Prognozy zgodnie z normą ISO 13381-1

Norma ISO 13381-1 definiuje ramy monitorowania stanu i prognozowania maszyn. Głównym założeniem jest śledzenie wskaźnika stanu w czasie, dopasowanie modelu degradacji i ekstrapolacja do predefiniowanego progu awarii.

Modele regresji

Obsługiwane są trzy modele dopasowywania danych trendowych:

• Liniowy: y(t) = a + b·t — nadaje się do stałej degradacji o stałej szybkości
• Wykładniczy: y(t) = a·e^b·t — nadaje się do przyspieszenia degradacji (np. zużycia łożysk)
• Wielomian (2. rzędu): y(t) = a + b·t + c·t² — odpowiednie dla trendów nieliniowych z przegięciem

Dobroć dopasowania — R²

Współczynnik determinacji R² mierzy, jak dobrze model pasuje do danych:

• R² > 0,95 — doskonałe dopasowanie, wysoka pewność co do oszacowania RUL
• R² = 0,80–0,95 — dobre dopasowanie, umiarkowane zaufanie
• R² < 0,80 — słabe dopasowanie, rozważ inny model lub więcej danych

Przykład praktyczny