Application of Double Immune Learning Mechanism in Fault Diagnosis
기관명 | NDSL |
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저널명 | 南京航空航天大學學報 = Journal of Nanjing University of Aeronautics Astronautics |
ISSN | 1005-2615, |
ISBN |
저자(한글) | |
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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 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | artificial immune system,fault diagnosis,learning mechanism,humoral immune,인공면역계,고장 진단,학습 메커니즘,체액성 면역 |