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인공지능 기반의 엔진 이상을 실시간으로 진단하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023006178
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 발명은 인공지능 기반의 엔진 이상을 실시간 진단하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 상기 방법은 엔진의 동작과 관련된 센서 신호를 수집하는 단계; 상기 수집된 센서 신호를 실린더 내의 크랭크샤프트의 회전각을 나타내는 크랭크 각도(crank angle degree: CAD) 신호로 변환하는 단계; 기 학습된 인공지능 모델을 통해, 상기 변환된 크랭크 각도 신호를 분석하여 상기 엔진의 이상 여부를 감지하는 단계; 및 상기 인공지능 모델을 통해 상기 감지된 엔진 이상의 타입을 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예는 다양한 엔진 이상을 효율적으로(예: 정확하고 빠르게(실시간으로)) 진단(예: 검출 및 분류)할 수 있고, 엔진 이상을 빠르고 정확하게 진단할 수 있어 사용자의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 쉘로우 구조(shallow architecture)의 인공 신경망(예: 1차원 CNN(convolution neural network))을 이용함에 따라 학습 및 진단 시간을 감소할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
Int. CL G01M 15/11 (2006.01.01) G01M 15/06 (2006.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G01M 15/11(2013.01) G01M 15/06(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020220017712 (2022.02.10)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0120896 (2023.08.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.10)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권성오 울산광역시 남구
2 샤히드 사이예드 마즈 울산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이형석 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)
2 김종선 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.02.10 수리 (Accepted) 1-1-2022-0152538-79
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5097268-08
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5097214-43
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2023.04.18 수리 (Accepted) 4-1-2023-5095017-43
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2023.04.18 수리 (Accepted) 4-1-2023-5095011-70
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번호 청구항
1 1
인공지능 기반의 엔진 이상을 실시간으로 진단하는 방법에 있어서,엔진의 동작과 관련된 센서 신호를 수집하는 단계;상기 수집된 센서 신호를 실린더 내의 크랭크샤프트의 회전각을 나타내는 크랭크 각도(crank angle degree: CAD) 신호로 변환하는 단계;기 학습된 인공지능 모델을 통해, 상기 변환된 크랭크 각도 신호를 분석하여 상기 엔진의 이상 여부를 감지하는 단계; 및상기 인공지능 모델을 통해 상기 감지된 엔진 이상의 타입을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 변환된 크랭크 각도 신호를 정규화 및/또는 필터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 센서 신호는상기 크랭크 샤프트의 움직임을 시간 도메인 상에서 센싱한 신호인 것을 특징으로 하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 엔진 이상의 타입을 분류하는 단계는상기 크랭크 각도 신호로부터 특징을 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징에 기초하여 엔진 상태를 정상, 실화(misfire), 또는 부하 변화 중 하나로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 변환하는 단계는상기 센서 신호를 전처리하고, 상기 전처리된 센서 신호로부터 기본 신호(primary signal)를 추출하는 단계; 및상기 기본 신호를 1차원 크랭크 각도 신호로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 인공지능 모델은 1차원의 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolution neural network: CNN)기반의 인공 신경망으로, 쉘로우 구조(shallow architecture)를 가지는 것을 특징으로 하는 방법
7 7
인공지능 기반의 엔진 이상을 실시간으로 진단하는 장치에 있어서,상기 엔진의 동작을 센싱하여 센서 신호를 수집하는 센서 모듈;인공지능 모델을 저장하는 메모리; 및상기 수집된 센서 신호를 실린더 내의 크랭크샤프트의 회전각을 나타내는 크랭크 각도(crank angle degree: CAD) 신호로 변환하고, 상기 인공지능 모델을 통해 상기 변환된 크랭크 각도 신호를 분석하여 상기 엔진의 이상 여부를 진단하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치
8 8
제 7 항에 있어서,상기 프로세서는상기 센서 신호를 전처리하고, 상기 전처리된 센서 신호로부터 기본 신호(primary signal)를 추출하고, 상기 추출된 기본 신호를 1차원 크랭크 각도 신호로 변환하는 것을 특징으로 하는 장치
9 9
제 7 항에 있어서,상기 프로세서는상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 크랭크 각도 신호로부터 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징에 기초하여 엔진 상태를 정상, 실화(misfire), 또는 부하 변화 중 하나로 분류하는 것을 특징으로 하는 장치
10 10
제 7 항에 있어서,상기 프로세서는상기 인공지능 모델을 통해 상기 크랭크 각도 신호를 분석하기 전에 상기 크랭크 각도 신호의 정규화 및/또는 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 울산대학교 산학협력단 지역대학우수과학자지원사업(후속) 5GB/6G환경에서 초밀집 소형셀 네트워크 최적화 방안 연구