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NTIS 바로가기산업 장비의 경보 시스템은 일반적으로 센서 임계값에 의존하여 경보를 발령하지만, 이러한 임계값 미만의 시계열 이상을 감지하지 못하는 경우가 많다. 인공지능 기술을 활용해 철도차량 공기압축기 작동의 이상 징후를 파악하면 안전성과 신뢰성이 모두 향상된다. 이 연구는 자동 인코더의 재구성 아키텍처와 공기 압축기 작동의 이상 징후를 감지하기 위한 주의 메커니즘을 통합한 새로운 양방향 ...
Alarm systems in industrial equipment typically rely on sensor thresholds to issue alerts, but they often fail to detect time series anomalies below these thresholds. Employing artificial intelligence technology to identify anomalies in the operation of rail vehicle air compressors enhances both saf...
저자 | Li Yang |
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학위수여기관 | 건국대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 기계공학과 동역학및제어전공 |
지도교수 | Kang, Chul-Goo |
발행연도 | 2023 |
총페이지 | 58 |
키워드 | BiLSTM-AE Attention mechanism Anomaly detection Air compressor |
언어 | eng |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16835322&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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