Degradationsmodelle

Degradationsmodelle sind mathematische oder statistische Modelle, die den Abbauzustand von Bauteilen, Materialien oder Systemen über die Zeit beschreiben. Ziel ist es, den Verlauf der Degradation zu quantifizieren, den verbleibenden Nutzungszeitraum abzuschätzen und Wartungsentscheidungen zu unterstützen. Degradation kann durch Verschleiß, Korrosion, Ermüdung, Alterung oder Umwelteinflüsse verursacht werden. Modelle können deterministisch (mechanistisch) oder stochastisch sein, wobei letztere den Zufallscharakter der Degradation abbilden.

Zu den typischen Ansätzen gehören lineare oder nichtlineare deterministische Modelle, mechanistische Modelle basieren auf physikalischen Prinzipien. In der stochastischen Familie spielen monotone Prozesse wie der Gamma-Prozess eine zentrale Rolle, der kumulative Degradation modelliert; alternativ werden Brownian motion mit Drift oder Poisson-basierte Zuwächse verwendet. Degradation wird oft aus Sensor- oder Prüfdaten als Degradationsindex oder Gesundheitssignal abgeleitet.

Anwendungen finden sich in der Prognose der Restnutzungsdauer (RUL), der Planung zustandsbasierter Wartung, Lebenszyklusanalysen und Zuverlässigkeitsanalytik. Schätzmethoden umfassen Maximum-Likelihood, Bayes, Kalman- oder Partikelfilter sowie Regressionen und maschinelles Lernen, oft in Verbindung mit physikalischen Modellen.

Historisch entwickelte sich das Gebiet in der Zuverlässigkeits- und Lebensdauerforschung und gewann mit Prognostics and Health Management (PHM) an Bedeutung. Zentrale Herausforderungen sind Messfehler, Zensierung, Modellidentifikation und die Aktualisierung von Prognosen mit neuen Daten.

Siehe auch Zuverlässigkeitstechnik, Degradationsanalyse, Prognostics and Health Management, Restnutzungsdauer.