JKSPE

딥러닝을 활용한 공기압축기의 이상 진단과 분석


이치범/서울과학기술대학교




  • 공기압축기의 시계열 데이터(온도, 압력, 전류, 진동) 기반의 이상 감지 시스템 개발

  • Long Short Term Memory – Auto Encoder (LSTM-AE) 모델을 활용한 reconstruction error 기반의 anomaly detection

  • Mahalnobis Distance (MD)와 로그 최대 우도 추정을 접목한 anomaly score 계산 방법 개발

  • 공기압축기의 고장 유형을 고려한 시뮬레이션 데이터 생성을 통한 모델의 성능 검증
 
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