Modeling of Prognostic by SMA in the PHM

Abstract

prognostics and health management (PHM) systems have been studied by many researchers from many different engineering fields to increase system reliability, availability, safety and to reduce the maintenance cost of engineering assets. Many works conducted in PHM research concentrate on designing robust and accurate models of Multi Agent System to assess the health state of components for particular applications to support prognostics . Models which involve mathematical interpretations, assumptions and approximations make PHM hard to understand and implement in real world applications, especially by Predictive maintenance . Prior knowledge to implement PHM in Multi Agent System is crucial to building highly reliable systems. To fill this gap and motivate industry practitioners, this work attempts to model this process using MAS in PHM domain and discusses important issues on, implementation aspects next to prognostics feature and tool evaluation. Les systèmes de pronostics et de gestion de la santé (PHM) ont été étudiés par de nombreux chercheurs issus de nombreux domaines d'ingénierie différents afin d'améliorer la fiabilité, la disponibilité et la sécurité du système et de réduire les coûts de maintenance des ressources d'ingénierie. De nombreux travaux menés dans le cadre de la recherche PHM se concentrent sur la conception de modèles robustes et précis de Multi Agent System pour évaluer l'état de santé des composants pour des applications particulières afin de soutenir les pronostics. Les modèles qui impliquent des interprétations mathématiques, des hypothèses et des approximations rendent difficile la compréhension et la mise en œuvre de PHM dans des applications réelles, notamment par la maintenance prédictive. La connaissance préalable de la mise en œuvre de PHM dans un système multi-agent est cruciale pour la construction de systèmes hautement fiables. Pour combler cette lacune et motiver les praticiens de l'industrie, ce travail tente de modéliser ce processus en utilisant MAS dans le domaine PHM et discute des questions importantes sur les aspects de mise en œuvre à côté de la fonctionnalité de pronostic et l'évaluation des outils.