선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 공조시스템에서 발생되는 고장들을 검출하고 진단하기 위해서 고장과 현상들의 관계를 IF-THEN 규칙을 적용한 통계적 패턴 인식 기법인 뉴럴 네트워크를 사용한 실시간 고장진단시스템을 제안하였다.
- 본 논문에서는 공조시스템의 운전을 통해서 수집된 고장정보와 패턴인식기법을 사용한 진단 알고리 즘을 고장진단시스템으로 구헌하였다. 시스템은 통합감시 제어시스템과 고장진단시스템욜 독 랍적으로 구성하여 Ethernet TCP/IP에 의한 시스템간의 데이터 인터페이스를 통해서 실시간 고 장진단에 필요한 정보를 서로 공유할 수 있도록 하였다.
- 제안한 시스템을 실제 운전중인 공조시스템에 적용한 결과, 고장발생시 거의 완벽하게 고장들을 검출하고 진단함으로써 제안한 진단기법의 적용 가능성을 확인하였다. 본 논문에서는 비교적 구분하기 쉬운 인위적인 급격한 고장에 대해서만 적용하였지만, 향후에는 계속적인 실험을 통해 고장발생에 따른 고장정보의 데이터베이스 구축 및 각 시스템의 성능특성을 비교 분석하여 성능 저하와 같은 미소 고장뿐만 아니라 발생 가능한 고장들을 자동으로 미리 검출하고 신단할 수 있는 시스템을 개벌하고자 한다.
- 본 논문에서는 통계적 패턴인식기법⑸을 이용한 고장진단기법을 실제 운전중인 공조시스템에 적용하여 고장검출 및 진단기법의 정확성 및 적용 가능성을 평가하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.