본 연구는 연속 회분식 반응기(SBR) 공정에서 시계열 데이터 마이닝을 이용하여 공정에 사용된 기기의 고장 진단 알고리즘 개발에 대한 내용을 보여주고 있다. 공정에서 비정상적인 반응을 유발하는 장비 관리에 대한 연구는 폭넓게 수행되고 있지 않으므로, 이러한 장비 진단은 소규모 하$cdot$ 폐수처리장을 무인자동화로 통합관리에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 무인자동화를 위해 선행되어야 하는 공정기기의 공장진단에 관한 알고리즘을 개발하였다.
This paper describes how to diagnose SBR plant equipment using time-series data mining. It shows the equipment diagnostics based upon vibration signals that are acquired front each device lot process control. Data transform techniques including two data preprocessing skills and data mining methods were employed in the data analysis. The proposed method is not only suitable for SBR equipment, but is also suitable for other Industrial devices. The experimental results performed on a lab-scale SBR plant show a good equip-ment-management performance.
