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통계적 분석기법을 이용한 디젤기관의 고장진단 방법에 관한 연구
The Fault Diagnosis Method of Diesel Engines Using a Statistical Analysis Method

김영일   (소나테크(주)CC0097626  ); 오현경   (한국해양대학교 대학원 제어계측공학과UU0001479  ); 유영호   (한국해양대학교 IT공학부UU0001479  );
  • 초록

    Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.


  • 주제어

    이상 감지/진단 .   상관계수 .   이 상감지 상관계수.  

  • 참고문헌 (8)

    1. M. A. Karmer and J.A. Leonard, 'Diagnosis using backpropagation neural networks-analysis and criticism,' Computers Chem. Engng., vol. 14, no. 12, pp. 1323-1338, 1990 
    2. M. M. Polycarpou and A. T. Vemuri, 'Learning methodology for failure detection and accommodation,' IEEE Contr. Syst. Mag., pp.16-24, 1995 
    3. T.Sorsa, H. N. Koivo, and H. Koivisto, 'Neural netwoks in process fault diagnosis,' IEEE Trans. Syst., Man and Cybern.,vol. 21, no. 4, pp. 815-825, 1991 
    4. R. Isermann, 'Process fault detection based on modeling and estimation methods - a survey,' Automatica, vol. 20, no. 4, pp.387-404, 1984 
    5. J. Wagner and R. Shoureshi, 'A Failure isolation strategy for thermofluid system diagnostics,' ASME J. Eng. for Industry, vol. 115, pp. 459-465, 1993 
    6. J. C. Hoskins and D. M. Himmelblau, 'Artificial neural network models of knowledge representation in chemical engineering,' Computers Chem. Engng., vol. 12, no. 9, pp. 881-890, 1988 
    7. E. Eryurek and B.R. Upadhyaya, 'Sensor validation for power plants using adaptive back propagation neural network,' IEEE Trans. Nuclear Science, vol. 37, no. 2, pp.1040-1047, 1990 
    8. V.Venkatasubramanian, R.Vaidyanathan, and Y. Yamamoto, 'Process fault detection and diagnosis using neural networks -steady state processes,' Computers Chem. vol. 14, no. 7, pp. 669-712, 1990 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Jang, Jun-Hyuk ; Jung, Won-Young ; Lee, Kyu-Ho ; Chung, Jin-Tai 2011. "Parameter Selection for Condition Monitoring of LCD Conveyance Robot by Using Vibration Signals" 大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, 35(12): 1593~1598     

 저자의 다른 논문

  • 김영일 (2)

    1. 2006 "상관분석법에 의한 선박기관실 고장진단 시스템 개발" 한국마린엔지니어링학회지 = Journal of the Korean Society of Marine Engineering 30 (2): 253~259    
    2. 2008 "음향 측심기 수심인식률 향상 기법 연구" 한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science 16 (3): 71~78    
  • 오현경 (1)

  • 유영호 (21)

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