PCA를 이용한 신호기반 고장진단 알고리즘

Abstract

본 논문에서는 소형 항공기를 이용하여 항공기 엔진의 고장을 예측하고 진단하여 정비의 효율성을 높이기 위한 고장진단 알고리즘을 제안하였다. 항공기에서 수집된 진동신호를 FFT로 주파수 신호로 변환한 뒤 ANPSD를 이용하여 신호의 첨두점(peak)의 변화를 관찰하고 PCA를 이용하여 연산의 효율성을 높였다. 특히 ANPSD의 RPM에 대한 민감도를 줄이기 위해서 PCA를 사용하였다. 본 논문에서는 실험을 통하여 알고리즘을 검증하였다. In this paper, we predict a failure of an aircraft engine using a small aircraft, and the fault diagnosis algorithm is proposed for improving the efficiency of maintenance. The vibration signals collected by the aircraft are converted into the frequency signal using the FFT(Fast Fourier Transform). After that The Averaged Normalized Power Spectral Density(ANPSD) analyze change of peak of signal and The Principal Component Analysis(PCA) increase the efficiency of calculation. Especially PCA is used to reduce the sensitivity of RPM. In this paper, an algorithm is verified by experiments.