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김연환 (한국전력공사) 배용채 (한국전력공사) 윤병동 (서울대학교) 김동환 (한국전력공사) 이두영 (한국전력공사) 손석만 (한국전력공사)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회 학술대회논문집 한국소음진동공학회 2015년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2015.4
수록면
372 - 377 (6page)

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KEPRI will apply the diagnostic monitoring system developed with domestic technology for the integrated monitoring of Korea Type 1000MW-class ultra-supercritical power plant made from high-efficiency power generation technology. The diagnostic monitoring system has been developed through the advanced malfunction diagnosis algorithm processing the data treated as a statistical data-driven method, based on the rotor vibration signals of the rotating equipments such as turbine-generator, boiler feed water pumps, large fans in the power plant. The diagnostic algorithm uses "Fisher discriminant analysis" machine learning technique. In order to determine the anomaly state-level for the equipments, the diagnostic system uses the specially designed parameters as "Anomaly Probability" and "Anomaly Index". In addition, the 3D visualization technique of structural vibration signals is applied for the large boiler which is one of main equipments.
#Ultra-Supercritical (초초임계압) #Main Equipment (주기기) #Integrated Monitoring (통합감시) #Diagnostic Interface Module (신호처리장치) #Vibration Signal (진동신호) #Rotor Vibration (회전체진동) #Malfunction (이상상태) #Diagnostic Monitoring System (진단감시시스템)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 주기기 전용 진동 신호기반 시스템 개발
3. 통계기반의 회전체 진동 진단 시스템
4. 보일러 거동 3차원 가시화 시스템 개발
5. 결론
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