Resumen

La gestión de la salud de un sistema no lineal complejo es cada vez más importante para el mantenimiento basado en el estado y para minimizar los riesgos y costes relacionados durante toda su vida útil. Sin embargo, un sistema no lineal complejo suele funcionar en condiciones operativas y ambientales dinámicas, y está sujeto a altos niveles de incertidumbre e imprevisibilidad, por lo que aún son escasos los métodos eficaces para la gestión de la salud en línea. Este artículo combina el modelo semimarkov oculto (HSMM) con métodos de Monte Carlo secuencial (SMC). El HSMM se utiliza para obtener las probabilidades de transición entre los estados de salud y las duraciones de los estados de salud de un sistema no lineal complejo, mientras que el método SMC se adopta para disminuir la complejidad computacional y espacial, y describir las relaciones de probabilidad entre múltiples estados de salud y observaciones monitorizadas de un sistema no lineal complejo. Este trabajo propone un método novedoso de reconocimiento de la salud de múltiples pasos por adelantado basado en la distribución de probabilidad conjunta para la gestión de la salud de un sistema no lineal complejo. Además, se desarrolla un nuevo método de pronóstico de salud en línea. Se utiliza un estudio de caso real para demostrar la implementación y las aplicaciones potenciales de los métodos propuestos para la gestión de la salud en línea de sistemas no lineales complejos.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:sistema no lineal complejo, gestión de la salud en línea, sistemas no lineales complejos, duraciones de los estados de salud, distribución de probabilidad conjunta, múltiples estados de salud, nueva salud en línea, estudio de caso real, monte carlo secuencial, hsmm
• Keywords:complex nonlinear system, online health management, complex nonlinear systems, health state durations, joint probability distribution, multiple health states, new online health, real case study, sequential monte carlo, hsmm