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딥러닝 기반의 기계 잔존 수명 예측 시스템
Deep Learning based Machine Remaining Useful Life Prediction System 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호, 2020 July 15, 2020년, pp.15 - 16  

이세훈 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  김한솔 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  정찬영 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  이태형 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  김지태 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  송경환 (한국콘베어공업(주)) ,  손정모 (이포즌(주))

초록
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본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 이포즌에서 제공한 자원들을 바탕으로 구축한 시스템 전반의 아키텍처를 설명하고 현장에서 사용되는 에스컬레이터의 소음 데이터를 푸리에 변환과 포락선 분석으로 건전성 인자에 해당하 는 신호를 분리하고 GRU를 사용하여 수명 예측을 수행하는 기법을 제안한다[2].
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