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저자정보
정승환 (부산대학교) 김민석 (부산대학교) 장재열 (한국동서발전) 유재영 (지오네트) 김성신 (부산대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
91 - 98 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.2.91

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

독립성분분석을 이용한 화력발전소 급수가열기의 고장탐지 및 진단에 관한 연구
정승환 전기전자컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

2018

주성분분석을 이용한 고압급수가열기의 고장탐지 및 진단
정승환 ,  김민석 ,  장재열 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2018.04 학술저널

초록· 키워드

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화력발전소와 같은 대규모 산업공정은 온라인 모니터링을 기반으로 고장탐지를 수행한다. 최근 급증하는 전력수요로 인해, 발전공정의 규모가 커지면서 신뢰성, 안전성, 유용성들을 만족할 수 있는 고장탐지 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 화력발전소 고압급수가열기의 고장탐지를 위하여 데이터기반 방법인 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하였다. 오프라인 과정에서는 대상시스템의 정상범주에서 계측한 다변량데이터를 이용하여 공분산행렬과 이에 대한 고유치와 고유벡터를 계산하였고, 탐지지수의 문턱값을 설정하였다. 온라인 과정에서는 검증데이터에 대한 탐지지수를 계산한 후, 미리 설정된 탐지지수의 문턱값을 이용하여 고장탐지를 수행하였다. 그리고 기여도분석을 수행하여 대상시스템의 고장유형을 진단하였다. 실제 화력발전소 고압급수가열기의 튜브누설이 발생했던 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, PCA 기반의 고장탐지 기법이 대상시스템의 고장을 사전에 성공적으로 탐지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 기여도분석을 통하여 고장에 기여한 변수를 식별하고, 식별된 변수를 이용하여 대상시스템의 고장유형을 진단할 수 있음을 보여주었다.
#고장탐지 #주성분 분석 #고압급수가열기 #fault detection #principal component analysis #high pressure feedwater heater

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 대상시스템 : 화력발전소의 급수가열기
3. 주성분 분석을 이용한 고장탐지
4. 데이터 및 실험 결과
5. 결론 및 향후연구과제
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
F . Li, B. R. Upadhyaya and L. A. Coffey, “Model-based monitoring and fault diagnosis of fossil power plant process units using group method of data handling,” ISA Transactions, vol. 48, no. 2, pp. 213-219, Apr. 2009. J. Yu, J. Jang, J. Yoo and S. Kim, “Fault detection method for steam boiler tube using mahalanobis distance,” Jounal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 26, no. 3, pp. 246-252, Jun. 2016. J. Yu, J. Yoo, J. Jang, J. Park and S. Kim, “A novel plugged tube detection and identification approach for final super heater in thermal power plant using principal component analysis,” Energy, vol. 126 pp. 404-418, May. 2017. J. Ma and J. Jiang, “Application of fault detection and diagnosis methods in nuclear power plants: A review,” Progress in Nuclear Energy, vol. 53, no. 4, pp. 255-266, Apr. 2011. K. Y. Chen, L. S. Chen, M. C. Chen and C. L. Lee, “Using SVM based method for equipment fault detection in a thermal power plant,” Computers in Industry, vol. 62, no. 1, pp. 42-50, Jan. 2011.

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