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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 199 - 203 (5page)
이용수
초록· 키워드
터보팬 엔진의 RUL(Remaining useful life) 예측은 엔진이 고장 나기 전 예방 정비를 통해 엔진의 성능을 보장하고, 고장 전 엔진의 상태를 평가할 수 있다. 최근 많은 딥러닝 모델들이 RUL 예측을 시행하고 있으며 RUL 예측에 대한 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 다소 복잡한 전처리 방법을 사용하여 RUL 예측을 위해 모델을 학습하는 경우가 많다. 이 방법은 비효율적인 노력이 소요될 수 있고, 모델의 복잡함에 의한 과적합을 초래할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 간단한 전처리 과정과 2차원 합성곱층(2D convolutional layer)을 병렬로 연결한 새로운 구조를 통해 문제를 해결할 수 있는 딥러닝 기반 방법을 제안한다. 먼저, 제안한 알고리즘의 구조에 대해서 설명하고 학습 데이터의 RUL 데이터 구성, 제안한 알고리즘에 대한 다양한 실험들과 RMSE 9.99로 기존 알고리즘들 성능 대비 0.5% 상승했음을 증명했다.
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. RUL 추정 알고리즘
- Ⅲ. 실험
- Ⅳ. 결론
- 참고문헌
참고문헌
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