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보고서 상세정보

극한환경 데이터계측 및 기계학습기반 전기식 건설기계 부품의 실시간 상태 진단 및 잔존유효수명 예측기술

Development of real-time state diagnosis and prognostic health management technologies for electrical construction equipment parts based on data acquisition under extreme environment and machine learning

과제명 극한환경 데이터계측 및 기계학습기반 전기식 건설기계 부품의 실시간 상태 진단 및 잔존유효수명 예측기술(1/3)
주관연구기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
보고서유형 최종보고서
발행국가 대한민국
언어 한국어
발행년월 2018-01
과제시작년도 2017
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO201800036468
과제고유번호 1711062988
사업명 한국생산기술연구원연구운영비지원
DB 구축일자 2018-08-04
키워드 극한환경.기계학습.효율 열화 상태 진단.잔존 유효수명 예측.쉴드-패키징.감속기.토크.extreme environment.machine learning.efficiency diagnosis.prognostics and health management technology.shield-packaging.gearbox.torque.
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO201800036468
초록

연구내용
○ 1세부 : 기계학습 기반 실시간 효율 열화 상태 진단 및 잔존유효수명 예측기술 개발 (S/W)
- 기계학습 기반 실시간효율 열화 상태 진단 및 잔존유효수명 예측 기술
- 전기모터 출력 토크 추정 기술...

표 / 그림 (37)