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임지훈 (중앙대학교) 정상훈 (중앙대학교) 최상미 (중앙대학교) 김소연 (중앙대학교) 이진욱 (중앙대학교) 정민규 (중앙대학교) 김민성 (중앙대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2020년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2020.6
수록면
324 - 327 (4page)

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Recently, new technologies have been developed for artificial intelligent operation of control systems as well as their fault detection and diagnosis (FDD). As the first step of these procedure, we should determine the proper machine learning algorithms to detect any faults with highly performance. In this study, actual gas engine operation data was analyzed by utilizing the multi layer perceptron model(MLP) compared with various hyperparameters. The size of data used for learning consists of 1920 data sets which are consisted of pressure, temperature, volume flow rate, etc. The most suitable composition of the MLP was a model using the Lecun initialization and the standard scaler normalization method. According to the mean square error analysis, the error rate was 0.049 which was very robust value.
#Control valve(제어 밸브) #Fault detection & # diagnosis (고장진단 및 예지) #Machine learning (기계학습) #Multi layer perceptron (다층 퍼셉트론) #Big data (빅데이터)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결론
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