AANN-기반 센서 고장 검출 기법의 방재시스템에의 적용

Application of Sensor Fault Detection Scheme Based on AANN to Risk Measurement System

  • 김성호 (군산대학교 전자정보공학부) ;
  • 이영삼 (군산대학교 전자정보공학부)
  • Kim Sung-Ho (School of Electronics and Information Engineering, College of Engineering, Kunsan National University) ;
  • Lee Young-Sam (School of Electronics and Information Engineering, College of Engineering, Kunsan National University)
  • 발행 : 2006.05.01

초록

비선형 주성분 분석은 기존에 널리 알려져 있는 주성분 분석기법과 유사한 다변수 데이터 분석을 위한 새로운 접근 방법이다. 비선형 주성분 분석은 AANN(Auto Associative Neural Network)으로 PCA와 마찬가지로 변수들 간에 존재하는 상관관계를 제거함으로써 고차의 다변수 데이터를 정보의 손실을 최소화하면서 최소 차원의 데이터로 변환하는 기법이다. AANN기반 센서 고장 검출 기법을 실제 방재시스템에 적용하여 봄으로써 센서 드리프트 등과 같은 센서 고장의 검출 및 유효한 센서 보정 성능을 확인하였다.

NLPCA(Nonlinear Principal Component Analysis) is a novel technique for multivariate data analysis, similar to the well-known method of principal component analysis. NLPCA operates by a feedforward neural network called AANN(Auto Associative Neural Network) which performs the identity mapping. In this work, a sensor fault detection system based on NLPCA is presented. To verify its applicability, simulation study on the data supplied from risk management system is executed.

키워드

참고문헌

  1. Dunia, R., 1996. Identification of faulty sensors using principle component analysis, AlChE J., 42(10): 2797-2812 https://doi.org/10.1002/aic.690421011
  2. Hines, J.W., D.J. Wrest, and R. E. Uhring, 1996. Plant Wide Sensor Calibration Monitoring:, published in the proceedings of The 1996 IEEE International Symposium on Intelligent Control, Sept. 1518, pp. 378-383
  3. Isermann, R. 1984. Process Fault Detection Base on Modelling and Estimation Methodes-A survey, Automatica, 20(4): 387-404 https://doi.org/10.1016/0005-1098(84)90098-0
  4. Jang, JSR. 1993. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy. Inference System, IEEE Trans. on Systems, Man and. Cybernetics
  5. Kramer, M.A. 1992. Autoassociative neural networks, Computers in Chemical Eng., 16(4): 313-328 https://doi.org/10.1016/0098-1354(92)80051-A
  6. MacGregor, J.F., K. Costas, 1994. Process monitoring and diagnosis by multiblock PLS method. AlChE 'J., 40(5): 826-838 https://doi.org/10.1002/aic.690400509