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학술저널
저자정보
이강배 (동아대학교) 박성호 (동아대학교) 이희원 (동아대학교) 이승재 (동아대학교) 이승현 (동아대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
31 - 37 (7page)
DOI
https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.8.031

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산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.
#냉동 공조 #머신러닝 #다중 클래스 #고장진단 #고장유형 분류 #Refrigeration and air conditioning #Machine learning #Multi-class #Fault diagnosis #Fault type classification

목차

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참고문헌 (6)

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Yudong Xia / 2021 / Fault detection for centrifugal chillers using a Kernel Entropy Component Analysis (KECA) method / Building Simulation 14(1):53~61 Crossref Q. Jiehui / 2021 / Incipient fault detection of chiller based on improved CVA / 5th International Workshop on Advances in Energy Science and Environment Engineering(AESEE 2021) 257(1):1~5 google schola 문영식 / 2017 / 냉동컨테이너 온도 제어 알고리즘에 관한 연구 / 한국정보통신학회논문지 21(12):2380~2386 dbpia 이강배 / 2019 / 기계학습 기법을 이용한 CNC 공구 마모도 예측에 관한 연구 / 한국융합학회논문지 10(11):15~21 dbpia A. Beghi / 2014 / A One-Class SVM Based Tool for Machine Learning Novelty Detection in HVAC Chiller Systems / IFAC Proceedings Volumes 47(3):1953~1958 Crossref

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