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학술대회자료
저자정보
정상훈 (중앙대학교) 임지훈 (삼성전자) 배수진 (중앙대학교) 김민성 (중앙대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
770 - 773 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

에어컨의 실시간 운전상태 파악을 위한 적응형 정상상태 진단기 개발
정상훈 ,  임지훈 ,  배수진 외 1명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료
열시스템 실시간 머신러닝을 위한 적응형 정상상태 진단기 개발 연구
정상훈 ,  김소연 ,  서기정 외 6명 한국통신학회 학술대회논문집 2022.02 학술대회자료

초록· 키워드

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This study aimed to develop a new method of steady-state data extraction of the residual air-conditioner for fault detection and diagnosis(FDD). Until now, FDD studies mainly focused on improving the algorithms for increasing the accuracy of fault detection using operating data on heating, ventilation, and air conditioning(HVAC) systems. Steady-state data extraction is essential for FDD system to determine the accurate fault condition. In this study, 7 characteristic variables are selected to justify the steady-state of the residential air-conditioner and data learning model are developed to filter the transient data exactly using adaptive thresholds of the data. This model is compared with the previous steady-state detection model using manual thresholds. It was shown that the steady-state detector using adaptive thresholds is more precise than that using manual thresholds. It is expected that the adaptive steady-state detector can be applied to steady-state detection for real-time fault identification when operating conditions of air-conditioner system change.
#Steady state detector(SSD, 정상상태 진단기) #Air-conditioner(에어컨) #Machine learning(기계학습) #Real-time adaptive algorithm(실시간 적응형 알고리즘)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 적응형 정상상태 탐지기 적용 결과
4. 결론
References

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