XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPHM
预测性维护框架：本地实施...
专注于机器健康状况的多阶段预测。为了实现这种多阶段预测，所提出的方法包括两个预测层：云预测层和局部预测层。每一层都提供不同时间尺度上的机器健康状况预测。基于数据分析技术的局部预测层负责预测机器在短时间内的健康状况。因此，此预测可用作警报，旨在防止意外故障。基于数字物理模型的云预测层负责使用预测和健康管理 (PHM) 技术提供更全面的机器健康状况概述，这对于长期策略定义很有用。本文介绍了所提出的方法，并描述和讨论了其优点。所提出的方法将在 PROGRAMS 项目中实施。
基于不可操作性输入输出模型的系统级预测
如今，现代工业对生产系统的可用性和可靠性以及降低维护成本的要求越来越高。实现这些目标的技术在预测和健康管理 (PHM) 术语下得到认可和讨论。然而，预测通常是从组件的角度进行的。考虑到系统组件之间的相互依赖性和多重交互，系统级预测 (SLP) 仍然是一个尚未充分探索的领域。受不可操作性输入输出模型 (IIM) 的启发，本文提出了一种新的 SLP 方法。不可操作性对应于组件的退化，即与理想参考状态相比，其性能的降低。在估计组件的不可操作性以及预测系统剩余使用寿命 (SRUL) 时，会考虑组件退化与环境影响之间的相互作用。该方法可应用于涉及多异构的复杂系统
设备分类的数据驱动方法
标准化分类法使资产密集型工业组织能够系统地衡量和跟踪资产层次结构中不同级别的资产效率和性能。拥有结构良好的分类法还允许公司利用新兴的数据驱动技术，例如预测和健康管理 (PHM)，通过直接将资产映射到特定于设备共性的分析内容，例如故障模式。然而，维护管理系统中设备分类法和编码结构的复杂性和使用对于不同的组织来说差别很大。本文介绍了一种数据驱动的方法，用于从维护管理系统中的设备记录中识别设备分类法。该方法将基于机器学习和基于规则的方法结合到混合的人机回路工作流程中，从而能够快速一致地将设备映射到标准分类法中。通过一个案例研究来展示所提出的方法在设备分类分类方面的性能和挑战。
NDE 模拟概述和数字孪生中的角色 - NDT.net
[1] MIL STD 1530Dc1，国防部标准实践，飞机结构完整性计划（2016 年 10 月 13 日）。[2] Lindgren，E。“美国空军研究实验室对结构健康监测在风险管理支持中的观点”，PHM Soc Euro Conf，STO-MP-AVT-305（7 月2018）。[3] Worden，K.，Farrar，C. R.，Manson，G.，＆Park，G.（2007）。结构健康监测的基本公理。英国皇家学会会刊 A：数学、物理和工程科学，463（2082），1639-1664。[4] Aldrin, J. C.、Annis, C.、Sabbagh, H. A. 和 Lindgren, E. A.，“评估无损评估 (NDE) 和结构健康监测 (SHM) 技术损伤表征能力的最佳实践”，第 42 届 QNDE 进展年度回顾，包括第 6 届欧洲-美国 NDE 可靠性研讨会，第 1706 卷，第 200002 页，AIP 出版社，（2016 年）。
法国南部海洋传输中心周年庆典
CTM Rosnay - 海军上将皮埃尔·巴约特 (Pierre Barjot)：潜艇兵，他因在 1956 年苏伊士远征期间指挥法国军队而闻名，由于没有后代，他的家人将他的勋章赠予了 CTM，CTM 多年来一直在勒布朗 (Le Blanc) 维护他的坟墓； CTM France Sud - 护卫舰上校卡米尔·蒂索 (Camille Tissot)：海军学校教授，对传动系统充满热情，是上世纪初的“机载高频传动之父”； CTM Kerlouan - 首席军士长 Jean-François L'Her：为法国牺牲的水手，被埋葬在 Kerlouan，他的名字已经被赋予一艘现已退役的公海巡逻舰 (PHM)； CTM Sainte-Assise - 水手 Bernard Maître：为法国牺牲的潜艇员和无线电操作员，因拒绝背叛而被德国人枪杀。
微汞离子时钟具有频率稳定性性能...
