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문제 정의
- 본 논문에서는 기존의 단순 한계치 검사에 의한 고장 처리의 한계성과 신경회로망 기법에 의한 문제점을 극복하기 위해서 숙련된 전문가의 지식을 활용하여 감시 데이터의 상호 연관성을 검토한다. 또한 검토된 감시 데이터 항목 사이의 관계를 통계적 분석 기법을 이용하여 정량화하고 이상 상태를 감지하는 이상감지지식 베이스와 이상 감지된 데이터와 서로 높은 연관 관계를 가지고 있는 다른 데이터를 조사하여 종합적으로 진단할 수 있는 이상 진단 지식 베이스를 구축하여 이상 데이터를 자동으로 감지하고 진단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
- 오늘날 선박은 다양한 항목들이 감시 시스템에 의해 감시되므로 감시된 데이터와 시운전 데이터를 비교하고 또한 감시 데이터의 상호관계와 통계적 분석 기법으로 시스템의 특성을 파악하면 별도의 센서를 추가하지 않고도 고장 진단이 가능한 시스템을 설계할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 단순 한계치 검사에 의한 고장 처리의 한계성과 신경회로망 기법에 의한 문제점을 극복하기 위해서 숙련된 전문가의 지식을 활용하여 감시 데이터의 상호 연관성을 검토한다. 또한 검토된 감시 데이터 항목 사이의 관계를 통계적 분석 기법을 이용하여 정량화하고 이상 상태를 감지하는 이상감지지식 베이스와 이상 감지된 데이터와 서로 높은 연관 관계를 가지고 있는 다른 데이터를 조사하여 종합적으로 진단할 수 있는 이상 진단 지식 베이스를 구축하여 이상 데이터를 자동으로 감지하고 진단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
- 정상 상태에서 계측 항목은 부하와 높은 상관관계를 가질 것이며 고장이 난 때에는 기계의 특성이 정상이 아닐 것이므로 상관관계는 낮게 될 것이다. 본 논문에서는 이 점을 이용하여 정상 상태에서 부하가 변할 때 상관계수의 크기를 쉽게 구별하기 위하여 MVSD값의 변화가 큰 구간에서 CC를 구하면 CC의 크기를 명확하게 구별할 수 있으며 CC의 크기로서 고장 유무를 판단할 수 있게 된다. 이를 발전시키면 고장 진단시스템에 활용할 수 있을 것이며 앞으로의 연구과제이다.
- 선박의 감시데 이터는 그 시스템에 따라 일정 시간마다 실시간으로 수집되므로 실시간 고장 진단이 가능해지게 되며 OPD 를 시계열데이터 (Time scaled Data, TSD)로 정의하여 사용한다. 선박용 디젤기관의 연소 계통은 선박의 출력과 직결되며 상호 연관성이 강한 데이터들로 구성되어 있어 본 논문에서는 연소계통에 대해서 고장 진단하는 방법을 논한다.
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