性的预测.
- 结合RVM和相似性预测,用有限的训练数据量化不确定性.
主要成果:
- 拟议的方法在涉及轴承和电池的案例研究中证明了RUL预测准确度的提高.
- 与三种现有方法相比,实现了平均绝对百分比误差的20%以上的降低.
- 即使使用有限的R2F轨迹 (11对于轴承,16对于电池),也成功量化了预测不确定性.
结论:
- 贝叶斯整体RUL预测方法有效地处理有限的R2F数据.
- 该方法为数据稀缺的工业环境中的预测性维护提供了实际解决方案.
- 增强的准确性和不确定性量化使该方法对现实世界的应用具有价值.
更多相关视频
04:35Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach
Published on: July 3, 2020
12:26Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM
Published on: October 11, 2016
相关概念视频
Prediction Intervals
However, the point estimate is most likely not the exact value of the population parameter, but close to it. After calculating point estimates, we construct interval estimates, called confidence intervals or prediction intervals. This prediction interval comprises a range of values unlike the point estimate and is a better predictor of the observed sample value, y.
Parametric Survival Analysis: Weibull and Exponential Methods
Weibull Distribution
The Weibull distribution is a flexible model used in parametric survival analysis. It can handle both increasing and decreasing hazard rates, depending on its shape parameter...
Life Tables
Applications of Life Tables
Determination of Expected Frequency
One-Compartment Open Model: Wagner-Nelson and Loo Riegelman Method for ka Estimation
On...
