Main Content

잔여 수명 예측 모델

기계의 RUL(잔여 수명)이란 기계의 수리 또는 교체가 필요하게 되기 전까지 남아 있는 사용 시간 또는 예상 수명을 의미합니다. 예측 유지관리 알고리즘의 핵심 목표는 시스템 데이터에서 잔여 수명을 예측하는 것입니다.

여기서 수명 또는 사용 시간이라는 용어는 시스템 수명 측정에 사용된 방법을 막론하고 그 수량으로 정의된 기계의 수명을 뜻합니다. 수명의 단위는 이동한 거리(마일), 사용한 연료(갤런), 수행한 반복 사이클, 작동 시간 이후 경과한 시간(일)과 같은 수량일 수 있습니다. 마찬가지로, 시간 변화는 이러한 수량이 포함된 값의 변화를 의미할 수 있습니다.

일반적으로 시스템의 RUL은 상태 지표 값의 시간 변화 또는 통계 속성을 기반으로 추정을 수행할 수 있는 모델을 개발하여 추정합니다. 그러한 모델의 예는 다음과 같습니다.

  • 상태 지표의 시간 변화를 피팅하여 상태 지표가 특정 결함 상태를 나타내는 임계값을 넘기 전까지 걸리는 시간을 예측하는 모델.

  • 상태 지표의 시간 변화를 고장이 발생한 시스템에서 측정 또는 시뮬레이션된 시계열과 비교하는 모델. 이러한 모델은 현재 시스템에 대해 가장 가능성 높은 고장 수명(time-to-failure)을 계산할 수 있습니다.

이러한 모델에서 수행하는 예측은 불확실성이 수반되는 통계적 추정값입니다. 이러한 통계적 추정값은 테스트 기계의 RUL에 대한 확률 분포를 제공합니다. 다음과 같은 모델을 사용할 수 있습니다.

가망성 있는 상태 지표를 식별한 후에(모니터링, 결함 검출 및 예측을 위한 상태 지표 참조) 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. 자세한 내용은 잔여 수명 예측을 위한 특징 선택 항목을 참조하십시오.

관련 항목