차원 축소 진동 신호를 이용한 신경망 기반 선박 엔진 고장진단에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 진동 신호의 차원 감소가 선박 엔진의 고장진단에 미치는 영향을 실험적으로 분석한 결과를제시한다. 주성분 분석을 이용하여 513차원의 진동 신호를 1 ~ 15차원의 저차원 신호로 변환하여 차원 변화에 따른고장진단 정확도의 변화를 관찰하였다. 실제 규모의 선박용 발전기 디젤 엔진에서 측정된 진동 신호를 사용하고, integrated gradients와 feature permutation 기법의 두 가지 변수 중요도 분석 알고리즘을 사용하여 차원 축소 신호의기여도를 정량적으로 평가하였다. 실험 데이터 분석 결과, 사용하는 차원의 수가 증가할수록 결함 진단의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 차원이 10 이상에 다다르면 거의 모든 고장상태가 정확하게 분류되었으며, 이는 고장진단정확도를 저하시키지 않으면서도 진동 신호의 차원수를 크게 줄일 수 있음을 보여준다. 변수 중요도 분석에서도 차원축소 주성분이 기존 통계적 특성보다 더 높은 기여도를 보였으며, 차원 축소된 진동 스펙트럼이 고장진단에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.