상세 설명

본 연구실은 전동기 구동 시스템의 예지보전(Prognostics and Health Management, PHM) 및 헬스 매니지먼트 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 전동기 구동 시스템의 고장 예측 및 상태 진단을 위해 물리 기반 모델과 데이터 기반 모델을 결합한 PHM 기법을 개발하고 있습니다. 이를 통해 시스템의 신뢰성을 높이고, 유지보수 비용을 절감하며, 예기치 못한 고장으로 인한 생산성 저하를 최소화할 수 있습니다. 물리 기반 모델 PHM은 전동기 구동 시스템의 동작 원리와 고장 메커니즘을 수학적으로 모델링하여, 시스템의 상태를 정량적으로 평가합니다. 반면, 데이터 기반 PHM은 센서 데이터를 활용하여 머신러닝 및 인공지능 기법을 적용함으로써, 다양한 운전 조건에서의 고장 패턴을 학습하고 실시간으로 이상 징후를 탐지합니다. 본 연구실은 이 두 가지 접근법을 융합하여, 더욱 정확하고 신뢰성 높은 예지보전 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 산업 자동화, 전기차, 항공우주 등 다양한 분야에서 적용될 수 있으며, 시스템의 가동률 향상과 안전성 확보에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 또한, 실시간 상태 모니터링 및 고장 진단 기술을 통해 미래 지능형 산업 시스템의 핵심 기반 기술로 자리매김하고 있습니다.

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