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剩餘使用壽命 (RUL) 預測計算器
輸入趨勢資料點，選擇回歸模型，設定失效閾值，並根據 ISO 13381 估算具有信賴水準的剩餘使用壽命。
ISO 13381-1
線性 / 指數 / 多項式
最多 8 個點
結果
預估剩餘使用壽命
—
預測失效時間
—
模型 R²（擬合優度）
—
信賴水準
—
目前變化率
—
依據 ISO 13381-1 之預測
ISO 13381-1 定義了機器狀態監測與預測的框架。其核心概念是隨時間追蹤健康指標，擬合退化模型，並外推至預先定義的失效閾值。
回歸模型
支援三種模型以擬合趨勢資料：
- 線性： y(t) = a + b·t — 適用於穩定、恆定速率的退化
- 指數： y(t) = a·eb·t — 適用於加速退化（例如軸承磨損）
- 多項式（二階）： y(t) = a + b·t + c·t² — 適用於具有轉折點的非線性趨勢
擬合優度 — R²
決定係數 R² 衡量模型對資料的擬合程度：
- R² > 0.95 — 擬合極佳，對 RUL 估算具有高信賴度
- R² = 0.80–0.95 — 擬合良好，信賴度中等
- R² < 0.80 — 擬合不佳，請考慮更換模型或增加資料
實務範例
範例 — 軸承振動退化
已知： 第 0、30、60、90、120、150 天的振動讀數分別為：1.2、1.8、2.5、3.4、4.1、5.0 mm/s。警報閾值 = 7.1 mm/s。
線性擬合：y = 1.14 + 0.0253·t → 閾值出現在 t ≈ 236 天 → RUL ≈ 距上次測量 86 天。
若退化加速，指數擬合可能給出較短的 RUL。
⚠️ 注意： 預測估算高度依賴資料品質與退化機制保持不變的假設。請務必結合工程判斷與額外的狀態監測資料。
Vibromera — 便攜式動平衡校正與振動分析
專業狀態監測與振動分析儀器。在故障發生前預測故障。已應用於 50 多個國家。
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