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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 800 - 807 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.6.800
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Unexpected faults in major industrial facilities, such as thermal power plants, cause a lot of economic damage. Therefore, fault detection and diagnosis systems at major industrial facilities are essential to prevent faults in advance and reduce financial losses from these damages. This paper is proposed a fault detection system applied autoencoder based on deep-learning. Autoencoder is very useful for data-driven multivariate signal reconstruction modeling. The Hotelling"s T2 and SPE(Squared Prediction Error), which commonly fault detection indices used in PCA(Principal Component Analysis)-based fault detection systems, are also applied to the proposed fault detection system. And then, the threshold values of these indices for fault detection are calculated using the KDE(Kernel Density Estimation). Finally, we apply two real-world fault cases to compare the performance of the autoencoder-based fault detection system with the PCA-based fault detection system using a FAR(False Alarm Rate), which is a representative fault detection performance index.
목차
Abstract
1. 서론
2. 딥 러닝(Deep learning) 기반의 오토인코더(Autoencoder)를 이용한 고장검출
3. 사례연구
4. Conclusion
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
P. Vincent / 2010 / Stacked Denoising Autoencoders : Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion / Journal of Machine Learning Research 11:3371~3408
Kruger / 2007 / Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction, vol. 1 :1~43
X. Sun / 2005 / An improved PCA method with application to boiler leak detection / ISA Transactions 44(3):379~397
정승환 / 2018 / 주성분분석을 이용한 고압급수가열기의 고장탐지 및 진단 / 한국지능시스템학회 논문지 28(2):91~98
이승주 / 2015 / 주성분 분석을 이용한 빅데이터 분석 / 한국지능시스템학회 논문지 25(6):592~599
Kruger / 2007 / Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction, vol. 1 :1~43
X. Sun / 2005 / An improved PCA method with application to boiler leak detection / ISA Transactions 44(3):379~397
정승환 / 2018 / 주성분분석을 이용한 고압급수가열기의 고장탐지 및 진단 / 한국지능시스템학회 논문지 28(2):91~98
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