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신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 방법

  • 기술번호 : KST2014055784
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 방법에 관한 것으로서, (a) 초음파 코로나 탐지기가 전기설비로부터 방사되는 초음파 대역 신호를 취득하는 단계; (b) 신호 변환부가 상기 초음파 코로나 탐지기를 통해 취득한 초음파 대역 신호를 분석하여 시간-진폭, 주파수-진폭 신호로 변환하는 단계; (c) 신경 회로망 학습 및 판별부의 규준화 모듈이 상기 신호 변환부를 통해 시간-진폭, 주파수-진폭으로 변환된 신호의 크기를 규준화하는 단계; (d) 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 입력부를 통해 입력된 제어신호가 사용자의 고장 학습 제어신호인지 판단하는 단계; (e) 상기 (d) 단계의 판단결과, 고장 학습 제어신호인 경우, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 상기 규준화 모듈을 통해 규준화된 데이터를 신경 회로망의 입력단에 입력하고, 임의의 고장 종류를 신경 회로망의 출력단에 입력하는 단계; (f) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 학습을 위한 가중치를 조정하는 단계; (g) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 조정된 가중치를 적용하여 규준화된 데이터를 재계산함으로써 재계산된 규준화된 데이터를 생성하는 단계; (h) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 재계산된 규준화된 데이터를 바탕으로 고장 종류를 추정하는 단계; (i) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 추정된 고장 종류가 상기 신경 회로망의 출력단에 입력된 임의의 고장 종류와 동일한지 여부를 판단하는 단계; 및 (j) 상기 (i) 단계의 판단결과, 동일할 경우, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부의 학습모듈이 학습을 종료하는 단계; 를 포함한다.
Int. CL G01N 29/14 (2006.01) G01N 29/44 (2006.01) G01R 31/00 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G01N 29/04(2013.01) G01N 29/04(2013.01) G01N 29/04(2013.01) G01N 29/04(2013.01)
출원번호/일자 1020130094684 (2013.08.09)
출원인 한국 전기안전공사
등록번호/일자 10-1333177-0000 (2013.11.20)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20131126) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.08.09)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국 전기안전공사 대한민국 전라북도 완주군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유재근 대한민국 전라북도 전주시 완산구
2 전정채 대한민국 경기 남양주시
3 김택희 대한민국 경기 부천시 원미구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국 전기안전공사 전라북도 완주군
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2013-0723613-22
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2013.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2013-0724068-16
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2013.08.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2013.08.23 수리 (Accepted) 9-1-2013-0069869-93
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0594612-30
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.08.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0791289-59
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.08.29 수리 (Accepted) 1-1-2013-0791288-14
8 등록결정서
Decision to grant		 2013.09.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0629991-28
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.08.07 수리 (Accepted) 4-1-2014-0079752-68
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.09.18 수리 (Accepted) 4-1-2014-5111058-70
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.28 수리 (Accepted) 4-1-2019-5105637-93
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 방법에 있어서, (a) 초음파 코로나 탐지기(100)가 전기설비로부터 방사되는 초음파 대역 신호를 취득하는 단계;(b) 신호 변환부(200)가 상기 초음파 코로나 탐지기(100)를 통해 취득한 초음파 대역 신호를 분석하여 시간-진폭, 주파수-진폭 신호로 변환하는 단계; (c) 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 규준화 모듈(310)이 상기 신호 변환부(200)를 통해 시간-진폭, 주파수-진폭으로 변환된 신호의 크기를 규준화하는 단계; (d) 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 입력부(400)를 통해 입력된 제어신호가 사용자의 고장 학습 제어신호인지 판단하는 단계;(e) 상기 (d) 단계의 판단결과, 고장 학습 제어신호인 경우, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 상기 규준화 모듈(310)을 통해 규준화된 데이터()를 신경 회로망(10)의 입력단에 입력하고, 임의의 고장 종류()를 신경 회로망(10)의 출력단에 입력하는 단계;(f) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 학습을 위한 가중치(weight)()를 조정하는 단계;(g) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 조정된 가중치를 적용하여 규준화된 데이터를 재계산함으로써 재계산된 규준화된 데이터()를 [수식 1] 을 통해 생성하는 단계;(h) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 재계산된 규준화된 데이터()를 바탕으로 고장 종류()를 [수식 2] 를 통해 추정하는 단계; (i) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 상기 (h) 단계를 통해 추정된 고장 종류()와, 상기 (e) 단계를 통해 상기 신경 회로망(10)의 출력단에 입력된 임의의 고장 종류()가 동일한지 여부를 판단하는 단계; 및 (j) 상기 (i) 단계의 판단결과, 추정된 고장 종류()와, 상기 신경 회로망(10)의 출력단에 입력된 임의의 고장 종류()가 동일할 경우, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 학습을 종료하는 단계; 를 포함하는 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 방법
2 2
제 1 항에 있어서, (k) 상기 (i) 단계의 판단결과, 추정된 고장 종류()와, 상기 신경 회로망(10)의 출력단에 입력된 임의의 고장 종류()가 동일하지 않을 경우, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 상기 (f) 단계로 절차를 이행하는 단계; 를 포함하는 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 방법
3 3
제 1 항에 있어서, (l) 상기 (d) 단계의 판단결과, 고장 학습 제어신호가 아닌 경우, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 학습모듈(320)이 입력된 제어신호가 사용자의 고장 판별 제어신호인지 여부를 판단하는 단계;(m) 상기 (l) 단계의 판단결과, 고장 판별 제어신호일 경우, 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 판별모듈(330)이 상기 (c) 단계에서 상기 규준화 모듈(310)을 통해 규준화된 데이터()를 신경 회로망(10)의 입력단에 입력하는 단계;(n) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 판별모듈(330)이 입력된 규준화된 데이터()에 대응하는 가중치()를 적용하여 규준화된 데이터를 재계산함으로써 재계산된 규준화된 데이터()를 [수식 1] 을 통해 생성하는 단계; 및 (o) 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)의 판별모듈(330)이 [수식 2] 를 통해, 재계산된 규준화된 데이터()를 바탕으로 고장 유무를 판별하고, 고장이 있을 경우, 고장 종류()를 판별하여 출력하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.