서울대학교 기계항공공학부 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(System Health and Risk Management Lab., 지도교수 윤병동) 소속 나규민 박사과정은 한국PHM학회 2019년도 학술대회에서 발표한 논문 ("산업용 로봇의 고장 진단을 위한 자율적 최적 주파수 에너지 선택 기법")에 대하여 연구 주제의 독창성 및 우수성을 인정받아 우수발표상을 수상하였다.

상기 논문에서 나규민 박사과정은 회전 기계 특성을 고려한 signal truncation 을 통해 signal이 가지는 불확실성을 추산하고, 그 불확실성에 기반한 Time Frequency Representation을 변환시켜 고장 진동신호의 시간-주파수 영역에서 통계적으로 유의한 부분의 에너지를 추출해 내는 필터링 웨이트를 통해 고장진단을 위한 신호 에너지 기반 피쳐의 고장 분별성을 향상시켰다. 제안된 방법은 시스템 특성의 규명이 어려우나 회전체 기계를 사용하는 많은 산업현장에서 고장 진단을 위한 필터링 시스템을 설계하는데 도움을 줄 것으로 평가되었다.
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