Прогнозирование редких событий при оценке остаточного ресурса оборудования

DOI: 10.25728/avtprom.2024.10.02

Достижения в машиностроении позволяют создавать более эффективное оборудование, однако при этом повышается его сложность и стоимость владения. Существуют различные стратегии планирования технического обслуживания, среди которых наиболее перспективной является риск-ориентированная стратегия, основанная на прогнозировании отказов. Для современного оборудования факт отказа – редкое событие в жизненном цикле оборудования. Редкие события затрудняют применение типовых схем решения задачи прогнозирования, в том числе и с применением последних нейросетевых архитектур. Еще одна специфика решения задачи – большое число измеряемых параметров, их частота измерения. Существующие методы, как правило, используют агрегированные по рабочим циклам данные, и вопрос большой размерности не стоит. При этом отсутствуют широко распространенные методы для прогнозирования по мгновенным (не агрегированным) данным, которые имеют на порядки больший объем. В статье предложен метод прогнозирования остаточного ресурса, обобщающий агрегирование данных в рабочие циклы в качестве предварительной обработки данных и процедуру идентификации процесса деградации для разделения выборки. В метод также включен новый подход по формированию обучающей выборки в условиях редких событий с подбором оптимального набора входных параметров для повышения точности прогнозирования. В результате применения предложенного метода удалось повысить точность прогнозирования на 12…17%.