传奇csac = microchip sa.45s csac tcsac = teededene csac（初步）cpt = chengdu spaceon cpt nac = accubeat rb nac1 iqrb1 = iqrb1 = iqd iqd iqrb-1 SRS PRS10 LP = Spectratime low profile Rb AR133A = Accubeat AR133A Rb miniRAFS = Spectratime miniRAFS IQRB2 = IQD IQRB-2 5669 = FEI FE-5669 Rb FS725 = SRS FS725 RAFS = Excelitas space RAFS iRAFS = Spectratime iSpace RAFS CsIII = Microchip CBT 4310B CsIII FEI RAFS = FEI RAFS 5071A = Microchip 5071A CBT OPC = Chengdu Spaceon TA1000 OPC c-Rb = Spectradynamics cold Rb c-Rb PHM = T4Science pHMaser 1008 mu = Muquans cold-atom MuClock (preliminary) MHM = Microchip MHM 2010 H Maser Vremya = Vremya VCH-1003M H Maser T4 = T4Science Imaser-3000 H Maser
一种用于预测质子交换膜燃料电池剩余使用寿命的数据驱动数字孪生预测方法
在这个瞬息万变的时代，限制气候变化和实现可持续增长的迫切需要加强全球能源转型的势头。“氢经济时代”正在走进人类的视野，朝着建立更清洁的能源系统的方向发展[1]。在此背景下，燃料电池被视为最大限度发挥氢能潜在效率优势的首选技术[2]。质子交换膜燃料电池（PEMFC）目前是轻型车辆和物料搬运车辆的领先技术，在固定式和其他应用领域也占有较小份额[3]。然而，成本和耐久性两个主要挑战限制了其大规模商业化[4]。当前PEMFC系统耐久性和可靠性不理想可能导致高维护成本[5]，而非优化运行可能是导致意外停机和部件进一步退化的关键原因[6]。人们做出了许多努力来提高其耐久性：改进材料、减少退化原因、改进结构设计、实施新的监督和管理设计等。预测和健康管理 (PHM) 是一门新兴学科，最初源自基于状态的维护 [ 7 ]，已被用于监测和预测 PEMFC 系统的健康状况 [ 8 , 9 ]。人们已经研究了针对 PEMFC 的各种预测方法
使用IIT，AI和ML
工程，浦那，马哈拉施特拉邦摘要4.0，预测维护正在改变制造业效率和可靠性的方式。这项研究介绍了一种具有机器学习方法的系统，并非常强调随机森林算法，并嵌入了技术，以预测和防止设备故障。通过利用来自IoT传感器的实时数据，我们的方法可以准确评估机器健康并在出现任何问题之前进行维护。随机森林模型的使用通过分析数据中的复合物，非线性关系来确保高预测精度，从而实现了对设备条件的强大估计。这种主动的策略大大降低了意外的停机时间，降低了维护成本并延长了机械寿命。我们回顾了预后和健康管理（PHM）的最新进展，设备剩余使用寿命（RUL）的估计以及基于条件的维护（CBM）。此外，我们还探讨了诸如工业环境中模型可解释性，可伸缩性和数据多样性之类的挑战。关键字 - 随机森林算法，IoT传感器，机器健康，机器学习，预后和健康管理（PHM），基于条件的维护（CBM）1。引言随着行业4.0的发展，正在通过高级技术的集成来改变制造过程和运营策略。这种数据驱动的方法使组织能够预测潜在的失败并提前计划维护活动，从而降低了意外的停机时间并降低了运营成本。2。预测性维护（PDM）已成为通过利用工业互联网（IIOT）的能力来提高工业设备的可靠性和效率的关键策略，企业可以从机械和系统中收集大量的实时数据，从而深入了解设备健康和性能。预测维护系统的有效性在很大程度上取决于人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术促进了复杂数据集的分析，从而识别可能向设备降解的模式和异常。通过复杂的算法，组织可以开发预测模型，不仅可以评估机械的当前状况，还可以预测未来的性能。文献综述本研究[1]使用逻辑回归，支持向量机（SVM）和集成模型研究了预测维护系统的实施，并在实际工业场景中证明了它们的功效。该方法强调了来自传感器和设备的数据集成，从而提供了准确的预测，尽管它需要大量的专业知识和投资才能成功部署。这项研究[2]探讨了物联网和机器学习的整合，用于最先进的异常检测，并利用各种算法，例如装袋，增强和随机森林。该研究强调了实时监控和故障检测的优势，大大降低了维护成本和停机时间。
通过机器学习的时间频率健康指标估计冷却装置的剩余使用寿命
摘要：预测性维护 (PM) 策略已引起航空业的关注，以降低维护成本和飞机停地 (AOG) 时间。利用飞机系统的状态监测数据，预测和健康维护 (PHM) 从业者一直通过应用剩余使用寿命 (RUL) 概念来预测飞机部件的使用寿命。此外，在预测中，当很难直接从数据中发现故障出现模式时，健康指标 (HI) 的构建起着重要作用。HI 通常由处理非平稳信号（例如飞机传感器时间序列）的数据驱动模型支持，其中需要从时间和频域进行数据转换。在本文中，我们基于希尔伯特谱的构造构建了时频 HI，并提出将基于物理的模型与数据驱动的模型相结合，以预测飞机冷却装置的 RUL。使用来自一家主要航空公司的数据，并考虑两个健康退化阶段，可以使用数据驱动的机器学习模型 (ML) 来估计飞机系统故障的发生。具体而言，我们的结果表明，所分析的冷却装置在使用寿命的最后飞行小时内出现异常退化之前会经历正常退化阶段。
具有多州降解和深度强化学习的下水道管道的维护策略
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要，其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理（PHM）框架内的两个挑战：对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型（MSDM）来代表下水道管道中的随机降解过程，并使用深度加固学习（DRL）来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能，节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略，选择一种被动方法，用于新的管道，并过渡到较老的策略，以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性，探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理，以改善模型。