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자료유형
학술저널
저자정보
조훤기 (한국전력국제원자력대학원대학교) 김송현 (한국전력국제원자력대학원대학교) 김창락 (한국전력국제원자력대학원대학교)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제55권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
507 - 516 (10page)
DOI
10.1016/j.net.2022.10.019

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This study is to find a method to learn engine sound after the start-up of a diesel generator installed in nuclear power plant with an unsupervised deep learning algorithm (CNN autoencoder) and a new method to predict the failure of a diesel generator using it. In order to learn the sound of a diesel generator with a deep learning algorithm, sound data recorded before and after the start-up of two diesel generators was used. The sound data of 20 min and 2 h were cut into 7 s, and the split sound was converted into a spectrogram image. 1200 and 7200 spectrogram images were created from sound data of 20 min and 2 h, respectively. Using two different deep learning algorithms (CNN autoencoder and binary classification), it was investigated whether the diesel generator post-start sounds were learned as normal. It was possible to accurately determine the post-start sounds as normal and the pre-start sounds as abnormal. It was also confirmed that the deep learning algorithm could detect the virtual abnormal sounds created by mixing the unusual sounds with the post-start sounds. This study showed that the unsupervised anomaly detection algorithm has a good accuracy increased about 3% with comparing to the binary classification algorithm.
#Unsupervised deep learning algorithm #Diesel generator sounds #Detecting abnormal sounds #Diagnosing the fault

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