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이 글은 PHM기술개발의 첫 번째 단계인 데이터 특성인자 추출에 대한 소개이다. 2013~2015년 PHM Society에 발표된 논문을 중심으로 최근 연구 동향을 검토하였고 향후전망을 제시하였다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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데이터 특성인자 추출 | 데이터 특성인자 추출이란? |
가공되지 않은 데이터에서 시스템 상태 및 고장과 연관된 유용한 정보를 뽑아내는 과정
“데이터 특성인자 추출”이란, 가공되지 않은 데이터에서 시스템 상태 및 고장과 연관된 유용한 정보를 뽑아내는 과정으로 정의한다. Jardine(2006)에 따르면, 상태진단, 고장예지를 위한 데이터는 크게 세 가지 타입, ① 숫자(Value): 0차원, ② 파형(Waveform): 1차원, ③ 다차원(Multi-dimension): 2차원 이상으로 구분할 수 있다. |
파형 타입 데이터 | 파형 타입 데이터에 대해서는 보통 시간영역, 주파수영역, 시간-주파수영역 분석이 이루어지는데 이 중 주파수영역 분석에는 어떤 것이 있는가? |
주파수영역 분석의 고전적인 예는 푸리에 변환이다
파형 타입 데이터에 대해서는 보통 시간영역, 주파수영역, 시간-주파수영역 분석이 이루어진다. 주파수영역 분석의 고전적인 예는 푸리에 변환이다. 또한 시간-주파수영역 분석의 전통적 예는 웨이블릿 변환이다. |
PHM기술 개발 | PHM기술 개발의 3단계는? |
① 데이터 특성인자 추출, ② 상태진단, ③ 고장예지의 세 단계로 이루어진다
입력 데이터의 질이 좋지 않으면, 출력 데이터의 질이 좋을 수 없다는 것을 의미한다. PHM기술 개발은 ① 데이터 특성인자 추출, ② 상태진단, ③ 고장예지의 세 단계로 이루어진다. 만약, 첫 단계인, 데이터 특성인자 추출이 제대로 설계되어 있지 않다면, 두 번째, 세 번째 단계인 상태진단, 고장예지가 아무리 잘 설계되었다고 하더라도, PHM 최종 결과물의 신뢰성은 낮을 수 밖에 없다는 뜻이다. |
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