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수리 가능한 시스템(Repairable System)으로부터 수집된 불특정한 성능 개선 특성을 가지는 시간 영역(Time Domain) 필드 데이터들의 불특정하고 불규칙적인 변동을 줄이는 전처리부와;전처리부에 의해 불특정하고 불규칙적인 변동이 줄어든 시간 영역 필드 데이터들을 잔여 수명 영역(Remain Lifetime Domain) 데이터들로 변수 변환하고, 변수 변환된 잔여 수명 영역 데이터들을 열화 패턴별로 군집화(Clustering)하는 데이터 처리부와;데이터 처리부에 의해 열화 패턴별로 군집화된 잔여 수명 영역 데이터들을 사용해 열화 패턴별 훈련 모델을 모델링(Modeling)하고, 모델링된 열화 패턴별 훈련 모델을 학습(Learning)하는 모델 학습부를;포함하되, 데이터 처리부가:모든 시간 영역 필드 데이터들이 동일 기준점을 가지도록 하기 위해, 시간 영역 필드 데이터들 중 가장 긴 잔여 수명을 가진 시간 영역 필드 데이터의 고장 시점으로 시간 영역 필드 데이터들을 수평 방향으로 평행이동시켜, 가장 긴 잔여 수명을 가진 시간 영역 필드 데이터의 고장 시점으로 모든 시간 영역 필드 데이터들을 정렬하는 데이터 평행 이동부와;데이터 평행 이동부에 의해 가장 긴 잔여 수명을 가진 시간 영역 필드 데이터의 고장 시점으로 정렬된 시간 영역 필드 데이터들의 수평 방향 시간 변수들을 역정렬시키는 시간 변수 역정렬부와;시간 변수 역정렬부에 의해 수평 방향 시간 변수들이 역정렬된 시간 영역 필드 데이터들을 수직 방향으로 반전시켜 시간 영역 필드 데이터들을 잔여 수명 영역 데이터들로 변환하는 데이터 영역 변환부를;포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치
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제 1 항에 있어서,전처리부가:수리 가능한 시스템으로부터 수집된 불특정한 성능 개선 특성을 가지는 시간 영역 필드 데이터들을 평활(Smoothing)하여 불특정하고 불규칙적인 변동을 부드럽게 조정하는 평활부와;평활부에 의해 부드럽게 조정된 시간 영역 필드 데이터들간의 비율(Scale)을 작게 조정하는 로그화부를;포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치
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제 1 항에 있어서,데이터 처리부가:데이터 영역 변환부에 의해 변환된 잔여 수명 영역 데이터들을 열화 패턴별로 분류하여 군집화하는 데이터 군집화부를;더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치
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제 1 항에 있어서,모델 학습부가:모델링된 열화 패턴별 훈련 모델을 검증하는 것을 더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치
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제 1 항 또는 제 2 항 또는 제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치가:모델 학습부에 의해 모델링 및 학습되는 열화 패턴별 훈련 모델을 저장하는 모델 DB를;더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치
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제 6 항에 있어서,수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치가:열화 분석 대상 수리 가능한 시스템으로부터 수집된 불특정한 성능 개선 특성을 가지는 시간 영역 필드 데이터들을 변수 변환한 잔여 수명 영역 데이터들에 적합한 훈련 모델을 모델 DB로부터 선정하고, 선정된 훈련 모델을 이용해 열화 분석 대상 수리 가능한 시스템에 대한 잔여 수명을 추정하는 열화 분석부를;더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 장치
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수리 가능한 시스템으로부터 수집된 불특정한 성능 개선 특성을 가지는 시간 영역(Time Domain) 필드 데이터들의 불특정하고 불규칙적인 변동을 줄이는 전처리단계와;전처리단계에 의해 불특정하고 불규칙적인 변동이 줄어든 시간 영역 필드 데이터들을 잔여 수명 영역(Remain Lifetime Domain) 데이터들로 변수 변환하고, 변수 변환된 잔여 수명 영역 데이터들을 열화 패턴별로 군집화(Clustering)하는 데이터 처리단계와;데이터 처리단계에 의해 열화 패턴별로 군집화된 잔여 수명 영역 데이터들을 사용해 열화 패턴별 훈련 모델을 모델링(Modeling)하고, 모델링된 열화 패턴별 훈련 모델을 학습(Learning)하는 모델 학습단계를;포함하되,데이터 처리단계가:모든 시간 영역 필드 데이터들이 동일 기준점을 가지도록 하기 위해, 시간 영역 필드 데이터들 중 가장 긴 잔여 수명을 가진 시간 영역 필드 데이터의 고장 시점으로 시간 영역 필드 데이터들을 수평 방향으로 평행이동시켜, 가장 긴 잔여 수명을 가진 시간 영역 필드 데이터의 고장 시점으로 모든 시간 영역 필드 데이터들을 정렬하는 데이터 평행 이동단계와;데이터 평행 이동단계에 의해 가장 긴 잔여 수명을 가진 시간 영역 필드 데이터의 고장 시점으로 정렬된 시간 영역 필드 데이터들의 수평 방향 시간 변수들을 역정렬시키는 시간 변수 역정렬단계와;시간 변수 역정렬단계에 의해 수평 방향 시간 변수들이 역정렬된 시간 영역 필드 데이터들을 수직 방향으로 반전시켜 시간 영역 필드 데이터들을 잔여 수명 영역 데이터들로 변환하는 데이터 영역 변환단계를;포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법
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제 8 항에 있어서,전처리단계가:수리 가능한 시스템으로부터 수집된 불특정한 성능 개선 특성을 가지는 시간 영역 필드 데이터들을 평활(Smoothing)하여 불특정하고 불규칙적인 변동을 부드럽게 조정하는 평활단계와;평활단계에 의해 부드럽게 조정된 시간 영역 필드 데이터들간의 비율(Scale)을 작게 조정하는 로그화단계를;포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법
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삭제
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제 8 항에 있어서,데이터 처리단계가:데이터 영역 변환단계에 의해 변환된 잔여 수명 영역 데이터들을 열화 패턴별로 분류하여 군집화하는 데이터 군집화단계를;더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법
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제 8 항에 있어서,모델 학습단계에서:모델링된 열화 패턴별 훈련 모델을 검증하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법
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제 8 항 또는 제 9 항 또는 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법이:모델 학습단계에 의해 모델링 및 학습되는 열화 패턴별 훈련 모델을 모델 DB에 저장하는 모델 저장단계를;더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법
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제 13 항에 있어서,수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법이:열화 분석 대상 수리 가능한 시스템으로부터 수집된 불특정한 성능 개선 특성을 가지는 시간 영역 필드 데이터들을 변수 변환한 잔여 수명 영역 데이터들에 적합한 훈련 모델을 모델 DB로부터 선정하고, 선정된 훈련 모델을 이용해 열화 분석 대상 수리 가능한 시스템에 대한 잔여 수명을 추정하는 열화 분석단계를;더 포함하는 수리 가능한 시스템의 열화 분석 방법
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