Övervakning i realtid av tillstånd håller på att bli ett viktigt verktyg i beslutsfattandet om underhåll. Tillståndsövervakning är processen att samla in realtidssensorinformation från en fungerande enhet för att resonera om produktens hälsa. För att göra effektiv användning av tillståndsinformation, är det användbart att karakterisera en anordning nedbrytningssignal, en kvantitet som beräknas från tillståndsinformation som fångar den aktuella situationen på enheten och ger information om hur detta tillstånd sannolikt kommer att utvecklas i framtiden. Om den är korrekt modellerad kan nedbrytningssignalen användas för att beräkna en restlivslängdsfördelning för den anordning som övervakas, som sedan kan användas i beslutsmodeller. I detta arbete utvecklar vi Bayesianska uppdateringsmetoder som använder realtidsinformation om tillståndskontroll för att uppdatera de stokastiska parametrarna i exponentiella nedbrytningsmodeller. Vi använder dessa nedbrytningsmodeller för att utveckla en sluten resterande livslängdsfördelning för den övervakade enheten. Slutligen tillämpar vi dessa modeller för nedbrytning och restlivslängd på nedbrytningssignaler som erhålls genom accelererad testning av lager.
I REF antogs en uppdateringsmetod för Bayesian för att övervaka nedbrytningen av lagerförhållandena i syfte att upptäcka tilltagande fel och förutsäga lagers återstående livslängd.
Residual-life distributions from component degradation signals: A Bayesian approach
{'venue': None, 'journal': 'IIE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}