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최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
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K. Zhang / 2016 / Automated IT system failure prediction : A deep learning approach / 2016 IEEE International Conference on Big Data :1291~1330
R. Liu / 2018 / Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery : A review / Mechanical Systems and Signal Processing 108:33~47
S. Zhang / 2020 / Deep Learning Algorithms for Bearing Fault Diagnostics-A Comprehensive Review / IEEE Access 8:29857~29881
H. He / 2009 / Research on automobile driving state real-time monitoring system based on ARM / 2009 International Conference on Computer Engineering and Technology 1:361~364
Y. Xing / 2019 / Driver activity recognition for intelligent vehicles : A deep learning approache / IEEE Transactions on Vehicular Technology 68(6):5379~5390
R. Liu / 2018 / Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery : A review / Mechanical Systems and Signal Processing 108:33~47
S. Zhang / 2020 / Deep Learning Algorithms for Bearing Fault Diagnostics-A Comprehensive Review / IEEE Access 8:29857~29881
H. He / 2009 / Research on automobile driving state real-time monitoring system based on ARM / 2009 International Conference on Computer Engineering and Technology 1:361~364
Y. Xing / 2019 / Driver activity recognition for intelligent vehicles : A deep learning approache / IEEE Transactions on Vehicular Technology 68(6):5379~5390
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