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논문 상세정보

통계적 분석기법을 이용한 디젤기관의 고장진단 방법에 관한 연구

The Fault Diagnosis Method of Diesel Engines Using a Statistical Analysis Method

Abstract

Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.

참고문헌 (8)

  1. J. Wagner and R. Shoureshi, 'A Failure isolation strategy for thermofluid system diagnostics,' ASME J. Eng. for Industry, vol. 115, pp. 459-465, 1993 
  2. R. Isermann, 'Process fault detection based on modeling and estimation methods - a survey,' Automatica, vol. 20, no. 4, pp.387-404, 1984 
  3. M. M. Polycarpou and A. T. Vemuri, 'Learning methodology for failure detection and accommodation,' IEEE Contr. Syst. Mag., pp.16-24, 1995 
  4. J. C. Hoskins and D. M. Himmelblau, 'Artificial neural network models of knowledge representation in chemical engineering,' Computers Chem. Engng., vol. 12, no. 9, pp. 881-890, 1988 
  5. V.Venkatasubramanian, R.Vaidyanathan, and Y. Yamamoto, 'Process fault detection and diagnosis using neural networks -steady state processes,' Computers Chem. vol. 14, no. 7, pp. 669-712, 1990 
  6. E. Eryurek and B.R. Upadhyaya, 'Sensor validation for power plants using adaptive back propagation neural network,' IEEE Trans. Nuclear Science, vol. 37, no. 2, pp.1040-1047, 1990 
  7. T.Sorsa, H. N. Koivo, and H. Koivisto, 'Neural netwoks in process fault diagnosis,' IEEE Trans. Syst., Man and Cybern.,vol. 21, no. 4, pp. 815-825, 1991 
  8. M. A. Karmer and J.A. Leonard, 'Diagnosis using backpropagation neural networks-analysis and criticism,' Computers Chem. Engng., vol. 14, no. 12, pp. 1323-1338, 1990 

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Jang, Jun-Hyuk ; Jung, Won-Young ; Lee, Kyu-Ho ; Chung, Jin-Tai 2011. "Parameter Selection for Condition Monitoring of LCD Conveyance Robot by Using Vibration Signals" 大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, 35(12): 1593~1598 

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