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고홍철 (테크다스) 석규한 (테크다스) 이정한 (현대제철) 박종현 (현대제철) 김선우 (현대제철)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
708 - 713 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0090

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Combustion optimization, determining the optimal combustion air flow by measuring O2 and CO concentrations of exhaust gas, is essential for reducing greenhouse gas emissions in steel plants. Recently, the tunable diode laser spectroscopy(TDLS) analyzer is used to measure O2 and CO concentrations. However it is expensive and sometimes out of order even less than the sampling type analyzer. Virtual sensors were developed to predict O2 and CO concentrations of the exhaust gas and used for detecting analyzer faults and backing them up. Four machine learning techniques, PLS, ANN, A-ANN, and XGBoost, were compared and evaluated for virtual sensor modeling. Among them, XGBoost had the highest coefficient of determination (R²) of 80% or more and relative accuracy (RA) of 89% or more. Additional machine learning was performed to minimize errors caused by faults of the measurement sensors and increase the reliability of the virtual sensors. PCA and A-ANN were applied to 40 measurement sensors to build prediction models, and A-ANN had higher R² and RA of more than 90%. The study found that virtual sensors helped maintain combustion optimization without interruption from fault TDLS readings.
#TDLS analyzer #Virtual sensor #Fault detection #PLS #ANN #XGBoost #PCA

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 공정 설명
Ⅲ. TDLS 분석기 고장 감시 및 백업
Ⅳ. 센서 고장 감시 및 백업
Ⅴ. 시스템 구성
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
D. Lozowski and A. Khaqan, “PEMS: The low-cost alternative to emissions monitoring,” Chemical Engineering, vol. 118, no. 4, pp. 28-31, Apr. 2011. google schola D. Angelosante, M. Guerriero, G. Ciarlo, and N. Bonavita, “A sensor fault-resilient framework for predictive emission monitoring systems,” 21st International Conference on Information Fusion, pp. 557-564, 2018. google schola H. Wold, “Partial least squares,” Encyclopedia of the Statistical Sciences, vol. 6, pp. 581-591, 1985. google schola T. Mehnood and B. Ahmed, “The Diversity in the applications of partial least squares: an overview,” Journal of Chemometrics, vol. 30, pp. 4-17, 2016. google schola M. Buscema, “Back propagation neural networks,” Substance Use & Misuse, vol. 33, no. 2, pp. 233-270, 1998. google schola

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