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연합인증

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기계학습을 이용한 실시간 결함평가 및 고장예측

Machine learning based real time fault diagnosis and prognosis algorithms

보고서 정보
주관연구기관 한국항공대학교
Hankuk Aviation University
연구책임자 최주호
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-06
과제시작연도 2018
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO201900020693
과제고유번호 1711070941
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2020-05-02
키워드 베어링/기어.배터리.건전성 관리.고장진단.고장예측.기계학습.신호처리.PHM.Prognostic Metric.

초록

□ 연구개요
본 연구에서는 다양한 공학 시스템이나 장치에 대해 기계학습(machine learning) 기술에 기반하여 실시간으로 건전성(health)을 평가하고 고장시점을 예측하는 알고리즘을 개발하며, 이를 통해 돌발사고를 예방하고 시스템의 가용성을 최대화하고자 한다. 주요 대상은 고장 시 대형 인명손실이 발생하는 고안전성 시스템으로, 이들에 대해 센서를 부착하여 현재의 결함수준을 평가하는 건전성 모니터링과 건전성 데이터를 예측알고리즘에 적용해서 고장시점을 예측하는 고장예지(prognostics) 기술을 개발한다. 이 과정에

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 3
  • 목차 ... 4
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
  • (1) 고장진단 및 예측 기법의 최근 현황 조사 및 정리 ... 6
  • (2) 고장예측 기법 개발 ... 7
  • (3) 배터리 용량열화 건전성평가 및 고장예측 ... 9
  • (4) 제조업 공통 핵심설비 부품 고장진단 ... 11
  • (5) 기어/베어링 스폴결함의 고장예측 및 검증 ... 12
  • (6) 가스터빈 엔진 ... 17
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 19
  • 4. 참고문헌 ... 19
  • 5. 연구성과 ... 20
  • 대표적 연구실적 ... 22
  • 끝페이지 ... 38

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참고문헌 (25)

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