기계학습 알고리즘 기반의 가스정압기 이상상태 진단에 대한 연구

서찬양; 서영주; 김동주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서찬양 (POSTECH) 서영주 (POSTECH) 김동주 (POSTECH)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제4호(통권 제193호)

발행연도: 2020.4

수록면: 19 - 27 (9page)

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본 논문에서는 정압기의 이상 상태 진단을 위한 기계학습 방법을 제안한다. 일반적으로 설비의 이상 상태 탐지를 위한 기계학습 모델 구현에는 관련 센서의 설치와 데이터 수집 과정이 동반되나, 정압기는 설비 특성상 안전문제에 매우 민감하여 추가적인 센서 설치가 매우 까다롭다. 이에 본 논문에서는 센서의 추가 설치 없이 정압기 설비에서 자체 수집되는 유량과 유압 데이터만을 가지고 정압기의 이상 상태를 조기에 판단하는 기계학습 모델을 제안한다. 본 논문에서는 정압기의 비정상데이터가 충분하지 않은 관계로, 모델 학습 시 오버 샘플링(Over-Sampling)을 적용하여 모델이 모든 클래스에 균형적으로 학습하도록 하였다. 또한, 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting), 1차원 합성곱 신경망(1D Convolutional Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory)등의 기계학습 알고리즘을 적용하여 정압기의 이상 상태를 판단하는 분류모델을 구현하였고, 실험 결과 그레이디언트 부스팅 알고리즘이 정확도 99.975%로 가장 성능이 우수함을 확인하였다.

#Fault Detection #Gas Pressure Regulator #Gradient Boosting #Long Short-Term Memory #1D Convolutional Neural Networks #Over-Sampling #이상 상태 진단 #정압기 #그레이디언트 부스팅 #LSTM #1차원 합성곱 신경망 #오버 샘플링

참고문헌 (19)

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Jiao, J. Y. / 2017 / A gas regulator fault detecting method based on acoustic emission technology / IEEE In 2017 Symposium on Piezoelectricity, Acoustic Waves, and Device Applications(SPA WDA) :91~94

Shen Tian / 2019 / Fault Diagnosis of Gas Pressure Regulators Based on CEEMDAN and Feature Clustering / IEEE Access 7:132492~132502

Ishigaki, T. / 2006 / Spectrum Classification for Early Fault Diagnosis of the LP Gas Pressure Regulator Based on the Kullback-Leibler Kernel / 2006 16th IEEE Signal Processing Society Workshop on Machine Learning for Signal Processing :453~458

허경용 / 2013 / Support Vector Machine을 이용한 문맥 민감형 융합 / 한국컴퓨터정보학회논문지 18(7):37~45

Mohamed Layouni / 2017 / Detection and sizing of metal-loss defects in oil and gas pipelines using pattern-adapted wavelets and machine learning / Applied Soft Computing 52:247~261

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