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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 517 - 526 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.5.517
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This paper deals with a monitoring problem of the hot strip roughing mill that consists of lots of mechanical and electrical units. In fault diagnosis, various and complex units could be failed with unknown reasons and the main issue is to how to detect efficiently the abnormal or failed condition of the equipments. In this paper, pseudonormal and pseudo-abnormal data sets were defined and labeled to apply a classification analysis algorithm to unlabeled equipment vibration data. The Lagrangian perspective is used to compare the initial baseline pseudonormal dataset with the pseudo-abnormal dataset determined over time to monitor the classification evaluation scale for the status of the equipment. We use the support vector machine (SVM), K-NN, and discriminant analysis together to diagnose equipment fault and give alarm to maintain the facility properly applied classification algorithms and a procedure are proposed to generate alarms through test of correlation coefficient, cluster performance, and mean difference between clusters. A case study is done based on the experimental field gear box vibration data.
목차
1. 서론
2. 선행연구
3. 분류학습 기반 설비상태 모니터링 절차
4. 분류학습 기반 설비상태 진단 설계
5. 실험결과
6. 토론
7. 결론
참고문헌
참고문헌 (20)
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Farina, M., Osto, E., Perizzato, A., Piroddi, L., and Scattolini, R. (2015), Fault detection and isolation of bearings in a drive reducer of a hot steel rolling mill, Control Engineering Practice, 39, 35-44.
He. Q.P., Qin, S.J., and Wang. J. (2005), A new fault diagnosis method using fault directions in Fisher discriminant analysis, American Institute of Chemical Engineers, 51(2), 555-571.
Killick, R., Fearnhead, P., and Eckley, I. A. (2012), Optimal detection of change points With a linear computational cost, Journal of the American Statistical Association, 107(500), 1590-1598.
Killick, R. and Eckley, I.A. (2014), Change point: An R package for change point analysis, Journal of Statistical Software, 58(3), 1-19.
Kwak, J. E. and Kim, C. W. (2013), Adaptive clustering based K-nearest neighbor algorithm for process fault detection, Proceedings of KORMS/ KIIE Spring Joint Conference, 1169-1175.
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