RU2014119873A - Способ предупредительного обнаружения отказа в устройстве, компьютерная программа, система и модуль для предупредительного обнаружения отказа в устройстве - Google Patents

Способ предупредительного обнаружения отказа в устройстве, компьютерная программа, система и модуль для предупредительного обнаружения отказа в устройстве Download PDF

Info

Publication number
RU2014119873A
RU2014119873A RU2014119873/08A RU2014119873A RU2014119873A RU 2014119873 A RU2014119873 A RU 2014119873A RU 2014119873/08 A RU2014119873/08 A RU 2014119873/08A RU 2014119873 A RU2014119873 A RU 2014119873A RU 2014119873 A RU2014119873 A RU 2014119873A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
parameter
failure
value
measured value
devices
Prior art date
Application number
RU2014119873/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2628146C2 (ru
Inventor
Эрик АМУССУГА
Ив ТИЛЛО
Original Assignee
Альстом Текнолоджи Лтд
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Альстом Текнолоджи Лтд filed Critical Альстом Текнолоджи Лтд
Publication of RU2014119873A publication Critical patent/RU2014119873A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2628146C2 publication Critical patent/RU2628146C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/008—Reliability or availability analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
    • G01R31/62—Testing of transformers
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/42—Servomotor, servo controller kind till VSS
    • G05B2219/42307—Compare actual feedback with predicted, simulated value to detect run away

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
  • Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)

Abstract

1. Способ предупредительного обнаружения отказа в по меньшей мере одном наблюдаемом устройстве из группы, содержащей по меньшей мере два устройства, причем это наблюдаемое устройство имеет по меньшей мере один первый параметр (T4), коррелированный с по меньшей мере одним вторым параметром (T1, T2, T3) по меньшей мере одного второго устройства в этой группе, при этом упомянутое наблюдаемое устройство и второе устройство являются резервированными устройствами, причем упомянутые параметры представляют переменные состояния упомянутых устройств, при этом способ отличается тем, что включает в себя следующие этапы:A) предсказание значения (T4) первого параметра исходя только из измеренного значения второго параметра (T1, T2, T3);B) сравнение предсказанного значения (T4) первого параметра с измеренным значением первого параметра (T4); иC) анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), для обнаружения ошибки корреляции, которая относится к потенциальному отказу.2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), состоит в проверке того, имеется ли ошибка корреляции между первым параметром (T4) и вторым параметром (T1, T2, T3) во время t.3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя этап диагностирования типа отказа, если потенциальный отказ обнаружен, причем данный этап заключается в:выполнении по меньшей мере одного испытания упомянутого наблюдаемого устройства,анализе результата этого испытания и сравнения, выполненного на этапе B) стадии наблюдения, чтобы определить тип обнаруженного отказа.4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что диагностирование типа отказа �

Claims (15)

