한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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이종 모델간 앙상블을 이용한 수소충전소 다이어프램 압축기 고장 진단에 관한 연구

A study on diagnosis of failure of hydrogen refueling station diaphragm compressor using heterogeneous model ensemble

  • 홍영우 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 김성은 ((주)에니트 차세대인공지능연구소) ;
  • 신덕식 (한국전자기술연구원 스마트전장제어연구팀) ;
  • 유동영 (홍익대학교 소프트웨어융합학과)
  • Young-Woo Hong (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University) ;
  • Seong-Eun Kim (Next Generation Artificial Intelligence Research Institute, Enitt Co., Ltd.) ;
  • Duck-Shick Shin (Smart Electrics Research Center, Korea Electronics Technology Institute) ;
  • Dong-Young Yoo (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University)
  • 발행 : 2023.11.02
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초록

우리나라의 수소연료전지 차량의 점유율이 매년 증가하고 있으나, 수소충전소 설비의 잦은 중단으로 수소연료전지 차량 운전자들이 제때 차량을 충전하지 못하는 불편이 발생하고 있다. 본 논문에서는 수소충전소 설비 중 Diaphragm을 사용하는 압축기의 이상 패턴을 탐지하는 Ensemble 모델을 통해 수소충전소에서 2023년 1월 1일부터 2023년 6월 28일 동안 수집된 데이터를 분석하였으며, 해당 기간 동안 발생했던 고장에 대해 2일전부터 이상 패턴이 10,000 이상 탐지되는 결과를 얻었다.

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