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본 연구에서는 비정상상태 운전을 기본으로 하는 CNG 충전소를 대상으로 다변량 통계분석방법 중의 하나인 다차원의 대용량 데이터 처리에 적합한 주성분분석(PCA) 기법을 사용하여 실시간 이상감지 및 진단이 가능한 모니터링 시스템을 제안하였다. CNG 충전소로부터 매초 간격으로 수집되는 7개의 압력센서 데이터와 5개의 온도센서 데이터의 주요 경향을 나타내는 변수들의 조합으로 주성분이라 불리는 새로운 특성 변수들을 산출하고, 분산의 분포를 통해 특성변수의 계산으로부터 모델을 구축하였다. 모니터링은 구축된 모델을 통해 운전 중의 실시간 데이터를 반영하여 진행된다. 시스템 검증 및 정확성을 개선하기 위해 모니터링 테스트를 수행한 결과, 정상상태의 모든 데이터를 정상으로 판단하였고, 이상 데이터의 성공적인 검출 시 관련 변수를 추적하여 비정상 원인을 찾아낼 수 있었다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 주성분분석(PCA) 이론
III. Real-Time Database (RTDB)를 이용한 예측모델 개발
IV. 모니터링 진행 및 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Himmelblau, D. M. / 1978 / Fault Detection and Diagnosis in Chemical and Petrochemical Processes / Elsevier
Kourti, T. / 1995 / Process Analysis, Monitoring and Diagnosis Using Multivariate Projection Methods / Chemometrics and Intelligent Laboratory System 28(1):3~21
Eastment, H. T. / 1982 / Cross-Validatory Choice of the Number of Components from a Principal Component Analysis / Technometrics 24(2):73~77
Wise, B. M. / 2004 / PLS_Toolbox 3.5 Manual / Eigenvector Research
Wise, B. M. / 1996 / The Process Chemometrics Approach to Process Monitoring and Fault Detection / J. Process Control 6(6):329~348
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