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진동 신호 생성 장치 및 이를 이용한 진동 신호 생성 방법

  • 기술번호 : KST2022003954
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 기계 시스템의 건전성 모니터링에서 사용되는 진동 신호를 사용자가 원하는 길이만큼 생성하는 진동 신호 생성 장치 및 이를 이용한 진동 신호 생성 방법을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 진동 신호 생성 장치는, 기계 시스템의 제 1 진동 신호를 취득하는 신호 취득부와, 상기 취득된 제 1 진동 신호에 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 전처리부와, 상기 제 1 진동 신호를 적어도 하나의 주파수 성분 신호로 분해하고, 상기 주파수 성분 신호의 주파수 및 위상을 가중치로 가지는 주파수 특징 학습 생성 모델을 학습하는 모델 학습부 및 상기 학습된 주파수 특징 학습 생성 모델을 이용하여 사용자가 정한 시간 범위에서의 제 2 진동 신호를 생성하는 신호 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G05B 23/02 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G05B 23/0221(2013.01) G05B 23/0254(2013.01) G06N 3/084(2013.01) G06N 3/049(2013.01)
출원번호/일자 1020210067574 (2021.05.26)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2387313-0000 (2022.04.12)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220415) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.26)
심사청구항수 9

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 고진욱 서울특별시 관악구
3 김명연 서울특별시 관악구
4 이진욱 서울특별시 관악구
5 김태훈 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 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.05.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0606353-66
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2021.10.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-1189934-91
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.10.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.11.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0233030-01
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.12.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-1006535-32
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0115005-44
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.01.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0115006-90
9 등록결정서
Decision to grant
2022.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0243055-87
10 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.04.04 수리 (Accepted) 4-1-2022-5079741-71
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번호 청구항
1 1
기계 시스템의 제 1 진동 신호를 취득하는 신호 취득부;상기 취득된 제 1 진동 신호에 전처리(pre-processing)를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 전처리부;상기 제 1 진동 신호를 적어도 하나의 주파수 성분 신호로 분해하고, 상기 주파수 성분 신호의 주파수(frequency) 및 위상(phase)을 가중치로 가지는 주파수 특징 학습 생성 모델(FLNN, frequency-learning neural network)을 학습하는 모델 학습부; 및상기 학습된 주파수 특징 학습 생성 모델을 이용하여 사용자가 정한 시간 범위에서의 제 2 진동 신호를 생성하는 신호 생성부;를 포함하고,상기 전처리부는,상기 취득된 제 1 진동 신호로부터 입력 데이터가 시간(time), 출력 데이터가 상기 제 2 진동 신호가 되도록 상기 학습 데이터를 구성하는 학습 데이터 구성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 장치
2 2
제 1항에 있어서,상기 전처리부는,상기 취득된 제 1 진동 신호의 크기의 범위에 대해 스케일링을 수행하는 스케일링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 장치
3 3
제 2항에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 가중치의 범위를 설정하는 가중치 조건 설정부;상기 설정된 가중치에 대해 정규화를 수행하는 정규화 수행부;상기 입력 데이터에 상기 정규화된 가중치를 부여하는 가중치 부여부;상기 가중치가 부여된 입력 데이터를 통해 활성화 함수를 생성하는 활성화 함수 생성부;역전파 알고리즘(back-propagation algorithm)을 통해 상기 가중치를 학습하는 가중치 학습부; 및상기 생성된 활성화 함수를 조합하여 상기 제 2 진동 신호의 크기를 계산하는 신호 크기 계산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 장치
4 4
제 3항에 있어서,상기 가중치 부여부는,상기 입력 데이터에 대해 상기 주파수 성분 신호의 주파수에 따른 제 1 가중치를 부여하는 제 1 가중치 부여부; 및상기 입력 데이터에 대해 상기 주파수 성분 신호의 위상에 따른 제 2 가중치를 부여하는 제 2 가중치 부여부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 장치
5 5
제 3항에 있어서,상기 정규화 수행부는, 상기 설정된 가중치에 대해 L1 정규화(L1 regularization)를 수행하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 장치
6 6
제 1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 기재된 진동 신호 생성 장치를 이용한 진동 신호 생성 방법에 있어서,기계 시스템의 제 1 진동 신호를 취득하는 단계;상기 취득된 제 1 진동 신호에 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 단계;상기 제 1 진동 신호를 적어도 하나의 주파수 성분 신호로 분해하고, 상기 주파수 성분 신호의 주파수 및 위상을 가중치로 가지는 주파수 특징 학습 생성 모델을 학습하는 단계;상기 학습된 주파수 특징 학습 생성 모델을 이용하여 사용자가 정한 시간 범위에서의 제 2 진동 신호를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 취득된 제 1 진동 신호에 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 단계는,상기 취득된 제 1 진동 신호로부터 입력 데이터가 시간(time), 출력 데이터가 상기 제 2 진동 신호가 되도록 상기 학습 데이터를 구성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 방법
7 7
제 6항에 있어서,상기 취득된 제 1 진동 신호에 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 단계는,상기 취득된 제 1 진동 신호의 크기의 범위에 대해 스케일링을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 주파수 특징 학습 생성 모델을 학습하는 단계는,상기 가중치의 범위를 설정하는 단계;상기 설정된 가중치에 대해 정규화를 수행하는 단계;상기 입력 데이터에 상기 정규화된 가중치를 부여하는 단계;상기 가중치가 부여된 입력 데이터를 통해 활성화 함수를 생성하는 단계;역전파 알고리즘을 통해 상기 가중치를 학습하는 단계; 및상기 생성된 활성화 함수를 조합하여 상기 제 2 진동 신호의 크기를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 입력 데이터에 상기 정규화된 가중치를 부여하는 단계는,상기 입력 데이터에 대해 상기 주파수 성분 신호의 주파수에 따른 제 1 가중치를 부여하는 단계; 및상기 입력 데이터에 대해 상기 주파수 성분 신호의 위상에 따른 제 2 가중치를 부여하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 신호 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.