본 발명은 선박의 기관시스템 고장 진단 및 예측을 위한 기계학습에 있어서, 선박에 설치된 센서로부터 수집되는 Raw Vibration Data를 인공지능모듈이 학습할 수 있도록 Head, New Date, Data Count, Data Value 구조로 파싱하는 것을 특징으로 한다. 상기와 같은 본 발명에 따르면, 인공지능 기계학습을 위해 Raw Vibration Data를 구조화함으로써 데이터 누락이나 이상치 학습으로 인한 선박 기관시스템 고장 진단 및 예측 시스템의 정확도를 떨어뜨리는 요인을 제거하고, 효율성은 높여 상기 시스템의 활용을 통해 기관 고장을 대비하여 선박의 안정성을 높이고 유지보수를 통해 운항손실을 저감하는 효과가 있다.


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    Title :

    Machine Learning Data Preprocessing Methods for Fault Diagnosis and Prediction of Ship Machinery Systems Based on Artificial Intelligence


    Additional title:

    선박 기관시스템의 고장 진단 및 예측을 위한 인공지능 기반 기계학습 데이터 전처리 방법


    Contributors:
    LEE SANGBONG (author) / KANG SEONGPHIL (author) / HWANG YOONHO (author) / LIM NARA (author)

    Publication date :

    2025-05-19


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B63B Schiffe oder sonstige Wasserfahrzeuge , SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS



    Ship fault prediction method and system based on artificial intelligence

    DAI HONGJUN / CHEN ZHENG / ZHU YE et al. | European Patent Office | 2025

    Free access

    Deep Learning Based Machinery Fault Diagnosis

    Li, Weihua / Zhang, Xiaoli / Yan, Ruqiang | Springer Verlag | 2023


    Photovoltaic systems : artificial intelligence-based fault diagnosis and predictive maintenance

    Sundaram, K. Mohana ;Sanjeevikumar, Padmanaban ;Holm-Nielsen, Jens Bo | TIBKAT | 2022