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%于系统维护，这便是仅低于液体燃料总成本费的第二步高总成本费。同一个地，2002年意大利国防科技总概预算的约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)最具成本预算效益分析。用有效性的CBM方式 可避开不要要的欠费，还可消减维系制造费。或许，CBM的成功实施需准确预测部件或系统的剩下便用期限( Remaining Useful Life,RUL)。判断就是种针对监测数据性能参数来预计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🌳。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(这类资料出于几组在接近环境下担任一致作业的一致服务器)，然后呢几率性地获得装置的RUL预测分析。如此一来的一套POS机普通被喻为机群。

从机群刷出的数据表格可能会包括还具有几斤出现异常形式 (如疲倦、划痕、防腐蚀、蠕变变型和失稳)的构件的没有效果数据报告。球滚针轴承应该根据内圈、南侧、球或保持良好架的没有效果而没有效果。的情形监测器数据报告(如激振)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设计了具备有非自由不起作用状态的机械设备制造机械部件的耐用性型号，求出出聯合几率比黏度涵数，将各不起作用状态相应的联。该型号的缺陷是在不一样的的不起作用状态中假定了规则化主动联系，这也许不适用性于绝大部分数症状。Huang和Askin解绍了具有着多种竞争者发挥不了作用状态的光电主机器的靠谱性模形。该分析也要考虑了衰弱和危机性发挥不了作用，并推论出机率容重数学函数来预测分析主机器的发挥不了作用。由Zhang等等强调的搭配Weibull数量危险 3d沙盘模型可融合大部分设备的诸多不能正常工作机制，。融合各不能正常工作机制，的历史资料壽命和工作状态监测统计数据统计数据对3d沙盘模型性能参数实行测评。将诸多不能正常工作机制，的不能正常工作可能性比热容方程按数量交织来基本上设备的牢靠性和不能正常工作用时。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。

🎐众多没用经营的模式的有效地整治的诊断正常应用于经济单独的没用经营的模式或经济单独的状态下数据监测新信息等猜测而的开发，比如说Moghaddass和Zuo開發一堆种极具多形态衰老和2种孤立性没用形式 的理论系統临床诊断前提。只有各没用形式 的前提污染监测站目标图英文相互之间孤立性，该做法更有效。因而，在诸多具体前提前提下，前提污染监测站目标图英文更易受部分中冒出的全都或丰富没用形式 的危害。因而，选择不同于的目标图英文判断没用形式 会比效麻烦。

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)对兼具各个就失效现象的轴套完成分離。这款拆分法益于定性分析每座轴套的就失灵形式，随之益于缩减与不同于就失灵相关的的躁音，一起联合开发珍断型号。拆分法后，用于应用于GLL- Weibull的非波形参数值化设计方式方法制作了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。🔥将哪一独特性的软件应用领域于现在的运行益于极为准确的地分析RUL。然而，该模式随时对模式规格做了预估，并进行了与的轴承衰退随时相关联的合适优点或方式监测器因素。决定，促进企业减小RUL予测所须的时候和步骤之一。与相关为统计学或人工智能化( AI)的RUL精准预测形式较之，一个人在使用就其鉴于遗传的优化算法(GA)、对于一些性或对于马氏多远(MD)的的特点决定技巧是RUL預测建模 的原称。

数据采集

研发所使用的滑动轴承萎缩资料来源于PRONOSTIA工作平台(图1)，该耐压试验的平台采用测验和验正滚屏轮毂轴承诊断仪和分析做法。选用该参数集的管理员权限出自于IEEE PHM 2012理事会会。由图1得知，现场实验平台下安装程序了2个加快和提升度计，差别预估水平面和铅垂朝向的运动数据信号。加快和提升度计以10 s为接连检测的最初共振网络信号，抽样速度为25.6 kHz，这意思着在10 s的接连内有2 560最大数据点都可以。当高频振动数据信号幅值已经超过20g时，耐压试验轮毂轴承等同于没用。

图1  PRONOSTIA网络平台

ౠ探究所用到的动态数据相对应于7套滚柱轴承在1 800 r/min和4000 N的程序运行要求下的无效数据信息。每间滚柱轴承的无效周期见表1。一切这么多轴套操作至生效，也还是疵点不属于预置到轴套中。从而，轴套将鉴于其它一个将的生效模式英文(如球、套圈、坚持架或其组合名字) 而无效，为此，需掌握统计资料中会不会都存在多重信息内容。

表1   7套轴承型号的发挥不了作用时刻

最后，多量的训练方法数据资料和试验台一年后的高遗传变异性(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实行精确度的预估。

RUL计算具体步骤

所提出了方式的环节图如如2如图所示。

图2 提到的RUL分析方式

假设及事后工作上

研究聚焦点是判别数据资料中的丰富损坏活动，并将这种个人信息与球滚针轴承的RUL估计策略相运用ꦚ。阶段绝大大部分数确诊建模方法的运作都来考虑了某一无效策略产生的举个例子，而Pradeep Kundu等探析提供 了了种对具备有多沉不可用形式的机件去加密式临床诊断进行分析的的方式，而上述机件会产生信息中的多沉不可用攻击行为。结局意味着，K平均值聚类分析法优化算法和CPDA能不错地看待大数据中会冒出的无效模式切换。这一种看待这对于合理预測的轴承的RUL比较也有用。现下办公收获的可是已成定局为许多不起作用方法的程度3D建模可以提供挑战。

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判断出的变点也可当做是轮毂轴承衰老感觉，那么，提起的CPDA快速可用于的情形推论状况。同一可致用马尔科夫、半马尔科夫或隐马尔科夫具体分析等技巧，经过计算方法从一个的情形转入到其它个的情形的几率来推测各不件的RUL。

（主要来源：轴承套月刊社）

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