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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 66 - 72 (7page)
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As a method to improve the equipment reliability, early warning researches that can be detected fault symptom of an equipment at an early stage are being performed out among developed countries. In this paper, when abnormal signal is input to actual normal signal of a pump, early detection studies on pump’s fault symptom were carried out with auto-associative kernel regression as an advanced pattern recognition algorithm. From analysis, correlations among power of motor driving pump, discharge flow of pump, power output of pump, and discharge pressure of pump are exited. When the abnormal signal is input to one of those normal signals, the other expected values are changed due to the influence of the abnormal signal. Therefore, the fault symptom of pump through the early-warning index is able to detect at an early stage.
목차
Abstract
1. 서론
2. 자동연관 커널회귀 이론
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
B. O. Lee, 2014, “Trend Analysis on the Cylinder Pressure Signal of Pielstick-type Diesel Engine”, Autumn Conference Proceeding of the Korean Society for Power System Engineering, pp. 161-162.
J. H. Park, K. H. Choi and S. G. Lee, 2009, “Analysis and Evaluation Study on Diesel Generator Engine Operation Signature”, Journal of the Korean Society for Power System Engineering, Vol. 13, No. 5, pp. 82-88.
C. G. Atkeson, A. W. Moore and S. Schaal, 1997, “Locally Weighted Learning”, Artificial Intelligence Review, Vol. 11, pp. 11-73.
B. P. Rasmussen, 2003, “Prediction Interval Estimation Techniques for Empirical Modeling Strategies and their Applications to Signal Validation Tasks”, Doctoral Thesis of University of Tennessee, pp. 49-311.
G. Kauermann, M. Marlene and J. C. Raymond, 1998, "The efficiency of bias-corrected estimators for nonparametric kernel estimation based on local estimating equations," Statistics and Probability Letters, Vol. 37, pp. 41-47.
J. H. Park, K. H. Choi and S. G. Lee, 2009, “Analysis and Evaluation Study on Diesel Generator Engine Operation Signature”, Journal of the Korean Society for Power System Engineering, Vol. 13, No. 5, pp. 82-88.
C. G. Atkeson, A. W. Moore and S. Schaal, 1997, “Locally Weighted Learning”, Artificial Intelligence Review, Vol. 11, pp. 11-73.
B. P. Rasmussen, 2003, “Prediction Interval Estimation Techniques for Empirical Modeling Strategies and their Applications to Signal Validation Tasks”, Doctoral Thesis of University of Tennessee, pp. 49-311.
G. Kauermann, M. Marlene and J. C. Raymond, 1998, "The efficiency of bias-corrected estimators for nonparametric kernel estimation based on local estimating equations," Statistics and Probability Letters, Vol. 37, pp. 41-47.
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