메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유연수 (금오공과대학교) 김동현 (금오공과대학교) 김설 (금오공과대학교) 허장욱 (금오공과대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제19권 제9호
발행연도
2020.9
수록면
47 - 52 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
With the 4th industrial revolution, condition monitoring using machine learning techniques has become popular among researchers. An overload due to complex operations causes several irregularities in MOSFETs. This study investigated the acquired voltage to analyze the overcurrent effects on MOSFETs using a failure mode effect analysis (FMEA). The results indicated that the voltage pattern changes greatly when the current is beyond the threshold value. Several features were extracted from the collected voltage signals that indicate the health state of a switched-mode power supply (SMPS). Then, the data were reduced to a smaller sample space by using a principal component analysis (PCA). A robust machine learning algorithm, the support vector machine (SVM), was used to classify different health states of an SMPS, and the classification results are presented for different parameters. An SVM approach assisted by a PCA algorithm provides a strong fault diagnosis framework for an SMPS.
#Failure Prognostic(고장예지) #Machine Learning(기계학습) #Switching Mode Power Supply(스위칭 모드 전원공급장치) #Prognostics and Health Management(고장예지 및 건전성 관리)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 고장모드 분석 및 시험
3. 머신러닝을 이용한 고장예지
4. 고장예지 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
최홍 / 2019 / 인공신경망을 이용한 머신러닝 기반의연료펌프 고장예지 연구 / 한국기계가공학회지 18(9):52~57 dbpia Yun, B. D. / 2013 / Cases of Fault Diagnosis and Prediction Technology Application to the Energy Industry / The Korean Society of Mechanical Engineers International Journal 53(7):44~52 google schola Zheng, X. / 2013 / Analysis of the Degradation of MOSFETs in Switching Mode Power Supply by Characterizing Source Oscillator Signals / Mathematical Problems in Engineering 2013:1~7 google schola Ye, X. / 2015 / Health-assessment methodology research for SMPS based on simulation / 2015Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS) :1~7 google schola Jang, I. H. / 2016 / A Study on the Design and Analysis of Degradation Test for LED Lamp SMPS google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

패키지형 수소충전소의 고장형태별 영향 분석
서두현 ,  이광원 ,  김태훈 한국수소및신에너지학회논문집 2020 .02
스크린도어 고장 · 장애 분석을 통한 안전관리 수립에 관한 연구
신판주 ,  이호 한국철도학회 논문집 2020 .09
회전기기의 운전상태 분류를 위한 기계학습 알고리즘의 성능 비교
주윤재 ,  김민석 ,  김광식 외 1명 한국CDE학회 논문집 2020 .03
군수용 고정익 항공기 구성품 PHM 적용을 위한 기술 요소 획득 로드맵 구성 및 구성품 선정단계 검증
김근영 ,  황재기 ,  임영기 외 1명 한국항공우주학회지 2019 .09
Support Vector Machine을 이용한 표적 식별에서의 다양한 kernel function에 따른 성능 비교
정상훈 ,  이강인 ,  김종만 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2018 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-581-001310803