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잔여 수명 예측하기

시스템 데이터, 상태 추정기 또는 식별된 모델로부터 RUL을 계산하도록 설계된 특화 모델을 사용하여 RUL 예측

일반적으로 시스템의 RUL(잔여 수명)은 상태 지표 값의 시간적 변화 또는 통계적 속성을 기반으로 추정을 수행할 수 있는 모델을 개발하여 추정합니다. 이러한 모델에서 수행하는 예측은 불확실성이 수반되는 통계적 추정값입니다. 이러한 통계적 추정값은 테스트 기계의 RUL에 대한 확률 분포를 제공합니다.

이때 사용하는 모델은 System Identification Toolbox™ 명령을 사용하여 얻는 것과 같은 동적 모델일 수 있습니다. Predictive Maintenance Toolbox™에는 다양한 유형의 측정된 시스템 데이터로부터 RUL을 계산하도록 설계된 몇 가지 특화 모델도 포함되어 있습니다. 사용할 수 있는 모델 유형에 대한 개요는 잔여 수명 예측 모델 항목을 참조하십시오.

유력한 상태 지표를 식별한 후에 알고리즘 설계 과정에서 수행해야 하는 다음 단계는 RUL 예측을 위한 모델을 개발하는 것입니다. 개발하려는 모델은 상태 지표 값의 시간적 변화를 이용해 RUL을 예측하므로, 이 단계는 상태 지표를 식별하는 단계와 함께 반복적으로 수행되는 경우가 많습니다.

함수

모두 확장

monotonicityQuantify monotonic trend in condition indicators
prognosabilityMeasure of variability of condition indicators at failure
trendabilityMeasure of similarity between trajectories of condition indicators

RUL 모델

exponentialDegradationModelExponential degradation model for estimating remaining useful life
linearDegradationModelLinear degradation model for estimating remaining useful life
hashSimilarityModelHashed-feature similarity model for estimating remaining useful life
pairwiseSimilarityModelPairwise comparison-based similarity model for estimating remaining useful life
residualSimilarityModelResidual comparison-based similarity model for estimating remaining useful life
covariateSurvivalModelProportional hazard survival model for estimating remaining useful life
reliabilitySurvivalModelProbabilistic failure-time model for estimating remaining useful life

훈련 및 예측

predictRULEstimate remaining useful life for a test component
compare테스트 데이터를 유사성 모델의 과거 데이터 앙상블과 비교
fitEstimate parameters of remaining useful life model using historical data
plotPlot survival function for covariate survival remaining useful life model
restartReset remaining useful life degradation model
updateUpdate posterior parameter distribution of degradation remaining useful life model

도움말 항목

RUL 기본 사항

RUL 모델을 사용한 예측

  • 데이터가 수신됨에 따라 RUL 예측 업데이트하기
    테스트 중인 기계로부터 데이터가 수신됨에 따라 각각의 새로운 데이터 점을 사용하여 RUL 예측을 업데이트할 수 있습니다.
  • 유사성 기반 잔여 수명 추정
    전처리를 수행하고, 추세를 도출할 수 있는 특징을 선택하고, 센서 융합으로 건전성 지표를 생성하고, 유사성 RUL 추정기를 훈련시키고, 예지진단 결과를 검증하여 완전한 잔여 수명(RUL) 추정 알고리즘을 구축합니다.
  • 풍력 터빈 고속 베어링 예지진단
    지수 성능 저하 모델을 구축하여 풍력 터빈 베어링의 잔여 수명(RUL)을 실시간으로 예측합니다. 지수 성능 저하 모델은 파라미터 사전 값과 최신 측정값을 기반으로 RUL을 예측합니다.

식별된 모델 또는 상태 추정기를 사용한 예측

인공 지능을 사용한 예측