摘要
기존 데이터 기반의 고장 진단 방법이 주로 블랙박스 모델에 의존하여 진단 과정과 결과를 설명하기 어렵다는 문제를 감안하여, 본 논문은 연관 규칙 분류 기반의 냉수기 고장 진단 및 고장 작용 기리 해석 방법을 제안한다. 우수한 고장 진단 정확도를 보장하는 전제하에, 고장 진단 모델 내 규칙집을 이용해 진단 과정을 역분석함으로써 고장 작용 기리와 모델의 진단 과정을 해석하여 데이터 기반 고장 진단 방법의 신뢰도를 향상시킨다. ASHRAE 연구 프로젝트 1043의 실험 데이터를 통해 본 방법을 검증하였다. 결과는 연관 규칙 분류 기반의 냉수기 고장 진단 방법이 7가지 전형적인 냉수기 고장을 효과적으로 식별할 수 있으며, 평균 고장 진단 정확도가 90.84%에 달함을 보여준다. 또한 추출된 규칙은 냉동 원리 및 열역학 관련 지식과 잘 부합하여 고장 작용 기리 분석 및 고장 진단의 추가 연구에 활용될 수 있다.
关键词
고장 진단; 냉수기; 연관 규칙; 지식 발견
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