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METHOD FOR PREDICTING FAILURE OF VESSEL PROPULSION EQUIPMENT USING MACHINE LEARNING AND SYSTEM THEREOF

机译:基于机器学习的船舶推进设备故障预测方法及系统

摘要

Provided are a method for predicting a failure of vessel propulsion equipment using machine learning and a system thereof. In order to use an RUL prediction model, characteristics of data are extracted and processed to generate a status indicator through the PCA. By dividing operation areas and standardizing result data for each operation area, the failure of equipment can be predicted based on a learning result input to machine learning.;COPYRIGHT KIPO 2020
机译:提供了一种用于使用机器学习来预测船舶推进设备的故障的方法及其系统。为了使用RUL预测模型,需要提取数据特征并进行处理,以通过PCA生成状态指示器。通过划分操作区域并标准化每个操作区域的结果数据,可以基于输入到机器学习的学习结果来预测设备的故障。; COPYRIGHT KIPO 2020

著录项

  • 公开/公告号KR102073810B1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HANWHA SYSTEMS CO. LTD.;

    申请/专利号KR20190089043

  • 发明设计人 JUNG SUNG YOUNG;SON NA YOUNG;

    申请日2019-07-23

  • 分类号G05B23/02;B63G1;G06N20;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 11:05:24

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