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문제 정의
- 본 논문에서는 공조 시스템에서 발생되는 고장들을 검출하고 진단하기 위해서 고장과 현상들의 관계를 IF-THEN 규칙을 적용한 통계적 패턴 인식 기법인 신경망을 사용한 실시간 고장 진단 시스템을 제안하였다.
- 제안한 시스템을 실제 운전 중인 공조 시스템에 적용한 결과, 고장 발생 시 거의 완벽하게 고장들을 검출하고 진단함으로서 제안한 진단 기법의 적용 가능성을 확인하였다. 본 논문에서는 비교적 구분이 인위적인 다소 급격한 고장에 대해서만 적용하였지만, 향후 목표는 계속적인 실험을 통해 고장 발생 시 고장 정보 데이터베이스 구축 및 각 시스템의 성능 특성을 비교. 분석하여 성능 저하와 같은 미소 고장뿐만 아니라 발생 가능한 고장들을 미리 검출하고 진단한 후 사후 처리를 자동으로 수행할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다
- 본 논문에서는 신경망을 이용한 고장 진단 기법을 실제 운전 중인 공조 시스템에 적용하여 고장 검출 및 진단 기법의 정확성 및 적용 가능성을 분석하였다. 고장 진단 시스템은 데이터 인터페이스부, 정상 상태 검출부, 고장 검출 및 진단부로 구성하였 고, 고장 진단에는 3층 전 방향 구조의 신경망 모델을、학습 고} 정으 개서되 역전파 학습 알고리즘을 적용하였다'.
- 따라서 실시간 진단에 유효하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 고장 진단의 적용 가능성을 보여주기 위해서 비교적 구분이 쉬운 급격한 10가지의 손상에 대해서만 고려하였지만, 신경망은 복잡한 비선형 관계도 학습시킬 수 있으므로 성능 저하와 같은 미소 고장에 대해서도 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
- 본 논문에서는 비교적 구분이 인위적인 다소 급격한 고장에 대해서만 적용하였지만, 향후 목표는 계속적인 실험을 통해 고장 발생 시 고장 정보 데이터베이스 구축 및 각 시스템의 성능 특성을 비교. 분석하여 성능 저하와 같은 미소 고장뿐만 아니라 발생 가능한 고장들을 미리 검출하고 진단한 후 사후 처리를 자동으로 수행할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다
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