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저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제20권 제7호
발행연도
2008.7
수록면
508 - 516 (9page)

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Fault detection and diagnosis(FDD) system is beneficial in equipment management by providing the operator with tools which can help find out a failure of the system. An experimental study has been performed on fault detection and diagnosis method for a water chiller. Bayes classifier, which is one of classical pattern classifiers, is adopted in deciding whether fault occurred or not. Failure modes in this study include refrigerant leakage, decrease in mass flow rate of the chilled water and cooling water, and sensor error of the cooling water inlet temperature. It is possible to detect and diagnose faults in this study by adopting FDD algorithm using only four parameters (compressor outlet temperature, chilled water inlet temperature, cooling water outlet temperature and compressor power consumption). Refrigerant leakage failure is detected at 20% of refrigerant leakage. When mass flow rate of the chilled and cooling water decrease more than 8% or 12%, FDD algorithm can detect the faults. The deviation of temperature sensor over 0.6℃ can be detected as fault.
#Fault detection and diagnosis(고장검출 및 진단) #Water chiller(수냉식 냉동기) #Bayes classifier(베이즈 분류기)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 고장검출 및 진단 알고리즘
3. 실험 장치 및 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
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