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프로세서;상기 프로세서에 의해 실행 가능한 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및진단 대상에 설치된 센서로부터 일정 주기 또는 실시간으로 센서 신호를 수신하는 통신부;를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,현재 수신된 센서 신호로부터 센서 신호 이미지를 생성하고,과거의 센서 신호 또는 과거의 센서 신호 이미지에 대한 정보인 과거 정보와 센서 신호 이미지를 합성하여 고장 진단용 센서 신호 이미지를 생성하며,고장 진단용 센서 신호 이미지를 이용하여 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는, 고장 진단 시스템
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제 1항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,연속 웨이블릿 변환(Continuous wavelet transform, CWT)에 기반하여 시간-주파수 영역의 센서 신호 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 시스템
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제 1항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,과거 정보와 센서 신호 이미지를 합성하여 고장 진단용 센서 신호 이미지를 생성할 때마다, 변환된 고장 진단용 센서 신호 이미지에 기반하여 과거 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 시스템
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제 1항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 기반으로 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 시스템
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프로세서;상기 프로세서에 의해 실행 가능한 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및진단 대상에 설치된 센서로부터 일정 주기 또는 실시간으로 센서 신호를 수신하는 통신부;를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,현재 수신된 센서 신호로부터 시간 영역의 센서 신호 이미지와 주파수 영역의 센서 신호를 각각 생성하고, 과거의 센서 신호 또는 과거의 센서 신호 이미지에 대한 정보인 과거 정보를 주파수 영역의 센서 신호와 시간 영역의 센서 신호 이미지에 각각 융합하며,과거 정보가 융합된 주파수 영역의 센서 신호로부터 주파수 영역의 센서 신호 이미지를 생성하고, 시간 영역의 센서 신호 이미지, 과거 정보가 융합된 시간 영역의 센서 신호 이미지 및 주파수 영역의 센서 신호 이미지를 합성하여 고장 진단용 센서 신호 이미지를 생성하며,고장 진단용 센서 신호 이미지를 이용하여 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는, 고장 진단 시스템
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제 5항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,기설정된 변환 알고리즘을 이용하여 센서 신호로부터 시간 영역의 센서 신호 이미지를 생성하고,푸리에 변환에 기반하여 센서 신호로부터 주파수 영역의 센서 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 시스템
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제 5항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,과거 정보가 융합된 시간 영역의 센서 신호 이미지에 기반하여, 센서 신호 이미지에 융합되는 과거 정보를 갱신하고,과거 정보가 융합된 주파수 영역의 센서 신호에 기반하여, 센서 신호에 융합되는 과거 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 시스템
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제 5항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 기반으로 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 시스템
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(1) 진단 대상에 설치된 센서에서 수신되는 센서 신호로부터 센서 신호 이미지를 생성하는 단계;(2) 과거의 센서 신호 또는 과거의 센서 신호 이미지에 대한 정보가 포함된 과거 정보를 센서 신호 이미지에 합성하여 고장 진단용 센서 신호 이미지를 생성하는 단계; 및(3) 고장 진단용 센서 신호 이미지를 이용하여, 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는 단계;를 포함하는, 고장 진단 방법
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제 9항에 있어서,상기 제 (1)단계는,연속 웨이블릿 변환(Continuous wavelet transform, CWT)에 기반하여 시간-주파수 영역의 센서 신호 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 방법
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제 9항에 있어서,상기 제 (2)단계는,과거 정보와 센서 신호 이미지를 합성하여 고장 진단용 센서 신호 이미지를 생성할 때마다, 변환된 고장 진단용 센서 신호 이미지에 기반하여 과거 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 방법
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제 9항에 있어서,상기 제 (3)단계는,콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 기반으로 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 방법
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컴퓨터에서, 제 9항 내지 제 12항 중 어느 한 항의 고장 진단 방법을 실행하도록, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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(1) 진단 대상에 설치된 센서에서 수신되는 센서 신호로부터 시간 영역의 센서 신호 이미지와 주파수 영역의 센서 신호를 각각 생성하는 단계;(2) 과거의 센서 신호 또는 과거의 센서 신호 이미지에 대한 정보인 과거 정보를 주파수 영역의 센서 신호와 시간 영역의 센서 신호 이미지에 각각 융합하는 단계;(3) 과거 정보가 융합된 주파수 영역의 센서 신호로부터 주파수 영역의 센서 신호 이미지를 생성하는 단계;(4) 시간 영역의 센서 신호 이미지, 과거 정보가 융합된 시간 영역의 센서 신호 이미지 및 주파수 영역의 센서 신호 이미지를 합성하여 고장 진단용 센서 신호 이미지를 생성하는 단계; 및(5) 고장 진단용 센서 신호 이미지를 이용하여 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는 단계;를 포함하는, 고장 진단 방법
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제 14항에 있어서,상기 제 (1)단계는,기설정된 변환 알고리즘을 이용하여 센서 신호로부터 시간 영역의 센서 신호 이미지를 생성하고,푸리에 변환에 기반하여 센서 신호로부터 주파수 영역의 센서 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 방법
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제 14항에 있어서,상기 제 (2)단계는,과거 정보가 융합된 시간 영역의 센서 신호 이미지에 기반하여, 센서 신호 이미지에 융합되는 과거 정보를 갱신하고,과거 정보가 융합된 주파수 영역의 센서 신호에 기반하여, 센서 신호에 융합되는 과거 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 방법
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제 14항에 있어서,상기 제 (5)단계는,콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 기반으로 진단 대상의 상태와 고장 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는, 고장 진단 방법
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컴퓨터에서, 제 14항 내지 제 17항 중 어느 한 항의 고장 진단 방법을 실행하도록, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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