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초록·키워드
Data-based condition monitoring of a railway vehicle has recently been attracted much attention for safe service and maintenance cost reduction of railway industry. In this paper, we improve anomaly detection performance of a screw air compressor installed in an actual Seoul metro train via data refinement using an autoencoder and Z-scores. In the process of preparing the learning data, outliers whose causes are unclear can be included in them, and they can degrade the data quality. The outliers that cannot be removed by existing data purification methods are preprocessed using Z-scores and autoencoders. The validity of the proposed method has been demonstrated by simulation studies using actual sensor data of a Seoul metro train.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-003-001511936
