동적포지모델기반 고장진단 시스템의 설계 = Design on Fult Diagnosis System based on Dynamic Fuzzy Model

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents a new FDI scheme based on dynamic fuzzy model(DFM) for the unknown nonlinear
system, which can detect and isolate process faults continuously over all ranges of operating condition. The
dynamic behavior of a nonlinear process is represented by a set of local linear models. The parameters of the
DFM are identified by an on-line methods. The residual vector of the FDI system is consisted of the parameter
deviations from nominal model and the set of grade of membership values indicating the operating condition
of the nonlinear process. The detection and isolation of faults are performed via a neural network classifier
that are learned the relationship between the residual vector and fault type. We apply the proposed FDI scheme
to the FDI system design for a two-tank system and show the usefulness of the proposed scheme.

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.