SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Ma Xiaoliang Docent)
 

Sökning: WFRF:(Ma Xiaoliang Docent) > A Data-driven Survi...

  • Wang, Hao LuoEinride AB, Sweden (författare)

A Data-driven Survival Modelling Approach for Predictive Maintenance of Battery Electric Trucks

  • Artikel/kapitelEngelska2023

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier BV,2023
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-343167
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-343167URI
  • https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.642DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Part of ISBN 9781713872344QC 20240208
  • Predictive Maintenance (PdM) aims to estimate the optimal moment when the maintenance of an industrial asset should be performed according to its actual health status. The goal is to minimize the costs, by finding the optimal point where the sum of the prevention and repair cost is at the lowest. Data-driven model may predict whether an asset is close to a real breakdown, therefore helping to build more cost-efficient maintenance strategies. This paper focuses on survival analysis based predictive maintenance applied to the operation of Battery Electric Trucks (BET). Cox Proportional Hazards and Random Survival Forests methods are adopted for modelling time-to-failure and the associated survival functions. Detailed telematics data from BET vehicles in real operations are used for modelling and analysis. The model performance is further improved by the feature selection and hyperparameter tuning processes.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Ma, Xiaoliang,DocentKTH,Transportplanering(Swepub:kth)u1i7xzbr (författare)
  • Arnäs, Per OlofEinride AB, Sweden (författare)
  • Einride AB, SwedenTransportplanering (creator_code:org_t)

Internetlänk

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy