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초록·키워드
관성측정장치(IMU)는 이동체의 위치 추적 및 방향 감지 등에 필요한 핵심 부품으로 불량 혹은 성능 저하 시 관성항법시스템의 정확도를 크게 떨어뜨린다. 본 연구는 무인 이동체에 탑재된 MEMS IMU에 대해 정적 시험을 통해 얻은 시계열 데이터를 기반으로 항법 값의 드리프트를 일으키는 불량을 검출하고, IMU의 잔여유효수명(RUL)을 예측하는 방법을 제시한다. 제안 방법은 불량 검출의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 통계 기반 및 시계열 기반의 검출 모델을 사용한다. 특별히, IMU에 대한 시험 데이터를 지속적으로 수집하기 어려운 상황에서 소량의 다시점 시험 데이터를 활용하여 항법 드리프트 열화 모델을 구축하고 이를 기반으로 한 RUL 예측 방법을 제안한다. 성능 평가 결과 제안 기법은 우수한 불량 검출 정확도를 보였고, 딥러닝 기반 드리프트 열화 모델과 RUL 예측 모델은 양호한 결과를 나타내, IMU 예지 보전에의 적용 가능성을 보였다.
본문·목차
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