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शेष उपयोगी जीवन (आरयूएल) पूर्वानुमान कैलकुलेटर
ट्रेंड डेटा पॉइंट दर्ज करें, एक रिग्रेशन मॉडल चुनें, विफलता सीमा निर्धारित करें और आईएसओ 13381 के अनुसार आत्मविश्वास स्तर के साथ शेष उपयोगी जीवन का अनुमान लगाएं।.
परिणाम
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·eबीटी — 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
दिया गया: दिन 0, 30, 60, 90, 120, 150 पर कंपन रीडिंग क्रमशः 1.2, 1.8, 2.5, 3.4, 4.1, 5.0 मिमी/सेकंड हैं। अलार्म सीमा = 7.1 मिमी/सेकंड।.
रेखीय फिट: y = 1.14 + 0.0253·t → t ≈ 236 दिनों पर सीमा → अंतिम माप से RUL ≈ 86 दिन।.
यदि क्षरण की गति तेज हो रही है तो घातीय फिट से कम आरयूएल प्राप्त हो सकता है।.
⚠️ ध्यान दें: पूर्वानुमान संबंधी अनुमान डेटा की गुणवत्ता और इस धारणा पर बहुत हद तक निर्भर करते हैं कि क्षरण तंत्र अपरिवर्तित रहता है। हमेशा इंजीनियरिंग संबंधी निर्णय और अतिरिक्त स्थिति निगरानी डेटा के साथ इनका संयोजन करें।.
पेशेवर स्थिति निगरानी और कंपन विश्लेषण उपकरण। विफलताएँ होने से पहले ही उनका पूर्वानुमान लगाएं। 50 से अधिक देशों में उपयोग किया जाता है।.
