Predictive Maintenance for Transport Systems – Employing Model Ensembles for Online State Detection

Jan Zenisek, Michael Affenzeller, Christoph Sievi, Mathias Silmbroth, Josef Wolfartsberger

Publikation: KonferenzbeitragAbstract

Abstract

Predictive Maintenance (PdM) plays an important role in detecting potential problems and preventing unexpected equipment failures in the industrial area. Transport systems represent another application domain where PdM could lead to higher availability and lower maintenance costs. In this paper, we propose a machine learning approach to predict the Remaining Useful Life (RUL) of turbofan units in aircraft.
OriginalspracheEnglisch
Seitenumfang2
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2017
VeranstaltungIAUP Triennial Conference - Wien, Österreich
Dauer: 5 Juli 20178 Juli 2017

Konferenz

KonferenzIAUP Triennial Conference
Land/GebietÖsterreich
OrtWien
Zeitraum05.07.201708.07.2017

Schlagwörter

  • Predictive Maintenance
  • Datastream Analysis
  • Sliding Window
  • Symbolic Regression
  • Ensemble Modeling

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Predictive Maintenance for Transport Systems – Employing Model Ensembles for Online State Detection“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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