인공 신경망을 이용한 증류탑의 고장진단

Abstract

기존의 인공 신경망을 이용한 고장 진단 방법들은 시간에 따라 변하는 고장의 증상들을 다루지 못하고 있으나, 실제의 공정에 있어서 고장의 영향은 시간에 따라 전파되기 때문에, 시간에 따라 변하는 센서값들은 on-line 고장 진단을 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 시간에 따라 변하는 변수들의 측정값들을 고장의 증상으로써 인공 신경망에 학습시키는 방법을 사용한 증류탑의 고장 진단 시스템을 개발하였다. 개발된 고장 진단 시스템은 단일 고장뿐만 아니라 다중 고장의 경우에도 정확한 고장 진단 능력을보인다.