메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민석 (부산대학교) 정승환 (부산대학교) 김백천 (부산대학교) 장재열 (한국동서발전) 유재영 (지오네트) 김성신 (부산대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
429 - 435 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.5.429

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Auto-associative Kernel Regression과 Local Outlier Factor를 결합한 다변량 공정의 고장탐지에 관한 연구
김민석 전기전자컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

2018

Auto-associative Kernel Regression을 이용한 화력발전소 고장탐지 및 고장변수 식별에 대한 연구
김민석 ,  정승환 ,  김백천 외 3명 한국지능시스템학회 논문지 2018.10 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
원활한 전력공급을 위한 발전설비의 증축 및 기존 발전설비의 노후화로 인해 최근 발전공정에서 발생한 고장사례와 비계획정지의 횟수가 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 발전공정의 가용성, 안전성, 신뢰성을 보장하기 위한 데이터기반 고장탐지 및 진단에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 화력발전소에서 수집된 데이터에 Auto-associative Kernel Regression (AAKR)을 적용하였다. AAKR의 고장탐지 절차는 오프라인, 온라인 과정으로 나누어진다. 오프라인 과정에서는 대상시스템의 다변량 샘플을 이용하여 고장탐지를 위한 문턱값과 대역폭파라미터를 설정한다. 온라인 과정에서는 메모리에 저장된 학습데이터와 검증데이터의 유사도를 계산한다. 계산된 유사도에 따라 학습데이터의 가중치를 할당하고, 추정벡터 및 탐지지수를 계산한 후, 오프라인 과정으로부터 설정된 문턱값을 이용하여 고장탐지 및 기여도 분석을 수행하였다. AAKR을 이용한 고장탐지의 성능을 검증하기 위해서 정상데이터에 인위적으로 외란을 섞은 고장데이터를 생성하여 고장탐지를 수행한 결과, AAKR을 이용한 고장탐지방법이 고장구간을 적절히 탐지할 수 있음을 보여준다.
#고장탐지 #고장변수 식별 #Auto-associative Kernel Regression #Fault Detection #Fault Isolation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. AAKR을 이용한 고장탐지 방법
3. 대상 데이터 및 고장데이터 생성
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후과제
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
B. K. Sovacool, K. E. Sovacool, “Identifying future electricitywater tradeoffs in the United States,” Energy Policy, vol. 37, no. 7, pp. 2763-2773, 2009. F. Li, B. R. Upadhyaya and L. A. Coffey, “Model-based monitoring and fault diagnosis of fossil power plant process units using group method of data handling,” ISA Transactions, vol. 48, no. 2, pp. 213-219, 2009. M. Kim, S. Jung, B. Kim and J. Jang, J. Yoo and S. Kim, “Fault Detection and Isolation of Thermal Power Plant Using Auto- Associative Kernel Regression,” Proceedings of KIIS Spring Conference, vol. 28, no. 1, pp. 127-128, 2018. J. Yu, J. Jang, J. Yoo, J. Park and S. Kim, “Fault Detection Method for Steam Boiler Tube Using Mahalanobis Distance,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 26, no. 3, pp. 246-252, 2016. S. Jung, M. Kim, J. Jang, J. Yoo, and S. Kim“, Fault Detection and Diagnosis for High Pressure Feedwater Heater using Principal Component Analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 2, pp. 91-98, 2018.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

국제정치이론 관점에서 본 오바마 행정부의 외교안보정책
안문석 국제정치논총 2011 .09
도서 내연발전기의 AAKR 기반 고장 진단 알고리즘의 Kernel 설정 및 훈련 데이터 최적화에 대한 연구
박현철 ,  손종덕 ,  손석만 외 3명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2018 .04
주성분분석을 이용한 고압급수가열기의 고장탐지 및 진단
정승환 ,  김민석 ,  장재열 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2018 .04
내연발전기의 AAKR(Auto Associative kernel Regression) 기반 고장 진단 알고리즘 연구
민형철 ,  손석만 ,  김희수 외 1명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2017 .04
발전용 가스터빈의 부하 변동에 따른 동특성 해석
김정호 ,  김민재 ,  강도원 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2015 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-003541435