matlab剩余寿命概率密度,分享关于评估设备剩余使用寿命的三种方法

剩余使用寿命（RUL）是衡量机器在维修或更换前可运行时间的重要指标。通过预测RUL，工程师可以优化维护计划、提高设备效率并避免计划外停机。文章介绍了基于寿命数据、运行至故障数据和阈值数据的三种计算方法：比例风险模型和组件故障时间的概率分布用于寿命数据；退化曲线对比用于运行至故障数据；指数退化模型用于阈值数据。这些方法结合状态指标和主成分分析等技术，能够提供可靠的RUL评估，并将结果集成到监控系统中以支持快速响应设备状况变化。

描述

Remaining Service Life (RSL)，以下简称 RSL) 被认为是在设备维护和更新周期之前持续的时间长度。基于 RSL 的数据信息，在线计算系统能够通过合理规划预防性维护任务来提升设备效率并减少意外停机。从而，在预测性维护策略中实现对 RUL 的准确预测已成为该领域的重要目标。

RUL 预测模型不仅能够预估 RUL 还能给出预估结果的有效性界限。该模型采用的状态指标作为输入参数进行计算这些指标主要来源于传感器数据和日志数据中提取的关键特征参数。当系统的运行状态发生退化或运行模式发生变化时其变化具有可预测性

RUL 的计算方法取决于可用数据的类型：

寿命数据，用于指示相似机器运行至发生故障所用的时长

相似机器的运行至故障的历史数据

检测故障所用状态指标的已知阈值

Predictive Maintenance Toolbox支持的模型能够针对不同数据类型计算剩余寿命值。

使用寿命数据

该方法基于故障时间的概率分布来计算剩余使用寿命（RUL）。例如，在分析电池的放电特性时，我们可以利用历史充电次数以及相关因素（即协变量）来预测其放电时间。其中协变量包括电池运行环境（如温度）以及电池负载等因素。

生存分析函数（图 1）揭示了电池在不同使用周期内出现故障的概率分布情况。研究表明，在经过75个使用周期后，该类充电设备的可靠性已显著提升。具体而言，在完成上述使用周期后，设备仍能维持其预期寿命的约9成可能性。

图 1. 生存函数图。在运行 75 个周期后，电池能够继续运行的概率为 0.1 或 10%。

运行至故障的数据

如果您的数据存储库包含记录设备运行状态直至发生故障的数据，并且这些记录涉及功能相近的设备组别或具有类似运行模式的部件，则可以采用相同的方法来估算RUL。这类方法通过分析退化趋势并将其与当前机器的新运行状态进行比较来推断剩余寿命。具体而言，它们会将退化曲线与新收集到的数据进行对比分析，从而确定新数据属于哪种类型的退化模式。

如图所示，在图形中使用不同颜色区分不同参数的变化趋势。其中蓝色线条代表发动机运行至故障状态下的历史退化轨迹（Degradation Curve），而黄色线条则标记着当前监测到的数据点。通过匹配最优退化轨迹进行分析后得出预测结果：Remaining Useful Life（RUL）约为65个周期。

根据运行至故障数据生成的退化曲线（蓝色），其最邻近的关键标记（如星号或端点）分布表明剩余使用周期数为65个周期。

阈值数据

在某些情况下（即当系统运行至故障或达到寿命极限时），相关数据未能被完整记录。但这些情况仍包含关键的阈值参考信息。例如，在水泵中液体的温度不应超过 160oF (71oC)，而压力必须维持在 2200 psi (155 bar)以下。通过这些关键参数（即作为参考依据），我们可以分析传感器数据（包括随时间变化的温度和压力等特征），从而建立并验证相应的状态指示模型。

这些退化模型基于预测状态指数超过阈值的时间来计算剩余寿命。此外，在融合过程中，其中一种方法是采用主成分分析等技术来整合来自多个状态指数的信息。

图 3 展示了用于跟踪风力涡轮机高速轴承故障的指数退化模型。蓝色区域表示状态指标。该模型预估轴承将在约 9.5 天后达到阈值。红色阴影部分反映了这一预估的置信区间。

图 3 展示了高速轴承的退化模型。通过结合当前状态数据（以蓝色表示）及其对应的指数退化曲线（以红色表示），本系统能够预测出该轴承预计达到使用寿命极限的时间点为 9.5 天。

对 RUL 进行可靠的 RUL 评估后，请您将这些评估值整合到仪表盘中，并接入维护团队监控使用的报警系统。接下来，请各相关部门迅速响应设备运行状态的变化情况。

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