1. Способ предупредительного обнаружения отказа в по меньшей мере одном наблюдаемом устройстве из группы, содержащей по меньшей мере два устройства, причем это наблюдаемое устройство имеет по меньшей мере один первый параметр (T4), коррелированный с по меньшей мере одним вторым параметром (T1, T2, T3) по меньшей мере одного второго устройства в этой группе, при этом упомянутое наблюдаемое устройство и второе устройство являются резервированными устройствами, причем упомянутые параметры представляют переменные состояния упомянутых устройств, при этом способ отличается тем, что включает в себя следующие этапы:
A) предсказание значения (T4pred) первого параметра исходя только из измеренного значения второго параметра (T1, T2, T3);
B) сравнение предсказанного значения (T4pred) первого параметра с измеренным значением первого параметра (T4); и
C) анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), для обнаружения ошибки корреляции, которая относится к потенциальному отказу.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), состоит в проверке того, имеется ли ошибка корреляции между первым параметром (T4) и вторым параметром (T1, T2, T3) во время t.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя этап диагностирования типа отказа, если потенциальный отказ обнаружен, причем данный этап заключается в:
выполнении по меньшей мере одного испытания упомянутого наблюдаемого устройства,
анализе результата этого испытания и сравнения, выполненного на этапе B) стадии наблюдения, чтобы определить тип обнаруженного отказа.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что диагностирование типа отказа состоит в выполнении по меньшей мере одного испытания наблюдаемого устройства.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что предсказание значения первого параметра (T4) исходя из измеренного значения второго параметра (T1, T2, T3) основывается на модели предсказания, определенной путем предварительного обучения отношению связности между предварительно измеренными значениями первого параметра (T4) и второго параметра (T1, T2, T3).
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что обучение осуществляется методом обучения, использующим систему нейронной сети.
7. Способ по п. 5, отличающийся тем, что обучение осуществляется методом обучения статистического типа.
8. Способ по п. 2, отличающийся тем, что этапы A), B) и C) систематически повторяются, пока не будет обнаружена ошибка корреляции между первым параметром (T4) и вторым параметром (T1, T2, T3).
9. Способ по п. 5, отличающийся тем, что модель предсказания, определенная для данного времени t, периодически корректируется в зависимости от значений первого и второго параметров (T4, T1, T2, T3), измеренных во время, предшествующее времени t.
10. Способ по любому из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что по меньшей мере одно устройство в упомянутой группе является силовым трансформатором (H1, H2, H3, H4, G1, G2, G3, G4) с масляной изоляцией или силовым выпрямителем (R1, R2, R3, R4).
11. Компьютерная программа для выполнения способа по любому из предшествующих пунктов, при ее исполнении на компьютере, отличающаяся тем, что включает в себя инструкции для выполнения этапов:
A) предсказания значения (T4pred) первого параметра исходя только из измеренного значения второго параметра (T1, T2, T3);
B) сравнения предсказанного значения (T4pred) первого параметра с измеренным значением первого параметра (T4); и
C) анализа результата сравнения, осуществляемого на этапе B), чтобы обнаруживать ошибку корреляции, которая относится к потенциальному отказу.
12. Установка, включающая в себя группу из по меньшей мере двух устройств, при этом наблюдаемое устройство имеет по меньшей мере один первый параметр (T4), коррелированный с по меньшей мере одним вторым параметром (T1, T2, T3) по меньшей мере одного второго устройства в этой группе, при этом наблюдаемое устройство и второе устройство являются резервированными устройствами, причем упомянутые параметры (T1, T2, T3, T4) представляют переменные состояния упомянутых устройств, при этом упомянутая установка отличается тем, что дополнительно включает в себя:
систему (10) сбора данных, выполненную с возможностью измерять первый и второй параметры (T1, T2, T3, T4);
модуль (21) обработки, выполненный с возможностью осуществлять связь с системой сбора данных и предсказывать значение первого параметра (T4), исходя только из измеренного значения второго параметра (T1, T2, T3), и сравнивать предсказанное значение (T4pred) первого параметра с измеренным значением первого параметра (T4); и
модуль принятия решений (25), выполненный с возможностью анализировать результат сравнения предсказанного значения (T4pred) первого параметра и измеренного значения первого параметра (T4), чтобы обнаруживать ошибку корреляции, которая относится к потенциальному отказу.
13. Установка по п. 12, отличающаяся тем, что дополнительно включает в себя модуль (30) диагностики, выполненный с возможностью осуществлять связь с процессорной системой и определять тип отказа.
14. Установка по п. 12, отличающаяся тем, что по меньшей мере одно устройство в упомянутой группе является силовым трансформатором (H1, H2, H3, H4, G1, G2, G3, G4) с масляной изоляцией или силовым выпрямителем (R1, R2, R3, R4).
15. Модуль (20) для предупредительного обнаружения отказа, отличающийся тем, что выполнен с возможностью обнаруживать ошибку корреляции между по меньшей мере двумя параметрами (T1, T2, T3, T4), представляющими соответственные переменные состояния наблюдаемого устройства и второго устройства, оба из которых принадлежат к группе устройств, установленных в установке по п. 12, и тем, что упомянутый модуль включает в себя:
средство предсказания для предсказания значения первого параметра (T4) исходя только из измеренного значения второго параметра (T1, T2, T3);
средство сравнения для сравнения предсказанного значения (T4pred) первого параметра и измеренного значения того же самого первого параметра (T4); и
средство анализа для анализа результата сравнения, осуществляемого средством сравнения, чтобы обнаруживать ошибку корреляции, которая относится к потенциальному отказу.
RU2014119873A 2011-10-17 2012-10-16 Способ предупредительного обнаружения отказа в устройстве, компьютерная программа, система и модуль для предупредительного обнаружения отказа в устройстве RU2628146C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1159360A FR2981474B1 (fr) 2011-10-17 2011-10-17 Procede de detection preventive d'une panne d'un appareil, programme d'ordinateur, installation et module de detection preventive d'une panne d'un appareil
FR1159360 2011-10-17
PCT/EP2012/070455 WO2013057085A1 (fr) 2011-10-17 2012-10-16 Procede de detection preventive d'une panne d'un appareil, programme d'ordinateur, installation et module de détection préventive d'une panne d'un appareil

