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설비의 동작에 관련된 데이터를 수집하는 센서들;네트워크를 통해 상기 센서들에 연결되고, 상기 센서들로부터 수집된 센서 데이터를 저장하는 데이터베이스;상기 센서 데이터를 이용하여 상기 설비의 고장을 진단하는 블랙 박스 방식이 적용된 제 1 분석 엔진;상기 센서 데이터를 상기 설비와 연계하여 상기 설비의 고장을 진단하는 화이트 박스 방식이 적용된 제 2 분석 엔진; 및상기 제 1 분석 엔진과 상기 제 2 분석 엔진에 연결되고, 상기 제 1 분석 엔진으로부터 출력된 제 1 고장 진단 데이터와 상기 제 2 분석 엔진으로부터 출력된 제 2 고장 진단 데이터를 조합하여 상기 설비의 고장을 진단하는 연동 인터페이스를 포함하는 설비 고장 진단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 제 1 분석 엔진은상기 센서 데이터를 기계 학습하여 오류 검출을 위한 분류맵을 생성하고, 생성된 분류맵을 상기 데이터베이스에 저장하는 학습부; 및상기 데이터베이스로부터 현재 시간을 기준으로 임계 시간 미만에 생성된 분류맵을 로딩하고, 현재 센서 데이터를 상기 로딩된 분류맵에 포함된 고장 상태의 센서 데이터들의 값에 일치하는지의 판단을 통해 고장을 진단하는 블랙 박스 분석부를 포함하는 설비 고장 진단 장치
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제 2 항에 있어서,상기 블랙 박스 분석부는상기 데이터베이스로부터 현재 시간을 기준으로 임계 시간 미만에 생성된 분류맵이 존재하지 않으면, 상기 학습부를 통해 분류맵을 재생성하도록 하는 설비 고장 진단 장치
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제 2 항에 있어서,상기 블랙 박스 분석부는상기 현재 센서 데이터를 상기 분류맵에 포함된 각 그룹의 대표값들과의 거리를 계산하고, 계산된 거리가 임계값 미만에 해당하지 않거나 미리 정의된 오류 데이터 그룹으로 정의되면 고장 상태로 판단하는 설비 고장 진단 장치
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제 2 항에 있어서,상기 블랙 박스 분석부는 상기 고장의 진단에 따른 정상 동작 또는 고장 동작을 나타내는 상기 제 1 고장 진단 데이터를 출력하는 설비 고장 진단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 분석 엔진은 상기 센서 데이터를 고장 진단 로직을 사용하여 상기 고장을 분석하는 화이트 박스 분석부를 포함하고,상기 고장 진단 로직은 상기 설비에 관련된 정보에 기반하여 데이터들 간의 연계 분석을 하는 로직인 설비 고장 진단 장치
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제 6 항에 있어서,상기 화이트 박스 분석부는 상기 설비의 상태를 나타내는 설비 상태 지수를 계산하며, 상기 설비 상태 지수를 상기 고장 진단에 사용하고,상기 설비 상태 지수는 상기 설비의 효율과 부하율을 포함하는 설비 고장 진단 장치
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제 6 항에 있어서,상기 화이트 박스 분석부는 상기 고장의 진단에 따른 정상 동작 또는 고장 동작과, 상기 고장 동작에 대응되는 관련 설명을 포함한 상기 제 2 고장 진단 데이터를 출력하는 설비 고장 진단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 연동 인터페이스는상기 제 1 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내고 상기 제 2 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내면 정상 동작으로 판단하고,상기 제 1 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내고 상기 제 2 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내면, 고장 경보 및 고장에 대한 고장 관련 설명을 포함한 메시지를 출력하고,상기 제 1 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내고, 상기 제 2 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내면, 고장 경보와 고장 상태의 확인 요청을 포함한 메시지를 출력하고,상기 제 1 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내고, 상기 제 2 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내면, 고장 경보 및 고장에 대한 고장 관련 설명을 포함한 메시지를 출력하는 설비 고장 진단 장치
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설비의 동작에 관련된 데이터를 센서들을 통해 수집하는 단계;상기 센서들로부터 수집된 센서 데이터를 저장하는 단계;상기 센서 데이터를 이용하여 상기 설비의 고장을 진단하는 블랙 박스 방식의 고장 진단을 하는 단계;상기 센서 데이터를 상기 설비와 연계하여 상기 설비의 고장을 진단하는 화이트 박스 방식의 고장 진단을 하는 단계; 및상기 블랙 박스 방식의 고장 진단에 따른 제 1 고장 진단 데이터와 상기 화이트 박스 방식의 고장 진단에 따른 제 2 고장 진단 데이터를 통합하여 상기 설비의 고장 진단 결과를 출력하는 단계를 포함하는 설비 고장 진단 방법
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제 10 항에 있어서,상기 블랙 박스 방식의 고장 진단을 하는 단계는상기 설비에 연결된 센서들로부터 센서 데이터를 입력받는 단계;상기 센서 데이터를 사용하여 분류맵을 생성하는 단계;상기 분류맵의 생성 시점이 현재 시점을 기준으로 임계 시간을 초과하였는지 판단하는 단계;상기 임계 시간을 초과하지 않은 경우, 상기 분류맵을 사용하여 고장을 진단하는 단계; 및상기 임계 시간을 초과한 경우, 과거 센서 데이터와 현재 센서 데이터를 사용한 기계학습으로 새로운 분류맵을 생성하고, 상기 생성된 분류맵을 사용한 상기 고장의 진단을 통해 상기 제 1 고장 진단 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 설비 고장 진단 방법
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제 11 항에 있어서,상기 분류맵을 생성하는 단계는입력된 센서 데이터에 포함된 오류 데이터와 누락 데이터를 미리 설정된 기본값으로 설정하는 단계;상기 오류 데이터와 상기 누락 데이터에 대해 처리 완료된 데이터를 전처리하는 단계; 및상기 전처리된 센서 데이터를 사용하여 상기 분류맵을 생성하는 단계를 더 포함하는 설비 고장 진단 방법
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제 11 항에 있어서,상기 제 1 고장 진단 데이터를 생성하는 단계는상기 현재 센서 데이터를 상기 분류맵에 포함된 각 그룹의 대표값들과의 거리를 계산하고, 계산된 거리가 임계값 미만에 해당하지 않거나 미리 정의된 오류 데이터 그룹으로 정의되면 고장 상태로 판단하는 설비 고장 진단 방법
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제 10 항에 있어서,상기 화이트 박스 방식의 고장 진단을 하는 단계는상기 설비에 연결된 센서들로부터 센서 데이터를 입력받는 단계;상기 센서 데이터를 사용하여 설비 상태 지수를 계산하는 단계; 및상기 센서 데이터를 고장 진단 로직을 사용하여 상기 고장을 진단한 상기 제 2 고장 진단 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,상기 고장 진단 로직은 상기 설비에 관련된 정보에 기반하여 데이터들 간의 연계 분석을 하는 로직인 설비 고장 진단 방법
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제 14 항에 있어서,상기 제 2 고장 진단 데이터를 생성하는 단계는상기 설비 상태 지수를 이용하여 상기 고장을 진단하는 단계를 포함하고,상기 설비 상태 지수는 상기 설비의 효율과 부하율을 포함하는 설비 고장 진단 방법
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제 14 항에 있어서,상기 제 2 고장 진단 데이터를 생성하는 단계는상기 설비의 동작을 고장으로 판단하는 경우, 상기 고장에 대응되는 관련 설명을 포함한 상기 제 2 고장 진단 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 설비 고장 진단 방법
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제 10 항에 있어서,상기 설비의 고장 진단 결과를 출력하는 단계는상기 제 1 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내고 상기 제 2 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내면 정상 동작으로 판단하고, 정상 동작임을 나타내는 메시지를 출력하는 단계;상기 제 1 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내고 상기 제 2 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내면, 고장 경보 및 고장에 대한 고장 관련 설명을 포함한 메시지를 출력하는 단계;상기 제 1 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내고, 상기 제 2 고장 진단 데이터가 정상 동작을 나타내면, 고장 경보와 고장 상태의 확인 요청을 포함한 메시지를 출력하는 단계; 및상기 제 1 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내고, 상기 제 2 고장 진단 데이터가 고장 동작을 나타내면, 고장 경보 및 고장에 대한 고장 관련 설명을 포함한 메시지를 출력하는 단계를 포함하는 설비 고장 진단 방법
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