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शेष उपयोगी जीवन (RUL) प्रोग्नॉस्टिक्स कैलकुलेटर

ट्रेंड डेटा पॉइंट डालीं, एगो रिग्रेशन मॉडल चुनीं, विफलता थ्रेशोल्ड सेट करीं, आ ISO 13381 के अनुसार कॉन्फिडेंस लेवल के साथ शेष उपयोगी जीवन के अनुमान लगाईं।

ISO 13381-1 रैखिक / घातांकी / बहुपद 8 गो बिंदु तक
#समय (t)पैरामीटर वैल्यू (y)
फटाफट प्रीसेट

परिणाम

अनुमानित शेष उपयोगी जीवन
—
अनुमानित विफलता समय
—
मॉडल R² (फिट के गुणवत्ता)
—
कॉन्फिडेंस लेवल
—
वर्तमान परिवर्तन दर
—

ISO 13381-1 के अनुसार प्रोग्नॉस्टिक्स

ISO 13381-1 मशीन सभ के कंडीशन मॉनिटरिंग आ प्रोग्नॉस्टिक्स खातिर एगो फ्रेमवर्क परिभाषित करेला। एकर मुख्य विचार बा कि समय के साथ एगो हेल्थ इंडिकेटर के ट्रैक करल जाव, एगो क्षरण मॉडल फिट कइल जाव, आ एगो पहिले से तय विफलता थ्रेशोल्ड तक एक्सट्रापोलेट कइल जाव।

रिग्रेशन मॉडल

ट्रेंड डेटा फिट करे खातिर तीन मॉडल समर्थित बा:

  • लीनियर: y(t) = a + b·t — स्थिर, निरंतर दर वाला क्षरण खातिर उपयुक्त
  • घातांकी: y(t) = a·eb·t — तेज होखत क्षरण खातिर उपयुक्त (जइसे बेयरिंग घिसाव)
  • बहुपद (दूसरा क्रम): y(t) = a + b·t + c·t² — इन्फ्लेक्शन वाला नॉन-लीनियर ट्रेंड खातिर उपयुक्त

फिट के गुणवत्ता — R²

निर्धारण गुणांक R² ई मापेला कि मॉडल डेटा में केतना नीक तरीका से फिट होखेला:

  • R² > 0.95 — बढ़िया फिट, RUL अनुमान में उच्च कॉन्फिडेंस
  • R² = 0.80–0.95 — नीक फिट, मध्यम कॉन्फिडेंस
  • R² < 0.80 — कमजोर फिट, दूसर मॉडल भा अउरी डेटा पर विचार करीं

व्यावहारिक उदाहरण

उदाहरण — बेयरिंग वाइब्रेशन क्षरण

दिहल बा: दिन 0, 30, 60, 90, 120, 150 पर वाइब्रेशन रीडिंग बा: 1.2, 1.8, 2.5, 3.4, 4.1, 5.0 mm/s। अलार्म थ्रेशोल्ड = 7.1 mm/s।

लीनियर फिट: y = 1.14 + 0.0253·t → थ्रेशोल्ड t ≈ 236 दिन पर → अंतिम माप से RUL ≈ 86 दिन।

एक्सपोनेंशियल फिट कम RUL दे सकेला अगर डिग्रेडेशन तेज हो रहल बा।

⚠️ नोट: प्रोग्नोस्टिक अनुमान डेटा के गुणवत्ता आ ई मान्यता पर बहुत निर्भर करेला कि डिग्रेडेशन के तंत्र अपरिवर्तित रहेला। हमेशा एंजीनियरिंग निर्णय आ अतिरिक्त कंडीशन मॉनिटरिंग डेटा के साथे मिला के इस्तेमाल करीं।

RUL is the estimated time remaining before an asset reaches a predefined failure or alarm threshold. It is a core concept in prognostics and predictive maintenance defined by ISO 13381-1.

