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기계의 잔여수명 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019031303
  • 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 기계의 잔여 수명 예측 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 회전 기계를 감지한 신호를 입력 받는 단계, 상기 신호로부터 열화지표를 학습시켜 상기 회전 기계의 상태를 판단하는 단계, 상기 학습된 열화지표로부터 상기 회전 기계의 열화수치를 계산하는 단계, 상기 계산된 열화수치를 임계값과 비교하여 상기 회전 기계의 고장을 판단하는 단계, 상기 열화수치를 이전 열화수치와 비교하여 보정하는 단계, 및 보정된 열화수치 및 상기 열화지표를 재학습시키는 단계를 포함한다.
Int. CL G01N 3/56 (2006.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G01N 3/56(2013.01) G01N 3/56(2013.01)
출원번호/일자 1020160160758 (2016.11.29)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1808461-0000 (2017.12.06)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171212) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.29)
심사청구항수 14

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 김재영 대한민국 부산광역시 수영구

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
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2016-1171780-28
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2017.07.05 수리 (Accepted) 1-1-2017-0643213-67
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2017.07.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2017.07.14 수리 (Accepted) 9-1-2017-0023508-19
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.07.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0517908-59
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)		 2017.09.20 수리 (Accepted) 1-1-2017-0916025-16
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.09.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0916036-18
8 등록결정서
Decision to grant		 2017.11.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0820221-21
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
회전 기계를 감지한 신호를 입력 받는 단계;상기 신호로부터 열화지표를 학습시켜 상기 회전 기계의 상태를 판단하는 단계;상기 학습된 열화지표로부터 상기 회전 기계의 열화수치를 계산하는 단계;상기 계산된 열화수치를 임계값과 비교하여 상기 회전 기계의 고장을 판단하는 단계;상기 열화수치를 이전 열화수치와 비교하여 보정하는 단계; 및보정된 열화수치 및 상기 열화지표를 재학습시키는 단계;를 포함하고,상기 보정하는 단계는, 상기 열화수치가 이전 열화수치보다 작을 경우 기 설정된 오차범위 이내로 상기 열화수치를 보정하거나, 상기 열화수치를 이전 열화수치와 동일한 값으로 변경하여 보정하는 기계의 잔여 수명을 예측하는 기계 잔여 수명 예측 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 열화지표는, 실효값(RMS)정보, 크레스트 펙터(crest factor)정보, 비대칭도(skewness)정보, 피크 투 피크(peak-to-peak)값, 임펄스 값(impulse value) 및 평균값(mean)정보 중에서 어느 하나인 것을 특징으로 하는 기계의 잔여 수명 예측 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 회전 기계의 상태를 판단하는 단계는,상기 회전 기계의 열화지표를 기반으로 미리 학습된 분류기에 상기 열화지표를 입력하여 기계의 결함 여부를 진단하는 기계의 잔여 수명 예측 방법
4 4
제 3항에 있어서,상기 미리 학습된 분류기는 지원 벡터 머신(SVM: support vector machine)분류기 또는 나이브 베이즈 분류기(naive Bayes classifier)인 기계의 잔여 수명 예측 방법
5 5
제 1항에 있어서,상기 열화수치를 계산하는 단계에서는,상기 회전 기계의 과거 이력 데이터의 상관관계를 분석하여, 상기 열화지표 중 열화수치가 비례하여 증가하는 열화지표를 선택하여 상기 열화수치를 계산하는 는 기계의 잔여 수명 예측 방법
6 6
제 1항에 있어서,상기 회전 기계의 고장을 판단하는 단계는,상기 열화수치를 임계값과 비교하여 상기 열화수치가 임계값보다 큰 경우 고장으로 판단하여 기계의 잔여 수명을 예측하고, 상기 임계값보다 작은 경우 상기 열화수치를 보정하는 기계 잔여 수명 예측 방법
7 7
삭제
8 8
제 1항에 있어서,상기 보정된 열화수치 및 상기 열화지표를 재학습시키는 단계는,상기 보정된 열화수치를 미리 학습된 인공신경망 기반의 회귀모델에 입력하여 다음 열화수치를 추정하는 기계 잔여 수명 예측 방법
9 9
회전 기계를 감지한 신호를 입력 받는 입력부;상기 신호로부터 열화지표를 학습시켜 상기 회전 기계의 상태를 판단하는 상태 판단부;상기 학습된 열화지표로부터 상기 회전 기계의 열화수치를 계산하는 계산부;상기 계산된 열화수치를 임계값과 비교하여 상기 회전 기계의 고장을 판단하는 고장 판단부;상기 열화수치를 이전 열화수치와 비교하여 보정하는 보정부;보정된 열화수치 및 상기 열화지표를 재학습시키는 재학습부;를 포함하고,상기 보정부는, 상기 열화수치가 이전 열화수치보다 작을 경우 기 설정된 오차범위 이내로 상기 열화수치를 보정하거나, 상기 열화수치를 이전 열화수치와 동일한 값으로 변경하여 보정하는 기계 잔여 수명 예측 장치
10 10
제 9항에 있어서,상기 열화지표는, 실효값(RMS)정보, 크레스트 펙터(crest factor)정보, 비대칭도(skewness)정보, 피크 투 피크(peak-to-peak)값, 임펄스 값(impulse value) 및 평균값(mean)정보 중에서 어느 하나인 것을 특징으로 하는 기계의 잔여 수명 예측 장치
11 11
제 9항에 있어서,상기 상태 판단부는,상기 회전 기계의 열화지표를 기반으로 미리 학습된 분류기에 상기 열화지표를 입력하여 기계의 결함 여부를 진단하는 기계의 잔여 수명 예측 장치
12 12
제 11항에 있어서,상기 미리 학습된 분류기는,지원 벡터 머신(SVM: support vector machine)분류기 또는 나이브 베이즈 분류기(naive Bayes classifier)인 기계의 잔여 수명 예측 장치
13 13
제 9항에 있어서,상기 계산부는,상기 회전 기계의 과거 이력 데이터의 상관관계를 분석하여, 상기 열화지표 중 열화수치가 비례하여 증가하는 열화지표를 선택하여 상기 열화수치를 계산하는 기계의 잔여 수명 예측 장치
14 14
제 9항에 있어서,상기 고장 판단부는,상기 열화수치를 임계값과 비교하여 상기 열화수치가 임계값보다 큰 경우, 고장으로 판단하여 기계의 잔여 수명을 예측하고, 상기 임계값보다 작은 경우 상기 열화수치를 보정하는 기계 잔여 수명 예측 장치
15 15
삭제
16 16
제 9항에 있어서,상기 재학습부는,상기 보정된 열화수치를 미리 학습된 인공신경망 기반의 회귀모델에 입력하여 다음 열화수치를 추정하는 기계 잔여 수명 예측 장치
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3 중소기업청 울산대학교산학협력단 산학연협력기술개발 배관설비 파이프 모니터링 및 진단 시스템 개발
4 중소기업청 주식회사 피에이치엠솔루션즈 창업성장기술개발 음향방출 기술을 이용한 발전설비 모니터링 및 진단 시스템 개발
5 교육부 주식회사 피에이치엠솔루션즈 산학협력선도대학육성사업 음향방출 기술을 이용하여 자동차 주행 중 허브 베어링 상태 모니터링 및 진단 시스템 개발