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전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법

  • 기술번호 : KST2021012806
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 발명의 바람직한 실시예에 따른 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법은, 소스 도메인의 소스 데이터로부터 제1 특성인자를 추출하는 제1 추출 모델을 구현하는 제1 추출 모델 구현 단계, 상기 제1 특성인자에 대해 학습하여 제1 상태 진단 모델을 구현하는 제1 학습 단계, 타겟 도메인의 타겟 데이터로부터 제2 특성인자를 추출하는 제2 추출 모델을 구현하는 제2 추출 모델 구현 단계, 상기 제2 특성인자에 대해 학습하여 제2 상태 진단 모델을 구현하는 제2 학습 단계, 상기 제1 추출 모델 또는 상기 제1 상태 진단 모델을 전이 학습하는 전이 학습 단계, 및 상기 전이 학습 결과에 따라 학습 정보가 증가된 상기 제2 추출 모델과 상기 제2 상태 진단 모델을 이용하여 상기 타겟 도메인의 상태를 진단하는 상태 진단 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G01M 13/00 (2019.01.01) G05B 23/02 (2006.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G01M 13/00(2013.01) G05B 23/0243(2013.01)
출원번호/일자 1020200052671 (2020.04.29)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0133715 (2021.11.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.29)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤병동 서울특별시 관악구
2 김명연 서울특별시 관악구
3 고진욱 서울특별시 관악구
4 이진욱 서울특별시 관악구
5 신용진 서울특별시 관악구
6 공현배 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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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		 2020.04.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0447015-74
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.07.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
5 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2021.09.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0170831-44
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.10.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0191447-51
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.10.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0823840-15
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번호 청구항
1 1
소스 도메인의 소스 데이터로부터 제1 특성인자를 추출하는 제1 추출 모델을 구현하는 제1 추출 모델 구현 단계;상기 제1 특성인자에 대해 학습하여 제1 상태 진단 모델을 구현하는 제1 학습 단계;타겟 도메인의 타겟 데이터로부터 제2 특성인자를 추출하는 제2 추출 모델을 구현하는 제2 추출 모델 구현 단계;상기 제2 특성인자에 대해 학습하여 제2 상태 진단 모델을 구현하는 제2 학습 단계;상기 제1 추출 모델 또는 상기 제1 상태 진단 모델을 전이 학습하는 전이 학습 단계; 및상기 전이 학습 결과에 따라 학습 정보가 증가된 상기 제2 추출 모델과 상기 제2 상태 진단 모델을 이용하여 상기 타겟 도메인의 상태를 진단하는 상태 진단 단계;를 포함하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 타겟 도메인과 상기 소스 도메인은 서로 다른 회전체 시스템인 것을 특징으로 하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 타겟 데이터는 진동 신호인 것을 특징으로 하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 타겟 데이터를 획득하는 획득 단계; 및상기 타겟 데이터를 신호 처리하는 신호 처리 단계;를 더 포함하고,상기 제2 추출 모델 구현 단계는, 신호 처리된 상기 타겟 데이터로부터 제2 특성인자를 추출하는 것을 특징으로 하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 전이 학습 단계는,상기 제1 추출 모델의 파라미터를 전이 학습하여 상기 제2 추출 모델에 이용되는 학습 정보를 증가시키는 제1 전이 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 전이 학습 단계는,상기 제1 상태 진단 모델의 파라미터를 전이 학습하여 상기 제2 상태 진단 모델에 이용되는 학습 정보를 증가시키는 제2 전이 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 상태 진단 단계는,상기 타겟 도메인의 타겟 데이터를 상기 제2 추출 모델에 입력하고, 상기 제2 추출 모델로부터 출력된 현재 상태의 특성인자를 상기 제2 상태 진단 모델에 입력하고, 상기 제2 상태 진단 모델의 출력 결과를 이용하여 상기 타겟 도메인의 상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 전이 학습 기반 회전체 시스템의 고장 진단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.