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014119873A true RU2014119873A (ru) 2015-11-27
RU2628146C2 RU2628146C2 (ru) 2017-08-15

Family

ID=47049152

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014119873A RU2628146C2 (ru) 2011-10-17 2012-10-16 Способ предупредительного обнаружения отказа в устройстве, компьютерная программа, система и модуль для предупредительного обнаружения отказа в устройстве

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9664725B2 (ru)
EP (1) EP2769303A1 (ru)
CA (1) CA2851124C (ru)
FR (1) FR2981474B1 (ru)
RU (1) RU2628146C2 (ru)
WO (1) WO2013057085A1 (ru)

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016008987B4 (de) * 2015-07-31 2021-09-16 Fanuc Corporation Maschinenlernverfahren und Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Fehlerbedingungen, und Fehlervorhersagevorrichtung und Fehlervorhersagesystem, das die Maschinenlernvorrichtung einschließt
CN106423611A (zh) * 2016-10-14 2017-02-22 深圳万发创新进出口贸易有限公司 一种等离子喷涂设备用无水切断保护系统
FR3060803B1 (fr) 2016-12-20 2021-12-10 Ondilo Procede pour maintenir un equilibre d'un parametre physico-chimique d'un milieu, produit programme d'ordinateur et moyen electronique associes
US11054342B2 (en) * 2017-02-20 2021-07-06 Lifewhere, Llc System for abnormal condition detection using nearest neighbor
FR3074590B1 (fr) 2017-12-04 2023-03-17 Soc Air France Methode de prediction d'une anomalie de fonctionnement d'un ou plusieurs equipements d'un ensemble
US10396897B1 (en) * 2018-04-17 2019-08-27 General Electric Company Systems and methods for predicting defects in optical transceiver devices
DE102018121270B4 (de) 2018-08-31 2023-12-21 Volkswagen Aktiengesellschaft Diagnoseverfahren, Diagnosesystem und Kraftfahrzeug
RU2714219C1 (ru) 2018-09-14 2020-02-13 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для планирования передачи операций ввода/вывода
RU2731321C2 (ru) 2018-09-14 2020-09-01 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ определения потенциальной неисправности запоминающего устройства
RU2718215C2 (ru) 2018-09-14 2020-03-31 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Система обработки данных и способ обнаружения затора в системе обработки данных
RU2714602C1 (ru) 2018-10-09 2020-02-18 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для обработки данных
RU2721235C2 (ru) 2018-10-09 2020-05-18 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для маршрутизации и выполнения транзакций
RU2711348C1 (ru) 2018-10-15 2020-01-16 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для обработки запросов в распределенной базе данных
RU2714373C1 (ru) 2018-12-13 2020-02-14 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для планирования выполнения операций ввода/вывода
RU2749649C2 (ru) 2018-12-21 2021-06-16 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для планирования обработки операций ввода/вывода
RU2720951C1 (ru) 2018-12-29 2020-05-15 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и распределенная компьютерная система для обработки данных
RU2746042C1 (ru) 2019-02-06 2021-04-06 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для передачи сообщения
CN110287640B (zh) * 2019-07-03 2023-10-13 辽宁艾特斯智能交通技术有限公司 照明设备的寿命预估方法、装置、存储介质及电子设备
RU2719507C1 (ru) * 2019-12-16 2020-04-20 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский горный университет" Способ оценки технического состояния потребителя-регулятора на основе нейросетевого диагностирования
KR20230061480A (ko) * 2021-04-09 2023-05-08 히타치 에너지 스위처랜드 아게 진단 파라미터 예측 에러의 변동을 이용한 전기 장비의 상태 결정
CN117991704A (zh) * 2024-02-05 2024-05-07 河北固基机械设备有限公司 控制柜故障预警系统

