본 논문에서는 수치적인 센서 데이터로부터 정성적인 정보를 효과적으로 추출하여 이상진단 시스템에 제공하는 방법을 제안하였다. 효과적인 정성적인 데이터의 해석을 위하여 일단계로 CUSUM(Cumulative SUM)을 이용하여 공정의 변화 여부를 감지하고, 이단계로 스케일 스페이스 필터링(scale space filtering) 기법을 사용하여 원하는 스케일(scale)에서 공정 경향을 해석하는 방법을 취하였다. 먼저, 공정 변화의 감시를 위하여 공정 변수와 공정 변수의 일차도함수의 변화를 감지하는 4개의 CUSUM 감지기를 사용하여 7가지 기본 패턴을 실시간 데이터로부터 효과적으로 구별할 수 있었다. 또한, 스케일 스페이스 필터링의 실시간 적용을 위하여 반복적인 형태(recursive form)로 구현하여 계산 비용을 줄였으며, 일단계의 CUSUM에서 구해진 변곡점과 기울기를 사용하여 종점 문제(end point problem)를 해결하였다. 이를 실제 데이터에 적용하여 관심있는 스케일(scale)에서의 공정의 경향을 해석할 수 있음을 보였다. 본 연구에서 제안된 CUSUM과 스케일 스페이스 필터링을 이용한 공정 데이터의 해석 방법을 가상의 데이터와 증발 공정의 모사 데이터에 적용하여 본 결과, 기존의 한계점검법에서 감지할 수 없었던 정성적인 정보들을 제공하여 패턴들을 구분할 수 있음을 확인하였다.

This paper presents qualitative interpretation method, which is used for extracting qualitative information from numeric sensor data. In the first stage, we determine whether any change has occurred in the process data using CUSUM test. From the sign of the first and second derivatives of the process values, we can classify sensor patte군 into 7 basic primitives. In the second stage, we can extract the trends of the process data using modified scale space filtering method. For the real time application, we reduce the calculation cost of scale space filtering by recursive form and solve the end point problem. The proposed method is tested for artificial pattern and the simulated data of evaporator process and it shows good result.

Qualitative Interpretation CUSUM Scale-space Filtering Process Trends

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