• 항공우주시스템공학회지
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• 제8권4호
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• pp.7-17
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• 2014

Objective of this paper is to introduce a new technology known as prognostics and health management (PHM) which enables a real-time life prediction for safety critical systems under extreme loading conditions. In the PHM, Bayesian framework is employed to account for uncertainties and probabilities arising in the overall process including condition monitoring, fault severity estimation and failure predictions. Three applications - aircraft fuselage crack, gearbox spall and battery capacity degradation are taken to illustrate the approach, in which the life is predicted and validated by end-of-life results. The PHM technology may allow new maintenance strategy that achieves higher degree of safety while reducing the cost in effective manner.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1095-1100
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• 2011

In this paper, PHM (Prognostics and Health Management) techniques are briefly outlined. Prognostics, being a central step within the PHM, is explained in more detail, stating that there are three approaches - experience based, data-driven and model based approaches. Representative articles in the field of prognostics are also given in terms of the type of faults. Model based method is illustrated by introducing a case study that was conducted to the crack growth of the gear plate in UH-60A helicopter. The paper also addresses the comparison of the OBM (Overall Bayesian Method), which was developed by the authors with the PF (Particle Filtering) method, which draws great attention recently in prognostics, through the study on a simple crack growth problem. Their performances are examined by evaluating the metrics introduced by PHM society.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.939-949
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• 2017

고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.63-69
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• 2018

베어링은 많은 회전체에서 사용되는 핵심부품으로, 예기치 않은 고장을 방지하기 위해 많은 연구가 집중되고 있다. 이때 중요한 것은 되도록 초기에 건전성 상태를 잘 나타내는 적절한 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 기존의 연구들은 주로 진단관점에서 특징신호를 추출하여 고장예지에는 적합하지 않은 측면이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 베어링 고장 주파수의 에너지와 시간 사이의 상관계수 가중 합을 이용하여 베어링 수명 예측에 용이한 특징신호를 추출하는 방법을 개발하였다. 그 결과 일반적으로 고장진단에서 많이 사용되고 있는 특징신호인 RMS에 비해서 결함 초기부터 단조로운 증가 경향의 특징신호를 추출함을 알 수 있었다. 이를 입증하기 위해서 NASA Ames에서 제공한 IMS bearing 진동 데이터를 이용하였고 제시한 특징신호와 일반적인 RMS와 의 거동을 비교하여 유효성을 검증하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권12호
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• pp.21-27
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• 2020

Lithium-ion batteries are the heart of energy-storing devices and electric vehicles. Owing to their superior qualities, such as high capacity and energy efficiency, they have become quite popular, resulting in an increased demand for failure/damage prevention and useable life maximization. To prevent failure in Lithium-ion batteries, improve their reliability, and ensure productivity, prognosticative measures such as condition monitoring through sensors, condition assessment for failure detection, and remaining useful life prediction through data-driven prognostics and health management approaches have become important topics for research. In this study, the residual useful life of Lithium-ion batteries was predicted using two efficient artificial recurrent neural networks-ong short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The proposed approaches were compared for prognostics accuracy and cost-efficiency. It was determined that LSTM showed slightly higher accuracy, whereas GRUs have a computational advantage.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권10호
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• pp.2262-2273
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• 2020

Digital twin technology can provide significant value for the prognostics and health management (PHM) of critical plant components by improving insight into system design and operating conditions. Digital twinning of systems can be utilized for anomaly detection, diagnosis and the estimation of the system's remaining useful life in order to optimize operations and maintenance processes in a nuclear plant. In this regard, a conceptual framework for the application of digital twin technology for the prognosis of Control Element Drive Mechanism (CEDM), and a data-driven approach to anomaly detection using coil current profile are presented in this study. Health management of plant components can capitalize on the data and signals that are already recorded as part of the monitored parameters of the plant's instrumentation and control systems. This work is focused on the development of machine learning algorithm and workflow for the analysis of the CEDM using the recorded coil current data. The workflow involves features extraction from the coil-current profile and consequently performing both clustering and classification algorithms. This approach provides an opportunity for health monitoring in support of condition-based predictive maintenance optimization and in the development of the CEDM digital twin model for improved plant safety and availability.

• 기계저널
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• 제53권7호
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• pp.44-52
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• 2013

이 글에서는 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 에너지산업 분야 적용 사례를 상세히 소개하고, PHM기술의 접목을 통한 에너지산업에의 기여와 예상되는 기술적 어려움, 그리고 향후 연구방향을 제시하고자 한다.

• 기계저널
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• 제53권7호
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• pp.26-34
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• 2013

이 글에서는 최근 관심을 모으고 있는 고장예지 및 건전성관리(PHM: Prognostics and Health Management) 기술을 소개하고, 항공우주분야의 적용사례를 중심으로 PHM 기술을 어떻게 활용하고 있는지를 설명하고자 한다.

• 기계저널
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• 제53권7호
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• pp.40-43
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• 2013

이 글에서는 최근 관심을 모으고 있는 고장예지 및 건전성관리(PHM: Prognostics and Health Management) 기술이 자동차 전장부품에 어떻게 적용돼야 하는지에 대한 설명을 하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.689-696
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• 2021

본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.