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1629898A1 (ru) * 1989-01-27 1991-02-23 Горьковский Политехнический Институт Устройство дл диагностики и прогнозировани отказов
US5594180A (en) * 1994-08-12 1997-01-14 Micro Motion, Inc. Method and apparatus for fault detection and correction in Coriolis effect mass flowmeters
DE69729981T2 (de) * 1996-05-28 2004-12-16 Honda Giken Kogyo K.K. Gerät zur Steuerung des Luft/Kraftstoffverhältnisses, das ein neuronales Netzwerk benutzt
US5754963A (en) * 1996-07-30 1998-05-19 Hitachi America, Ltd. Method and apparatus for diagnosing and isolating faulty sensors in a redundant sensor system
US6073262A (en) * 1997-05-30 2000-06-06 United Technologies Corporation Method and apparatus for estimating an actual magnitude of a physical parameter on the basis of three or more redundant signals
DE19801177C2 (de) * 1998-01-15 2000-04-13 Jochen Pischel Verfahren zum Zuteilen von industriellen oder technologischen Ressourcen in technischen Systemen
US6345369B1 (en) * 1998-11-12 2002-02-05 International Business Machines Corporation Environmental and power error handling extension and analysis for systems with redundant components
US6459901B1 (en) * 1999-07-01 2002-10-01 At&T Corp. Wireless network resource allocation
US6898554B2 (en) * 2000-06-12 2005-05-24 Scientific Monitoring, Inc. Fault detection in a physical system
US6487847B1 (en) * 2000-11-03 2002-12-03 General Electric Company Gas turbine engine fuel control system
US6615146B1 (en) * 2000-11-22 2003-09-02 International Business Machines Corporation Failure detection of an isolation device with PFA signal generation in a redundant power supply system
US6859739B2 (en) * 2001-01-19 2005-02-22 Smartsignal Corporation Global state change indicator for empirical modeling in condition based monitoring
JP2005518178A (ja) * 2002-02-13 2005-06-16 コンティネンタル・テーベス・アクチエンゲゼルシヤフト・ウント・コンパニー・オッフェネ・ハンデルスゲゼルシヤフト 電動機のエラー検出方法
US6892163B1 (en) * 2002-03-08 2005-05-10 Intellectual Assets Llc Surveillance system and method having an adaptive sequential probability fault detection test
US7552005B2 (en) * 2004-03-16 2009-06-23 Honeywell International Inc. Method for fault diagnosis of a turbine engine
US7415328B2 (en) * 2004-10-04 2008-08-19 United Technologies Corporation Hybrid model based fault detection and isolation system
US7751921B2 (en) * 2004-12-28 2010-07-06 Tokyo Electron Limited Semiconductor manufacturing apparatus, method of detecting abnormality, identifying cause of abnormality, or predicting abnormality in the semiconductor manufacturing apparatus, and storage medium storing computer program for performing the method
US7280941B2 (en) * 2004-12-29 2007-10-09 General Electric Company Method and apparatus for in-situ detection and isolation of aircraft engine faults
US7277823B2 (en) * 2005-09-26 2007-10-02 Lockheed Martin Corporation Method and system of monitoring and prognostics
US7256605B2 (en) * 2005-11-14 2007-08-14 Semiconductor Components Industries, L.L.C. Diagnostic circuit and method therefor
JP2008004641A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Toshiba Corp 不良検出システム、不良検出方法及びプログラム
FR2911972B1 (fr) * 2007-01-30 2009-03-27 Hispano Suiza Sa Procede de surveillance de moteurs d'avion
US7900118B2 (en) * 2007-02-12 2011-03-01 Phison Electronics Corp. Flash memory system and method for controlling the same
US8067856B2 (en) * 2008-09-04 2011-11-29 Intel Corporation Power management system
US8955365B2 (en) * 2008-12-23 2015-02-17 Embraer S.A. Performance monitoring and prognostics for aircraft pneumatic control valves
US8375255B2 (en) * 2009-12-23 2013-02-12 At&T Intellectual Property I, Lp Device and method for detecting and diagnosing correlated network anomalies
US8862433B2 (en) * 2010-05-18 2014-10-14 United Technologies Corporation Partitioning of turbomachine faults
US9366451B2 (en) * 2010-12-24 2016-06-14 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation System and method for the detection of faults in a multi-variable system utilizing both a model for normal operation and a model for faulty operation
US9050894B2 (en) * 2011-07-06 2015-06-09 General Electric Company System and method for predicting mechanical failure of a motor
US9201113B2 (en) * 2012-12-17 2015-12-01 General Electric Company Systems and methods for performing redundancy tests on turbine controls

