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Data-Driven Remaining Useful Life Prognosis Techniques

Stochastic Models, Methods and Applications

Xiao-Sheng Si

Zheng-Xin Zhang

Chang-Hua Hu

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 20119751

Verlag Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Juli 2018

This book introduces data-driven remaining useful life prognosis techniques, and shows how to utiliz... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 20119751

448 b

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This book introduces data-driven remaining useful life prognosis techniques, and shows how to utilize the condition monitoring data to predict the remaining useful life of stochastic degrading systems and to schedule maintenance and logistics plans. It is also the first book that describes the basic data-driven remaining useful life prognosis theory systematically and in detail. The emphasis of the book is on the stochastic models, methods and applications employed in remaining useful life prognosis. It includes a wealth of degradation monitoring experiment data, practical prognosis methods for remaining useful life in various cases, and a series of applications incorporated into prognostic information in decision-making, such as maintenance-related decisions and ordering spare parts. It also highlights the latest advances in data-driven remaining useful life prognosis techniques, especially in the contexts of adaptive prognosis for linear stochastic degrading systems, nonlinear degradation modeling based prognosis, residual storage life prognosis, and prognostic information-based decision-making.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Data-Driven Remaining Useful Life Prognosis Techniques

Autor Xiao-Sheng Si, Zheng-Xin Zhang, Chang-Hua Hu

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2018

Anzahl der Seiten 430

EAN 9783662571736

Libristo-Code 20119751

Verlag Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

Gewicht 682

Abmessungen 155 x 235 x 25

Kategorie

Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse > Maschinenbau und Werkstoffe > Fertigungstechnik und Ingenieurwesen > Zuverlässigkeitstechnik

Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management > Betriebswirtschaft und Management > Unternehmensforschung

Mathematik und Naturwissenschaften > Mathematik > Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

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