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딥 러닝과 웨이블렛 변환을 이용한 회전체의 고장 진단 시스템

  • 기술번호 : KST2019009485
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 딥 러닝과 웨이블렛 변환을 이용한 회전체의 고장 진단 시스템에 관한 것으로서, 회전체에 인가되는 입력 부하 또는 회전체를 통해 출력되는 출력 부하에 대한 시점별 신호를 획득하는 센싱부; 상기 시점별 신호를 시간과 주파수 성분으로 변환하여 이미지 형태로 변환시키는 변환부; 상기 변환부를 통해 변환된 이미지를 딥 러닝 모듈의 학습 입력 데이터로 처리하여 학습시키는 학습부; 및 상기 학습부를 통한 결과를 기반으로 해당 신호에서 추출된 특징에 따라 상기 회전체의 고장 여부를 진단하는 진단부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 딥 러닝과 웨이블렛 변환을 이용한 회전체의 고장 진단 방법에 관한 것으로서, 회전체에 인가되는 입력 부하 또는 회전체를 통해 출력되는 출력 부하에 대한 시점별 신호를 획득하는 제1단계; 상기 시점별 신호를 시간과 주파수 성분으로 변환하여 이미지 형태로 변환시키는 제2단계; 상기 제2단계를 통해 변환된 이미지를 딥 러닝 모듈의 학습 입력 데이터로 처리하여 학습시키는 제3단계; 및 상기 제3단계를 통한 결과를 기반으로 해당 신호에서 추출된 특징에 따라 상기 회전체의 고장 여부를 진단하는 제4단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 회전체의 한정된 실측 데이터를 웨이블렛 변환을 통해 2차원 이미지로 변환시키고 이를 딥 러닝 모듈을 통해 학습시킴으로써 회전체 고장에 대한 신호 특징을 스스로 추출하도록 하여 고장 진단의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 2차원 이미지로 변환된 데이터가 소정의 기준 시간 동안 시간과 주파수를 기준으로 누적된 형태로 마련됨으로써 데이터 수치화를 위한 전처리 과정이 생략될 수 있다.
Int. CL G01M 99/00 (2011.01.01) G01M 13/00 (2019.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01M 99/00(2013.01) G01M 99/00(2013.01) G01M 99/00(2013.01)
출원번호/일자 1020170167376 (2017.12.07)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자 10-1998559-0000 (2019.07.04)
공개번호/일자 10-2019-0067441 (2019.06.17) 문서열기
공고번호/일자 (20190710) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.07)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 남윤주 대구광역시 동구
2 정승현 대구광역시 수성구
3 이수웅 대구광역시 달서구
4 윤종필 경상북도 포항시 남구
5 안다운 경북 영천
6 권순오 경상북도

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 누리 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 **길 **-*(역삼동, IT빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 충청남도 천안시 서북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2017-1220154-30
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.02.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.05.09 수리 (Accepted) 9-1-2018-0021010-72
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5123030-77
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.01.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0061654-19
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)		 2019.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0278366-40
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.03.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0278367-96
8 등록결정서
Decision to grant		 2019.06.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0442660-64
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번호 청구항
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회전체에 인가되는 입력 부하 또는 회전체를 통해 출력되는 출력 부하에 대한 시점별 신호를 획득하는 센싱부;상기 시점별 신호를 시간과 주파수 성분으로 변환하여 이미지 형태로 변환시키는 변환부;상기 변환부를 통해 변환된 이미지를 딥 러닝 모듈의 학습 입력 데이터로 처리하여 학습시키는 학습부; 및상기 학습부를 통한 결과를 기반으로 해당 신호에서 추출된 특징에 따라 상기 회전체의 고장 여부를 진단하는 진단부를 포함하되,상기 입력 부하 또는 출력 부하는 회전체 상에서 감지되는 진동, 음향, 전류, 토크, RPM 신호 중 어느 하나이고,상기 변환부는, 상기 시점별 신호를 웨이블렛 변환 기법을 통해 시간과 주파수 성분으로 변환시키는 제1 변환부분과, 상기 제1 변환부분을 통해 변환된 신호를 소정의 기준 시간 동안 누적시켜 2차원 이미지로 변환시키는 제2 변환부분을 포함하며, 상기 제1 변환부분을 통한 신호 변환이 소정의 설정에 따라 복수회 진행된 후 얻어진 결과값이 상기 제2 변환부분으로 적용되며,상기 딥 러닝 모듈은 CNN(Convolutional Neural Network) 구조를 기반으로 마련되는 것을 특징으로 하는 딥 러닝과 웨이블렛 변환을 이용한 회전체의 고장 진단 시스템
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