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저자정보
최영웅 (인천대학교) 윤성민 (인천대학교) 김용식 (인천대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2020년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
15 - 18 (4page)

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Building automation systems (BAS) highly depend on the measurement reliability. However, sensors and equipments are error-prone due to their external or internal factors. These uncertainties critically effect the performance of the system and further lead to excessive building energy consumption of the building energy and occupant’s discomfort Fault detection and diagnosis methods (FDD) have been studied as a way to deal with these problems. Autoencoder, a type of deep learning algorithms has been widely applied to the building system FDD because of its efficiency and promising performance. Autoencoder encodes the input layer into the latent space and decodes it into the output layer the same as the input layer. With this novel structure, two types of features (a residual and a latent space) can be generated and used for the FDD modeling. However, the performance of autoencoder-based FDD model is varied by the basis information (residual or latent space) and the dimensionality of the autoencoder latent space. In this paper, autoencoder-based FDD methods were evaluated with two perspectives: 1) basis information for modeling, and 2) the dimension of the latent space.
#Building automated systems(건물자동제어 시스템) #Fault detection and diagnosis(이상 검출 및 진단) #Autoencoder(오토인코더) #잔차 기반(Residual-based) #잠재공간 기반(Latent space-based)

목차

Abstract
1. 연구배경
2. 오토인코더 기반 이상 검출 및 진단 방법
3. 적용
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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