Ingyenes mérnöki eszköz
Hátralévő hasznos élettartam (RUL) prognosztikai kalkulátor
Adja meg a trendadatpontokat, válasszon egy regressziós modellt, állítson be egy meghibásodási küszöbértéket, és becsülje meg a fennmaradó hasznos élettartamot az ISO 13381 szabvány szerinti megbízhatósági szinttel.
Eredmények
Prognózis az ISO 13381-1 szabvány szerint
Az ISO 13381-1 szabvány meghatározza a gépek állapotfelügyeletének és prognosztizálásának keretrendszerét. Az alapötlet egy állapotjelző időbeli nyomon követése, egy romlási modell illesztése és egy előre meghatározott meghibásodási küszöbértékre való extrapolálás.
Regressziós modellek
Három modell támogatott a trendadatok illesztéséhez:
- Lineáris: y(t) = a + b·t — alkalmas állandó, állandó sebességű degradációra
- Exponenciális: y(t) = a·eb·t — alkalmas gyorsuló degradációhoz (pl. csapágykopás)
- Polinom (másodrendű): y(t) = a + b·t + c·t² — alkalmas inflexiós nemlineáris trendekhez
Az illeszkedés jósága — R²
Az R² meghatározási együttható azt méri, hogy a modell mennyire illeszkedik az adatokhoz:
- R² > 0,95 — Kiváló illeszkedés, nagyfokú megbízhatóság az RUL becslésében
- R² = 0,80–0,95 — Jó illeszkedés, közepes megbízhatóság
- R² < 0,80 — Rossz illeszkedés, érdemes másik modellt vagy több adatot figyelembe venni
Gyakorlati példa
Adott: A 0., 30., 60., 90., 120. és 150. napon mért rezgésértékek: 1,2, 1,8, 2,5, 3,4, 4,1, 5,0 mm/s. Riasztási küszöbérték = 7,1 mm/s.
Lineáris illesztés: y = 1,14 + 0,0253·t → küszöbérték t ≈ 236 nap → RUL ≈ 86 nap az utolsó méréstől számítva.
Az exponenciális illesztés rövidebb RUL-t eredményezhet, ha a degradáció gyorsul.
⚠️ Megjegyzés: A prognosztikai becslések nagymértékben függenek az adatminőségtől és attól a feltételezéstől, hogy a degradációs mechanizmus változatlan marad. Mindig kombinálja mérnöki megítéléssel és további állapotfelügyeleti adatokkal.
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.
Az ezen az oldalon ismertetett eljárásokat a Vibromera csapata dolgozta ki, és a helyszínen tesztelte a Balanset-1A segítségével, amely egy hordozható, kétcsatornás kiegyensúlyozó és rezgésanalizátor a helyszíni kiegyensúlyozáshoz.
Professzionális állapotfelügyeleti és rezgéselemző műszerek. A meghibásodások előrejelzése még azok bekövetkezte előtt. Több mint 50 országban használják.
Nikolai Shelkovenko
Nikolai Shelkovenko rezgésanalízis-mérnök, valamint a Vibromera alapítója és ügyvezetője. Több mint 15 éve nem próbapadon, hanem a helyszínen egyensúlyoz ki forgó berendezéseket: mulcsozókat, ipari ventilátorokat, törőgépeket, centrifugákat, tengelyeket és orsókat. Ebből a munkából nőttek ki a Balanset műszerek — olyan eszköznek szánták őket, amelyet a szakember magával vihet a géphez, és egyedül, a helyszínen használhat, nem pedig laboratóriumi berendezésnek. A Vibromera 2017-ben alakult, és 2023 óta a portugáliai Portóban működik. A Balanset sorozat fejlesztése, összeszerelése és támogatása itt zajlik. A zászlóshajó műszer a Balanset-1A, egy hordozható analizátor egy- és kétsíkú kiegyensúlyozáshoz, valamint rezgésdiagnosztikához. Nikolai személyesen részt vesz az ügyfélszolgálatban, a nehéz kiegyensúlyozási esetek megoldásában és a szoftver fejlesztésében. A világ minden tájáról érkező ügyfelekkel dolgozik, bármilyen nyelven.
