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마할라노비스 거리를 이용한 증기보일러 튜브의 고장탐지방법
유정원(Jungwon Yu),장재열(Jaeyel Jang),유재영(Jaeyeong Yoo),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2016 한국지능시스템학회논문지 Vol.26 No.3
화력발전소의 설비들은 매우 높은 온도와 압력의 환경에서 운전되므로, 설비고장은 상당한 인적·물적 손실로 이어진다. 그러므로 발전설비의 비정상정인 동작 상태를 사전에 확인할 수 있는 고장탐지 시스템이 필수적이다. 본 연구에서는, 화력발전소 증기보일러의 고장탐지를 위해서 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance, MD)를 이용하였다. MD 기반의 고장탐지방법에서는, 비정상샘플은 정상샘플들로부터 멀리 떨어져 있다고 가정한다. 정상상태로 동작중인 대상시스템으로부터 수집된 다변량 샘플을 이용하여 평균벡터와 공분산행렬을 계산하고, MD값의 문턱값을 설정한다. 검증단계에서는, 평균벡터와 검증샘플들 간의 MD를 구한 후, 계산된 MD 값이 미리 설정된 문턱값보다 높으면 알람신호가 발생하게 된다. MD 기반의 고장탐지방법의 성능을 검증하기 위해서, 200MW 유연탄 화력발전소의 증기보일러 튜브누설로 인해서 발전정지 된 사례를 사용하였다. 실험결과는 MD 기반의 고장탐지기법이 발전정지가 발생하기 이전의 이상징후를 성공적으로 탐지할 수 있음을 보여준다. Since thermal power plant (TPP) equipment is operated under very high pressure and temperature, failures of the equipment give rise to severe losses of life and property. To prevent the losses, fault detection method is, therefore, absolutely necessary to identify abnormal operating conditions of the equipment in advance. In this paper, we present Mahalanobis distance (MD) based fault detection method for steam boiler tube in TPP. In the MD-based method, it is supposed that abnormal data samples are far away from normal samples. Using multivariate samples collected from normal target system, mean vector and covariance matrix are calculated and threshold value of MD is decided. In a test phase, after calculating the MDs between the mean vector and test samples, alarm signals occur if the MDs exceed the predefined threshold. To demonstrate the performance, a failure case due to boiler tube leakage in 200MW TPP is employed. The experimental results show that the presented method can perform early detection of boiler tube leakage successfully.
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Zigbee 센서와 Particle Filter를 이용한 멀티타겟 위치추정 연구
박병성 ( Byungsung Park ),정찬웅 ( Chanwoong Jung ),유재영 ( Jaeyeong Yoo ),김학배 ( Hagbae Kim ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
최근 센서 기술이 발전함에 따라 센서들의 유비쿼터스 환경에서의 활용방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재 존재하는 센서들 중 Zigbee 센서는 저전력, 초소형 등의 특징을 가지고 센서들이 통신을 하는 센서로써 유지비용과 이동성에 있어서 다른 센서들보다 성능이 우위에 있다. Zigbee 센서는 신호를 Broadcasting하여 다른 Zigbee 센서와 통신을 하게 된다. 이때 이 신호의 세기를 나타내는 RSS와 Triangulation을 통하여 위치를 파악할 수 있다. 그리고 이 결과를 Particle Filter 알고리즘을 통하여 위치추정의 정확도를 높일 수 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서의 활용 가능성 파악을 위하여 실제 집 환경의 Testbed를 구축하여 시뮬레이션을 진행하였다. 멀티 타겟의 위치 추정을 위하여 Zigbee 센서의 Time Cycle 조정을 통하여 Particle Filter 알고리즘을 사용하여 위치 추정 오차를 시뮬레이션으로 성능평가를 하였고 결과를 통하여 멀티 타겟의 경로를 분석하였다.
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정승환(Seunghwan Jung),김민석(Minseok Kim),장재열(Jaeyel Jang),유재영(Jaeyeong Yoo),김성신(Sunsghin Kim) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.2
화력발전소와 같은 대규모 산업공정은 온라인 모니터링을 기반으로 고장탐지를 수행한다. 최근 급증하는 전력수요로 인해, 발전공정의 규모가 커지면서 신뢰성, 안전성, 유용성들을 만족할 수 있는 고장탐지 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 화력발전소 고압급수가열기의 고장탐지를 위하여 데이터기반 방법인 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하였다. 오프라인 과정에서는 대상시스템의 정상범주에서 계측한 다변량데이터를 이용하여 공분산행렬과 이에 대한 고유치와 고유벡터를 계산하였고, 탐지지수의 문턱값을 설정하였다. 온라인 과정에서는 검증데이터에 대한 탐지지수를 계산한 후, 미리 설정된 탐지지수의 문턱값을 이용하여 고장탐지를 수행하였다. 그리고 기여도분석을 수행하여 대상시스템의 고장유형을 진단하였다. 실제 화력발전소 고압급수가열기의 튜브누설이 발생했던 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, PCA 기반의 고장탐지 기법이 대상시스템의 고장을 사전에 성공적으로 탐지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 기여도분석을 통하여 고장에 기여한 변수를 식별하고, 식별된 변수를 이용하여 대상시스템의 고장유형을 진단할 수 있음을 보여주었다. Large-scale industrial processes such as thermal power plants fulfill fault detection based on the online monitoring. Recently, because of a rapidly increasing power demand, fault detection technique has been attracting attention as increased a scale of a development process. In this paper, we present PCA (Principal Components Analysis) based fault detection as a datadriven method for high-pressure feedwater in the thermal power plant. In an offline process, we calculate the covariance matrix and its eigenvalue, eigenvector by using multivariate data measured when the target system is normal, and thresholds of detection indices are decided. In an online process, after calculating the detection indices for test data, predefined threshold is used for fault detection. We diagnosed fault types of the target system by performing contribution analysis. In this paper, we experimented utilizing a failure case dataset due to high-pressure feedwater heater tube leakage in the thermal power plant. Also, we distinguished the fault variables by using contribution analysis. The experimental results show that not only the presented method can successfully detect the tube leakage of high-pressure feedwater in advance but can diagnose the fault type of the target system with obtanied variables.
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