کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6954699 | 1451831 | 2018 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
RMSEFPTRMSRVMKNNRULHMMETAIMSEOLVHICBMFFNNGPRSVRCRAPHIANNRNNPHMk-nearest neighbor - K نزدیکترین همسایهPCA - PCASOM - WHOData acquisition - اکتساب داده هاRemaining useful life - باقی مانده زندگی مفیدRemaining useful life prediction - باقی مانده پیش بینی عمر مفیدProbability density function - تابع چگالی احتمالPrincipal component analysis - تحلیل مولفههای اصلی یا PCACondition based maintenance - تعمیر و نگهداری وضعیتproportional hazards - خطرات متناسبAutoregressive - خودپندارهRelative accuracy - دقت نسبیSupport vector regression - رگرسیون بردار پشتیبانیGaussian Process Regression - رگرسیون فرآیند گاوسیRoot mean square error - ریشه میانگین خطای مربعnational aeronautics and space administration - سازمان ملی هوانوردی و فضاییHealth indicator - شاخص سلامتFeed-forward neural network - شبکه عصبی ارسال مستقیمArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیRecurrent neural network - شبکه عصبی مکررNeural fuzzy - فازی عصبیconfidence interval - فاصله اطمینانKalman filtering - فیلتر کالمنParticle filtering - فیلتر کردن ذراتRelevance vector machine - ماشین بردار مربوطهSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیHidden Markov model - مدل پنهان مارکوف root mean square - میانگین مربع ریشهNASA - ناساSelf-organizing map - نقشه خودسازماندهArtificial intelligent - هوش مصنوعیEnd-of-life - پایان زندگیPdf - پی دی افPrognostics and health management - پیشگیری و مدیریت سلامتInverse Gaussian - گاوس معکوس
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Machinery prognostics is one of the major tasks in condition based maintenance (CBM), which aims to predict the remaining useful life (RUL) of machinery based on condition information. A machinery prognostic program generally consists of four technical processes, i.e., data acquisition, health indicator (HI) construction, health stage (HS) division, and RUL prediction. Over recent years, a significant amount of research work has been undertaken in each of the four processes. And much literature has made an excellent overview on the last process, i.e., RUL prediction. However, there has not been a systematic review that covers the four technical processes comprehensively. To fill this gap, this paper provides a review on machinery prognostics following its whole program, i.e., from data acquisition to RUL prediction. First, in data acquisition, several prognostic datasets widely used in academic literature are introduced systematically. Then, commonly used HI construction approaches and metrics are discussed. After that, the HS division process is summarized by introducing its major tasks and existing approaches. Afterwards, the advancements of RUL prediction are reviewed including the popular approaches and metrics. Finally, the paper provides discussions on current situation, upcoming challenges as well as possible future trends for researchers in this field.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 104, 1 May 2018, Pages 799-834
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 104, 1 May 2018, Pages 799-834
نویسندگان
Yaguo Lei, Naipeng Li, Liang Guo, Ningbo Li, Tao Yan, Jing Lin,