냉수기 고장 진단의 정확도를 높이기 위해, 본 논문에서는 EWMA-BN 기반의 냉수기 고장 진단 전략을 제안한다. EWMA-BN 모델은 EWMA 관리도를 통해 고장을 감지하며, 관리 한계를 임계값으로 사용하여 각 성능 지표의 고장 데이터를 고, 저, 정상 3가지 상태로 구분한다. 확률 통계로 조건부 확률표를 얻고, 전문가 지식으로 얻은 사전 확률표와 조건부 확률표를 BN에 입력하여 고장 진단을 수행한다. 실험 데이터를 이용해 입력 모델의 증거 노드 수, 순서 및 완전성 측면에서 모델의 고장 진단 특성을 분석하였다. 결과는 EWMA-BN 방법이 냉수기에서 흔히 발생하는 고장의 진단에 유의미한 효과가 있음을 보여주며, 사후 확률 값(고장 진단 결과)이 모두 0.85 이상, 입력 모델의 증거 노드가 많을수록 고장 진단 결과가 더 정확하지만 증거 노드 입력 순서는 최종 고장 진단 결과에 영향을 미치지 않는다; 불확실하고 불완전한 정보의 활용은 모델의 고장 진단 능력을 더욱 향상시켰다. ASHRAE 프로젝트에서 제공한 데이터를 사용하여 EWMA-BN 모델을 검증했으며, 고장 진단 결과가 양호하였다.

베이지안 네트워크;고장 진단;EWMA 관리도;조건부 확률표;냉수기