힘센 엔진 상태 예측 및 Aging 진단을 위한 AI/PHM 기법 타당성 연구 

직책 : 연구 책임자

기간 : 2019. 06. ~ 2020.08.

연구 필요성

기존 선박 엔진 PHM(prognostics and health management) 기술은 클래스 불균형 데이터와 센서 노이즈로 인해 모델의 성능에 한계가 있었다. 또한, 선박 엔진의 상태 변수들을 모니터링하여 변수 별로 건강 상태를 예측하는 기존의 방법은 엔진의 종합적인 건강 상태를 알려줄 수 없으며, 이에 따른 예지 정비(predictive maintenance) 계획을 잡기 위한 RUL(remaining useful lifetime)예측이 불가능했다. 이러한 문제를 극복하기 위해 노이즈에 강건하며 특성 추출을 자동화할 수 있는 모델이 필요하다.

연구 목적 및 내용

본 연구의 목적은 종합적인 딥러닝 기반 PHM 시스템 개발이다. 연구 내용은 노이즈를 제거하고 특성을 추출하는 딥러닝 모델과 엔진의 이상상태를 감지하는 머신 러닝 모델을 이용하여 엔진의 상태 진단 정보와 이상 발생의 핵심 원인을 분석하는 시스템을 개발하는 것이다.

기대 효과

본 연구를 통해 방대한 양의 데이터 중 중요한 정보만을 추출하여 사용함으로써 예지 정비 서비스뿐만 아니라 다양한 추가 서비스를 제공할 수 있으며, 이를 통한 부가가치 창출이 가능하다.