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¥ 13.0
目前，操作员和维护人员需要仔细查阅大量电子报告、显示板和历史维护记录，以确定和规划设备的维护活动。然而，近年来，物联网、大数据分析和低成本传感器和执行器等新兴技术已经实现了以前不可能实现的应用。从这些发展来看，曾经无法获得的信息现在可以通过嵌入式传感器和执行器访问，从而提供复杂机械的实时状态监测。本论文展示了如何使用廉价的 COTS 硬件设备和开源软件来开发自动数据收集架构和数据处理框架，以实施海军陆战队中型战术车辆更换 (MTVR) 的预防性维护方法。数据处理技术用于将从机载 MTVR 传感器收集的原始传感器数据转换为可用且可测量的诊断数据。使用基于时间序列回归模型的统计分析，选择与发动机运行条件密切相关的诊断参数来预测 MTVR 发动机的使用特性。论文还描述了一种基于条件的维护政策，可用于增强海军陆战队地面设备的预防性维护方法和决策支持能力。
通过自主物流进行基于条件的维护
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