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TFT 모델 및 진동 신호 분해 기반 모터 구동 설비의 상태 모니터링 및 이상 탐지Health Monitoring and Anomaly Detection of Motor-driven Equipment based on the TFT Model and Vibration Signal Decomposition
- Other Titles
- Health Monitoring and Anomaly Detection of Motor-driven Equipment based on the TFT Model and Vibration Signal Decomposition
- Issue Date
- Jun-2023
- Publisher
- 한국정보기술학회
- Keywords
- predictive maintenance; equipment health monitoring; anomaly detection; temporal fusion transformer; vibration signal decomposition; .
- Citation
- 한국정보기술학회논문지, v.21, no.6, pp 21 - 34
- Pages
- 14
- Journal Title
- 한국정보기술학회논문지
- Volume
- 21
- Number
- 6
- Start Page
- 21
- End Page
- 34
- ISSN
- 1598-8619
2093-7571
- Abstract
- 설비 예지 보전은 실시간 데이터 분석을 통해 설비의 상태를 판단하고 필요한 조치를 사전에 수행하는 기술로 설비 상태를 정확히 예측할 수 있는 모델 구축이 필수적이다. 본 논문은 제조 공장의 핵심 설비인 모터 구동 설비의 예지 보전을 위한 설비 상태 모니터링 및 이상 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 분석 대상 설비에 부착된 IoT 센서로부터 실시간 데이터를 수집하고 시계열 DB에 저장한 후, 상태 예측 및 분석 알고리즘과 웹 기반 시각화 플랫폼을 활용하여 설비의 세부 상태 정보를 실시간으로 제공한다. 특히 우수한 시계열 예측 성능을 가진 TFT 모델을 기반으로 설비제어를 위한 PLC 데이터와 진동 신호 분해 데이터를 학습에 사용함으로써 예측 성능을 향상시켰다.
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