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저자정보
채선규 (한양대학교) 김규리 (한양대학교) 배병용 (한양대학교) 배석주 (한양대학교)
저널정보
한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제21권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
341 - 351 (11page)
DOI
10.33162/JAR.2021.12.21.4.341

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Purpose: Failure in thermal power plant generators has high safety and financial risk. Diagnostics and Prognostics to detect abnormality in advance are crucial for failure prevention.
Methods: In this research, fast independent component analysis was applied to select key features from sensor data, and abnormalities were detected when unnatural variation existed in multivariate control charts.
Results: The proposed framework was applied to the dataset acquired from a thermal power plant, and exhibited promising results in detecting and predicting incipient failures.
Conclusion: From the analytical results of an example, it was found that the proposed methodology has potential in failure diagnostics and prognostics to increase the availability of facilities through early detection of incipient failures.
#Thermal Power Plant #Prognostics and Health Management #Control Chart #Dimension Reduction

목차

1. 서론
2. 독립성분분석을 이용한 고장 예지
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
2020 / Energy Supply and Demand Statistics / Korea Energy Economics Institute google schola 김규한 / 2020 / 오토인코더기반의 신호재구성모델을 이용한 화력발전소 고장검출 / 전기학회논문지 69(6):800~807 dbpia A. S. Willsky / 1976 / A survey of design methods for failure detection in dynamic systems / Automatica 12(6):601~611 google schola R. J. Patton / 1991 / A review of parity space approaches to fault diagnosis / IFAC Proc 24(6):65~81 google schola M. A. Kramer / 1987 / Malfunction diagnosis using quantitive models with non-boolean reasoning in expert systems / AIChE J 33(1):130~140 google schola

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