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학술저널
저자정보
임종국 (Seoul National University of Science and Technology) 이희성 (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
한국철도학회 한국철도학회 논문집 한국철도학회 논문집 제24권 제12호(통권 제150호)
발행연도
2021.12
수록면
1,031 - 1,038 (8page)
DOI
10.7782/JKSR.2021.24.12.1031

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2014년 이후 철도안전법 강화에 따라 신조차량 제작 시 IEC 62278, 62279, 62425기반으로 주요 장치의 RAMS 분석을 수행하였다. 발주 요구사항에 따라 차량을 납품한 이후 운행시 수집한 고장 및 정비이력 기반 고장 DATA를 토대로 예측 및 실측 고장률을 비교분석 하였다. 분석 결과 신조 차량의 제작에는 새로운 부품이 적용되므로 과거의 고장률 데이터를 수정할 필요가 있다. 고장률 데이터를 수정하기 위해서는 실제 운행 과정에서 발생되는 하부장치별 고장의 횟수를 베이지안 분석 방법론을 사용하여 기존 데이터에 반영하는 방법론 개발이 필요하다. 본 연구에서는 베이지안 모델링 기반으로 방법론을 개발하여 인버터와 출입문 장치에 적용하여 수명을 예측하는 방안을 제시하였다.
#RAM analysis improvement #Bayesian modeling methodology #MTTF #Life prediction #MCMC #RAM분석 개선 #베이지안 모델링 방법론 #수명예측 #마크프체인 몬테카룰로

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
J.Y. Oh, S.C. Park (2017) Sensitivity Analysis for Reliability Prediction Standard: Focusing on MIL-HDBK-217F, RiAC-HDBK-217Plus, FIDES, Reliability application research, 17(2), pp.92-102. google schola H.S. Lee (2007) On the Bsyesian Statistical Inference, Korea Information Computer Science Conference, 34(1C), pp.263-266. google schola S.C. Park, D.Y. Won, J.H. Lim, S.I. Sung, H.S. Kim (2007) The Rolling Stock operation reliability improvement plan which applies a data base of the RIMS, Fall Conference of the Korea Railroad Association, Uiwang, pp.140-147. google schola D.Y. Won, J.H. Lim, S.I. Sung, H.S. Kim (2017) A Review on the Analysis of Life Data Based on Bayesian Method, Journal of Applied Reliability, 17(3), pp.213-223. google schola J.T. Hwang (2018) Reliability Analysis of Air Compressor using Bayesian Inference and MCMC Simulation when Operating in Different Environments, Journal of the Korean Society for Railway, 21(3), pp.233-240. google schola

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