칼만 필터를 이용한 온라인 센서 교정 모니터링에 대한 연구

김현수; 김태윤; 채장범

doi:10.3795/KSME-A.2018.42.4.301

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저자정보: 김현수 (아주대학교) 김태윤 (아주대학교) 채장범 (아주대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제42권 제4호(통권 제391호)

발행연도: 2018.4

수록면: 301 - 309 (9page)

DOI: 10.3795/KSME-A.2018.42.4.301

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본 논문의 연구 목적은 원자력 발전소에서 사용되는 계측 센서들을 온라인으로 드리프트를 감지하여 교정이 필요한 센서를 선택함으로써 불필요한 교정을 방지하는 것이다. 다중 센서의 드리프트 감지 기술로는 기존에 연구되었던 PCA, ICA, ICMP를 사용하였다. 새로운 드리프트 감지 기술로는 칼만필터를 사용하여 기존 방법과 비교를 하였다. 본 연구에서는 모사된 드리프트 신호를 바탕으로 만든 시뮬레이션 데이터를 드리프트 감지 기술에 적용하였다. 성능 평가는 accuracy와 auto-sensitivity를 사용하여 각각의 방법에 대한 평가를 진행하였다. 본 연구에서 검증한 드리프트 감지에 사용된 기술인 칼만필터를 사용한다면, 더 높은 정확성 및 강건한 추정값을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

#Kalman Filter(칼만 필터) #On-Line Sensor Calibration Monitoring(온라인 센서 교정 모니터링) #Sensor(센서) #PCA(주 성분 분석) #ICA(독립 성분 분석) #ICMP(장비 교정 모니터링 프로그램) #Accuracy(정확도) #Sensitivity(민감도)

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Ding, J., Hines, J. W. and Rasmussen, R., 2003, Independent Component Analysis for Redundant Sensor Validation, Proceedings of the 2003 Maintenance and Reliability Conference (MARCON 2003), pp. 1~9. Hines, J. W. and Seibert, R., 2004, Technical Review of On-Line Monitoring Techniques for Performance Assessment. Volume 1. State-of-the- Art. Di Maio, F., Baraldi, P., Zio, E. and Seraoui, R., 2013. Fault Detection in Nuclear Power Plants Components by a Combination of Statistical Methods, IEEE Transactions on Reliability, Vol. 62, No. 4, pp. 833~845. Jiang, Q., Yan, X. and Li, J., 2016, PCA-ICA Integrated with Bayesian Method for Non-Gaussian Fault Diagnosis, Industrial & Engineering Chemistry Research, Vol. 55, No. 17, pp. 4979~4986. Ding, J., Gribok, A. V., Hines, J. W. and Rasmussen, B., 2004, Redundant Sensor Calibration Monitoring Using Independent Component Analysis and Principal Component Analysis, Real-Time Systems, Vol. 27, No. 1, pp. 27~47.

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