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저자정보
송준호 (한국철도기술연구원) 변성준 (한국철도기술연구원) 김백현 (한국철도기술연구원) 원종운 (한국철도기술연구원)
저널정보
한국도시철도학회 한국도시철도학회논문집 한국도시철도학회논문집 제12권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
1,783 - 1,789 (7page)
DOI
10.24284/JKOSUR.2024.12.11.3.1783

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전동차의 정지형 인버터(SIV, Static Inverter)는 열차 내부 전기 장치에 전력을 공급하는 핵심장치로, 사전 고장 예측을 통한 예지 정비가 요구된다. 그러나 관련 기술 부족으로 인해 예지정비가 활성화되지 못한 상황이다. 본 연구에서는 전동차 TCMS(Train Control and Monitoring System) 데이터를 활용하여 추가적인 센서 설치 없이 SIV 고장을 사전에 예측하고 유지 보수할 수 있는 고장예지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정상 데이터를 오토 인코더로 학습하여 고장을 진단하는 방식을 활용함으로써 학습 데이터 부족 문제를 해결하였다. 또한, 현장 작업자의 편의성을 위해 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 SIV 정비 과정의 효율성을 크게 향상시키며, 철도 운행의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
#정지형 인버터(SIV) #유지보수 #오토인코더 #인공지능 #고장예지 #고장진단

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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