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자료유형
학술저널
저자정보
김연환 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation) 김동환 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation) 박선휘 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation)
저널정보
한국전력공사 KEPCO Journal on electric power and energy KEPCO Journal on electric power and energy 제4권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
101 - 105 (5page)

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본 논문에서는 가스 터빈 축 진동 신호 비정상 상태 분석의 사례 연구를 위해 커널 회귀 모델을 적용한다. 원격으로 전송되는 발전소 가스터빈의 진동데이터에 커널 회귀 모델을 적용하여 설비를 실시간으로 감시 및 분석 외에도, 축진동 신호의 비정상 상태를 분석하기 위하여 활용될 수 있다. 정상운전 중에 측정한 가스터빈의 정상적인 축진동 데이터 기반의 훈련데이터를 사용하여 생성한 자동연관커널회귀의 경험적 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 이 데이터 기반 모델의 예측치를 실시간 데이터와 비교하여 신호의 상태를 분석하고 잔차를 감시하여 이상상태에 대한 분석 정보를 제공할 수 있다. 이상상태에서 발생하는 잔차는 비정상적으로 변화됨으로서 비정상 상태를 분석 할 수 있다. 본 논문에서 커널회귀모델은 축진동 센서의 신호 이상의 원인 분석 사례에서 고장을 구분할 수 있는 정보를 제공한다.
#Monitoring #Rotor Vibration #Auto-Associative Kernel Regression #Correlation #Data-Driven Prediction Model #Residual #Anomaly

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