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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
소민섭 (조선대학교) 신종호 (조선대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제24권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
268 - 279 (12page)
DOI
10.7315/CDE.2019.268

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Unexpected facility failures of heavy industry derive large cost so that it is important to prevent it beforehand by estimating machine health status, predicting remaining useful life (RUL), and determining proper time schedule of facility for inspection and replacement. Accordingly, active researches have been proceeding recently, such as prognostics and health management (PHM), condition based maintenance (CBM) method for failure prediction, and so on. The PHM and CBM are technologies that collect operating and environment data related to the failure/lifetime of the equipment and predict failure in advance before failure. In accordance with this purpose, this study proposes a method to predict remaining useful life by collected operating and environment data. The methodology proposed in this study includes signal processing techniques to remove noise signal from sensor data, and clustering, support vector machine, and deep learning, which are used to calculate and predicting reduction rate according to usage environment.
#Remaining useful life #Prognostics and health management #Condition based maintenance #Machine learning #Product usage

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 유지 보수에 대한 기존 연구
3. 성능 저하 예측 모델
4. 결론
References

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
Shin, J.H., et al., 2014, A Study on Several Aspects of Condition based Maintenance (CBM) Approach and Introduction of Relevant Case Studies, Entrue Journal of Information Technology, 13(3), pp.123-137. google schola Ahmad, R. and Kamaruddin, S., 2012, An Overview of Time-based and Condition-based Maintenance in Industrial Application, Computers & Industrial Engineering, 63(1), pp.135-149. google schola Luo, J., et al., 2008, Model-based Prognostic Techniques Applied to a Suspension System. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics- Part A: Systems and Humans, 38(5), pp.1156-1168. google schola Medjaher, K., et al., 2012, Remaining Useful Life Estimation of Critical Components with Application to Bearings, IEEE Transactions on Reliability, 61(2), pp.292-302. google schola Kim, L.S., 2015, Recent Failure Types and Changes in Preventive Maintenance Policy for Preventive Maintenance. Proceedings of the Korean Reliability Society, pp.339-334. google schola

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