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초록·키워드
철도차량 공기압축기의 고장은 승객의 안전을 위협하는 중요한 문제이기 때문에 딥러닝 기법을 사용하여 공기압축기의 고장을 예지하는 방법이 주목을 받고 있다. 기존에 슬라이딩 윈도 기법을 사용하여 입력데이터를 구분하고 LSTM-오토인코더를 학습시킬 경우 윈도의 이상스코어 간 편차가 너무 커서 이상데이터 구분을 위한 문턱값이 매우 커지고 따라서 이상 탐지에 한계가 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 데이터셋 간 평균 이상스코어의 편차를 줄이기 위해 데이터 특징 추출을 사용하여 데이터를 구분하고, 데이터의 복원 성능을 위해 CNN-LSTM-오토인코더를 사용하여 하루 단위로 공기압축기의 이상 탐지를 하는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 인천공항선(AREX) 철도차량으로부터 받은 공기압축기센서데이터에 적용하여 이상 탐지 성능을 확인하였다.
본문·목차
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