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저자정보
성기우 (현대자동차)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 신뢰성부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.4
수록면
38 - 38 (1page)

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미래의 자율주행 자동차의 등장으로 자동차의 신뢰성을 확보하기 위하여 고장 예지 및 건전성 평가(Prognostics and Health Management, PHM)를 활용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존 자동차의 문제부품 신뢰도 예측을 위해서는 가속 수명 시험과 같은 전통적인 물리기반 모형 위주의 예측 기법이 주로 연구되었다. 이는 공급자 입장에서의 신뢰성 분석인 반면 PHM 은 지속적인 모니터링을 통해 얻은 실제 조건의 데이터로부터 제품의 잔존수명을 미리 예보하는 기술이다. 치명적인 고장에 대하여 미연에 방지할 수 있어 자동차 산업분야를 포함한 발전소 등과 같은 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다.
PHM 은 크게 2 가지 방법이 있다. 첫번째는 전통적인 물리적 기반 열화모형개발이다. 두번째는 데이터 기반 모형개발이다. 특히 AI 기술의 발달로 데이터 기반 PHM에 많은 연구가 진행되고 있다. 이때 사용되는 분석기술은 머신 러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 개발되고 있다. 본 연구에서는 자동변속기에 주요 부품인 댐퍼클러치에 데이터 기반 PHM 기법을 적용하여 문제를 사전예방을 하고자 하는 연구 논문이다.
데이터는 차량에서 계측되는 CAN 데이터 중 엔진회전수, 변속기 회전수, 댐퍼듀티, 슬립량을 가지고 진행하 ... 전체 초록 보기
#PHM (Prognostics and Health Management) #Gaussian(가우시안) #damper clutch (뎀퍼클러치)

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