आईएसओ 13381-1 के अनुसार रोगनिदान

ISO 13381-1 मशीनों की स्थिति की निगरानी और पूर्वानुमान के लिए एक ढांचा परिभाषित करता है। इसका मूल विचार समय के साथ स्वास्थ्य संकेतक को ट्रैक करना, गिरावट मॉडल को फिट करना और पूर्वनिर्धारित विफलता सीमा तक अनुमान लगाना है।.

प्रतिगमन मॉडल

ट्रेंड डेटा को फिट करने के लिए तीन मॉडल समर्थित हैं:

• रैखिक: y(t) = a + b·t — स्थिर, निरंतर दर वाले क्षरण के लिए उपयुक्त
• घातीय: y(t) = a·e^बीटी — क्षरण की प्रक्रिया को तेज करने के लिए उपयुक्त (जैसे बेयरिंग का घिसाव)
• बहुपद (द्वितीय क्रम): y(t) = a + b·t + c·t² — यह गैर-रैखिक प्रवृत्तियों के लिए उपयुक्त है जिनमें विभक्ति बिंदु होते हैं।

फिटनेस की अच्छाई — R²

निर्धारण गुणांक R² यह मापता है कि मॉडल डेटा के साथ कितनी अच्छी तरह से मेल खाता है:

• R² > 0.95 — उत्कृष्ट मिलान, RUL अनुमान में उच्च विश्वास
• R² = 0.80–0.95 — अच्छा फिट, मध्यम आत्मविश्वास
• R² < 0.80 — खराब फिट, किसी भिन्न मॉडल या अधिक डेटा पर विचार करें

व्यावहारिक उदाहरण