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자료유형
학술저널
저자정보
Byung-Won Min (Mokwon University)
저널정보
한국콘텐츠학회(IJOC) International JOURNAL OF CONTENTS International JOURNAL OF CONTENTS Vol.19 No.2
발행연도
2023.6
수록면
100 - 111 (12page)
DOI
10.5392/IJoC.2023.19.2.100

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The essence of PHM technology is to process the collected information with the help of the system information collected by sensors, using information fusion, artificial intelligence, big data, reasoning algorithms and other technologies, and realize the monitoring management, status evaluation and fault prediction functions of the target system. PHM is an important part of the intelligent equipment detection and maintenance system. Its application and realization in the railway field is the key link of the intelligent operation and maintenance of multiple units, and is an important means to realize the shift from planned preventive maintenance to digital and accurate condition maintenance. It is of great significance for China"s high-speed railway to maintain the world"s advanced level and move towards higher quality, efficiency and efficiency. With the improvement of operation speed and the growth of application scale of High-Speed Electric Multiple Units in China, hereinafter referred to as EMU, the technical challenges of operation safety and security of EMUs are increasingly prominent. As a kind of equipment health management technology, PHM can realize equipment status monitoring, abnormal prediction, fault diagnosis, maintenance prediction and maintenance decision-making. In order to improve the safety assurance capability of high-speed EMU, reduce the maintenance cost and improve the maintenance efficiency, this paper deeply integrates big data technology, algorithm model and PHM technology, and explores the theory and method of intelligent fault prediction of key components of high-speed EMU based on PHM technology. Focus on the research of EMU condition monitoring and fault diagnosis technology based on HSMM and DBN algorithms, as well as the component maintenance prediction and maintenance decision-making technology based on fixed repair schedule prevention, so as to transfer the theoretical basis and technical support for the maintenance mode of EMU from "planned repair" to "planned repair predictive maintenance".
#High speed EMU #Prognostics and Health Management #Traction Motor #Neural Network #Model

목차

Abstract
1. Introduction
2. PHM Technology Architecture
3. Problems Encountered in Fault Prediction of High-speed EMU at Present
4. PHM Platform Design of High-speed EMU
5. Research on Fault Prediction Method of High-speed EMU
6. Fault Warning and Temperature Prediction Model of Traction Motor
7. Conclusions
References

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