故障预测与健康管理

PHM


            

ARULE™概述

  Ridgetop公司开发的自适应剩余寿命估计器(ARULE)是一种确定复杂系统剩余使用寿命(RUL)和健康状态(SoH)的有力推理工具。ARULETM利用采集到的传感器数据,采用与扩展卡尔曼滤波(EKF)相关的高级预测方法,为每个新的传感器数据点生成新的RUL和SoH估计。多用途的ARULETM可用于确定电子和机械疲劳损伤。通过对故障失效进程(FFP)的特征、RUL和SoH精确预估 的计算,ARULETM能够在灾难性故障发生之前就为系统维修人员提供早期预警,从而及时为系统进行维修。


ARULE 是依据传感器测量数据和预定义的模型进行RUL预测的。因此需要传感器获取在“全新”与“失效”两 个等级之间的数据。当模型空间发生变化时新的RUL的预估会随之生成;此外,新的RUL预估会被用来产生新的SoH预估。


ARULE采用的智能算法可根据系统应力等级的变化去适应RUL。在应力等级减小的案例中,ARULE可以辨认并解释数据显示出的系统愈合的证据。在收集到一定数量的数据之后, RUL呈现增长态势,这改变了对 RUL预估的规划。当数据显示退化重新开始时,ARULE 同样会在RUL和SoH的预估中将退化显示出来。


  

ARULE工作流程

ARULE将识别并应用降级故障模式(DFP)特征(源自异常检测滤波器),例如表示系统功率输出下降的特征。ARULE工作流程(如右图所示)包括六个步骤:




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●获取传感器数据;


●加入模型库的模型;


●处理数据并发送至模型预测器;


● 建立新的模型;


● 在模型库中记录/更新生成的模型;


● 将结果发送至用户界面。这些结果中包含支持基于状态维修(CBM)的信息。


开发式系统架构

ARULE使用一个开放架构的应用程序编程接口(API)来确定或者使用模型,接收输入数据,输出RUL SoH的预估结果,并返回修正的模型。该应用程序接口可集成于现场或场外的预测与健康管理(PHM)系统或基于状态的维护(CBM)系统。


ARULE总结

  ARULE是Ridgetop公司Sentinel Suite解决方案的内在组成部分, 它包含了传感器, 推理机和图形用户界面(GUI)。 Sentinel Power™、Sentinel Motion™ 和Sentinel IT™ 使得 ARULE能够为不同的应用提供精确的RUL和SoH预测。



ARULE Appications

  

一直致力千开发先进自2000年成立以来, Ridgetop的故障诊断与预测方法, 用于提高测试覆盖率、 改进可靠性、 减少停机时间和降低关键系统的平均修复时间 (MTTR) 。


  这些节省成本的方法被航空航天, 工业和汽车领域的电子, 电力与机电系统的产品广泛采用。 Ridgetop公司同时也提供软件开发和系统监测工具, 以支持先进的基千状态的维护 (CBM) 策略制定与管理。


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