풍력 발전기의 다양한 장애 유형, 장애에 대한 지식 관련 관계의 복잡성, 지식 표현의 다양성 및 지식 추론의 효율성 부족으로 인해 풍력 발전기 장애에 대한 지식 확보, 표현 및 추론을 위한 프레임워크가 제안되었습니다. 먼저 장애 트리 분석 방법을 사용하여 풍력 발전기의 장애 탐지 및 유지 보수에 대한 전문 지식을 철저히 확보하고 체계적으로 정리했습니다. 그런 다음, 온톨로지 이론을 활용하여 구조화되지 않은 전문 지식을 지식 맵으로 구성하고 시각화했습니다. 동시에 온톨로지 관련 규칙과 원인 추론 모델을 결합하여 장애 원인을 추론하여 지식 질의 및 추론의 효율성을 향상시켰습니다. 마지막으로 구체적인 장치 장애 사례를 통해 이 방법의 적용 가능성을 명시했습니다. 연구 결과는 풍력 발전소의 지능형 유지 관리 개발에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.

풍력 발전기; 지식 확보; 지식 표현 및 추론; 유지 보수와 수리