Sensor Fault Detection and Isolation of a Turbojet Engine Using Neural Network

신경망을 이용한 터보제트 엔진의 고장 진단

In this paper, we designed an intelligent fault detection and isolation algorithm for improving reliability of turbojet engine controller. The proposed method uses multilayer neural network to detect and accommodate sensor failure from the functional relationship of dissimilar sensors. Signals of failure sensors are estimated from neural network trained by backpropagation algorithm. Simulation results on the state-space model of a turbojet engine illustrate that the proposed algorithm achieves the desired performance.

본 논문에서는 터보제트 엔진 제어기의 신뢰성을 향상시키기 위한 지능형 고장진단 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 다층 신경망을 이용한 고장진단 기법으로 서로 다른 종류의 센서를 사이의 기능적 종속관계를 추정하여 고장 부위를 규명하고 처치한다. 고장센서 신호는 역전파 알고리즘을 이용한 훈련된 신경망을 통하여 추정한다. 실험데이터에 기초한 터보제트 엔진의 선형공간 모델에 적용한 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 구현 가능성을 검증한다.