연구동향 분석

머신러닝을 이용한 알루미늄 전해 커패시터 고장예지

박정현 석종훈 천강민 허장욱 2020년

논문상세정보
인용/피인용
' 머신러닝을 이용한 알루미늄 전해 커패시터 고장예지' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Aluminum Electrolytic Capacitor(알루미늄 전해 커패시터)
  • Failure Mode and Effect Analysis(고장모드 및 영향 분석)
  • Machine Learning(머신러닝)
  • failuremode(고장모드)
  • failureprognostics(고장예지)
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
54 0

0.0%

' 머신러닝을 이용한 알루미늄 전해 커패시터 고장예지' 의 참고문헌

  • 전해 커패시터 부풀어 오름 현상 기반 고장 예지
    조현선 [2019]
  • 전력변환장치에서의 DC 출력 필터 커패시터의 온라인 고장 검출기법
    손진근 [2009]
  • 전력변환기에 대한 직류링크 커패시터의 고장진단을 위한 간단한 용량 추정 기법
    손진근 [2010]
  • 인공신경망을 이용한 머신러닝 기반의연료펌프 고장예지 연구
    최홍 [2019]
  • 관성 마찰용접 공정에서 심층 신경망을 이용한 업셋 길이와 업셋 시간의 예측
    양영수 [2019]
  • Understanding LSTM Networks
  • Remote Pulse Rate Measurement From Near-Infrared Videos
    Park, S. B. [2018]
  • Life Prediction of Aluminum Electrolytic Capacitors under Normal Operation
    Chen, Y. R. [2019]
  • Introduction of Failure Prognosis and PHM
    Choi, J. H. [2013]
  • Capacitors Age and Capacitors Have an End of Life
  • A System Engineering Approach using FMEA and Bayesian Network for Risk Analysis - A Case Study