맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

기계학습 기반 진공 가변 커패시터의 이상 진단 방법 및 진공 가변 커패시터의 이상 진단 장치

  • 기술번호 : KST2022007610
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
상담신청 PDF 받기
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 일실시예는 기계학습 기반 진공 가변 커패시터의 이상 진단 방법 및 기계학습 기반 진공 가변 커패시터의 이상 진단 장치를 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, RF매처의 구동 시간이 증가하여 모터와 진공 가변 커패시터 내부 소자의 열화에 따라 기계적 동작 오차가 발생 했을 시 진동 센서로 진동 신호를 수집하고 기계 학습을 이용하여 진공 가변 커패시터의 이상 징후를 조기에 발견할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL H01G 5/00 (2006.01.01) H01J 37/32 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC H01G 5/00(2013.01) H01J 37/32174(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200163124 (2020.11.27)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0074525 (2022.06.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.27)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 권오형 강원도 강릉시 선수촌로 **
2 김건희 인천광역시 연수구
3 정경환 서울특별시 양천구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한상수 대한민국 서울시 서초구 효령로**길 ** *층 (브릿지웰빌딩)(에이치앤피국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2020.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-1285607-61
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.09.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.11.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0059834-99
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
진공 가변 커패시터의 각 커패시터 포지션 구간 별로 포지션 증감 시 발생하는 진동 신호들을 진동센서를 이용하여 수집하는 단계; 상기 수집된 상기 커패시터 포지션 구간 별 포지션 증감 시에 발생된 진동 신호들을 수집 FFT(Fast Fourier Trasnform)데이터들로 변환하는 단계; 상기 수집 FFT 데이터들을 기계 학습된 모델에 입력하여 수집 출력 FFT 데이터들을 얻는 단계; 상기 수집 출력 FFT 데이터들과 상기 수집 FFT 데이터들과의 동일성 유무를 비교하는 단계; 및 상기 수집 출력 FFT 데이터들이 상기 수집 FFT 데이터들과 동일하지 않은 경우 해당 수집 출력 FFT 데이터에 대응되는 상기 진공 가변 커패시터의 포지션 구간을 비정상 구간으로 결정하는 단계를 포함하고, 상기 기계 학습된 모델은 정상 진공 가변 커패시터의 각 커패시터 포지션 구간에 대응하는 표준 수집 FFT 데이터들을 입력하여 상기 표준 FFT 데이터들과 동일한 형태를 갖는 표준 출력 FFT 데이터들을 생성할 수 있도록 기계 학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 진동 센서는 상기 진공 가변 커패시터와 연결된 모터에 장착된 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 진동 센서는 가속도센서 및 음향방출센서로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 기계 학습된 모델은 DNN(Deep Neural Network) 또는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 기계 학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 방법
5 5
진공 가변 커패시터의 각 커패시터 포지션 구간 별로 포지션 증감 시 발생하는 진동 신호들을 진동 센서를 이용하여 수집하는 센서부; 및상기 수집된 상기 커패시터 포지션 구간 별 포지션 증감 시에 발생된 진동 신호들을 수집 FFT(Fast Fourier Trasnform)데이터들로 변환하고, 상기 수집 FFT 데이터들을 기계 학습된 모델에 입력하여 수집 출력 FFT 데이터들을 얻고, 상기 수집 출력 FFT 데이터들과 상기 수집 FFT 데이터들과의 동일성 유무를 비교하고, 상기 수집 출력 FFT 데이터들이 상기 수집 FFT 데이터들과 동일하지 않은 경우 해당 수집 출력 FFT 데이터에 대응되는 상기 진공 가변 커패시터의 포지션 구간을 비정상 구간으로 결정하는 제어부를 포함하고, 상기 기계 학습된 모델은 정상 진공 가변 커패시터의 각 커패시터 포지션 구간에 대응하는 표준 수집 FFT 데이터들을 입력하여 상기 표준 FFT 데이터들과 동일한 형태를 갖는 표준 출력 FFT 데이터들을 생성할 수 있도록 기계 학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 진동 센서는 모터에 부착하는 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 장치
7 7
제5항에 있어서, 상기 센서는 가속도센서 및 음향방출센서로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 장치
8 8
제5항에 있어서, 상기 기계 학습된 모델은 DNN(Deep Neural Network) 또는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 기계 학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 진공 가변 커패시터의 이상 진단 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국생산기술연구원 개인기초연구사업 [통합이지바로]딥러닝 기반 플루오로카본 플라즈마의 실리콘 화합물 식각성능 가상계측 기술 개발(2/3)