Resumen

La predicción de la vida útil residual (RUL) es importante para el mantenimiento basado en la condición. El método tradicional de predicción de RUL basado en datos sólo puede predecir la tendencia de fallos del sistema en lugar de la RUL de un componente específico del sistema. Por tanto, no puede indicar al operador qué componente debe mantenerse. La innovación de este artículo es la siguiente (1) Se desarrolla un método basado en el filtrado Wavelet para la detección temprana de fallos de variación lenta. (2) Se introduce el análisis de componentes designados como herramienta de extracción de características para definir el precursor de fallo de un componente específico. (3) Se establece un modelo exponencial de predicción de la vida útil mediante el ajuste no lineal del RUL histórico y el tamaño del fallo caracterizado por las estadísticas utilizadas. Una vez obtenidas las estadísticas de detección en línea, se puede predecir en línea el RUL en tiempo real del componente crítico. La simulación demuestra la eficacia de este algoritmo.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Diagnóstico de fallas Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Aerodynamics Fault diagnosis Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:modelo exponencial de predicción de vida útil, análisis de componentes designados, método de predicción rul, vida útil residual, herramienta de extracción de características, estadísticas de detección en línea, componente específico del sistema, rul, datos tradicionales, filtrado wavelet
• Keywords:exponential life prediction model, designated component analysis, rul prediction method, residual useful life, feature extraction tool, online detection statistics, specific system component, rul, traditional data, wavelet filtering