Resumen

Se propone un nuevo método de predicción de la vida residual de sistemas complejos basado en el proceso de Wiener y el razonamiento probatorio para predecir eficazmente la vida residual de los sistemas complejos. Además, se proporcionan mejores estrategias de mantenimiento y apoyo a la toma de decisiones. Para la predicción de la vida residual de sistemas complejos, se adopta el método de máxima verosimilitud para estimar el coeficiente de deriva, y el método bayesiano para actualizar los parámetros del proceso de Wiener. Se deducen el proceso de estimación de los parámetros y la función de densidad de probabilidad (PDF) de la vida residual. Para mejorar la precisión de los resultados de la predicción de la vida residual, se utiliza el razonamiento probatorio (RE) para integrar los resultados de la predicción del proceso de Wiener. Por último, se examina un caso práctico de giroscopio para ilustrar la viabilidad y eficacia del método propuesto, comparado con la teoría difusa, que proporciona una referencia importante para la optimización de la fiabilidad de sistemas complejos y su mejora.

• Materias:Control del proceso Regulación automática Diagnóstico de fallos Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Automatic regulation Fault diagnosis Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:sistemas complejos, proceso de wiener, razonamiento probatorio, vida residual, nuevo método de predicción de la vida residual, resultados de la predicción de la vida residual, mejores estrategias de mantenimiento, método de máxima verosimilitud, función de densidad de probabilidad, predicción de la vida residual
• Keywords:complex systems, wiener process, evidential reasoning, residual life, new residual life prediction method, residual life prediction results, better maintenance strategies, maximum likelihood method, probability density function, residual life prediction