커넥티드 시험 설비에 대한 PHM 플랫폼 개발

내구 시험 설비들은 고가의 설비들로 평균 가동율이 70% 이상 유지되고 있습니다. 따라서 이러한 내구 설비의 유지보수 정책은 매우 중요합니다. 기존에는 사후보전이나 예방보전 방법이 주로 사용되었지만, 신규 설비들은 유지보수 비용을 줄이고 기존 스마트 랩과의 연동을 위해 PHM과 같은 상태 감시 및 예지 보전 기법을 도입하고 있습니다.

본 세션에서는 MATLAB이 제공하는 다양한 딥러닝 모델을 활용하여 신규 설비의 예지 보전을 어떻게 구현할 수 있는지 방법과 과정을 소개드립니다.

핵심 내용

• MATLAB과 Simulink를 이용한 제어기 설계 및 Speedgoat 활용 HILS 구축
• MATLAB 기반 Simscape™ 모델링을 통한 설비 디지털 트윈 개발
• MATLAB 기반 딥러닝 빅데이터 처리

발표 대상

• MATLAB, Simscape, Speedgoat를 활용하여 제어기를 설계하고 이를 디지털 트윈으로 구현하여 미래를 예측하는 예지보전에 대해 알아보고 싶은 분