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PCA-기반 고장 진단 시스템 설계에 관한 연구
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  • PCA-기반 고장 진단 시스템 설계에 관한 연구
저자명
김성호,이영삼,한윤종,Kim. Sung-Ho,Lee. Young-Sam,Han. Yoon-Jong
간행물명
퍼지 및 지능시스템학회 논문지
권/호정보
2003년|13권 5호|pp.600-605 (6 pages)
발행정보
한국지능시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

주성분 분석은 공정의 모니터링과 고장진단을 위한 유용한 방법으로 알려져 있으며 일반적으로 잔차와 주성분의 해석을 통하여 고장의 원인을 분류하고 있다. 대규모 공정에서는 이러한 방법이 적용상의 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 보다 향상된 고장진단을 위해 주성분 분석에 FCM-기반 고장 진단 알고리즘을 결합하였고 Two-tank 시스템을 이용하여 주성분 분석을 이용한 FCM-기반 고장진단 알고리즘의 구현하여 적용하였다.

기타언어초록

PCA(Principle Component Analysis) has emerged as a useful tool for process monitoring and fault diagnosis. The general approach requires the user to identify the root cause by interpreting the residual or principle components. This could be tedious and often impossible for a large process. In this paper, PCA scheme is combined with the FCM-based fault diagnostic algorithm to enhance the diagnostic results. The implementation of the FCM-based fault diagnostic system by using PCA is done and its application is illustrated on the two-tank system.