{"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.