Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: health indices

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Health index synthetization and remaining useful life estimation for turbofan engines based on run-to-failure datasets

Shi J., Li Y., Wang G., Li X.

Eksploatacja i Niezawodność

2016

Vol. 18, no. 4

621--631

Turbofan engines will gradually degrade until failure occurs or life ends if without maintenance. Reliable degradation assessment and remaining useful life (RUL) estimation make sense on both aviation safety and rational maintenance decisions. This paper proposes a data-driven prognostic method on the premise of run-to-failure (RtF) data which are multivariate sensory data collected from the engines operating from normal to failure. After necessary pre-processing to the data, clustering analysis is executed to generate the clusters which represent the multi-states of the degradation process. The failure state cluster is extracted, and then the distance between the pre-processed data and the cluster is calculated. Therefore, one-dimensional time series are generated and defined as the health indices. Afterwards the degradation models are built based on the health indices. Finally, the RUL of a testing unit can be estimated by similarity analysis with the models. Hierarchical clustering (HC) and relevance vector machine (RVM) are the main algorithms employed in this paper. To validate the proposition, a case study is performed on turbofan engines data from Prognostics Center of Excellence (PCoE) at NASA Ames Research Center, and sufficient comparisons were given.

Silniki turbowentylatorowe niepoddane konserwacji ulegają stopniowej degradacji aż do czasu wystąpienia uszkodzenia lub zakończenia cyklu życia. Rzetelna ocena degradacji oraz pozostałego okresu użytkowania (RUL) mają wpływ zarówno na bezpieczeństwo maszyn lotniczych jak i racjonalne podejmowanie decyzji dotyczących utrzymania ruchu. W artykule zaproponowano sterowaną danymi metodę prognostyczną opartą na danych o pracy do czasu uszkodzenia (run-to failure, RTF), które są wielowymiarowymi danymi sensorycznymi zbieranymi podczas normalnej pracy silnika aż do jego uszkodzenia. Po niezbędnej wstępnej obróbce danych, przeprowadzono analizę skupień w celu wygenerowania skupień reprezentujących multi-stany procesu degradacji. Wyodrębniono klaster stanów uszkodzenia, a następnie obliczono odległość między wstępnie przetworzonymi danymi a wyodrębnionym klastrem. Następnie wygenerowano jednowymiarowe szeregi czasowe, które zdefiniowano jako wskaźniki stanu technicznego. Na podstawie tych wskaźników zbudowano modele degradacji. Wreszcie, w oparciu o analizę podobieństwa do opracowanych modeli oceniono RUL jednostki testowej. Główne algorytmy zastosowane w niniejszym opracowaniu to algorytmy grupowania hierarchicznego (HC) oraz maszyny wektorów istotnych (RVM). Aby zweryfikować zaproponowaną w pracy metodę, przeprowadzono studium przypadku z wykorzystaniem danych dot. silników turbowentylatorowych pochodzące z Prognostic Center of Excellence (PCoE) przy NASA Ames Research Center oraz przedstawiono odpowiednie porównania.

Multi-factor index of public health: empirical analysis and application in economic development of transition economies

Lukianenko I., Krasnikova L., Podvysotskaya T.

Journal of KONBiN

2008

No. 1 (4)

133-148

The main focus of the paper is empirical investigation of health factor influence on economic growth in transition economies. Extending production function model of economic growth by constructed health indices the influence of health factor on the real output was examined. The main finding is that under majority of specifications health indices were found to be positive and significant. The influence of health on productivity growth in transition countries does not differ much from the health influence on productivity in the other countries groups.