Also Published As

Publication number Publication date
EP2769303A1 (fr) 2014-08-27
WO2013057085A1 (fr) 2013-04-25
CA2851124C (fr) 2020-11-03
FR2981474A1 (fr) 2013-04-19
FR2981474B1 (fr) 2013-12-27
RU2628146C2 (ru) 2017-08-15
CA2851124A1 (fr) 2013-04-25
US20140285212A1 (en) 2014-09-25
US9664725B2 (en) 2017-05-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2014119873A (ru) Способ предупредительного обнаружения отказа в устройстве, компьютерная программа, система и модуль для предупредительного обнаружения отказа в устройстве
CN107894969B (zh) 一种基于趋势分析的变压器潜伏性故障预警方法
Entezami et al. Structural health monitoring by a new hybrid feature extraction and dynamic time warping methods under ambient vibration and non-stationary signals
US8756977B2 (en) Developments in or relating to a condensate recovery system
WO2009063218A3 (en) Pipeline condition detecting method and apparatus
JP6599428B2 (ja) グリッドの異常重大度を表す現場でのセンサ応答データパターンを分類するためのシステム及び方法
CN112799898B (zh) 基于分布式故障检测的互联系统故障节点定位方法及系统
JP2015011027A (ja) 時系列データにおける異常を検出する方法
CN112187528B (zh) 基于sarima的工业控制系统通信流量在线监测方法
CN103149475A (zh) 电力设备故障诊断方法及系统
RU2013130664A (ru) Способ выполнения диагностики конструкции, подверженной нагрузкам, и система реализации упомянутого способа
CN116670608A (zh) 用于物联网预测建模的混合系综方法
CN105842607A (zh) 一种测试性设计中测试点定量选择方法及装置
KR102694136B1 (ko) 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템
JP2022089753A (ja) 状態診断装置および状態診断方法
KR101248232B1 (ko) 병렬 부대설비의 이상 진단 방법 및 시스템
CN112782236B (zh) 变流器柜体的材料状态监测方法、系统、装置及存储介质
CN113627621B (zh) 一种面向光网络传输质量回归估计的主动学习方法
JP2014026327A (ja) 実稼働データによる機器の状態診断装置
Kutlubay et al. A two-step model for defect density estimation
Jahr et al. Decentralized autonomous fault detection in wireless structural health monitoring systems using structural response data
HINES et al. A Novel Method for Monitoring Single Variable Systems for Fault Detection, Diagnostics and Prognostics
CN117272844B (zh) 配电盘工作寿命的预测方法及系统
EA201800239A1 (ru) Способ и система для диагностирования промышленного объекта
GB2460484A (en) Pipeline condition detecting method and apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20191017