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측정 대상이 되는 평판 구조물에 복수의 AE(Acoustic Emission) 센서를 부착시키는 단계;상기 평판 구조물의 결함에 의해 발생하는 탄성파를 상기 복수의 AE 센서로 검출하는 단계;상기 탄성파가 상기 결함의 발생원으로부터 상기 평판 구조물을 따라 전파되어 상기 복수의 AE 센서에 도달하는데 소요되는 시간의 차이값(Δt)을 상기 탄성파 신호의 특징값으로 추출하여 특징벡터를 생성하는 단계;상기 특징벡터와, LS-SVM 알고리즘을 이용하여 미리 학습된 패턴 인식 모델로부터 상기 평판 구조물의 결함 위치를 추정하는 단계로 이루어지는 평판 구조물의 결함 위치 탐지 방법
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평판 구조물의 결함 위치 탐지를 위한 패턴 인식 모델의 구축 방법에 있어서,측정 대상이 되는 평판 구조물의 표면에 복수의 AE 센서를 부착시키는 단계;상기 평판 구조물의 결함을 시뮬레이션하기 위해, 상기 평판 구조물 상의 소정의 위치에서 탄성파를 발생시키는 단계;상기 복수의 AE 센서가 상기 탄성파를 감지하는 단계;상기 복수의 AE 센서가 감지한 탄성파 신호를 처리하는 단계;상기 탄성파의 발생원으로부터 상기 탄성파가 상기 평판 구조물을 따라 전파되어 상기 복수의 AE 센서의 각각에 도달하는데 소요되는 시간의 차이값(Δt)을 특징값으로 추출하여 특징벡터를 생성하는 단계;상기 특징벡터와 최소 자승법을 이용한 서포트 벡터 머신(Least Square-Support Vector Machine, LS-SVM) 알고리즘을 이용하여, 서포트 벡터를 결정하는 단계;상기 복수의 AE 센서가 상기 탄성파를 감지한 시간차와 이때의 상기 평판 구조물 상의 결함 위치로 이루어지는 데이터 세트를 이용하여 상기 시간차와 상기 평판 구조물 상의 결함 위치의 관계를 학습하는 단계;상기 학습을 통해 최적화된 패턴 인식 모델을 완성하는 단계를 특징으로 하는, 평판 구조물의 결함 위치 탐지를 위한 패턴 인식 모델의 구축 방법
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청구항 2에 있어서,상기 탄성파는 연필심 파단에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는, 평판 구조물의 결함 위치 탐지를 위한 패턴 인식 모델의 구축 방법
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청구항 2 또는 청구항 3에 있어서,상기 탄성파 신호를 처리하는 단계는,AE 센서가 검출한 탄성파 신호를 분석이 가능한 크기로 증폭시키고, 신호 필터를 이용하여 처리하는 단계;상기 처리된 탄성파 신호를 저장하는 단계;저장된 신호를 재생시키면서 텍스트 파일의 형태로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 평판 구조물의 결함 위치 탐지를 위한 패턴 인식 모델의 구축 방법
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청구항 2 또는 청구항 3에 있어서,상기 학습 단계는,패턴 인식 모델에 학습 데이터를 입력하는 단계;상기 결정된 서포트 벡터 정보와 상기 입력된 학습 데이터를 이용하여 결함 위치를 추정하는 단계;상기 학습 데이터에서 실제 탄성파가 생성된 위치와, 상기 결함 추정 위치와의 오차를 계산하는 단계;상기 오차가 소정값 이상인 경우에는, 상기 서포트 벡터를 결정하기 위한 LS-SVM 알고리즘의 매개 변수를 수정하고, 상기 오차가 소정값 미만인 경우에는 학습을 종료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 , 평판 구조물의 결함 위치 탐지를 위한 패턴 인식 모델의 구축 방법
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