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NTIS 바로가기주관연구기관 | 홍익대학교 Hongik University |
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연구책임자 | 전홍배 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
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. |
□ 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,
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