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문헌에서 예측 및 건강 관리(PHM) 시스템은 시스템의 신뢰성, 가용성, 안전성을 높이고 엔지니어링 자산의 유지 보수 비용을 줄이기 위해 다양한 공학 분야의 많은 연구자들에 의해 연구되었습니다. PHM 연구에서 수행된 많은 작업은 의사 결정을 지원하기 위해 특정 응용 프로그램의 구성 요소 건강 상태를 평가하기 위해 견고하고 정확한 모델을 설계하는 것에 집중하고 있습니다. 수학적 해석, 가정 및 근사치를 포함하는 모델은 PHM을 이해하고 실제 응용 프로그램에서 구현하기 어렵게 만들며, 특히 산업의 유지보수 전문가에게 특히 그렇습니다. 복잡한 시스템에 PHM을 구현하기 위한 사전 지식은 신뢰성이 높은 시스템을 구축하는 데 매우 중요합니다. 이 격차를 메우고 산업 전문가를 동기부여하기 위해, 본 논문은 PHM 분야에 대한 포괄적인 검토를 제공하고 예측 기능과 도구 평가에 대한 구현 측면에서 중요한 문제들을 논의하고자 합니다. 본 논문에서 PHM 구현 단계는 (1) 중요한 구성 요소 분석, (2) 상태 모니터링(CM)을 위한 적절한 센서 선택, (3) 데이터 분석에 따른 예측 기능 평가 및 (4) PHM 문헌에서 도출된 예측 방법론 및 도구 평가 매트릭스로 구성됩니다. PHM 구현 측면 외에도 본 논문은 고속 열차 대차에 대한 이전 및 현재 진행 중인 연구를 검토하여 열차 산업의 문제를 강조하고 추가 조사의 중요성을 강조합니다.
Atamuradov et al. (Tue,)는 이 질문을 연구하였습니다.