ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕИСПРАВНОСТЕЙ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ СХОДСТВА ОСТАВШЕГОСЯ ПОЛЕЗНОГО СРОКА СЛУЖБЫ
Аннотация
В этой статье показано, как построить полный рабочий процесс оценки оставшегося по-
лезного срока службы (Remaining Useful Life - RUL), включая этапы предварительной обработки,
выбора трендовых функций, построения индикатора работоспособности путем объединения
датчиков, обучения оценщиков сходства RUL и проверки эффективности прогнозирования. Тес-
тирование метода проводилось в демонстрационной программе MATLAB, реализующей данный метод прогнозирования возникновения неисправностей в технических системах
(https://www.mathworks.com/help/predmaint/ug/similarity-based-remaining-useful-life-estimation.html)
на основе данных из "PHM08 Challenge Data Set", NASA Ames Prognostics Data Repository
(http://ti.arc.nasa.gov/project/prognostic-data-repository), NASA Ames Research Center, Moffett Field,
CA. Метод ориентирован на использование обоснованных технических характеристик оценивае-
мого оборудования, достаточно полно освещенных в справочной литературе. Поэтому хорошие
результаты метод дает при оценке оборудования, условия эксплуатации которого, близки к сред-
нестатистическим. В статье используется Predictive Maintenance Toolbox™ системы MATLAB,
который включает в себя несколько специализированных моделей, разработанных для вычисления
RUL из различных типов измеренных системных данных. Эти модели полезны, когда у вас есть
исторические данные и информация, такие как: – истории работы до отказа машин, похожих на
ту, которую необходимо диагностировать. Исторические данные для каждого члена ансамбля
данных подгоняются под модель идентичной структуры; – известное пороговое значение некото-
рого индикатора состояния, указывающего на отказ; – данные о том, сколько времени или сколь-
ко использования потребовалось для выхода из строя похожих машин (срок службы). Модели
оценки RUL предоставляют методы для обучения модели с использованием исторических данных
и их использования для выполнения прогнозирования оставшегося срока службы. Термин срок
службы здесь относится к сроку службы машины, определяемому с точки зрения любой величины,
используемой для измерения срока службы системы. Аналогично, эволюция времени может озна-
чать эволюцию значения с использованием, пройденным расстоянием, количеством циклов или
другой величиной, которая описывает срок службы. Общий рабочий процесс для использования
моделей оценки RUL: – создать и настроить соответствующий объект модели; – обучите модель
оценки с использованием имеющихся исторических данных; – используя тестовые данные того же
типа, что и имеющиеся исторические данные, оценить RUL тестового компонента. Также мож-
но использовать тестовые данные рекурсивно для обновления модели по мере поступления новых
данных, т.е. отслеживать эволюцию прогноза RUL по мере поступления новых данных.
