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설비이상을 탐지하기 위한 제어 특성에 대한 효율적인 에너지소비 패턴분석
  • 김남훈
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Advisor
왕지남
Affiliation
아주대학교 일반대학원
Department
일반대학원 산업공학과
Publication Year
2017-02
Publisher
The Graduate School, Ajou University
Keyword
PLC미터기예지보전SAX뉴럴 네트워크
Description
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2017. 2
Abstract
스마트 팩토리를 구축하기 위해 정보 수집에 있어서, 공장의 다양한 장소에서 정보를 수집하기 위한 방법으로 3차 산업혁명을 주도적으로 이끌어온 PLC 관련 기술이 이슈가 되고 있다. PLC에 따라 운영되는 자동화 공정의 설비는 일반 설비에 비해 가동시간이 길기 때문에 노후화 현상이 더 빨라져 설비 유지 관리 측면에서의 연구가 필요하다. 본 논문은 예지보전을 위한 연구로 설비이상을 탐지하기 위해 제어 특성과 에너지 소비 특성을 이용한 방법을 제안하였다. 과전류에 대비해 설치된 미터기의 데이터와 자동화 공정을 지속적으로 모니터링하고 있는 PLC의 로그 데이터를 이용한다. 미터기의 모니터링을 통해 수집되는 에너지 소비 데이터를 이용하여 설비의 이상상태를 탐지할 수 있는 SAX 방법을 활용한 패턴 모델 방법을 제안하였다. 또한, PLC 제어 운영에 따라 발생되는 PLC 로그 데이터와 제안한 모델 방법을 연계하여 설비의 이상을 탐지할 수 있는 예지보전 시스템에 대해 다루었다. 본 시스템의 검증을 위해 가상 공장 예제 시뮬레이션을 바탕으로 시나리오를 생성하고 이를 분석하였다. 추가적으로 실제 A사 공장의 설비의 에너지 소비 데이터를 수집하여 시스템 테스트를 진행하였다.
Language
kor
URI
https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/11047
Fulltext

Type
Thesis
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