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열연코일 냉각온도 예측 방법, 열연코일 냉각 제어 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019010689
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 발명의 일 실시 예에 따른 열연코일 냉각 제어 장치는, 냉각장으로 진입되는 열연코일을 검출하는 진입 검출기; 상기 열연코일의 하부 받침대에 설치되어, 상기 열연코일의 온도를 측정하는 온도센서; 상기 열연코일로 냉풍을 제공하는 냉각팬; 및 상기 진입 검출기의 검출에 기초하여 온도센서 및 냉각팬의 동작을 제어하고, 상기 온도센서에 의해 측정된 측정 온도를 이용하여 사전에 마련된 온도 학습 모델을 통해서 열연코일의 온도를 예측하고, 상기 예측된 온도와 냉각 기준 온도와 비교하여 비교 결과에 따라 상기 냉각팬의 동작을 제어하는 제어기; 를 포함할 수 있다.
Int. CL C21D 11/00 (2014.01.01) G05B 13/02 (2006.01.01) G05D 23/19 (2006.01.01)
CPC C21D 11/005(2013.01) C21D 11/005(2013.01) C21D 11/005(2013.01)
출원번호/일자 1020170178847 (2017.12.22)
출원인 주식회사 포스코, 재단법인 포항산업과학연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0076783 (2019.07.02) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.22)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 포스코 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 재단법인 포항산업과학연구원 대한민국 경북 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임태균 경상북도 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인씨엔에스 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, 대림아크로텔 *층(도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 포스코 경상북도 포항시 남구
2 재단법인 포항산업과학연구원 경북 포항시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.12.22 수리 (Accepted) 1-1-2017-1285895-00
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.04.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5077322-80
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.04.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0043769-17
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.04.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0305695-26
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)
2019.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-0651323-93
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.06.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0651324-38
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5200802-82
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.09.30 수리 (Accepted) 4-1-2019-5204006-48
10 등록결정서
Decision to grant
2019.10.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0710608-64
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5211042-46
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
진입 검출기로 냉각장으로 진입되는 열연코일을 검출하는 단계;상기 열연코일의 하부 받침대에 설치된 온도센서로, 상기 열연코일의 온도를 측정하는 단계;제어기의 온도 학습 모델을 통해서, 상기 온도센서에 의해 측정된 측정 온도를 이용하여 열연코일의 온도를 예측하는 단계;상기 열연코일의 출하 여부를 판단하고, 상기 열연코일의 출하 이전이면 상기 온도를 예측하는 단계로 진행하는 단계; 및상기 열연코일의 출하 이후이면, 차후 활용을 위해 빅 데이터를 확보하기 위해, 상기 온도 학습 모델을 통해 예측된 각종 해당 열연코일에 대한 시간 별 온도 거동 데이터를 저장하는 단계;를 포함하는 열연코일 냉각온도 예측방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 열연코일의 온도를 예측하는 단계는딥러닝 기반의 온도 학습 모델을 통해서 열연코일의 중심 온도를 예측하는 열연코일 냉각온도 예측방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 딥러닝 기반의 온도 학습 모델은상기 열연코일의 관련 정보와, 진입시각 및 측정온도를 입력 변수로 입력받고, 상기 열연코일의 코일온도, 냉각 시간, 출하 시각을 출력 변수로 하는 열연코일 냉각온도 예측방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 딥러닝 기반의 온도 학습 모델은상기 입력 변수에 대해, 입력 레이어, 히든 레이어 및 출력 레이어로 이루어진 딥러닝 구조를 통해 상기 출력 변수를 제공하는 열연코일 냉각온도 예측방법
5 5
냉각장으로 진입되는 열연코일을 검출하는 진입 검출기;상기 열연코일의 하부 받침대에 설치되어, 상기 열연코일의 온도를 측정하는 온도센서;상기 열연코일로 냉풍을 제공하는 냉각팬; 및상기 진입 검출기의 검출에 기초하여 온도센서 및 냉각팬의 동작을 제어하고, 상기 온도센서에 의해 측정된 측정 온도를 이용하여 사전에 마련된 딥러닝 기반의 온도 학습 모델을 통해서 열연코일의 온도를 예측하고, 상기 예측된 온도와 냉각 기준 온도와 비교하여 비교 결과에 따라 상기 냉각팬의 동작을 제어하는 제어기;를 포함하는 열연코일 냉각 제어 장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 제어기는,딥러닝 기반의 상기 온도 학습 모델을 통해서 열연코일의 중심 온도를 예측하는 열연코일 냉각 제어 장치
7 7
제5항에 있어서, 상기 제어기는,상기 예측된 온도와 냉각 기준 온도와 비교하여 상기 예측된 온도가 상기 냉각 기준 온도보다 낮아지면 상기 냉각팬의 동작을 정지시키는 열연코일 냉각 제어 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 제어기는,상기 냉각팬의 동작을 정지시킨 후, 상기 냉각장에서 상기 냉각된 열연코일의 출하를 위해 코일 운반 장치를 제어하는 열연코일 냉각 제어 장치
9 9
제7항에 있어서, 상기 제어기는,상기 냉각팬의 동작을 정지시킨 후, 상기 딥러닝 기반의 온도 학습 모델을 통해 예측된 각종 해당 열연코일에 대한 시간 별 온도 거동 데이터를 저장하여, 차후 활용을 위해 빅 데이터를 확보하는 열연코일 냉각 제어 장치
10 10
진입 검출기로 냉각장으로 진입되는 열연코일을 검출하는 단계;상기 열연코일의 하부 받침대에 설치된 온도센서로, 상기 열연코일의 온도를 측정하는 단계;냉각팬의 동작시켜 상기 냉각팬에 의한 냉풍으로 상기 열연코일을 냉각시키는 단계; 제어기의 딥러닝 기반의 온도 학습 모델을 통해서, 상기 온도센서에 의해 측정된 측정 온도를 이용하여 열연코일의 온도를 예측하는 단계;상기 예측된 온도와 냉각 기준 온도와 비교하는 단계; 및상기 비교결과에 따라 상기 냉각팬의 동작을 제어하는 단계;를 포함하는 열연코일 냉각 제어 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 열연코일의 온도를 예측하는 단계는딥러닝 기반의 온도 학습 모델을 통해서 열연코일의 중심 온도를 예측하는 열연코일 냉각 제어 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 예측된 온도와 냉각 기준 온도와 비교하는 단계는상기 예측된 온도와 냉각 기준 온도와 비교하여 상기 예측된 온도가 상기 냉각 기준 온도보다 낮아지면 상기 냉각팬의 동작을 정지시키는 열연코일 냉각 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 냉각팬의 동작을 정지시킨 후, 상기 냉각장에서 상기 냉각된 열연코일의 출하를 위해 코일 운반 장치를 제어하는 단계; 를 더 포함하는 열연코일 냉각 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 냉각팬의 동작을 정지시킨 후, 상기 딥러닝 기반의 온도 학습 모델을 통해 예측된 각종 해당 열연코일에 대한 시간 별 온도 거동 데이터를 저장하여, 차후 활용을 위해 빅 데이터를 확보하는 단계; 를 더 포함하는 열연코일 냉각 제어 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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