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J-GLOBAL ID：202002214124130907   整理番号：20A0454153

比例ハザードモデルに基づくハード故障を受けるシステムの予測保全【JST・京大機械翻訳】

Predictive maintenance of systems subject to hard failure based on proportional hazards model

著者 (3件)： Hu Jiawen (Department of Industrial and Systems Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Hu Jiawen (National University of Singapore Suzhou Research Institute, China) ,  Chen Piao (Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 196  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： その場分解データから推定された残存有効寿命(RUL)は,オンライン予測保全に有用であることが示されている。文献において,RULは劣化データに対するソフト故障閾値を仮定することによりしばしば推定される。しかし,実際には,システムは劣化誘起ソフト故障を受けない可能性がある。代わりに,システムは意図した機能を実行することができないときに失敗すると考えられ,そのような故障は困難な故障として知られている。困難な故障のための固定閾値がないので,対応するRUL推定は簡単な作業ではなく,最適保全スケジュールの発見に困難を引き起こす。本研究では,Weibull比例ハザードモデルを提案し,劣化データと故障時間データを共同的にモデル化した。劣化データを時変共変量として扱い,劣化が直接システム故障に導くのではなく,ハード故障の危険率を増加させる。ランダム効果Wienerプロセスを提案し,システム不均一性を考慮することにより劣化データをモデル化した。開発した比例ハザードモデルに基づいて,RULの閉形式分布を各検査により導出し,システム保全コストを最小化することにより最適保全スケジュールを得た。提案した保全戦略を鉛蓄電池の予測保全に適用することに成功した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  Weibull分布 ,  鉛蓄電池 ,  耐用年数 ,  保全費 ,  *保全 ,  不均一性
準シソーラス用語： 共変量 ,  オンライン ,  *予測保守 ,  *比例ハザードモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 条件ベース保全 ,  劣化データ ,  Wienerプロセス ,  Weibull分布

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 比例ハザードモデル ,  故障 ,  予測保全