Abstract-This paper tar upp en datadriven prognostik metod för uppskattning av det återstående användbara livet (RUL) och tillhörande konfidensvärde av lager. Den föreslagna metoden bygger på användningen av Wavelet Packet Decomposition (WPD) teknik, och blandningen av Gaussians Hidden Markov modeller (MoG-HMM). Metoden bygger på två faser: en off-line-fas och en on-line-fas. Under den första fasen behandlas de rådata som tillhandahålls av sensorerna först för att extrahera funktioner i form av WPD-koefficienter. De extraherade funktionerna matas sedan till dedikerade inlärningsalgoritmer för att uppskatta parametrarna för en motsvarande MoG-HMM, som bäst passar nedbrytningsfenomenet. Den genererade modellen utnyttjas under den andra fasen för att kontinuerligt bedöma den fysiska komponentens nuvarande hälsotillstånd och för att uppskatta dess RUL-värde med tillhörande förtroende. Den utvecklade metoden testas på referensdata som hämtats från "NASA prognostics datalager" i samband med flera experiment av fel på lager som gjorts under olika driftsförhållanden. Dessutom jämförs metoden med traditionella tidsfunktioner och simuleringsresultat ges i slutet av pappret. Resultaten av den utvecklade prognostikmetoden, särskilt uppskattningen av RUL, kan bidra till att förbättra tillgängligheten, tillförlitligheten och säkerheten samtidigt som underhållskostnaderna minskas. RUL och tillhörande förtroendevärde är relevant information som kan användas för att fatta lämpliga beslut om underhåll och utnyttjande. I praktiken kan denna information hjälpa de ansvariga att förbereda de nödvändiga materiella och mänskliga resurserna innan ett misslyckande inträffar. De traditionella underhållsstrategierna som inbegriper korrigerande och förebyggande underhåll kan därför ersättas med villkorsbaserat underhåll.  Indexvillkor
Den datadrivna metoden är utformad för att omvandla rådata till relevant information relaterad till systemnedbrytningsprocessen och nedbrytningsmodellerna härleds utan att det gäller fysiken i systemnedbrytningsprocesserna REF.
A Data-Driven Failure Prognostics Method Based on Mixture of Gaussians Hidden Markov Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Reliability', 'journal': 'IEEE Transactions on Reliability', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}