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일 설비에 대한 정상상태예측모델로 제1시간까지 확정된 적어도 하나의 입력데이터를 입력받고 제2시간에 대한 제1출력값을 생성하는 단계;상기 설비에 대한 고장상태예측모델로 상기 적어도 하나의 입력데이터를 입력받고 상기 제2시간에 대한 제2출력값을 생성하는 단계; 및상기 제1출력값과 상기 제2출력값의 차이가 기준범위를 벗어나는 경우, 상기 설비에 대한 알람을 발생시키는 단계를 포함하는 이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제1항에 있어서,상기 고장상태예측모델은 기계학습을 통해 획득되는 모델이고,상기 제2시간으로부터 일정 범위 이내에 획득되는 상기 설비의 점검데이터에 따라 상기 고장상태예측모델이 재학습되는 단계를 더 포함하는 이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제1항에 있어서,복수의 열화단계가 설정되고,상기 열화단계에 따라 상기 정상상태예측모델의 파라미터가 수정되는 단계를 더 포함하는 이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제3항에 있어서,상기 열화단계에 따라 상기 기준범위가 조정되는 단계를 더 포함하는 이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제1항에 있어서,상기 기준범위는,동일한 입력데이터들에 대한 상기 정상상태예측모델과 상기 고장상태예측모델의 출력값들의 통계값에 따라 결정되는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제5항에 있어서,상기 통계값은 평균값 및 표준편차값을 포함하는 이중 예측모델 기반 고장예측방법
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설비에 대한 가상시뮬레이터를 통해 정상상태 및 고장상태의 가상측정데이터를 추출하는 단계;상기 가상측정데이터에 대한 기계학습을 통해 정상상태예측모델 및 고장상태예측모델을 생성하는 단계; 및상기 정상상태예측모델 및 상기 고장상태예측모델의 출력값 차이가 기준범위를 벗어나는 경우, 상기 설비를 고장이 예측되는 상태로 판단하는 단계를 포함하는 이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제7항에 있어서,상기 설비를 고장이 예측되는 상태로 판단하는 단계에서,상기 출력값 차이의 절대값이 문턱값보다 커지면, 상기 설비를 고장이 예측되는 상태로 판단하는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제8항에 있어서,상기 문턱값은 상기 설비에 대한 열화단계에 따라 재설정되는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제7항에 있어서,상기 정상상태예측모델 및 상기 고장상태예측모델은,제1시간까지 확정된 적어도 하나의 입력데이터가 입력되며, 상기 제1시간보다 후의 시간인 제2시간에서의 예측값이 출력되는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제10항에 있어서,상기 제1시간에서의 실측값이,상기 제2시간에서 상기 정상상태예측모델 및 상기 고장상태예측모델로 입력되는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 입력데이터는 시계열데이터를 포함하는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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제10항에 있어서,상기 설비와 상기 가상시뮬레이터의 스케일이 다른 경우, 상기 정상상태예측모델 및 상기 고장상태예측모델의 파라미터 혹은 상기 기준범위의 스케일이 조정되는 단계를 더 포함하는이중 예측모델 기반 고장예측방법
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