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저자정보
김규한 (부산대) 박준호 (부산대) 이흥석 (부산대) 정희명 (부산대) 김형수 (경남도립 남해대학)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제10호
발행연도
2017.10
수록면
1,445 - 1,453 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2018

자동 연상 신경망 기반의 화력발전소 실시간 고장 검출
김규한 ,  이흥석 ,  김정환 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.11 학술대회자료

2017

AANN을 이용한 화력발전소의 보일러 튜브 누설 고장 검출에 관한 연구
김규한 ,  이홍석 ,  김형수 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.11 학술대회자료
AANN을 이용한 화력발전소의 보일러 튜브 누설 고장 검출에 관한 연구
김규한 ,  이흥석 ,  김형수 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.11 학술대회자료
데이터마이닝 기법을 이용한 신경망 기반의 화력발전소 보일러 튜브 누설 고장 진단에 관한 연구
김규한 ,  박준호 ,  이흥석 외 2명 전기학회논문지 2017.10 학술저널

2016

K-Means 알고리즘을 적용한 신경망기반 화력발전소 고장검출시스템에 관한 연구
김규한 ,  이흥석 ,  정희명 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a fault detection model based on multi-layer neural network using data mining technique for faults due to boiler tube leakage in a thermal power plant. Major measurement data related to faults are analyzed using statistical methods. Based on the analysis results, the number of input data of the proposed fault detection model is simplified. Then, each input data is clustering with normal data and fault data by applying K-Means algorithm, which is one of the data mining techniques. fault data were trained by the neural network and tested fault detection for boiler tube leakage fault.
#Fault detection #Multi-layer neural network #K-Means algorithm

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
K.Y. Lee, J.H. Park, Short Term Load Forecasting using Artificial Neural Network, IEEE Trans. Power System, vol. 7, No. 1, pp. 1-8, 1992. S. Simani, C. Fantuzzi, Fault diagnosis in power plant using neural networks, Information Sciences 127, pp. 125-136, 2000. Roozbeth Razavi-Far, Hadi Davilu, Vasile Palade, Caro Lucas, Model-based fault detection and isolation of a steam generator using neuro-fuzzy networks, Neurocomputing 72, pp. 2939-2951, 2009. H.S. Han, K.Y. Song, Electroencephalogram-Based Driver Drowsiness Detection System Using Errors-In-Variables (EIV) and Multilayer Perceptron(MLP), The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences 39(10), pp. 887-895, 2014.10. C. J. Lee, B. Son, and H. S. Hong, Improvement of pattern recognition capacity of the fuzzy ART with the variable learning, J. KICS, vol. 38. no. 15, pp. 954-961, 2013.

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