Within the field of prognostics and health management (PHM), health indicators (HI) can be used to aid the production and, e.g. schedule maintenance and avoid failures. However, HI is often engineered to a specific process and typically requires large amounts of historical data for set-up. This is especially a challenge for SMEs, which often lack sufficient resources and knowledge to benefit from PHM. In this paper, we propose ModularHI, a modular approach in the construction of HI for a system without historical data. With ModularHI, the operator chooses which sensor inputs are available, and then ModularHI will compute a baseline model based on data collected during a burn-in state. This baseline model will then be used to detect if the system starts to degrade over time. We test the ModularHI on two open datasets, CMAPSS and N-CMAPSS. Results from the former dataset showcase our system's ability to detect degradation, while results from the latter point to directions for further research within the area. The results shows that our novel approach is able to detect system degradation without historical data.


翻译:在预测和健康管理(PHM)领域,健康指标(HI)可用于协助生产,例如时间表维持和避免失败。然而,HI往往被设计成一个特定的过程,通常需要大量的历史数据来设置。这对中小企业来说尤其是一个挑战,中小企业往往缺乏足够的资源和知识来受益于PHM。在本文中,我们提议MudulalHI,这是为没有历史数据的系统建造HI的模块化方法。随着ModularHI,操作者选择了哪些传感器投入,然后ModularHI将根据在燃烧状态下收集的数据计算一个基线模型。然后,这一基线模型将用来检测系统是否开始随着时间的流逝而退化。我们用两个开放的数据集CMAPSS和N-CMAPSS测试MH。以前的数据集显示我们系统探测退化的能力,而后一点的结果则显示该地区进一步研究的方向。结果显示,我们的新方法能够在没有历史数据的情况下探测系统退化。

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