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저자정보
이현찬 (서울대학교) 김형민 (서울대학교) 나규민 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
1,305 - 1,309 (5page)

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Thermal power plant boiler is one of the main facility that produce steam. Long and thin tubes are inside boiler to generate steam efficiently. Because boiler operate under harsh condition, boiler tube is prone to leakage causing unexpected shutdown of the power plant. To detect leakage, various kind of signals are collected from boiler tube and acoustic signals are the most sensitive signal to tube leakage. However, some event unrelated to leakage cause increase in acoustic signal trend, making it harder to determine the status of boiler. Soot Blowing, cleaning procedure of soot deposited on the internal furnace tubes, is a representative event. In this paper, we propose a novel leakage detection method using Sliding Window Correlation(SWC) Matrix and Sliding Window Energy(SWE) Matrix. Two feature images are trained with Convolutional Neural Network(CNN). Test result from domestic power plant data shows that the proposed method can successfully classify normal, soot blowing and leakage.
#보일러 튜브 누설(Boiler Tube Leakage) #합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) #상관성 윈도우 행렬(Sliding Window Correlation Matrix) #에너지 윈도우 행렬(Sliding Window Energy Matrix) #딥러닝(Deep Learning) #상호상관 기반 라벨링(Cross-Correlation based Labeling)

목차

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

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