:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.19 No.1 | (2019) pp.29~35

RNN 기반 디지털 센서의 Rising time과 Falling time 고장 검출 기법

Gyu-Hyung Lee

(준회원, 울산대학교 전기공학부)

Young-Doo Lee

(정회원, 울산대학교 전기공학부)

In-Soo Koo

(정회원, 울산대학교 전기공학부)

Abstract

4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장 진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
As the fourth industrial revolution is emerging, many companies are increasingly interested in smart factories and the importance of sensors is being emphasized. In the case that sensors for collecting sensing data fail, the plant could not be optimized and further it could not be operated properly, which may incur a financial loss. For this purpose, it is necessary to diagnose the status of sensors to prevent sensor' fault. In the paper, we propose a scheme to diagnose digital-sensor' fault by analyzing the rising time and falling time of digital sensors through the LSTM(Long Short Term Memory) of Deep Learning RNN algorithm. Experimental results of the proposed scheme are compared with those of rule-based fault diagnosis algorithm in terms of AUC(Area Under the Curve) of accuracy and ROC(Receiver Operating Characteristic) curve. Experimental results show that the proposed system has better and more stable performance than the rule-based fault diagnosis algorithm.
  Digital sensor fault diagnosis; Deep learning; Recurrent neural networks; Long short term memory

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