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저자정보
김형민 (서울대학교) 오영탁 (서울대학교) 나규민 (서울대학교) 윤병동 (원프레딕트)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2019년 학술대회
발행연도
2019.11
수록면
1,090 - 1,094 (5page)

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Thermal power plant boiler is the main facility that transmits steams to turbine to produce electricity. It is composed of long and thin tubes where leakages happen causing unexpected shutdown of the power plant. To detect leakage, different kinds of signals are collected from boiler tube and among them acoustic signals are the most sensitive signal to tube leakage. But Soot Blowing, cleaning procedure of soot and ashes attached to tubes, often occurs during normal situations and shows similar increasing trend to leakage, making it hard to distinguish leakage from normal situation. In this paper, we propose a novel leakage detection method using Convolutional Long-Short-Term-Memory(ConvLSTM) Networks and Sliding Window Correlation(SWC) Matrix to solve this issue. By measuring correlations of the segmented time series signals, the algorithm can detect its local features. Test result from domestic power plant data shows that the proposed method can successfully detect leakage in real time.
#보일러 튜브 누설(Boiler Tube Leakage) #합성곱 장단기 기억 신경망(ConvLSTM, Convolutional Long-Short-Term-Memory Neural Network) #상관성 윈도우 행렬(Sliding Window Correlation) #숫 블로잉(Soot Blowing) #딥러닝(Deep Learning) #재귀 신경망(Recurrent Neural Network)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 배경
3. 데이터 분석 및 결과
4. 결론
참고문헌

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