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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2006년도 추계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2006.11
수록면
1 - 6 (6page)

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Performance diagnosis of gas turbines is very important because it provides useful data regarding the operating condition and thus let us know the mal-functioned component. As a first step for a successful diagnosis, correct evaluation of the operation condition (component performance) is important. In this work, the neural network scheme is applied to the prediction of the operation condition of a microturbine. Based on operation data of a 30 ㎾ class microturbine, a program to simulate the engine operation has been set up. With models for performance degradation of each component, performance data for mal-functioned engine (fault data) were generated. Then the neural network was applied to predicting the operation condition (component characteristics such as efficiency and flow capacity of compressor and turbine, and recuperator effectiveness) corresponding to each set of degraded engine performance data.
#Microturbine(마이크로터빈) #Performance diagnosis(성능진단) #Neural network(신경회로망 기법) #Performance degradation(성능저하)

목차

Abstract
1. 서론
2. 성능해석 및 진단기법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-016806708