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RBFNNs 모델을 이용한 부분 방전 분류 시스템

  • 기술번호 : KST2019015462
  • 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 RBFNNs 모델을 이용한 부분 방전 분류 시스템(10)으로서, 보다 구체적으로는 부분 방전 분류 시스템(10)으로서, 신호를 검출하는 신호 검출부(100); 상기 신호 검출부(100)로부터 상기 신호를 입력받아 미리 설정된 주기를 중첩하여 위상에 따른 데이터를 출력하는 신호 전처리부(200); 상기 신호 전처리부(200)로부터 전처리된 데이터를 입력받아 신경 회로망을 이용하여 RBFNNs 모델을 생성하는 모델 생성부(300); 및 상기 모델 생성부(300)에서 생성된 학습 모델을 이용하여 패턴 인식을 통해 부분 방전을 분류하는 신호 분류부(400)를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다. 본 발명에서 제안하고 있는 RBFNNs 모델을 이용한 부분 방전 분류 시스템(10)에 따르면, 기존의 알고리즘에 비해 구조가 단순하고, 많은 파라미터를 요구하지 않으며, 외부요건의 변화에도 유연하게 대처할 수 있다. 또한, 본 발명에 따르면, POS(Particle Swarm Optimization)를 이용한 FCM(Fuzzy C-Means) 기반 RBFNNs 모델을 사용하고, 진폭 크기의 최댓값을 입력 데이터로 사용하여, 높은 분류 성능을 가지는 부분 방전 분류 시스템(10)을 구현할 수 있다.
Int. CL G01R 31/12 (2006.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01R 31/12(2013.01) G01R 31/12(2013.01) G01R 31/12(2013.01) G01R 31/12(2013.01)
출원번호/일자 1020180062299 (2018.05.31)
출원인 수원대학교산학협력단, 샤론일렉콤 주식회사
등록번호/일자 10-1958903-0000 (2019.03.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190315) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.31)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 수원대학교산학협력단 대한민국 경기도 화성시
2 샤론일렉콤 주식회사 대한민국 경기도 오산시 문

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오성권 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 에이동 ***호 특허그룹덕원 (가산동, 우림 라이온스밸리)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 수원대학교산학협력단 경기도 화성시
2 샤론일렉콤 주식회사 경기도 오산시 문
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.05.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0535263-18
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-0599032-67
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2018.06.20 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.06.21 수리 (Accepted) 9-1-2018-0029603-12
5 [출원서 등 보정(보완)]보정서
 2018.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0621113-29
6 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2018.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0621310-17
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.26 수리 (Accepted) 4-1-2018-5142655-82
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0697075-32
9 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2018.10.31 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2018-1078378-41
10 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2018.11.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0173647-49
11 [출원서 등 보정(보완)]보정서
 2018.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-1147330-68
12 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2018.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-1147358-35
13 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-1148111-44
14 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.12.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-1245289-59
15 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.12.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1245275-10
16 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2018.12.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0196066-16
17 등록결정서
Decision to grant		 2019.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0136888-11
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.31 수리 (Accepted) 4-1-2019-5227894-37
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
부분 방전 분류 시스템(10)으로서,신호를 검출하는 신호 검출부(100);상기 신호 검출부(100)로부터 검출된 신호를 입력받아 미리 설정된 주기를 중첩하여 위상에 따른 데이터를 출력하는 신호 전처리부(200);상기 신호 전처리부(200)로부터 전처리된 데이터를 입력받아 신경 회로망을 이용하는 RBFNNs 모델을 이용한 학습 모델을 생성하는 모델 생성부(300); 및상기 모델 생성부(300)에서 생성된 학습 모델을 이용하여 패턴 인식을 통해 부분 방전을 분류하는 신호 분류부(400)를 포함하되,상기 신호 검출부(100)는,EMC(Epoxy Mica Coupling) 센서를 이용하여 신호를 검출하며,상기 신경 회로망은,상기 신호 전처리부(200)로부터 전처리된 데이터를 입력받는 입력층;부분 방전을 분류하여 출력하는 출력층; 및상기 입력층과 출력층 사이의 은닉층을 포함하며,상기 RBFNNs 모델은,PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용한 FCM(Fuzzy C-Means)을 기반으로 한 네트워크 구조를 가지며, 조건부, 결론부 및 추론부로 나뉘어 동작하고,상기 신호 분류부(400)는,부분 방전 특징 중 진폭 크기(AMP)의 최댓값 데이터 및 평균값 데이터를 입력 데이터로 하여 성능과 분류율을 비교하고, 최적화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 탐색하여 나온 값을 이용하여 패턴 인식을 통해 부분 방전을 분류하는 것을 특징으로 하는, RBFNNs 모델을 이용한 부분 방전 분류 시스템(10)
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 신호 전처리부(200)는,PRPDA(Phase Resolved Partial Discharge Analysis) 기법을 이용하여 상기 신호 검출부(100)로부터 입력받은 신호에 대해 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는, RBFNNs 모델을 이용한 부분 방전 분류 시스템(10)
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제1항에 있어서, 상기 신호 전처리부(200)의 출력 데이터는,상기 중첩된 신호에서 위상이 360도인 신호를 2도 간격으로 쪼개어 180개의 간격으로 분할된 진폭 크기 데이터 및 초당 진동수 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, RBFNNs 모델을 이용한 부분 방전 분류 시스템(10)
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삭제
6 6
삭제
7 7
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 경기도 수원대학교 산학협력단 경기도 지역협력연구센터(GRRC) 지원사업 고급 컴퓨터지능 융합 기술 기반 산업안전망 구축을 위한 객체인식시스템 및 시스템 연구지능제어
2 교육부 수원대학교 산학협력단 기본연구지원사업(이공학 개인기초연구지원사업) 강화된 뉴로 퍼지 네트워크 구조 개발: 개선된 딥 구조와 새로운 설계 방법론을 중심으로