Instrument de inginerie gratuit
Calculator de prognoză pentru durata de viață utilă rămasă (RUL)
Introduceți puncte de date privind tendințele, alegeți un model de regresie, setați un prag de defecțiune și estimați durata de viață utilă rămasă cu un nivel de încredere conform standardului ISO 13381.
Rezultate
Prognostic conform ISO 13381-1
ISO 13381-1 definește un cadru pentru monitorizarea stării și prognoza mașinilor. Ideea centrală este de a urmări un indicator de stare în timp, de a ajusta un model de degradare și de a extrapola până la un prag de defecțiune predefinit.
Modele de regresie
Sunt acceptate trei modele pentru ajustarea datelor de tendință:
- Liniar: y(t) = a + b·t — potrivit pentru degradarea uniformă cu rată constantă
- Exponențial: y(t) = a·eb·t — potrivit pentru accelerarea degradării (de exemplu, uzura rulmenților)
- Polinom (ordinul al doilea): y(t) = a + b·t + c·t² — potrivit pentru tendințe neliniare cu inflexiune
Calitatea potrivirii — R²
Coeficientul de determinare R² măsoară cât de bine se potrivește modelul cu datele:
- R² > 0,95 — Ajustare excelentă, încredere ridicată în estimarea RUL
- R² = 0,80–0,95 — Potrivire bună, încredere moderată
- R² < 0,80 — Ajustare slabă, luați în considerare un model diferit sau mai multe date
Exemplu practic
Dat: Vibrațiile măsurate în zilele 0, 30, 60, 90, 120, 150 sunt: 1,2, 1,8, 2,5, 3,4, 4,1, 5,0 mm/s. Pragul de alarmă = 7,1 mm/s.
Ajustare liniară: y = 1,14 + 0,0253·t → prag la t ≈ 236 zile → RUL ≈ 86 zile de la ultima măsurare.
Ajustarea exponențială poate da o RUL mai scurtă dacă degradarea se accelerează.
⚠️ Notă: Estimările prognostice depind în mare măsură de calitatea datelor și de presupunerea că mecanismul de degradare rămâne neschimbat. Combinați întotdeauna aceste date cu judecata inginerească și date suplimentare de monitorizare a stării.
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.
Procedurile descrise în această pagină au fost dezvoltate și testate pe teren de echipa Vibromera cu ajutorul Balanset-1A, un balansor portabil cu două canale și analizor de vibrații pentru echilibrarea rotoarelor la fața locului.
Instrumente profesionale de monitorizare a stării și analiză a vibrațiilor. Prezic defecțiunile înainte ca acestea să se producă. Utilizate în peste 50 de țări.
Nikolai Shelkovenko
Nikolai Shelkovenko este inginer în analiza vibrațiilor, fondator și director general al Vibromera. De peste 15 ani echilibrează echipamente rotative pe teren, nu pe un stand de probă: tocătoare, ventilatoare industriale, concasoare, centrifuge, arbori și axe portsculă. Din această muncă s-au născut instrumentele Balanset — au fost concepute ca o unealtă pe care specialistul o poate duce la mașină și o poate folosi singur, la fața locului, nu ca echipament de laborator. Vibromera a fost fondată în 2017 și, din 2023, are sediul în Porto, Portugalia. Aici au loc dezvoltarea, asamblarea și asistența pentru gama Balanset. Instrumentul de vârf este Balanset-1A, un analizor portabil pentru echilibrarea într-un plan și în două plane și pentru diagnosticarea vibrațiilor. Nikolai se implică personal în asistența pentru clienți, în rezolvarea cazurilor dificile de echilibrare și în dezvoltarea software-ului. Lucrează cu clienți din întreaga lume, în orice limbă.
