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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 이수웅 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-11 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100008112 |
과제고유번호 | 1711100793 |
사업명 | 한국생산기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-08-07 |
키워드 | 극한환경.기계학습.효율 열화 상태 진단.잔존 유효수명 예측.감속기.토크.extreme environment.machine learning.efficiency diagnosis.prognostics and health management technology.gearbox.torque. |
□연구내용
○ 1세부 : 기계학습 기반 실시간 효율 열화 상태 진단 및 잔존유효수명 예측 기술 개발 (S/W)
- 기계학습기반 실시간 효율 열화 곡선 업데이트 알고리즘 최종안 도출
- 기계학습기반 실시간 상태 진단 및 잔존유효수명 예측 기술 최종안 도출
- 전기 모터 출력 토크 추정 기술의 성능/내구 시험‧평가 장비 적용 및 통합
- 랜덤 부하 조건을 이용한 알고리즘 성능 최종 검증
○ 2세부 : 쉴드패키징 기본 설계안 도출, 부품 시스템 성능/환경시험 절차 확립 (H/W)
- 극한환경에서 원활
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