Remaining Useful Life Prediction Method for Fluidized Bed Boiler Using Principal Component Analysis and Bi-directional Long Short-term Memory

Minseok Kim, Seunghwan Jung, Sungshin Kim
{"title":"Remaining Useful Life Prediction Method for Fluidized Bed Boiler Using Principal Component Analysis and Bi-directional Long Short-term Memory","authors":"Minseok Kim, Seunghwan Jung, Sungshin Kim","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.393","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"산업 시스템의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 적절한 유지보수 전략이 필요하다. 특히, 설비의 잠재적인 고장을 예방하기 위해 설비의 잔여수명을 예측할 수 있는 기술이 기반이 되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(principal component analysis)와 Bi-LSTM(bidirectional long short-term memory)을 이용한 유동층 보일러의 잔여수명 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 통해 이상징후를 탐지한 다음 잔여수명 예측을 위한 건강지표(health index)인 SPE(squared prediction error)를 계산한다. 계산된 SPE는 Bi-LSTM의 입력변수로 사용하여 탐지된 이상징후 구간 이후부터 보일러 정지된 시점까지의 잔여수명을 예측한다. 제안된 방법을 실제 유동층 보일러의 비계획 정지 사례에 적용한 결과, 제안된 방법이 고장 발생 구간 이후부터 보일러 정지 전까지의 잔여수명을 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.393","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

산업 시스템의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 적절한 유지보수 전략이 필요하다. 특히, 설비의 잠재적인 고장을 예방하기 위해 설비의 잔여수명을 예측할 수 있는 기술이 기반이 되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(principal component analysis)와 Bi-LSTM(bidirectional long short-term memory)을 이용한 유동층 보일러의 잔여수명 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 통해 이상징후를 탐지한 다음 잔여수명 예측을 위한 건강지표(health index)인 SPE(squared prediction error)를 계산한다. 계산된 SPE는 Bi-LSTM의 입력변수로 사용하여 탐지된 이상징후 구간 이후부터 보일러 정지된 시점까지의 잔여수명을 예측한다. 제안된 방법을 실제 유동층 보일러의 비계획 정지 사례에 적용한 결과, 제안된 방법이 고장 발생 구간 이후부터 보일러 정지 전까지의 잔여수명을 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.
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基于主成分分析和双向长短期记忆的流化床锅炉剩余使用寿命预测方法
随着工业系统规模和复杂性的增加,需要适当的维护战略。特别是,为预防设备出现潜在故障,应该以预测设备剩余寿命的技术为基础。本文提出了一种利用PCA(principal component analysis)和Bi-LSTM(bidirectional long short-term memory)预测流体锅炉剩余寿命的方法。提出的方法是通过PCA探测异常征兆,然后计算预测剩余寿命的健康指标(health index) SPE(squared prediction error)。计算的SPE作为Bi-LSTM的输入变量,预测从探测到的异常征兆区间到锅炉停止的剩余寿命。将提出的方法应用于实际流动层锅炉的非计划停止事例的结果,确认了提出的方法可以有效预测故障发生区间以后到锅炉停止前的剩余寿命。
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