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논문 기본정보

Application of Double Immune Learning Mechanism in Fault Diagnosis

논문 개요

기관명, 저널명, ISSN, ISBN 으로 구성된 논문 개요 표입니다.
기관명 NDSL
저널명 南京航空航天大學學報 = Journal of Nanjing University of Aeronautics Astronautics
ISSN 1005-2615,
ISBN

논문저자 및 소속기관 정보

저자, 소속기관, 출판인, 간행물 번호, 발행연도, 초록, 원문UR, 첨부파일 순으로 구성된 논문저자 및 소속기관 정보표입니다
저자(한글)
저자(영문)
소속기관
소속기관(영문)
출판인
간행물 번호
발행연도 2013-01-01
초록 본 논문에서는 복잡한 설비 시스템에서 고장 진단 관련 지식을 획득하기 어렵다는 문제를 해결하고자 생물 체액성 면역 메커니즘(biological humoral immune mechanism)을 이용하여 고장 진단에 적용한 면역 학습 모델(immune learning model)을 제안하였다. 검지기(detectors)를 B 세포(B-lymphocyte)와 이것이 포함한 항체 구조(antibody structures)로 정의하고 B 세포와 항체의 이중 학습 메커니즘을 이용하여 항원 데이터(antigen data)에서 발현된 모드를 개괄하였다. 이로써 고장 징후(failure symptom)의 중첩으로 인해 고장의 식별이 어려운 문제를 해결할 뿐만 아니라 진단 관련 지식을 계속 보완할 수 있었다. 이미 알고 있는 고장 유형 및 아직 모르는 고장 유형의 검출과 학습을 할 수 있게 되었고 시스템의 진단 능력을 최적화 시켰다. 비동기 전동기(asynchronous motor)의 고장 실험을 통하여 본 알고리즘은 고장 검출의 효율과 정확성을 향상시킬 수 있는 것을 검증하였다.
원문URL http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART71049818
첨부파일

추가정보

과학기술표준분류, ICT 기술분류,DDC 분류,주제어 (키워드) 순으로 구성된 추가정보표입니다
과학기술표준분류
ICT 기술분류
DDC 분류
주제어 (키워드) artificial immune system,fault diagnosis,learning mechanism,humoral immune,인공면역계,고장 진단,학습 메커니즘,체액성 면역