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정상훈 (중앙대학교) 임지훈 (중앙대학교) 김소연 (중앙대학교) 서기정 (중앙대학교) 김민성 (중앙대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
47 - 50 (4page)

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This study aims to fault diagnosis of separate type air conditioner based on various machine learning algorithms. Data were collected in separate air conditioners that intentionally broken according to different fault classes. To identify the exact fault classes, steady state detector is used for data. Based on this process, pre-processing data was analyzed by decision tree(DT), support vector machine(SVM), multi-layer perceptron(MLP), and convolutional neural network model(CNN). 28 indexes of the data were extracted such as evaporator inlet average temperature and compressor discharge pressure, etc. As result, the most suitable learning method was CNN model, 99.54%. The other models with accuracy of 93-98% also showed good performance.
#Separate type air conditioner (분리형 에어컨) #Machine learning (기계 학습) #Steady state detector (정상상태 검출기) #Fault diagnosis (고장 진단)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
2. 연구 결과 및 결론
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