신경망 이용 공조기 고장검출 및 진단 Fault Detection and Diagnosis for an Air-Handling Unit Using Artificial Neural Networks 공기조화장치의 온라인 결함 감지 및 진단을 위한 체계가 제시됩니다. 결함 감지 방식은 각 측정값을 참조 모델에서 계산된 분석적 중복성과 비교하여 생성된 잔차를 사용합니다.
본 논문에서는 인공 신경망(ANN)을 사용하여 분석 중복성을 추정하고 결함을 분류합니다. Lebenburg-Marquardt 알고리즘은 연속 상태 및 진단 결과에 대한 추정치를 제공하는 피드포워드 ANN을 훈련하는 데 사용됩니다.
시뮬레이션 결과는 ANN이 매우 비선형적이고 복잡한 HVAC 시스템의 결함을 효과적으로 감지하고 진단할 수 있음을 보여주었습니다. 연구 주제 1.
문제 정의 본 논문에서는 기본적으로 제어부위별로 고장을 진단할 수 있도록 각 제어기의 대표적인 변수를 신경망 기준식을 이용하여 예측하였으며, 예 측식의...
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