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유도전동기의 결함 분류 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2017002830
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 유도전동기의 결함 분류 방법 및 장치에 관한 것이다.본 발명은 유도전동기에서 출력되는 진동신호의 일부인 훈련 데이터로부터 상기 유도전동기의 결함 유형별 참조특징벡터를 생성하는 참조특징벡터 생성단계;와 상기 훈련 데이터로부터 생성된 참조특징벡터 및 공분산행렬과 상기 진동신호의 나머지 부분인 테스트 데이터로부터 구한 내적을 이용하여 마할라노비스 거리를 연산하는 마할라노비스 거리 연산단계; 및 상기 마할라노비스 거리가 최소가 되는 결함 유형을 선택하여 상기 유도전동기의 결함을 분류하는 결함 분류단계;를 포함하여 구성된다.본 발명에 따르면, LPC 분석 기법 및 EM 알고리즘을 이용해 강인한 스펙트럼 포락선을 구하여 유도전동기의 결함 분류에 사용함으로써 잡음이 없는 환경뿐만 아니라 잡음이 포함된 환경에서도 유도전동기의 결함 분류 성능을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G01R 31/34 (2006.01)
CPC G01R 31/343(2013.01) G01R 31/343(2013.01)
출원번호/일자 1020130162779 (2013.12.24)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1490636-0000 (2015.01.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20150206) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.12.24)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김종면 대한민국 경상남도 양산시 삼호로 **,
2 강명수 대한민국 울산광역시 남구
3 장원철 대한민국 울산광역시 중구
4 최병근 대한민국 경상남도 진주시 초장로**번길 *

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종선 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)
2 이형석 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구
2 경상대학교산학협력단 경상남도 진주시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2013-1185222-32
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.12.30 수리 (Accepted) 4-1-2013-5176374-15
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.10.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0733009-25
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.11.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1146428-16
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2014-1146402-30
6 등록결정서
Decision to grant		 2015.01.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0046931-16
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2016-5080807-13
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
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번호 청구항
1 1
유도전동기에서 출력되는 진동신호의 일부인 훈련 데이터로부터 상기 유도전동기의 결함 유형별 참조특징벡터를 생성하는 참조특징벡터 생성단계;상기 훈련 데이터로부터 생성된 참조특징벡터 및 공분산행렬과 상기 진동신호의 나머지 부분인 테스트 데이터로부터 구한 내적을 이용하여 마할라노비스 거리를 연산하는 마할라노비스 거리 연산단계; 및상기 마할라노비스 거리가 최소가 되는 결함 유형을 선택하여 상기 유도전동기의 결함을 분류하는 결함 분류단계;를 포함하는, 유도전동기의 결함 분류 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 참조특징벡터 생성 단계는상기 훈련 데이터를 이용하여 유도 전동기 결함 유형별 특징주파수를 포함한 주파수 대역 및 크기정보를 추출하는 특징주파수 추출단계; 및상기 훈련 데이터를 이용하여 각 결함 유형을 대표하는 참조특징벡터 추정 및 각 결함 유형별 공분산행렬을 연산하는 참조특징벡터 추정단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 특징주파수 추출단계는상기 훈련데이터에 LPC 분석 기법과 EM 알고리즘을 적용하여 유도전동기의 결함 유형별 특징주파수를 포함한 주파수 대역 및 크기 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 방법
4 4
제 2항에 있어서,상기 참조특징벡터 추정단계는훈련 데이터에 FFT 기법과 내적 및 EM 알고리즘을 적용하여 각 결함 유형을 대표하는 참조특징벡터 추정 및 각 결함 유형별 공분산행렬을 연산하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 방법
5 5
제 1항에 있어서상기 마할라노비스 거리 연산단계는상기 테스트 데이터에 FFT를 적용한 스펙트럼을 상기 결함 유형별 특징주파수를 포함한 특징주파수 대역 및 크기 정보와 내적을 구하는 내적 연산단계; 및상기 결함 유형별 참조특징벡터 및 공분산행렬과 상기 내적 연산단계에서 구한 내적을 이용해 결함 유형별 마할라노비스 거리를 연산하는 거리 연산단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 방법
6 6
유도전동기에서 출력되는 진동신호의 일부인 훈련 데이터로부터 상기 유도전동기의 결함 유형별 참조특징벡터를 생성하는 참조특징벡터 생성부;상기 훈련 데이터로부터 생성된 참조특징벡터 및 공분산행렬과 상기 진동신호의 나머지 부분인 테스트 데이터로부터 구한 내적을 이용하여 마할라노비스 거리를 연산하는 마할라노비스 거리 연산부; 및상기 마할라노비스 거리가 최소가 되는 결함 유형을 선택하여 상기 유도전동기의 결함을 분류하는 결함 분류부;를 포함하는, 유도전동기의 결함 분류 장치
7 7
제 6항에 있어서,상기 참조특징벡터 생성부는상기 훈련 데이터를 이용하여 유도 전동기 결함 유형별 특징주파수를 포함한 주파수 대역 및 크기정보를 추출하는 특징주파수 추출부; 및상기 훈련 데이터를 이용하여 각 결함 유형을 대표하는 참조특징벡터 추정 및 각 결함 유형별 공분산행렬을 연산하는 참조특징벡터 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 장치
8 8
제 7항에 있어서,상기 특징주파수 추출부는상기 훈련 데이터에 LPC 분석부와 제 1 EM 연산부를 이용하여 유도전동기의 결함 유형별 특징주파수를 포함한 주파수 대역 및 크기 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 장치
9 9
제 7항에 있어서,상기 참조특징벡터 추정부는훈련 데이터에 제 1 FFT 변환부와 제 1 내적 연산부 및 제 2 EM 연산부를 이용하여 각 결함 유형을 대표하는 참조특징벡터 추정 및 각 결함 유형별 공분산행렬을 연산하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 장치
10 10
제 6항에 있어서상기 마할라노비스 거리 연산부는상기 테스트 데이터에 제 2 FFT 변환부에서 변환한 스펙트럼을 상기 결함 유형별 특징주파수를 포함한 특징주파수 대역 및 크기 정보와 내적을 구하는 제 2 내적 연산부; 및상기 결함 유형별 참조특징벡터 및 공분산행렬과 상기 제 2 내적 연산부에서 구한 내적을 이용해 결함 유형별 마할라노비스 거리를 연산하는 거리 연산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 결함 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 울산대학교 일반연구자지원(교육부) 회전 기기의 다중 결함 검출 및 분류를 위한 고 신뢰성 자가 진단 및 학습 시스템 개발