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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤유리 (현대건설기계) 김석구 (한국 항공대학교) 조성희 (한국 항공대학교) 최주호 (한국 항공대학교)
저널정보
항공우주시스템공학회 항공우주시스템공학회지 항공우주시스템공학회지 제13권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
17 - 25 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

C-MAPSS 데이터를 이용한 항공기 엔진의 신경 회로망 기반 건전성관리
윤유리 ,  김석구 ,  조성희 외 1명 항공우주시스템공학회지 2019.12 학술저널

2018

CMAPSS 데이터를 이용한 항공기 엔진의 데이터 기반 건전성 관리 기술
윤유리 ,  김석구 ,  임채영 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.02 학술대회자료

초록· 키워드

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항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.
#C-MAPSS dataset(C-MAPSS 데이터세트) #Neural network(신경 회로망) #PHM(고장 예지 및 건전성 관리)

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 항공기 엔진의 데이터 기반 PHM 적용
3. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
J. -H. Choe / 2013 / Introduction to Prognostics and Health Management technology / J. KSME 53(7):26~34 google schola J. Choi / 2014 / Research Trends and Application Cases for Prognostics and Health Management / J. Aerosp. Syst. Eng 8(4):7~17 google schola B. Lamoureux / 2014 / Improving aircraft engines prognostics and health management via anticipated model-based validation of health indicators / Progn. J 2(1):18~38 google schola T. Kobayashi / 2007 / Integration of on-line and off-line diagnostic algorithms for aircraft engine health management / J. Eng. Gas Turbines Power 129(4):986~993 google schola L. C. Jaw / 2005 / Recent advancements in aircraft Engine Health Management (EHM) technologies and recommendations for the next step / Proc. ASME Turbo Expo :683~695 google schola

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