ISO 13381-1に準拠した予測

ISO 13381-1は、機械の状態監視と予測のための枠組みを定義しています。その中核となる考え方は、経時的に健全性指標を追跡し、劣化モデルを適合させ、事前に定義された故障閾値まで外挿することです。.

回帰モデル

トレンド データをフィッティングするために、次の 3 つのモデルがサポートされています。

• リニア： y(t) = a + b·t — 定常かつ一定速度の劣化に適している
• 指数関数: y(t) = a·e^b·t — 劣化を加速させるのに適している（例：ベアリングの摩耗）
• 多項式（2次）: y(t) = a + b·t + c·t² — 屈折を伴う非線形傾向に適している

適合度 — R²

決定係数 R² は、モデルがデータにどの程度適合しているかを測定します。

• R² > 0.95 — 優れた適合性、RUL推定値に対する高い信頼性
• R² = 0.80–0.95 — 適合度は良好、信頼性は中程度
• R² < 0.80 — 適合度が低い。別のモデルまたはより多くのデータを検討してください。

実例