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- Originaltitel:
- Decision support with health monitoring for deteriorating engineering systems
- Übersetzter Titel:
- Entscheidungsunterstützung mit Zustandsmonitoring für alternde und abnutzende technische Systeme
- Autor:
- Kamariotis, Antonios
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Straub, Daniel (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Straub, Daniel (Prof. Dr.); Chatzi, Eleni (Assoc. Prof. Dr.); Worden, Keith (Prof.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
- TU-Systematik:
- BAU 001
- Kurzfassung:
- The synergy between monitoring and prognostics enables data-informed predictions of the future condition of deteriorating engineering systems. These predictions form the basis for Predictive Maintenance planning. In this thesis, we develop a framework for quantifying the Value of Information from Structural Health Monitoring. Various computational aspects related to Bayesian filtering are investigated. Lastly, a decision-oriented metric for assessing prognostic algorithms is proposed.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Die Synergie zwischen Monitoring und Prognostik ermöglicht datengestützte Vorhersagen über den zukünftigen Zustand von technischen Systemen im Hinblick auf eine Predictive Maintenance Planung. In dieser Arbeit entwickeln wir einen Rahmen für die Quantifizierung des Value of Information aus dem Structural Health Monitoring. Es werden rechnerische Aspekte der Bayes'schen Filterung untersucht. Schließlich wird eine entscheidungsorientierte Metrik zur Bewertung von Prognosealgorithmen vorgeschlagen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713326
- Eingereicht am:
- 22.06.2023
- Mündliche Prüfung:
- 17.11.2023
- Dateigröße:
- 14018521 bytes
- Seiten:
- 191
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231117-1713326-1-9
- Letzte Änderung:
- 12.02.2024
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