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자료유형
학술저널
저자정보
BaeSung Kim (Research Institute of Medium & Small Shipbuilding) HunGyu Hwang (Research Institute of Medium & Small Shipbuilding) YungHo Yu (MEIPA)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제44권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
475 - 481 (7page)
DOI
10.5916/jamet.2020.44.6.475

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Recently, smart and autonomous ships have become hot issues at the International Maritime Organization (IMO) and ship building industry. Smart ships will be completed in the near future because the environmental requirements of the IMO, such as the reduction of greenhouse gas, carbon particle, and NoX emissions, have become increasingly severe. The ship building industry has attempted to solve optimal and economic ship operation problems and comply with these requirements with the digitalization of ship operations using information and communication technology. One of the most important functionalities for smart ships is fault detection and diagnosis system for machineries, especially the main engines and dynamo engines. Major machineries in engine rooms are composed of diesel engines, heat exchangers for diesel engine operations, and pumps and motors for the operation of heat exchangers. To detect faults in running machineries, it is necessary to treat data and detect faults in real time. Recently, several methods using artificial intelligence have been suggested, but their implementations onboard have some limitations. In this study, a statistical method utilizing Pearson correlation coefficient (CC) is used to detect faults in running machines without additional sensors. This study analyzes 6 months’ worth of running data of 24 middle-size ships to analyze the CCs of various items in the main diesel engine using IBM SPSS Statistics. The number of used data is over 10,000. The set of ships includes a maiden voyage ship, 10 to 30 voyages, and over 40 voyages to investigate the changes in CCs for each item depending on the age of the ship. The duration of one voyage in this shipping company is almost under 2 weeks. This paper proposes the CC level of each item in the main diesel engine for the detection of faults.
#Correlation coefficient #Statistical analysis #Fault detection of the combustion engine #Using ship operational big data #Without additional sensors

목차

Abstract
1. Introduction
2. Relationship of CCs with specific variables in the main diesel engine
3. Changes in CCs due to aging
4. Conclusions
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
김영일 / 2006 / 통계적 분석기법을 이용한 디젤기관의 고장진단 방법에 관한 연구 / 한국마린엔지니어링학회지 30(2):247~252 dbpia 김영일 / 2006 / 상관분석법에 의한 선박기관실 고장진단 시스템 개발 / 한국마린엔지니어링학회지 30(2):253~259 dbpia 김영일 / 2005 / 통계적 분석기법을 이용한 선박디젤기관의 고장진단 및 예측시스템에 관한 연구 google schola Y. Yu / 2019 / A study on the real time fault detection and diagnosis system for onboard engine room / ISMT2019 (International Symposium on Marine Engineering and Technology 2019) :75 google schola 유영호 / 2019 / Real time fault detection and diagnosis system for onboard engine room / 한국마린엔지니어링학회지 43(10):810~815 Crossref

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