칼만 필터를 이용한 온라인 센서 교정 모니터링에 대한 연구 (Study of Online Sensor Calibration Monitoring Using a Kalman Filter)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 A / 42권 / 4호 / 301 ~ 309페이지
· 저자명 : 김현수, 김태윤, 채장범

초록

본 논문의 연구 목적은 원자력 발전소에서 사용되는 계측 센서들을 온라인으로 드리프트를 감지하여 교정이 필요한 센서를 선택함으로써 불필요한 교정을 방지하는 것이다. 다중 센서의 드리프트 감지 기술로는 기존에 연구되었던 PCA, ICA, ICMP를 사용하였다. 새로운 드리프트 감지 기술로는 칼만 필터를 사용하여 기존 방법과 비교를 하였다. 본 연구에서는 모사된 드리프트 신호를 바탕으로 만든 시뮬레이션 데이터를 드리프트 감지 기술에 적용하였다. 성능 평가는 accuracy와 auto-sensitivity를 사용하여 각각의 방법에 대한 평가를 진행하였다. 본 연구에서 검증한 드리프트 감지에 사용된 기술인 칼만필터를 사용한다면, 더 높은 정확성 및 강건한 추정값을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

The purpose of this study was to develop an online sensor calibration monitoring (OSCM) technique for detecting the drift of sensors and, furthermore, for preventing unnecessary maintenance, such as calibration in nuclear power plants. The Kalman filter was employed for the detection of the drift of multiple sensors. In addition, conventional methods, i.e., principal component analysis, independent component analysis, and the instrument calibration and monitoring program, were used for comparison. Simulation data with artificial drift was utilized to evaluate the OSCM techniques developed, and performance was evaluated in terms of accuracy, sensitivity, and drift threshold detection. In the results, it was observed that the Kalman filter enhances detection accuracy and reduces sensitivity. Moreover, the Kalman filter makes it possible to detect the drift threshold in an acceptable time period. According to the results, the Kalman filter is suitable for the OSCM technique with enhanced accuracy and precision.

참고자료

· 없음