Tasuta inseneri tööriist
Järelejäänud kasuliku eluea (RUL) prognoosikalkulaator
Sisestage trendi andmepunktid, valige regressioonimudel, määrake rikke lävi ja hinnake järelejäänud kasulikku eluiga ISO 13381 usaldusnivoo järgi.
Tulemused
Prognoosid vastavalt standardile ISO 13381-1
ISO 13381-1 määratleb masinate seisundi jälgimise ja prognoosimise raamistiku. Põhiidee on jälgida tervisenäitajat aja jooksul, sobitada sellele halvenemismudel ja ekstrapoleerida see eelnevalt määratletud rikke läveni.
Regressioonimudelid
Trendiandmete sobitamiseks toetatakse kolme mudelit:
- Lineaarne: y(t) = a + b·t — sobib püsivaks, konstantse kiirusega lagunemiseks
- Eksponentsiaalne: y(t) = a-eb·t — sobib lagunemise kiirendamiseks (nt laagrite kulumine)
- Polünoom (2. järk): y(t) = a + b·t + c·t² — sobib mittelineaarsete trendide jaoks, millel on kääne
Sobivuse headus — R²
Määramiskordaja R² mõõdab, kui hästi mudel andmetega sobib:
- R² > 0,95 — Suurepärane sobivus, RUL-i hinnangu kõrge usaldusväärsus
- R² = 0,80–0,95 — Hea sobivus, mõõdukas usaldusväärsus
- R² < 0,80 — Halb sobivus, kaaluge teistsugust mudelit või rohkem andmeid
Praktiline näide
Antud: Vibratsiooninäidud päevadel 0, 30, 60, 90, 120, 150 on: 1,2, 1,8, 2,5, 3,4, 4,1, 5,0 mm/s. Häire lävi = 7,1 mm/s.
Lineaarne lähendus: y = 1,14 + 0,0253·t → läviväärtus t ≈ 236 päeva → RUL ≈ 86 päeva viimasest mõõtmisest.
Eksponentsiaalne sobitus võib anda lühema RUL-i, kui lagunemine kiireneb.
⚠️ Märkus: Prognoosihinnangud sõltuvad suuresti andmete kvaliteedist ja eeldusest, et lagunemismehhanism jääb muutumatuks. Kombineerige neid alati insenerihinnangu ja täiendavate seisundi jälgimise andmetega.
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.
Sellel lehel kirjeldatud protseduurid töötas välja ja testis välitingimustes Vibromera meeskond, kasutades Balanset-1A-d, kaasaskantavat kahekanalilist tasakaalustusseadet ja vibratsioonianalüsaatorit rootorite tasakaalustamiseks kohapeal.
Professionaalsed seisundi jälgimise ja vibratsioonianalüüsi instrumendid. Ennustab rikkeid enne nende tekkimist. Kasutusel enam kui 50 riigis.
Nikolai Shelkovenko
Nikolai Shelkovenko on vibratsioonianalüüsi insener ning Vibromera asutaja ja tegevjuht. Rohkem kui 15 aastat on ta tasakaalustanud pöörlevaid seadmeid kohapeal, mitte katsestendil: multšereid, tööstuslikke ventilaatoreid, purustajaid, tsentrifuuge, võlle ja spindleid. Just sellest tööst kasvasid välja Balanset seadmed — need kavandati tööriistana, mille spetsialist saab masina juurde kaasa võtta ja üksi kohapeal kasutada, mitte laboriseadmena. Vibromera asutati 2017. aastal ja alates 2023. aastast asub see Portos Portugalis. Siin toimub kogu Balanset seeria arendus, koostamine ja tugi. Lipulaevaks on Balanset-1A, kaasaskantav analüsaator ühe- ja kahetasapinnaliseks tasakaalustamiseks ning vibratsioonidiagnostikaks. Nikolai osaleb isiklikult klienditoes, keeruliste tasakaalustusjuhtumite lahendamises ja tarkvara arendamises. Ta töötab klientidega üle kogu maailma, mis tahes keeles.
