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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 이수웅 |
참여연구자 | 남윤주 , 김동섭 , 윤종필 , 오주영 , 황영하 , 안희경 , 권순오 , 조정우 , 안다운 , 정승현 , 윤지영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-01 |
과제시작연도 | 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 |
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
○ 2세부 : 쉴드패키징 기본 설계안 도출, 부품 시스템 성능/환경시험 절차확립 (H/W)
- 극한환경 대응을 위한 센서 쉴드-패키징 설계
- 환경 시험평가를 위한 시험 절차서 작성 및 예비시험
- 감속기 성능 시험 코드 개발 및 기초 시험 장비 사양 선정
연구개발성과
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