失效和维修费用占任何资产密集型系统寿命周期成本的很大一部分。例如印度航空公司将收入的13% ~ 15%中用维修，这里是位居主要燃料料工费的2高料工费。一致地，2002年美利坚共和国民防总估算的约1/3用于维护和维修活动。因此，工业需要一种具有成本效益的维护策略。在所有的维护策略中，基于状态的维护(Condition Based Maintenance,CBM)最具成本投入生态效益。主要包括更有效的CBM技巧可尽量不要不要要的熄火，还可影响维保料工费。既使，CBM的成功实施需准确预测部件或系统的用不完便用时间( Remaining Useful Life,RUL)。物理诊断一种根据监测系统参数设置来分折RUL的技术，方法可大致分为基于物理的诊断方法和数据驱动的诊断方法ꦍ。基于物理的诊断方法是特定于缺陷的，需对系统有全面的理解。然而，数据驱动的诊断方法采用以往观察到的状态监测数据(这一些参数根据单组在差不多前提条件下专业对口不同操作的不同机械)，第二步机率性地总结整体的RUL預測。怎样的组设备大多数被称作机群。

从机群荣获的数据分析已经含盖还具有多种就失效经营模式(如疲乏、破损、腐蚀性、弹塑性易变型和失稳)的控制部件的报废问题。球的轴承已经原因内圈、表圈、球或保持着架的报废而报废。感觉评估数据表格(如振动式)通常用于诊断过程中失效的预测。这些失效模式通常非独立，之间可能存在一些复杂甚至未知的关系。一种失效模式的存在可能导致或引发另一种失效模式，因此被称为非独立失效模式。根据失效模式的不同，这些数据可能在诊断方法中显示出不同的行为或模式。如果这些失效行为或模式没有得到恰当的识别和处理，那么可能会作为数据集的噪声源，导致对失效概率的低估或高估。因此，在构建诊断模型前需识别失效数据中可能存在的失效行为，并对其进行相应的处理。

近几十年来，多重失效模式的诊断模型已引起广泛研究。Wang定制开发了具有着非独力不起作用的形式 英文的机诫主件的安全性型号，求算出共同几率导热系数数学函数，将各不起作用的形式 英文相关内容联。该型号的优点缺点是在有差异的不起作用的形式 英文中假定了直线共同原因，这可以不支持于绝大占多数数症状。Huang和Askin了解了具有着多厚角逐就生效策略的智能电子专用机器设备的可靠的性建模方法。该分析同時遵循了衰老和难题性就生效，并推证出概率计算公式孔隙率函数值来预侧专用机器设备的就生效。由Zhang抓捕确立的混和Weibull分配正比危险对模型工具可联系整体的体统的强有力的加密管控已过期经营摸式切换。联系各已过期经营摸式切换的古代历史壽命和感觉污染监测数值对对模型工具规格确定评价指标。将强有力的加密管控已过期经营摸式切换的已过期几率比体积涵数按分配正比融合来应该体统的安全性能和已过期时期。Son介绍了用于估计机电伺服系统可靠性的数学模型。这些研究工作主要集中在具有多重失效模式的系统或部件的可靠性估计。具有多重失效模式的系统的诊断模型在文献中很少见。

🌺诸多发挥不了作用方法切换的更好建模就诊通常情况下鉴于孤立发挥不了作用方法切换或孤立状态下监测方案产品信息等有效市场理论而的开发，比如说Moghaddass和Zuo联合开发半个种存在多阶段受损和2种自由没有效的果传统的形式 的理论上体统程度绘图。但凡各没有效的果传统的形式 的壮态污染监测数据要求互不自由，该最简单的方法有效的。而是，在大多数实践方式下，壮态污染监测数据要求最易受安全装置中展现的其他或丰富没有效的果传统的形式 的印象。往往，依据不一的要求区分开没有效的果传统的形式 将会较困难重重。

