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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수환 (PNU) 홍현지 (PNU) 박지수 (Hyunsong controls) 염은섭 (Pusan National University)
저널정보
한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.19 No.1
발행연도
2021.4
수록면
62 - 67 (6page)

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Selective catalytic reduction(SCR) is an exhaust gas reduction device to remove nitro oxides (NOx). SCR operation of ship can be controlled through valves for minimizing economic loss from SCR. Valve in SCR-high pressure (HP) system is directly connected to engine exhaust and operates in high temperature and high pressure. Long-term thermal deformation induced by engine heat weakens the sealing of the valve, which can lead to unexpected failures during ship sailing. In order to prevent the unexpected failures due to long-term valve thermal deformation, a failure prediction system using autoregressive integrated moving average (ARIMA) was proposed. Based on the heating experiment, virtual data mimicking temperature range around the SCR-HP valve were produced. By detecting abnormal temperature rise and fall based on the short-term ARIMA prediction, an algorithm determines whether present temperature data is required for failure prediction. The signal processed by the data collection algorithm was interpolated for the failure prediction. By comparing mean average error (MAE) and root mean square error (RMSE), ARIMA model and suitable prediction instant were determined.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (8)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-505-001754147