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Prediction of the Remaining Useful Life of Aircraft Systems via Web Interface

机译：通过Web界面预测飞机系统的剩余使用寿命

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In this work a web-based tool is presented for the simulation of a Prognostics and Health Management (PHM) system used for exploring and testing different machine learning experimental scenarios with the goal of predicting the Remaining Useful Life (RUL) of aircraft systems. With this tool, the user can select a set of options like the datasets to use, its size, the machine learning method to apply for the RUL prediction and the metrics used for comparing the results. The proposed datasets correspond to public data extracted from a model which aims to simulate a Turbofan Engine dataset of an aircraft. Also, three different State of the Art machine learning techniques are made available to be applied and tested: a Similarity-based, a Neural Network-based and an Extrapolation-based approach. The results obtained by the different approaches can be graphically compared in the web interface. As the methods are executed remotely, the user incurs no computational costs, which constitutes an advantage of using this tool. This web tool aims to be a user-friendly interface used for simulating online experiments regarding the RUL prediction.
机译：在这项工作中，提出了一种基于网络的工具，用于模拟用于探索和测试不同机器学习实验情况的预测和健康管理（PHM）系统，其目的是预测飞机系统的剩余使用寿命（RUL）。使用此工具，用户可以选择一组选项，如数据集，其大小，计算机学习方法应用于RUL预测和用于比较结果的度量。所提出的数据集对应于从旨在模拟飞机的涡轮机发动机数据集的模型中提取的公共数据。此外，还可以应用和测试三种不同的现有技术的技术学习技术：基于相似性的基于神经网络和基于外推的方法。通过不同方法获得的结果可以在Web界面中进行图形比较。随着方法远程执行，用户不会引起计算成本，这构成了使用该工具的优势。该Web工具旨在成为用于模拟关于RUL预测的在线实验的用户友好界面。

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