Electrostatic Prediction Embedded System based on PXA255

PXA255 기반 정전기 예측 임베디드 시스템 개발

This paper proposes an algorithm that predicts current electrostatic charge in a factory. The algorithm based on LSM(Least Square Method) dynamically takes the number of sample while calculating the value of electrostatic charge. The simulation results show that the proposed algorithm gains 73.18161 standard deviation with 95% trust probability and is better than conventional algorithm. We design the electrostatic prediction embedded system based on pxa255 with the proposes algorithm.

석유화학산업단지에서는 화재의 위험성이 많은 석유관련 제품을 제조 생산하는 과정에서 화재, 누전, 정전기 등에 의한 폭발사고가 자주 발생하고 있다. 따라서 정전기를 체계적으로 관리하여 폭발사고를 미연에 예방할 수 있는 시스템의 개발이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 최소제곱 회귀분석을 기초로 연산에 사용될 샘플의 수를 동적으로 변화시켜 정전기 값을 실시간으로 예측하는 PAD(Prediction Algorithm by Difference of sample value) 알고리즘을 개발하였다. 제안된 PAD알고리즘은 이전 값과 현재 값의 차이를 이용하여 임계값을 기준으로 연산샘플 개수를 3개로 할 것인지 6개로 할 것인지를 결정한다. 모의실험을 위해 공장에서 산출된 데이터를 사용하여 기존의 LSM(Least Square Method)알고리즘을 통해 연산에 사용될 고정된 샘플수 3, 6, 9개를 모의실험 한 결과 95% 신뢰확률에서 표준편차 75.17843, 81.13392, 107.3173을 각각 얻었다. PAD는 95% 신뢰확률에서 표준편차 73.18161을 나타내 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였다.