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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 오현석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400008080 |
과제고유번호 | 1711190385 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-24 |
키워드 | 건전성 예측 및 관리.진동.전이학습.인공지능.전동기.prognostics and health management.vibration.transfer learning.artificial intelligence.electric motor. |
□ 연구개요
제조 공정 생산성 및 제품 품질을 높이기 위해서는 제조 설비의 현재 상태 유지 및 보수가 중요함. 전기 모터는 전기 에너지를 기계적 동력으로 변환하는 부품으로써, 제조 공정의 핵심 동력 변환 요소. 지금까지 개발된 모터 건전성 예측진단 기술은 특정 모터를 대상으로 개발되어 왔음. 이러한 기술을 다른 모터에 적용하면 예측 진단 정확도가 떨어지는 한계점이 존재. 이러한 한계를 극복하기 위해 모터 작동조건, 용량, 센서 데이터 수집 조건에 무관하게 건전성 진단 및 예측이 가능한 기술을 개발하였음. 본 과제에서는 구동부
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