융합센서 기반 공정 상태 온라인 모니터링 및 머신러닝 기반 PHM 기술 개발

강현승; 홍태화; 안일균; 김기현; 심재홍

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저자정보: 강현승 (한국산업기술대학교) 홍태화 (한국산업기술대학교) 안일균 (한국산업기술대학교) 김기현 (한국산업기술대학교) 심재홍 (한국산업기술대학교)

저널정보: Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 663 - 663 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

융합센서 기반 공정 상태 온라인 모니터링 및 머신러닝 기반 PHM 기술 개발

강현승 , 홍태화 , 안일균 외 2명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.11 학술대회자료

센서융합기반 SPR 공정 및 로봇 워크셀 온라인 모니터링 기술 개발

강현승 , 구교문 , 김기현 외 1명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.05 학술대회자료

2020

SPR 공정 및 로봇 워크셀 온라인 모니터링 요소기술 개발

강현승 , 고광인 , 김기현 외 1명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2020.09 학술대회자료

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최근 산업현장의 자동화가 진행됨에 따라 안정된 생산을 위해 전기적, 기계적 결함 발생을 최소화할 필요가 있다. 이에 따라 장비의 실시간 공정 상태 모니터링 및 결함 발생 예지 진단 기술인 PHM (Prognostic and Health Management)에 대한 관심이 높아지는 추세이다. 현장에서는 장비의 설비 가동효율을 높이기 위해 인력이 투입되어 정기적인 정비를 실시하고 있으나, 장비의 돌발 고장 발생의 문제는 여전히 존재하며 반드시 해결해야 하는 문제 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 산업현장에서 사용되는 장비를 토대로 실험 환경을 구축하여 건전성 상태를 실시간으로 모니터링한다. 모니터링 된 신호를 통해 고장 여부와 고장 원인에 대한 분석이 가능한 기계학습 알고리즘을 개발하였으며 통합적인 모니터링이 가능한 환경을 구축하고 공정 품질의 검사 정확도를 확인한다. 실험환경은 자동차 산업공정 중 이종재료의 기계적 접합을 위해 사용되는 SPR (Self Piercing ... 전체 초록 보기

#Machine learning #Embedded system #PHM #Monitoring system #Sensor fusion

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강현승

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홍태화

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안일균

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