预测系统或产品的剩余使用寿命 (RUL)

简介

在 CAiRS 中, 我们提出了一种数据驱动模型，使用基于transformer的轻量级模型来准确预测系统或产品的剩余使用寿命 (RUL)。使用 NASA 提供的飞机发动机 C-MAPSS 数据集验证了所提出模型的有效性。所提出的模型在 C-MAPSS 数据集上实现了最先进的性能，并且在 C-MAPSS 中较难的数据集上的 RMSE 和Score分别优于以前的最先进方法至少30%和50%。

完成研究日期

2022

商品化机会

技术授权协议

解决方案

当对混淆程度较低的系统有很好的理解时，通常会使用基于物理的模型。然而，由于系统中的大多数交互都没有得到很好的理解，因此大大降低了基于物理的模型的实用性。

创新技术

提出的模型能够处理少量传感器数据，这与传统的 Transformer 不同，后者需要具有许多传感器的高维数据。
拟议的基于频谱的 Transformer 采用无参数离散余弦变换注意 (DCTA) 来降低内存需求和计算复杂性，从而更容易在小型数据集上进行训练。
为了有效传播时间信息，我们的模型中提出了无约束位置和上下文注意 (UPCA)。所提出的多头捷径也促进了有效的特征嵌入学习。

主要成效

在 C-MAPSS 数据集上的实验中，我们的模型在样本中更具挑战性的部分展示了有前途的性能，与最先进的 RUL 预测相比，RMSE 至少提高了 15%，分数提高了 10% 方法。
预测准确率高：可以为系统安排适当的维护，无需花费额外的资源和时间。
能够处理少量传感器数据
计算复杂度低

应用范畴

旋转机械——马达、燃气涡轮发动机、

专利申请

香港短期专利编号 HK30079023

香港近年积极推动「新型工业化」，透过应用创新科技，简化流程，在本地发展高增值产业及产业链，为曾经是本地经济支柱的制造业注入新动力，成为本港经济的新增长点。一直以来，香港的品牌享誉盛名，亦是安全可靠的象征。

产品可靠性暨系统安全研发中心 (CAiRS) 的成立目的，就是要採用从上而下、以解决问题为本的合作模式，确保香港产品的安全和可靠性，让业界在产品製造及系统调试过程中，得到适切技术支援。更加重要是透过我们与业界合作研究项目，不但加速「科研成果商品化」，更加快「从一到N」成果转化，CAiRS凝聚海内外相关专才，进一步完善创科生态系统。提升消费者及市民对香港品牌的信心。

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