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系统级预测维修: 研究文献综述和差距分析(CS AI)

本文从系统的角度回顾了当前预知维修领域的文献。 我们区分现有的能力,状态估计和故障风险预测目前应用于简单的组件,从能力需要解决相同的任务复杂的资产。 系统级分析面临着更复杂的潜在退化状态,它必须综合考虑每个组件级别的主动维护方案,并考虑不同维护行动之间的耦合,同时反映系统故障增加的货币和安全成本。 因此,有效预测风险和通知维修决策的方法不能很容易地扩展到提供可靠的子系统或系统级别的洞察力。 我们需要一种全新的整体建模方法,以整合现有的结构和物理知识,并自然地处理积极部署和维护资产的复杂性。

原文题目:System-Level Predictive Maintenance: Review of Research Literature and Gap Analysis

原文:This paper reviews current literature in the field of predictive maintenance from the system point of view. We differentiate the existing capabilities of condition estimation and failure risk forecasting as currently applied to simple components, from the capabilities needed to solve the same tasks for complex assets. System-level analysis faces more complex latent degradation states, it has to comprehensively account for active maintenance programs at each component level and consider coupling between different maintenance actions, while reflecting increased monetary and safety costs for system failures. As a result, methods that are effective for forecasting risk and informing maintenance decisions regarding individual components do not readily scale to provide reliable sub-system or system level insights. A novel holistic modeling approach is needed to incorporate available structural and physical knowledge and naturally handle the complexities of actively fielded and maintained assets.

原文作者:James Miller

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.05239

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