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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송용욱 (한밭대학교) 백수정 (한밭대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
115 - 123 (9page)

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A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.
#Fault Detection #Digital Signal #LSTM #Discrete Manufacturing System #Sensor Data

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천강민 / 2020 / 앙상블 모델 기반의 기계 고장 예측 방법 / 한국산업경영시스템학회지 43(1):123~131 dbpia 조상제 / 2014 / LNG FPSO 압축기 고장시간 예측 방안에 관한 연구 / 한국산업경영시스템학회지 37(4):12~23 dbpia Fang, W. / 2020 / Big Data Driven Jobs Remaining Time Prediction in Discrete Manufacturing System : A Deep Learningbased Approach / International Journal of Production Research 58(9):2751~2766 google schola Ghosh, A. / 2020 / A Novel Automata and Neural Network based Fault Diagnosis System for PLC Controlled Manufacturing Systems / Computers and Industrial Engineering 139:1~16 google schola 홍규택 / 2018 / 플랜트 공정 FD FAN 설비의 이상 상태 예측을 위한 센서 데이터 분석 / 한국CDE학회 논문집 23(2):137~143 dbpia

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