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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.8
- 수록면
- 3,779 - 3,784 (6page)
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산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동 들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상 황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처 리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한 다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선 형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.
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1. [학술지(정기간행물)] - S. J. Qin / 2003 / Statistical process monitoring: basics and beyond / Journal of Chemometrics 17 : 480 ~ 502
2. [학술지(정기간행물)] - S. Bersimis / 2007 / Multivariate statistical process control charts: an overview / Quality and Reliability Engineering International 23 (5) : 517 ~ 543
3. [학술지(정기간행물)] - A. Norvilas / 2000 / Intelligent process monitoring by interfacingknowledge-based systems and multivariate statisticalmonitoring / Journal of Process Control 10 : 341 ~ 350
4. [학술지(정기간행물)] - L. H., Chiang / 2000 / Fault diagnosis in chemical processes using Fisher discriminant analysis, discriminant partial least squares, and principal component analysis / Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 50 : 243 ~ 252
5. [학술지(정기간행물)] - G. Baudat / 2000 / Generalized discriminant analysis using a kernel approach / Neural Computation 12 : 2385 ~ 2404
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5. [학술지(정기간행물)] - G. Baudat / 2000 / Generalized discriminant analysis using a kernel approach / Neural Computation 12 : 2385 ~ 2404
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