文献

J-GLOBAL ID：202002245346819784   整理番号：20A0671669

劣化モデルを用いた信頼性推定のデータ駆動予測モデル:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Data-driven predictive model of reliability estimation using degradation models: a review

著者 (3件)： Balali Farhad (Industrial Engineering Department, University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI, USA) ,  Seifoddini Hamid (Industrial Engineering Department, University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI, USA) ,  Nasiri Adel (Electrical Engineering Department, University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI, USA)
資料名： Life Cycle Reliability and Safety Engineering  (Life Cycle Reliability and Safety Engineering)
巻： 9  号： 1  ページ： 113-125  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4692A  ISSN： 2520-1352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業インターネット(IIoT)の概念は,データ駆動方法論を適用するための基礎を提供する。信頼性推定のデータ駆動予測モデルは資産の寿命を増加させ,資本コストを下げ,運転と保全コストを低減する主要なツールになり得る。信頼性評価の古典的モデルは主に寿命データに依存する。故障データは,非常に信頼できる資産に対して容易には得られない。さらに,収集した歴史的寿命データは,ユニークな応用または環境における資産の挙動を正確に記述することができない。したがって,それは古典的モデルに基づく信頼性を推定するための最適なアプローチではない。幸いにも,ほとんどの産業資産は,運転時間にわたる劣化または崩壊がそれらの信頼性推定に関連する性能特性を持っている。分解法の適用は,時間とともにシステムの動的条件を追跡する能力により最近増加している。本研究では,過去数十年の間にいくつかの研究者によって提案された最も重要な劣化に基づく信頼性推定モデルに対する一般的アプローチをレビューした。最も一般的に適用される決定論的および確率的劣化モデルを本研究でレビューした。さらに,IIoTの概念に基づく劣化に基づく信頼性推定モデルを採用するためのロードマップを詳細に説明した。Copyright Society for Reliability and Safety (SRESA) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  *予測モデル ,  資本費用 ,  *信頼性 ,  走行時間 ,  分割法 ,  故障 ,  保全費
準シソーラス用語： ロードマップ ,  決定論 ,  推定モデル ,  性能特性 ,  信頼性評価 ,  *データ駆動 ,  劣化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 劣化 ,  信頼性 ,  データ駆動予測モデル ,  モノの産業インターネット

分類 (3件)： 変圧器  (NB08020Q) ,  固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 劣化モデル ,  推定 ,  データ駆動 ,  予測モデル ,  レビュー