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저자정보
임지훈 (중앙대학교) 정상훈 (중앙대학교) 김소연 (중앙대학교) 서기정 (중앙대학교) 김민성 (중앙대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
215 - 220 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

히트펌프 운전상태 기계학습을 위한 동적 정상상태 진단 기법 연구
임지훈 지능형에너지산업학과 2022.01 학위논문

2021

열펌프 운전상태 실시간 기계학습을 위한 동적 정상상태 진단 기법에 관한 연구
임지훈 ,  정상훈 ,  김소연 외 2명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Until now, several fault detection & diagnostic(FDD) techniques for HVAC systems have been proposed. Since the previous studies were mainly aimed at the development of FDD techniques no specific studies have been carried on the steady-state detection technique. In this study, we proposed an adaptive steady-state detection method for real-time maching learning of heat pump operation. steady-state detection model was developed for each of 7 characteristic feature of heat pump system. data learning model was added to learn the steady-state thresholds for various operating conditions. When new data is input, the current state of the heat pump system is determined based on the learned thresholds. It was shown that the adaptive steady-state thresholds are not only more precise than the manually determined thresholds but also accurately diagnoses the steady-state of heat pump system.
#Steady-state detection(정상상태 진단) #Heat pump(열펌프) #Machine learning(기계학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 정상상태 진단기법 적용 결과
4. 결론
References

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