Tag: 예지정비
-
VAE로 정상 데이터만으로 터빈 베어링 고장 감지하기: 무라벨 이상 탐지 실전 가이드
Detect turbine bearing failures using only normal data. VAE reconstruction error approach with Python code — no labels required.
-
ISO 13374 표준 기반 PHM 시스템 설계: OSA-CBM 6단계 아키텍처로 구현하는 산업 표준 예지정비 플랫폼
Build ISO 13374-compliant PHM systems with OSA-CBM's 6-layer architecture. Python code for data acquisition to decision support included.
-
Digital Twin 기반 예지정비 시스템 구축: 센서 융합과 실시간 RUL 예측 파이프라인 설계
Digital Twin predictive maintenance: fuse 12 sensor streams into real-time RUL predictions. Architecture diagram and failure detection code.
-
GAN으로 소량 고장 데이터 증강하기: CWRU 베어링 데이터셋 이상 탐지 정확도 개선 실험
GAN data augmentation boosted bearing fault detection accuracy from 72% to 89% on CWRU dataset. Here's the exact preprocessing pipeline.
-
LSTM vs Transformer RUL 예측: NASA CMAPSS 실험 비교
Transformer beat LSTM by 18% RMSE on NASA turbofan RUL prediction. Attention maps reveal why — and when LSTM still wins.