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

  • 기술번호 : KST2014059736
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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 장치에 관한 것으로서, 전기설비로부터 입력된 초음파 대역 신호를 시간-진폭, 주파수-진폭 신호로 변환하여 신경 회로망에 입력함으로써, 고장 종류 판별을 위한 학습을 수행하며, 전기설비의 고장 유무 및 고장 종류를 판별할 수 있는 장치를 제공함에 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 전기설비로부터 방사되는 초음파 대역 신호를 취득하는 초음파 코로나 탐지기; 상기 초음파 코로나 탐지기를 통해 취득한 초음파 대역 신호를 분석하여 시간-진폭, 주파수-진폭 신호로 변환하는 신호 변환부; 상기 신호 변환부를 통해 시간-진폭, 주파수-진폭으로 변환된 신호를 규준화(normalizing)하고, 신경 회로망에 입력하여 고장 종류 판별을 위한 학습을 수행하며, 상기 전기설비의 고장 종류를 판별하는 신경 회로망 학습 및 판별부; 및 사용자의 고장 학습 제어신호 및 고장 판별 제어신호를 입력받는 입력부; 를 포함한다.
Int. CL G01R 31/02 (2006.01) G01R 31/12 (2006.01) G01H 11/06 (2006.01)
CPC G01R 31/1227(2013.01) G01R 31/1227(2013.01) G01R 31/1227(2013.01)
출원번호/일자 1020130094683 (2013.08.09)
출원인 한국 전기안전공사
등록번호/일자 10-1358047-0000 (2014.01.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140205) 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
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2013.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2013-0724065-80
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2013-0723612-87
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2013.08.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2013.08.23 수리 (Accepted) 9-1-2013-0069825-95
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0674217-63
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.10.02 수리 (Accepted) 1-1-2013-0895157-47
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.10.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0895158-93
8 등록결정서
Decision to grant		 2013.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0811228-91
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
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신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 장치에 있어서, 전기설비로부터 방사되는 초음파 대역 신호를 취득하는 초음파 코로나 탐지기(100); 상기 초음파 코로나 탐지기(100)를 통해 취득한 초음파 대역 신호를 분석하여 시간-진폭, 주파수-진폭 신호로 변환하는 신호 변환부(200);상기 신호 변환부(200)를 통해 시간-진폭, 주파수-진폭으로 변환된 신호를 규준화(normalizing)하고, 신경 회로망(10)에 입력하여 고장 종류 판별을 위한 학습을 수행하며, 상기 전기설비의 고장 종류를 판별하는 신경 회로망 학습 및 판별부(300); 및사용자의 고장 학습 제어신호 및 고장 판별 제어신호를 입력받는 입력부(400); 를 포함하되, 상기 신경 회로망 학습 및 판별부(300)는,상기 신호 변환부(200)를 통해 시간-진폭, 주파수-진폭으로 변환된 신호의 크기를 규준화하는 규준화 모듈(310);상기 입력부(400)를 통해 입력된 사용자의 고장 학습 제어신호에 따라, 상기 규준화 모듈(310)을 통해 규준화된 데이터()를 신경 회로망(10)의 입력단에 입력하고, 고장 종류()를 신경 회로망(10)의 출력단에 입력하고, 학습을 위한 가중치(weight)()를 조정하고, 조정된 가중치를 적용하여 규준화된 데이터를 재계산함으로써 재계산된 규준화된 데이터()를 [수식 1] 을 통해 생성하고, 재계산된 규준화된 데이터()를 바탕으로 고장 종류()를 [수식 2] 를 통해 추정하며, 추정된 고장 종류()가 상기 신경 회로망(10)의 출력단에 입력된 고장 종류()와 동일한지 여부를 판단하는 학습모듈(320); 및상기 입력부(400)를 통해 입력된 사용자의 고장 판별 제어신호에 따라, 상기 규준화 모듈(310)을 통해 규준화된 데이터()를 신경 회로망(10)의 입력단에 입력하고, 입력된 규준화된 데이터()에 대응하는 가중치()를 적용하여 규준화된 데이터를 재계산함으로써 재계산된 규준화된 데이터()를 [수식 1] 을 통해 생성하고, [수식 2] 를 통해, 재계산된 규준화된 데이터()를 바탕으로 고장 유무를 판별하고, 고장이 있을 경우, 고장 종류()를 판별하여 출력하는 판별모듈(330); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 장치
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제 1 항에 있어서,상기 학습모듈(320)은, 상기 추정된 고장 종류()가 상기 신경 회로망(10)의 출력단에 입력된 고장 종류()와 동일할 경우, 학습을 종료하고, 동일하지 않을 경우 동일할 때까지 가중치 조정, 규준화 데이터 재계산 및 고장 종류 추정을 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 장치
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 학습모듈(320)은,고장 종류에 따라, 입력된 규준화 데이터 및 이에 대응하는 가중치를 인식하는 것을 특징으로 하는 신경 회로망 및 초음파 신호를 이용한 전기설비의 고장 학습 및 판별 장치
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