Wielosymptomowa prognoza stanu i czasu do awarii z wykorzystaniem sieci neuronowych

Praca zawiera próbę rozwiązania problemu prognozy wielosymptomowej dla złożonych obiektów technicznych. Zaproponowano kilka możliwości realizacji prognozy wielosymptomowej stanu i czasu do awarii kładąc szczególny nacisk na możliwość zastosowania sieci neuronowej. Przedstawiono przykład zastosowania sieci neuronowej w prognozie czasu resztkowego do awarii łożyska tocznego 608. Wskazano na silną zależność jakości otrzymywanych prognoz od przyjętej struktury sieci.

The work concerns an idea of multi-symptom forecasting for complex technical objects. Some of possibilities of realization of multi-symptom forecasting of machine condition and time to breakdown were proposed, especially realization based on neural networks. Some example of prediction of residual time to breakdown of ball bearing 608 was presented. The strong relationship between quality of forecasts and assumed structure of artificial neural network was shown.