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학술저널
저자정보
홍규택 (인하대학교) 허지연 (인하대학교) 황세윤 (인하대학교) 이장현 (인하대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제23권 제2호
발행연도
2018.6
수록면
137 - 143 (7page)
DOI
10.7315/CDE.2018.137

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This paper addresses the problem of anomaly detection and the system identification in an FD (Forced Draft) Fan monitored by performance sensors. The measured time series data were collected under the normal operating conditions, whereas the measured data included one failure duration. A technique of time-series methods for fault detection, identification and estimation in FD fan is presented. System identification is based upon Nonlinear ARX (NARX) models in which a multivariate regression method is employed for anomaly detection and fault magnitude estimation. NARX learned the system identification or regression model using the measured data in the normal state. Then, NARX predicts the feature signal using the input signals, and determines the abnormality by measuring the difference between the predicted feature signal and the measured feature signal. Dynamic time warping (DTW) is applied to estimate the abnormal score of the measured signal. Finally, it is shown that the proposed method can detect the initiation of the abnormal status.
#Anomaly detection #Dynamic time warping (DTW) #NARX #System identification

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 대상 설비
3. 시스템 식별법
4. 신호 예측 모델
5. FD Fan 상태 진단
6. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Patcha, A. and Park, J. M., 2007, An Overview of Anomaly Detection Techniques: Existing Solutions and Latest Technological Trends, Computer Networks, 51(12), pp.3448-3470. Jardine, A. K., Lin, D. and Banjevic, D., 2006, A Review on Machinery Diagnostics and Prognostics Implementing Condition-based Maintenance, Mechanical Systems and Signal Processing, 20(7), pp.1483-1510. Nenadic, N. G., Ardis, P. A., Hood, A., Thurston, M. G. and Lewicki, D. G., 2015, Processing and Interpretation of Crack-Propagation Sensors, Proceedings of the Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society 2015, San Diego, CA, USA, pp.560-568. Dalpiaz, G., Rivola, A. and Rubini, R., 2000, Effectiveness and Sensitivity of Vibration Processing Techniques for Local Fault Detection in Gears, Mechanical Systems and Signal Processing, 14(3), pp.387-412. Fan, X. and Zuo, M. J., 2006, Gearbox Fault Detection Using Hilbert and Wavelet Packet Transform, Mechanical Systems and Signal Processing, 20(4), pp.966-982.

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