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Remaining Useful Life estimation for noisy degradation trends

机译：剩余使用寿命估算，用于评估噪声恶化趋势

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In process safety and supervision, many works are based on the data driven approaches. Among them, one widely used approach is estimating the Remaining Useful Life (RUL) based on the behavior of degradation trends. In practice, these trends are very noisy because of the measurement process and environments. This paper proposes a method to extract profiles of trends based on a percentile calculation on several levels. This allows one to have a probability density function (pdf) of RUL with a Confidence Interval (CI) that ensures the safety margins for industrial applications. The proposed method is illustrated using a simulation example which highlights its effectiveness, comparing to the filtering methods based on discrete wavelet transform (DWT) and empirical mode decomposition (EMD) algorithms.
机译：在过程安全和监督中，许多工作都是基于数据驱动的方法。其中，一种被广泛使用的方法是基于退化趋势的行为来估计剩余使用寿命（RUL）。实际上，由于测量过程和环境的原因，这些趋势非常嘈杂。本文提出了一种基于几个级别的百分位数计算来提取趋势图的方法。这使得一个具有置信区间（CI）的RUL的概率密度函数（pdf）确保了工业应用的安全裕度。与基于离散小波变换（DWT）和经验模态分解（EMD）算法的滤波方法相比，该方法通过一个仿真示例来说明其有效性。

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