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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
류동화 (한국수력원자력)
저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제22권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
678 - 684 (7page)

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In this paper, we studied the applicability of data driven model, AAKR(Auto-Associative Kernel Regression) for generator power loss estimation. Correlation analysis performed on 39 turbine system variables for dataset construction and then 13 variables were selected as highly correlated with generator power output. For a memory vector, 95~100% thermal power section data were used and data at normal power condition for 3 month were extracted for query vector. Analysis result shows that 9 variables show good prediction between measured and estimated data, 2 variables show good correlation but with small bias and 2 variables show increasing difference and low correlation with the passage of time, which assumed to be cause of electric output loss.
#경험모델 #자동연관 커널회귀 #상태감시

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Hines, J. W. / Technical Review of On- Line Monitoring Techniques for Performance Assessment google schola An, S. H. / 2011 / Detection of process anomalies using an improved statistical learning framework / Expert Systems with Applications 38:1356~1363 google schola 정재영 / 2016 / 오신호 입력에 따른 펌프의 고장징후 조기감지 성능분석 / 동력시스템공학회지 20(2):66~72 dbpia 박기범 / 2017 / AAKR을 이용한 원자력 발전소 고장 패턴 추출에 관한 연구 / 한국압력기기공학회 논문집 13(1):40~47 dbpia

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