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학술저널
저자정보
박지현 (한국조선해양) 송명준 (한양대학교 ERICA 캠퍼스) 안선응 (한양대학교 ERICA 캠퍼스)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第45卷 第1號
발행연도
2020.2
수록면
25 - 38 (14page)
DOI
10.7737/JKORMS.2020.45.1.025

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With the advent of the fourth industrial revolution in recent years, engineering systems require prognostics and health management techniques that can accurately diagnose and prognose the state of the system. In this study, we developed a state-of-the-art fault diagnostics model using real-time vibration signals in the engineering systems. We established a degradation model that follows the Weibull hazard function and performed Bayesian estimation based on Markov chain Monte Carlo simulation to develop a fault diagnostics model. From the fault diagnostics model, we developed a data-driven fault prognostics model by monitoring the condition of the system continuously. In the experiment, this model is applied in the actual Intelligent Maintenance System bearing data provided by the University of Cincinnati. Compared with the previous methods, the results showed better performance.

목차

Abstract
1. 서론
2. 고장진단 모형
3. 고장예측 모형
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

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