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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Format: | Patent |
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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&date=20230703&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20230098293A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25543,76293</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20230703&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20230098293A$$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.
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).</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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subjects | 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 |
title | 이상 판정 모델 생성 장치, 이상 판정 장치, 이상 판정 모델 생성 방법 및 이상 판정 방법 |
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