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연합인증

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인공지능 학습기법 및 확률론적 추론을 이용한 고장예지 및 건전성 관리 기반 설계
Prognostics and Health Management Based Design Using Artificial Intelligence and Probabilistic Reasoning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 연세대학교
Yonsei University
연구책임자 이종수
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000004631
과제고유번호 1711083981
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2020-07-29
키워드 불확실성 및 산포.고장예지 및 건전성 관리.신뢰성 기반 설계.모델 기반 고장예지.데이터 기반 고장예지.하이브리드 고장예지.잔존유효수명.상태기반정비.기계학습 및 심층학습.

초록

□ 연구개요
특정 시스템이나 부품에 대한 설계, 정비 주기, 수명을 예측할 때에는 시스템의 사용 환경에 따라 존재할 수 있는 불확실성을 고려한 신뢰성 있는 설계 과정이 수반되어야 함. 본 연구에서는 설계 초기 단계에서부터 시스템에 내재된 불확실성 및 산포를 고려하는 설계를 위해 신뢰성 해석 및 신뢰성 기반 최적 설계를 진행함. 또한 운용 기간 동안 보장 수명의 신뢰도를 높이는 보수적 설계를 진행하고, 실시간 모니터링을 통해 시스템 고장을 진단함으로써, 현재의 상태를 기반으로 정비 주기와 잔존수명을 예측할 수 있는 고장예지 및

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1) 본 연구개발의 필요성 ... 4
  • 2) 연구자가 수행하고자 했던 가설 및 최종 목표 ... 4
  • 3) 연구 범위 ... 6
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 8
  • 1) 모델 기반 방법의 PHM 연구 (1차년도) ... 8
  • 2) 데이터 기반 방법의 PHM 연구 (2차년도) ... 10
  • 3) 하이브리드 방법의 PHM 연구 (3차년도) ... 12
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 14
  • 4. 참고문헌 ... 17
  • 5. 연구성과 ... 19
  • 대표적 연구실적 ... 25
  • 끝페이지 ... 41

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참고문헌 (25)

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