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저자정보
최홍 (금오공과대학교) 김태경 (금오공과대학교) 허경린 (금오공과대학교) 최성대 (금오공과대학교) 허장욱 (금오공과대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제18권 제9호
발행연도
2019.9
수록면
52 - 57 (6page)

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The key technology of the fourth industrial revolution is artificial intelligence and machine learning. In this study, FMEA was performed on fuel pumps used as key items in most systems to identify major failure components, and artificial neural networks were built using big data. The main failure mode of the fuel pump identified by the test was coil damage due to overheating. Based on the artificial neural network built, machine learning was conducted to predict the failure and the mean error rate was 4.9% when the number of hidden nodes in the artificial neural network was three and the temperature increased to 140 °C rapidly.
#Failure Prognostic(고장예지) #Machine Learning(머신러닝) #Fuel Pump(연료펌프) #Artificial Neural Network(인공신경망) #Sensor(센서)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 고장모드 분석 및 시험
3. 인공신경망을 이용한 고장 예지
4. 연료펌프 고장예지
5. 고찰
6. 결론
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