RUL estimation allows maintenance to be planned proactively, avoiding unexpected downtime while maximizing asset utilization.

The choice depends on the degradation pattern:

  • Linear — constant-rate degradation (e.g. gradual wear, steady contamination buildup)
  • Exponential — accelerating degradation (e.g. bearing spalling, fatigue crack growth)
  • Polynomial — non-linear trends where rate changes (e.g. initial break-in followed by stable degradation then rapid failure)

Compare R² values to find the best fit for your data.

A minimum of 3 data points is required for any regression. For better confidence:

  • Linear model: 4–5 points recommended
  • Exponential: 5–6 points recommended
  • Polynomial: 6+ points recommended

More data points, especially near the current operating time, improve the prediction.

Confidence is derived from the R² (coefficient of determination) of the fitted model:

  • High (R² ≥ 0.95) — Model fits data very well, RUL estimate is reliable
  • Moderate (R² 0.80–0.95) — Reasonable fit, use with caution
  • Low (R² < 0.80) — Poor fit, consider a different model or more data points

This calculator supports multiple parameter types (vibration, temperature, wear particles, etc.), multiple regression models, quantitative goodness-of-fit assessment, and extrapolation to a user-defined threshold — providing a full prognostic analysis rather than just a visual trend.

एह पन्ना पर बताइल गइल प्रक्रिया सभ के Vibromera टीम द्वारा Balanset-1A—एगो पोर्टेबल ड्युअल-चैनल बैलेंसर आ वाइब्रेशन एनालाइजर—के इस्तेमाल से, साइट पर रोटर बैलेंसिंग खातिर विकसित कइल गइल आ फील्ड में टेस्ट कइल गइल।

Vibromera — पोर्टेबल बैलेंसिंग आ वाइब्रेशन विश्लेषण
प्रोफेशनल कंडीशन मॉनिटरिंग आ वाइब्रेशन एनालिसिस इंस्ट्रूमेंट। विफलता होखे से पहिले ओकर भविष्यवाणी करीं। 50+ देश में इस्तेमाल होला।
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© 2024–2025 Vibromera — इंजीनियरिंग कैलकुलेटर

ISO 13381-1 (कंडीशन मॉनिटरिंग — प्रोग्नोस्टिक्स) पर आधारित। अंतिम अपडेट: जून 2025

श्रेणी सभ:

Nikolai Shelkovenko

Nikolai Shelkovenko

Nikolai Shelkovenko कंपन विश्लेषण के इंजीनियर हईं आ Vibromera के संस्थापक आ मुख्य कार्यकारी अधिकारी हईं। 15 साल से भी ढेर समय से ऊ घूमे वाला उपकरण के टेस्ट बेंच पर ना, बलुक मौका पर ही संतुलित करत आ रहल बानी: मल्चर, औद्योगिक पंखा, क्रशर, सेंट्रीफ्यूज, शाफ्ट आ स्पिंडल। एही काम से Balanset उपकरण निकलल — इनका के अइसन औजार के रूप में बनावल गइल जेके विशेषज्ञ मशीन तक ले जाके मौका पर अकेले इस्तेमाल कर सके, ना कि प्रयोगशाला के उपकरण के रूप में। Vibromera के स्थापना 2017 में भइल आ 2023 से ई पुर्तगाल के पोर्तो शहर में बा। Balanset श्रृंखला के विकास, असेंबली आ सहायता सब इहँवें होला। प्रमुख उपकरण Balanset-1A ह — एक आ दू तल में संतुलन आ कंपन डायग्नोस्टिक्स खातिर एगो पोर्टेबल एनालाइज़र। Nikolai खुद ग्राहक सहायता में, कठिन संतुलन के मामिला सुलझावे में आ सॉफ्टवेयर के विकास में शामिल रहेलन। ऊ दुनिया भर के ग्राहकन के साथ, कवनो भाषा में काम करेलन।

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