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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국항공대학교 Hankuk Aviation University |
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연구책임자 | 최주호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
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. |
□ 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
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