운전 중인 설비의 정상적인 상태와 고장 상태를 실시간으로 판단할 수 있는 시스템에 있어서, 적어도 1개 이상의 일반 회귀 신경망을 이용하고 하고, 고장 기준 설정이;

운전 초기 정상 상태와 부하 변화가 있는 과도 상태의 기준 자료를 입력 저장하는 단계와,

저장된 기준 자료와 실 측정값을 일반 회귀 신경망에 입력하여 필요한 예측값을 구하는 단계와,

상기의 예측값과 실 측정값을 비교하여 오차를 최소화 하는 최적의 평활인자와 통계적 방법에 의한 고장 허용 기준을 설정하는 단계로 이루어지며, 고장의 검출은;

미리 준비된 기준 자료와 상기에서 설정된 평활인자를 이용하여 필요한 예측값을 구하는 단계와,

상기의 예측값과 실 측정값의 차, 즉 잔차를 구하는 단계와,

상기의 잔차를 고장 허용 범위값과 비교, 판단하여 고장 검출 여부를 고장 상태 표시부에 나타내는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 일반 회귀 신경망을 이용한 고장 검출 방법

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