다변량 통계를 이용한 복합 유압 시스템의 상태 모니터링

이 논문에서는 복합 유압 시스템을 위한 상태 모니터링 시스템의 자동화 교육을 위한 체계적인 접근법을 개발하고 평가하였습니다. 우리는 구성 요소의 상태를 되돌릴 수 있는 저하를 시뮬레이션할 수 있는 테스트 장비를 사용하여 다양한 결함 시나리오를 분석하였습니다. 원시 센서 데이터에서 추출된 특징들과 실험적으로 얻어진 데이터의 알려진 결함 특성 간의 상관관계를 분석함으로써 결함 사례에 특정한 가장 중요한 특징들을 식별할 수 있습니다. 이러한 특징 값들은 선형 판별 분석(LDA)을 사용하여 저차원 판별 공간으로 전이되어 결함 상태와 심각도 등급을 분류할 수 있게 됩니다. 우리는 유압 시스템의 고정 작업 주기 동안 시스템을 성공적으로 구현하고 테스트하였습니다. 또한 임의의 부하 주기에 대한 분류율은 특징 추세의 분포 분석을 통해 향상되었습니다.