KCI등재
SCOPUS
데이터 증강 및 전이학습을 이용한 진단 기반 도메인 적응 설계 평가 및 검증 = Diagnosis-Based Domain-Adaptive Design Using Data Augmentation and Transfer Learning
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
975-986(12쪽)
제공처
소장기관
Recently, research on PHM diagnosis technology has been actively conducted. However, existing diagnostic techniques focus on qualitative analysis such as anomaly detection and cause classification for maintenance of equipment. Therefore, quantified diagnostic solutions are required to enable users to take action in advance. In this study, we propose a diagnostic design solution, from a system design perspective, using domain adaptation and designable data augmentation. If a system is newly designed similar to the previously developed system, the uncertainty of diagnostic knowledge of the existing system is quantified and adapted to the new system through transfer learning. Furthermore, deep learning design algorithms allow us to estimate system design solutions with a small number of data. To verify the proposed method, a case study was conducted using mathematical models and Modelica-based physical system models. Consequently, we validated that the estimated design solution obtained a higher system normal probability than that by the initial design.
더보기최근 PHM 진단 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존 진단 기술은 장비의 유지보수를 위한 이상 감지 및 원인 분류와 같은 정성적 분석에 초점을 맞추고 있다. 따라서 사용자가 사전에 조치를 취하기 위해서는 정량화된 진단 솔루션이 필요하다. 본 연구에서는 도메인 적응과 설계가능 데이터증강을 사용하여, 시스템 설계 관점에서 진단 설계 솔루션을 제안한다. 기존에 개발된 시스템과 유사한 시스템을 새로 설계하는 경우, 기존 시스템의 진단 지식의 불확실성을 정량화하고 전이학습을 통해 새로운 시스템에 적응시킨다. 또한, 딥러닝 설계 알고리즘을 통해 적은 수의 데이터로 시스템 설계안을 평가한다. 제안된 방법을 검증하기 위해, 수학적 모델과 모델리카 기반의 물리적 시스템 모델을 사용하여 케이스 스터디를 진행하였다. 결과적으로, 평가된 설계안이 초기 설계안보다 더 높은 시스템 정상 확률을 얻음을 검증하였다.
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