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저자정보
서윤호 (Korea Institute of Machinery & Materials) 김상렬 (Korea Institute of Machinery & Materials) 김봉기 (Korea Institute of Machinery & Materials) 마평식 (Korea Institute of Machinery & Materials)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제28권 제3호(통권 242호)
발행연도
2018.6
수록면
339 - 347 (9page)
DOI
10.5050/KSNVE.2018.28.3.339

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

상태지수 통계적 추정을 이용한 베어링 수명 예측
서윤호 ,  김상렬 ,  김봉기 외 1명 한국소음진동공학회논문집 2018.06 학술저널
상태지수 통계적 추정을 이용한 베어링 수명 예측
서윤호 ,  김상렬 ,  김봉기 외 1명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2018.04 학술대회자료

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Life prediction of a bearing is a critical function of condition monitoring. A statistical estimation based on Bayesian’s rule is a powerful tool to predict the life of a mechanical component because each of the mechanical component has many uncertainties including environment, loading, assembly condition and so on. If a prior statistical distribution of a target component is known, the posterior statistical distribution, which provides basic information, is estimated by considering the current measurement (state). While being estimated, the prior statistical distribution can be updated by the posterior distribution or historical prior distributions. In this paper, a novel state index is proposed in order to represent a combinational characteristic of various physical values. Then, the performances of prediction results which are based on real degradation experiments are discussed in accordance to model updating methods.
#Life Prediction(수명 예측) #Statistical Estimation(통계적 추정) #Bayesian's Rule(베이지안 룰) #State Index(상태지수) #Bearing(베어링)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 베이지안 추정법
3. 상태지수 및 고장의 정의
4. 통계적 추정을 통한 수명 예측 전략
5. 베어링 수명 예측 검증
6. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
ISO 13381-1:2004, Condition Monitoring and Diagnostics of Machines ? Prognostics ? Part 1:General Guidelines. google schola Boskoski, P. et al., 2015, Bearing Fault Prognostics Using Renyi Entropy based Features and Gaussian Process Models, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 52-53, pp. 327~337. Crossref Ali, J. B. et al., 2015, Accurate Bearing Remaining Useful Life Prediction based on Weibull Distribution and Artificial Neural Network, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 56-57, pp. 150~172. Crossref Rigamonti, M. et al., 2016, Echo State Network for the Remaining Useful Life Prediction of a Turbo Fan, Proceedings of Third European Conference of the Prognostics and Health Management Society, pp. 334~348. google schola Seo, Y. H. et al., 2017, Prediction of Bearing Life by Exponential Curve Fitting, Proceedings of Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society, pp. 193~195. google schola

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