Pradeep Kundu等开发了一种考虑多维状态监测特征的具有多重非独立或独立失效行为的球轴承的通用诊断方法。由于缺乏关于失效模式的准确信息，因此采用聚类方法和变点检测算法( CPDA)对极具不同的报废的行为的轮毂轴承展开提取。这分开有利于解析一套的轴承的失灵经营模式，借以有利于减低与有所差异失灵关于的躁音，时设计规划物理诊断建模方法。分开后，分为为GLL- Weibull的非线型规格化建模制作的办法搭建了RUL预测模型。针对单一失效行为，为不同类型的失效行为开发了不同模型。对于具有多重失效行为的轴承，通过综合单一失效行为模型的失效密度来估计模型参数和RUL。😼将这一个特殊的执行程序软件应用于近几年的做工作有助于、尤其确切地預測RUL。显然，该仿真型号此外对仿真型号运作实施了估么着，并选取了与滚针轴承衰弱可以关联的较好优点或动态监测技术标准。之后，可进一步限制RUL估计需提交的期限和布骤。与别的因为统计汇总或人工智能化( AI)的RUL预估措施不同之处，直接应用比如说对于遗传基因计算方法(GA)、应用于有关性或应用于马氏距離(MD)的特性选取技巧是RUL预计建模 的其前身。

数据采集

探索所需的的轴承蜕化数据报告选自PRONOSTIA网上平台(图1)，该经过多次实验发现公司在测试做法和确认工作滚柱轴承程度和分折做法。选用该数据库集的应用权限出自于IEEE PHM 2012理事会会。由图1可以知道，耐压试验平台子上按照了2个降瞬时速度快计，分开侧量含量和重直中心点的噪声预警。降瞬时速度快计以10 s为区间测量方法原创共振警报，采集频繁为25.6 kHz，这意味着在10 s的隔内有2 560最大数据点可以使用。当高频振动手机信号幅值已经超过20g时，实验室检测滚动轴承作出没用。

图1  PRONOSTIA渠道

ꦓ实验使用数据库相应的于7套滚动轴承在1 800 r/min和4000 N的运转前提条件下的不可用资料。一套滑动轴承的不可用日子见表1。大多数这类滚柱滚柱轴承套启用至损坏，也可是瑕疵之所以预置到滚柱滚柱轴承套中。对此，滚柱滚柱轴承套可以会考虑到所以另外一种可以会的损坏模式切换(如球、套圈、持续架或其乐队组合) 而就失效，故而，需分辨数据分析中是存在着许多数据。

表1   7套的轴承的不能正常工作耗时

另外，几瓶的康复训练数据信息和可靠性试验阶段的高突变性(8 710 ~28 030 s)对失效预测提出了额外的挑战。因此，研究处理的问题是降低由于数据中存在多重失效行为而产生的噪声，并对RUL参与确切的分析。

RUL统计标准流程

所做出办法的方法图如如2图示。

图2 强调的RUL预估的办法

论证及后继的工作

研究聚焦点是辨识数据文件中的强有力的加密管控不起作用个人行为，并将这信息内容与球轴套的RUL预计的方式相综合📖。近些年太绝大部分检测对模型的任务都综合考虑了单丧失传统模式存在的的选用，而Pradeep Kundu等探索强调打了个种对都具有强有力的加密管控发挥不了作用模型的零件完成加密式疾病诊断分享的办法，而一种零件会引致数值中的强有力的加密管控发挥不了作用表现。結果显示，K平均值聚类分析算法流程图和CPDA能特好地正确表述数据资料中可能冒出的出现异常方式。这正确表述针对准确性预计轮毂轴承的RUL越来越合理。近年岗位得到 的数据可能为多种失灵机制的的诊断模型制作供应挑战。

这项工作还可推广到许多其他领域，例如状态推断领域。这类通用问题的目的是通过一组信号或症状来推断系统的状态。采用CPDA鉴别出的变点也可称作是滚针轴承衰退环境，对此，要求的CPDA可于动态推论一些问题。同一可致用马尔科夫、半马尔科夫或隐马尔科夫介绍等的办法，借助计算公式从这种动态转入到另这种动态的概率分析来预计各处件的RUL。

（源：滚柱轴承报纸社）

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