이상 판정 모델 생성 장치, 이상 판정 장치, 이상 판정 모델 생성 방법 및 이상 판정 방법

이상 판정 모델 생성 장치는, L 차원의 변수 공간 상에 있어서의 K 개의 L 차원 벡터에 대해, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 미만인 경우에는, 각 변수의 평균 및 분산을 연산함으로써, 제 1 이상 판정 모델을 생성하고, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 이상인 경우에는, 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 2 이상 판정 모델을 생성하고, 정상 동작시의 시계열 신호가, M 종 (M ≥ 2) 인 경우에는, 동일 시각에 있어서의 M 종의 변수로 이루어지는 M 차원 벡터를 구성하고, 복수의 M 차원 벡...

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Hauptverfasser: SHOMURA KEI, HIRATA TAKEHIDE
Format: Patent
Sprache:kor
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creator SHOMURA KEI
HIRATA TAKEHIDE
description 이상 판정 모델 생성 장치는, L 차원의 변수 공간 상에 있어서의 K 개의 L 차원 벡터에 대해, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 미만인 경우에는, 각 변수의 평균 및 분산을 연산함으로써, 제 1 이상 판정 모델을 생성하고, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 이상인 경우에는, 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 2 이상 판정 모델을 생성하고, 정상 동작시의 시계열 신호가, M 종 (M ≥ 2) 인 경우에는, 동일 시각에 있어서의 M 종의 변수로 이루어지는 M 차원 벡터를 구성하고, 복수의 M 차원 벡터에 대해 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 3 이상 판정 모델을 생성한다. An abnormality determination model generating device generates a first abnormality determination model by calculating an average and a variance of each of variables in a case where a maximum value of a correlation between the variables is less than a predetermined value for K L-dimensional vectors in an L-dimensional variable space, generates a second abnormality determination model by performing principal component analysis and calculating a transformation coefficient of a principal component in a case where the maximum value of the correlation between the variables is greater than or equal to a predetermined value, and configures an M-dimensional vector including M types of variables at the same time and generates a third abnormality determination model by performing principal component analysis on a plurality of M-dimensional vectors and calculating a transformation coefficient of a principal component in a case where time-series signals during normal operation have M types (M ≥ 2).
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An abnormality determination model generating device generates a first abnormality determination model by calculating an average and a variance of each of variables in a case where a maximum value of a correlation between the variables is less than a predetermined value for K L-dimensional vectors in an L-dimensional variable space, generates a second abnormality determination model by performing principal component analysis and calculating a transformation coefficient of a principal component in a case where the maximum value of the correlation between the variables is greater than or equal to a predetermined value, and configures an M-dimensional vector including M types of variables at the same time and generates a third abnormality determination model by performing principal component analysis on a plurality of M-dimensional vectors and calculating a transformation coefficient of a principal component in a case where time-series signals during normal operation have M types (M ≥ 2).</description><language>kor</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL ; CONTROLLING ; COUNTING ; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS ; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS ; PHYSICS ; REGULATING</subject><creationdate>2023</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20230703&amp;DB=EPODOC&amp;CC=KR&amp;NR=20230098293A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25543,76293</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20230703&amp;DB=EPODOC&amp;CC=KR&amp;NR=20230098293A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>SHOMURA KEI</creatorcontrib><creatorcontrib>HIRATA TAKEHIDE</creatorcontrib><title>이상 판정 모델 생성 장치, 이상 판정 장치, 이상 판정 모델 생성 방법 및 이상 판정 방법</title><description>이상 판정 모델 생성 장치는, L 차원의 변수 공간 상에 있어서의 K 개의 L 차원 벡터에 대해, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 미만인 경우에는, 각 변수의 평균 및 분산을 연산함으로써, 제 1 이상 판정 모델을 생성하고, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 이상인 경우에는, 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 2 이상 판정 모델을 생성하고, 정상 동작시의 시계열 신호가, M 종 (M ≥ 2) 인 경우에는, 동일 시각에 있어서의 M 종의 변수로 이루어지는 M 차원 벡터를 구성하고, 복수의 M 차원 벡터에 대해 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 3 이상 판정 모델을 생성한다. An abnormality determination model generating device generates a first abnormality determination model by calculating an average and a variance of each of variables in a case where a maximum value of a correlation between the variables is less than a predetermined value for K L-dimensional vectors in an L-dimensional variable space, generates a second abnormality determination model by performing principal component analysis and calculating a transformation coefficient of a principal component in a case where the maximum value of the correlation between the variables is greater than or equal to a predetermined value, and configures an M-dimensional vector including M types of variables at the same time and generates a third abnormality determination model by performing principal component analysis on a plurality of M-dimensional vectors and calculating a transformation coefficient of a principal component in a case where time-series signals during normal operation have M types (M ≥ 2).</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</subject><subject>CONTROLLING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</subject><subject>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>REGULATING</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2023</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZCh9M3fLm-ZGhbc9E94smKrwetWK1707FN40z33TslHhzbylb3bO0FFAVYNdFFXn6w0rX28CCm7oR1cGluBhYE1LzClO5YXS3AzKbq4hzh66qQX58anFBYnJqXmpJfHeQUYGRsYGBpYWRpbGjsbEqQIAAt9jGg</recordid><startdate>20230703</startdate><enddate>20230703</enddate><creator>SHOMURA KEI</creator><creator>HIRATA TAKEHIDE</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20230703</creationdate><title>이상 판정 모델 생성 장치, 이상 판정 장치, 이상 판정 모델 생성 방법 및 이상 판정 방법</title><author>SHOMURA KEI ; HIRATA TAKEHIDE</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_KR20230098293A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>kor</language><creationdate>2023</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</topic><topic>CONTROLLING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</topic><topic>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>REGULATING</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>SHOMURA KEI</creatorcontrib><creatorcontrib>HIRATA TAKEHIDE</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>SHOMURA KEI</au><au>HIRATA TAKEHIDE</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>이상 판정 모델 생성 장치, 이상 판정 장치, 이상 판정 모델 생성 방법 및 이상 판정 방법</title><date>2023-07-03</date><risdate>2023</risdate><abstract>이상 판정 모델 생성 장치는, L 차원의 변수 공간 상에 있어서의 K 개의 L 차원 벡터에 대해, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 미만인 경우에는, 각 변수의 평균 및 분산을 연산함으로써, 제 1 이상 판정 모델을 생성하고, 각 변수간의 상관의 최대값이 소정값 이상인 경우에는, 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 2 이상 판정 모델을 생성하고, 정상 동작시의 시계열 신호가, M 종 (M ≥ 2) 인 경우에는, 동일 시각에 있어서의 M 종의 변수로 이루어지는 M 차원 벡터를 구성하고, 복수의 M 차원 벡터에 대해 주성분 분석을 실시하여 주성분의 변환 계수를 연산함으로써, 제 3 이상 판정 모델을 생성한다. 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COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
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CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL
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