마할라노비스거리를 이용한 군집기반 열간 조압연설비 상태모니터링과 진단

서명교; 윤원영

doi:10.7232/JKIIE.2017.43.4.298

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서명교 (포스코) 윤원영 (부산대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제43권 제4호

발행연도: 2017.8

수록면: 298 - 307 (10page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2017.43.4.298

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Steel industry is faced with cost reduction pressures due to intense competition in the market. In particular, the steel industry is a representative process industry, and it is essential for cost reduction to produce steel products without unscheduled down. The hot strip roughing mill consists of lots of mechanical and electrical units. In fault diagnosis, various and complex units could be failed with unknown reasons. In this paper, we propose an clustering based fault detection method using mahalabnobis distance to figure out early the units with abnormal status to minimize the system downtime. K-means and PAM (partition around medoids) algorithm with euclidean (ED) and mahalanobis distance (MD) are used to detect the abnormal status. We have proposed a clustering based fault detection algorithm using MD considering the correlation between variables. We evaluate the performance of PAM algorithm using MD through actual field data.

#Hot Strip Roughing Mill #Fault Detection #Mahalanobis Distance #K-means #PAM

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[학술지(정기간행물)] - Bersimis, S. / 2007 / Multivariate Statistical Process Control Charts : an Overview / Quality and Reliability Engineering International 23 (5) : 517 ~ 543

[학술대회논문] - Bharambe, A. / 2014 / A Robust Anomaly Detection System / IEEE International Conference on Advances in Engineering & Technology Research : 1 ~ 7

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[학술지(정기간행물)] - Charrad, M. / 2014 / Nb-Clust : An R Package for Determining the Relevant Number of Clusters in a Data Set / Journal of Statistical Software 61 (6) : 1 ~ 36

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