失效和维建用度占任何资产密集型系统寿命周期成本的很大一部门。例如印度航空公司将收入的13%~15%用于守护，这是仅次于燃料成本的第二高成本。同样地，2002年美国国防总预算的约1/3用于守护和维建活动。因而，工业必要一种拥有成本效益的守护战术。在所有的守护战术中，基于状态的守护(Condition Based Maintenance,CBM)最具成本效益。选取有效的CBM步骤可预防不用要的；，还可降低守护成本。然而，CBM的成功执行需正确预测部件或系统的渣滓使用寿命( Remaining Useful Life,RUL)。诊断是一种基于监测参数来预测RUL的技术，步骤可大体分为基于物理的诊断步骤和数据驱动的诊断步骤；谖锢淼恼锒喜街枋翘囟ㄓ谌钡愕，需对系统有全面的理解。然而，数据驱动的诊断步骤选取以往观察到的状态监测数据(这些数据来自一组在类似前提下从事一样工作的一样机械)，而后概率性地得出系统的RUL预测。这样的一组机械通常被称为机群。

从机群获得的数据可能蕴含拥有多沉失效模式(如委顿、磨损、侵蚀、塑性变形和失稳)的部件的失效信息。球islot游戏可能由于内圈、表圈、球或维持架的失效而失效。状态监测数据(如振动)通常用于诊断过程中失效的预测。这些失效模式通常非独立，之间可能存在一些复杂甚至未知的关系。一种失效模式的存在可能导致或引发另一种失效模式，因而被称为非独立失效模式。凭据失效模式的分歧，这些数据可能在诊断步骤中显示出分歧的行为或模式。若是这些失效行为或模式没有得到适当的鉴别和处置，那么可能会作为数据集的噪声源，导致对失效概率的低估或高估。因而，在构建诊断模型前需鉴别失效数据中可能存在的失效行为，并对其进行相应的处置。

近几十年来，多沉失效模式的诊断模型已引起宽泛钻研。Wang开发了拥有非独立失效模式的机械部件的靠得住性模型，推导出结合概率密度函数，将各失效模式有关联。该模型的弊端是在分歧的失效模式之间假定了线性互有关系，这可能不合用于大无数情况。Huang和Askin介绍了拥有多沉竞争失效模式的电子设备的靠得住性模型。该钻研同时思考了退化和苦难性失效，并推导出概率密度函数来预测设备的失效。由Zhang等人提出的混合Weibull比例风险模型可结合整个系统的多沉失效模式。结合各失效模式的汗青寿命和状态监测数据对模型参数进行评估。将多沉失效模式的失效概率密度函数按比例混合来估计系统的靠得住性和失效功夫。Son介绍了用于估计机电伺服系统靠得住性的数学模型。这些钻研工作重要集中在拥有多沉失效模式的系统或部件的靠得住性估计。拥有多沉失效模式的系统的诊断模型在文件中很少见。

多沉失效模式的有效模型诊断通常基于独立失效模式或独立状态监测信息等如果而开发，例如Moghaddass和Zuo开发了一种拥有多状态退化和2种独立失效模式的广义系统诊断模型。只有各失效模式的状态监测指标相互独立，该步骤有效。然而，在很多现实情况下，状态监测指标极易受部件中出现的全数或多沉失效模式的影响。因而，凭据分歧的指标分辨失效模式可能比力难题。

Pradeep Kundu等开发了一种思考多维状态监测特点的拥有多沉非独立或独立失效行为的球islot游戏的通用诊断步骤。由于不足关于失效模式的正确信息，因而选取聚类步骤和变点检测算法( CPDA)对拥有分歧失效行为的islot游戏进行分离。这种分离有助于分析每套islot游戏的失效模式，进而有助于降低与分歧失效有关的噪声，同时开发诊断模型。分离后，选取基于GLL- Weibull的非线性参数化建模步骤开发了RUL预测模型。针对单一失效行为，为分歧类型的失效行为开发了分歧模型。对于拥有多沉失效行为的islot游戏，通过综合单一失效行为模型的失效密度来估计模型参数和RUL。将这一怪异的法式利用于目前的工作有助于极度正确地预测RUL。此表，该模型同时对模型参数进行了估计，并选择了与islot游戏退化直接有关的最佳特点或状态监测指标。最终，有助于削减RUL预测所需的功夫和步骤。与其他基于统计某人为智能( AI)的RUL预测步骤相比，单独使用诸如基于遗传算法(GA)、基于有关性或基于马氏距离(MD)的特点选择步骤是RUL预测模型的前身。

数据采集

钻研所用的islot游戏退化数据取自PRONOSTIA平台(图1)，该试验平台用于测试和验证滚动islot游戏诊断和预测步骤。使用该数据集的权限取自IEEE PHM 2012委员会。由图1可知，试验平台上装置了2个加快度计，别离丈量水平和垂直方向的振动信号。加快度计以10 s为距离丈量原始振动信号，采样频率为25.6 kHz，这意味着在10 s的距离内有2 560个数据点可用。倒伛动信号幅值超过20g时，试验islot游戏视为失效。

图1  PRONOSTIA平台

钻研所用数据对应于7套islot游戏在1 800 r/min和4000 N的运行前提下的失效数据。每套islot游戏的失效功夫见表1。所有这些islot游戏运行至失效，也就是缺点并非预置到islot游戏中。因而，islot游戏可能由于任何一种可能的失效模式(如球、套圈、维持架或其组合)而失效，因而，需鉴别数据中是否存在多种信息。

表1   7套islot游戏的失效功夫

此表，少量的训练数据和试验期间的高变异性(8 710~28 030 s)对失效预测提出了额表的挑战。因而，钻研处置的问题是降低由于数据中存在多沉失效行为而产生的噪声，并对RUL进行正确的预测。

RUL推算流程

所提出步骤的流程图如如2所示。

图2 提出的RUL预测步骤

结论及后续工作

钻研聚焦点是鉴别数据中的多沉失效行为，并将这些信息与球islot游戏的RUL预测步骤相结合。目前大无数诊断模型的工作都思考了单一失效模式存在的如果，而Pradeep Kundu等钻研提出了一种对拥有多沉失效模式的部件进行扩大式诊断分析的步骤，而这一部件会导致数据中的多沉失效行为。了局批注，K均值聚类算法和CPDA能很好地理解数据中可能出现的失效模式。这一理解对于正确预测islot游戏的RUL极度有效。目前工作获得的了局有望为多沉失效模式的诊断建模提供突破。

这项工作还可推广到很多其他领域，例如状态揣度领域。这类通用问题的主张是通过一组信号或症状来揣度系统的状态。选取CPDA鉴别出的变点也可看作是islot游戏退化状态，因而，提出的CPDA可用于状态揣度问题。同时可使用马尔科夫、半马尔科夫或隐马尔科夫分析等步骤，通过推算从一种状态转移到另一种状态的概率来预测各部件的RUL。

（起源：islot游戏杂志社）