Research

Prognostics and Health Management

Prognostics and Health Management (PHM) is an emerging engineering discipline that enables real-time health assessment of a system as well as the prediction of its future state under its actual operating conditions. PHM has recently received great attention in various industries such as aerospace, smart manufacturing, power plants and transportation as a means to prevent failure, reduce operating cost and achieve predictive maintenance. It consists of several steps: sensors data acquisition, features extraction from the sensors data, anomaly detection, fault diagnosis to evaluate current health state, and failure prognosis to predict the remaining useful life. The PHM incorporates various disciplines including sensing technologies, physics of failure, machine learning, modern statistics, and reliability engineering, which means that PHM is broader than any single traditional field of engineering.

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건전성 예측 및 관리

(Prognostics and Health Management)

많은 기계항공 장치나 시스템은 설계를 아무리 잘 해도 운전 중 여러 이유로 failure가 발생하는데, 이것을 방지하기 위해 현재는 상태와 무관하게 주기적으로 부품을 교체하는 예방보전 (PM, Preventive Maintenance)를 하고 있지만, 매년 높은 비용을 지출하면서 사고예방도 못합니다. 이를 해결하기 위해 본 연구실에서는 장치에 센서를 부착하고 인공 신경망 (ANN, Artificial Neural Network) 같은 기계학습 (Machine Learning) 기술을 이용하여 결함 (fault)을 진단 (diagnosis)하고 예지 (prognosis)하는 기술을 연구하고 있습니다. PHM 기술을 적용함으로써 불행한 사고를 예방하고 필요할 때만 조치를 취하는 예지보전 (PdM, Predictive Maintenance)를 구현할 수 있습니다.

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