Variance Gamma process for predictive maintenance of mechanical systems

Autor: Belhaj Salem, Marwa, Fouladirad, Mitra, Deloux, Estelle
Přispěvatelé: Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes (LM2S), Institut Charles Delaunay (ICD), Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Technologie de Troyes (UTT), Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Congrès Lambda Mu 22 « Les risques au cœur des transitions »-22e Congrès de Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement, Institut pour la Maîtrise des Risques
Congrès Lambda Mu 22 « Les risques au cœur des transitions »-22e Congrès de Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement, Institut pour la Maîtrise des Risques, Oct 2020, Le Havre (e-congrès), France
Congrès Lambda Mu 22 « Les risques au coeur des transisitions » 2020
Congrès Lambda Mu 22 « Les risques au coeur des transisitions » 2020, Dec 2020, E-congrès, France
Popis: International audience; La prédiction de la durée de vie résiduelle (RUL) est importante pour le pronostic et l'entretien des systèmes coûteux. Une fiabilité élevée est une condition indispensable pour les systèmes avancés. De même, les praticiens de la fiabilité tentent d'étudier le comportement du système afin d'atténuer le plus possible les risques. L'étude du comportement est assurée par la collecte des données réelles de dégradation, qui est considérée comme une tâche contestée. Sur la base des données récupérées, on peut proposer un bon processus stochastique pour modéliser la dégradation du système. Le but de cette étude est de proposer le processus Variance Gamma comme un modèle de dégradation. La pompe d’un réservoir d'eau est utilisée comme un cas d’application. L'estimation des paramètres de données et leur ajustement au modèle sont considérés. De plus, l'étude du premier temps de passage (FT) et de sa distribution est traitée. Enfin, en se basant sur les résultats du FT un bon pronostic est réalisé.
Databáze: OpenAIRE
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