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A study on the Fuzzy FTA under unpredictability fault informations
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초록
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지금까지 고장예측에 관한 연구 논문들은 여러 분야에서 많이 다루어져 왔다. 그 대표적인 예측 방법 중에 하나인 FTA(Fault Tree Analysis)가 가장 많이 사용되어져 왔으며, 여러 산업분야에서 가장 활발하게 시스템 및 부품에 대한 고장 가능성 진단을 실시하여 왔다. 하지만 기존의 전통적인 FTA 방법을 사용하는데 있어서 몇 가지 문제점을 발견할 수가 있었다. 즉, 지금까지 FTA를 실시하는 과정에 있어서 시스템 및 부품에 대한 데이터의 자료가 정확하다는 전제하에 고장 값을 예측하여 왔다. 만일 시스템 및 부품에 대한 불확실한 데이터나 부정확한 자료를 동시에 가지고 있다면 지금까지 사용하여 왔던 전통적인 FTA를 사용하여 고장 값을 예측하여 정확한 값을 찾아내기란 어려운 것이라 할 수가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구에서 제시하는 Fuzzy FTA를 사용하는 것이 보다 바람직할 것이며, 이러한 방법을 사용하여 불확실하고 부정확한 데이터를 가지고 고장진단을 실시하여 고장가능성 값을 찾아내어 전체 시스템의 고장 발생 가능성을 예측하는 것이 이 논문의 목적이라 할 수가 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
2.1 퍼지집합
2.2 퍼지 언어 변수
3. 불확실한 고장 정보에 대한 Fuzzy FTA 실시 과정
4. 불확실한 고장 정보애 대한 Fuzzy FTA 모델 및 적용사례
4.1 적용사례
5. 결론
1. 서론
2. 본론
2.1 퍼지집합
2.2 퍼지 언어 변수
3. 불확실한 고장 정보에 대한 Fuzzy FTA 실시 과정
4. 불확실한 고장 정보애 대한 Fuzzy FTA 모델 및 적용사례
4.1 적용사례
5. 결론
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