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Diagnosis for systems with multi-component wear interactions

机译：具有多组分磨损相互作用的系统的诊断

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Predicting remaining useful lifetime is key to improving operational efficiency, and increasing the reliability of machinery. This paper presents an approach for increasing the accuracy of diagnostics of systems with multiple components. We first discuss a degradation model for systems, where the deterioration process of a component is influenced by the state of deterioration of the other components. Then, we present a gearbox accelerated life testing platform, where we collect vibration data from accelerometers mounted over each gear supporting shaft. Next, we provide our methodology of extracting health indicators, from systems with such complex wear interactions and noisy signals, using data pre-processing for denoising, and Short Time Fourier Transform (STFT). Finally, by using the approach introduced in this paper and the experimental results, we demonstrate the need for monitoring and modelling wear interdependencies in complex systems, over the conventional condition monitoring of components separately.
机译：预测剩余使用寿命是提高操作效率和提高机械可靠性的关键。本文提出了一种提高具有多个组件的系统的诊断准确性的方法。我们首先讨论系统的退化模型，其中一个组件的退化过程受其他组件的退化状态影响。然后，我们提供了一个变速箱加速寿命测试平台，在该平台上，我们从安装在每个齿轮支撑轴上的加速度计收集振动数据。接下来，我们提供了从具有如此复杂的磨损相互作用和嘈杂信号的系统中提取健康指标的方法，该方法使用数据预处理进行降噪和短时傅立叶变换（STFT）。最后，通过使用本文介绍的方法和实验结果，我们证明了需要对复杂系统中的磨损相互依赖性进行监视和建模，而不是分别对组件进行常规状态监视。

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