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이용수
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In the military, PHM technology is being studied to solve the frequent suspension of equipment operation and high costs incurred by frequent replacement of components. In the case of applying PHM to electronic equipment that is already in operation, a device capable of observing the state of the circuit board must be attached, and circuit damage occurs frequently in attachment process. In this study we made the deep learning model for condition prognostic of circuit boards with data collected by FLIR camera that does not contact or damage circuit boards. The ConvLSTM based deep learning model was exploited to predict future temperature profile of circuit board and the loss value of the trained model was 0.0893. But the model has a short predictable interval. It is expected to be applied to the actual system and be able to predict RUL in future work.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터 획득 방법
3. 상태예측 모델 구성
4. 상태예측 결과
5. 결론
REFERENCES
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