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불균형한 설비상태 데이터를 고려한 데이터 기반 산업설비 고장 건전성 관리 방안에 대한 연구
Data-driven failure prognostics and health management approaches of industrial equipment with high-dimensional and imbalanced data 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 홍익대학교
Hongik University
연구책임자 전홍배
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300009143
과제고유번호 1711166278
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-04
키워드 고장진단.고장예지.설비 건전성관리.플랜트 설비보전.데이터 퓨전.Fault diagnosis.Fault prognostics.Prognostics and Health Management.Plant equipment maintenance.Data fusion.

초록

□ 연구개요
■ 본 연구에서는 불충분한 고장 데이터하에서도 다변량 시계열 데이터의 데이터 퓨전 및 상황인지 기법을 활용한 산업설비 고장 상태 예측 및 건전성 관리에 관한 기술을 개발하는 것을 최종 목표로 함.
■ 3년에 걸쳐서 1) 플랜트 운용 시 주요 설비에 부착된 센서로부터 획득된 다변량 시계열 센서 데이터 및 운용 데이터들을 효율적으로 전처리 및 융합하여 설비 상태 상황을 보다 정확히 추론할 수 있는 정보를 만들어 내고, 불충분한 비정상/고장이력 데이터를 고려하여 2) 설비의 비정상 상황 진단 및 고장 상태(확률,

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
  • 3) 목표 달성 수준 ... 11
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
  • 6. 자체점검표 ... 13
  • 7. 참고문헌 ... 13
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 19
  • 끝페이지 ... 31

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참고문헌 (25)

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