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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.2
- 수록면
- 27 - 36 (10page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2013.11.2.27
이용수
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본 논문에서는 산화주석 박막으로 형성된 가스 센서의 온라인 고장진단을 위하여 센서의 마이크로 열판 열산화 방법으로 추출한 데이터와 여러 경계인수를 갖는 ART-2 신경회로망을 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 식용유 증기와 고습에 의해서 발생된 산화주석 가스센서의 고장을 진단하였다. 진단방법은 동적 동작온도에서 산화주석 박막 가스센서로부터 추출한 저항패턴들을 사용하였고 제안한 방법의 분류능력을 증대시키기 위한 정규화하였다. 센서 저항의 정규화 된 값들은 고장분류를 위한 ART-2 신경회로망의 입력 값으로 사용되었다. 고장 진단 성능은 1 ppm의 (황화수소)를 사용하여 확인하였다. 제안된 방법은 식용유 증기와 고습에 의해 발생된 고장진단에 유용한 것으로 확인되었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The Tin Oxide gas sensor
Ⅲ. The measuring instruments and system
Ⅳ. Preparing the faulted sensors
Ⅴ. Sensor fault diagnosis based on thermal modulation and the ART-2 NN
Ⅵ. Simulation results and discussions
Ⅶ. Conclusions
References
참고문헌 (14)
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1. [학술지(정기간행물)] - M. Pardo. / 2000 / Monitoring reliability of sensors in an array by neural networks / Sensors and Actuators B 67 : 128 ~ 133
2. [학술지(정기간행물)] - J. Wagner. / 1993 / A failure isolation strategy for thermofluid system diagnostics / ASME J. Engineering for Industry 115 : 459 ~ 465
3. [학술지(정기간행물)] - R. Isermann / 1984 / Process fault detection based on modeling and estimation methods-a survey / Automatica 20 (4) : 387 ~ 404
4. [학술지(정기간행물)] - M. M. Polycarpou. / 1995 / Learning methodology for failure detection and accommodation / IEEE Control Systems Magazine 15 (3) : 16 ~ 24
5. [학술지(정기간행물)] - T. Sorsa. / 1991 / Neural networks in process fault diagnosis / IEEE Trans. Sysem, Man and Cybernetics 21 (4) : 815 ~ 825
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5. [학술지(정기간행물)] - T. Sorsa. / 1991 / Neural networks in process fault diagnosis / IEEE Trans. Sysem, Man and Cybernetics 21 (4) : 815 ~ 825
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