동적 모사를 이용한 이상 진단 지식 모델 합성

Generation of fault diagnosis knowledge base using dynamic simulation

화학 공정에서의 이상 진단 시스템 개발 및 응용에 대한 연구는 지난 5년간 많은 발전이 이루어졌다. 화학 공정의 본질적인 특성으로 대형 시스템, 비선형 특성, 모델링 자체의 어려움, 공정 변수의 large dead time 및 복잡한 인과 관계등을 들수 있으며, 이러한 어려움에도 불구하고 적절한 이상 진단 시스템의 중요성을 인식하여, 초기에는 주로 rule-based approach가 도입되어 현장에서의 조업에 많은 도움을 주었었다. 그러나 개발 기간의 단축화, 개발 과정의 표준화 뿐 아니라 개발된 시스템 자체의 일관성 등을 위하여 체계적인 접근 방법이 필요하게 되었으며, 그중 지식 베이스 합성 문제는 그 동안 활발하게 연구되어 오고 있는 분야이다. 이에 본 연구에서는 기호화된 정성적인 정보를 얻기위한 기존의 실험 방법의 한계를 극복하고자 동적 모사를 이용하여 정량적인 정보로부터 정성적인 정보를 생성시키는 방법론에 대해 연구하였다. CSTR(Continuous Stirred Tank Reactor)에서 나타날수 있는 이상의 종류에 대한 동적 모사를 수행하여 이상 진단 시스템을 위한 지식이 생성되는 과정을 보였다.