コンポーネント劣化信号からの残存寿命分布：ベイズアプローチ

リアルタイム条件監視は、保守意思決定において重要なツールとなっています。条件監視は、機能しているデバイスからリアルタイムのセンサー情報を収集し、デバイスの健康状態について推論するプロセスです。条件情報を効果的に活用するためには、デバイスの現在の状態を捉え、その状態が将来どのように進化する可能性があるかに関する情報を提供する条件情報から計算される量であるデバイス劣化信号を特性化することが有用です。適切にモデル化されれば、劣化信号は監視対象のデバイスの残存寿命分布を計算するために使用でき、その後の意思決定モデルに利用される可能性があります。本研究では、リアルタイムの条件監視情報を使用して指数劣化モデルの確率的パラメータを更新するベイズ更新方法を開発します。これらの劣化モデルを使用して、監視対象デバイスのクローズドフォームの残存寿命分布を開発します。最後に、ベアリングの加速試験から得られた劣化信号にこれらの劣化および残存寿命モデルを適用します。