DCA-Based Real-Time Residual Useful Life Prediction for Critical Faulty Component
المؤلفون المشاركون
Zhou, Funa
Gao, Yulin
Wang, Jiayu
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Residual useful life (RUL) prediction is significant for condition-based maintenance.
Traditional data-driven RUL prediction method can only predict fault trend of the system rather than RUL of a specific system component.
Thus it cannot tell the operator which component should be maintained.
The innovation of this paper is as follows: (1) Wavelet filtering based method is developed for early detection of slowly varying fault.
(2) Designated component analysis is introduced as a feature extraction tool to define the fault precursor of a specific component.
(3) Exponential life prediction model is established by nonlinear fitting of the historical RUL and the fault size characterized by the statistics used.
Once online detection statistics is obtained, real-time RUL of the critical component can be predicted online.
Simulation shows the effectiveness of this algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Funa& Wang, Jiayu& Gao, Yulin. 2017. DCA-Based Real-Time Residual Useful Life Prediction for Critical Faulty Component. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173570
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Funa…[et al.]. DCA-Based Real-Time Residual Useful Life Prediction for Critical Faulty Component. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173570
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Funa& Wang, Jiayu& Gao, Yulin. DCA-Based Real-Time Residual Useful Life Prediction for Critical Faulty Component. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173570
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173570
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر