KR101797558B1 - Artificial intelligent smart valve control system based on database - Google Patents

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KR101797558B1
KR101797558B1 KR1020170053948A KR20170053948A KR101797558B1 KR 101797558 B1 KR101797558 B1 KR 101797558B1 KR 1020170053948 A KR1020170053948 A KR 1020170053948A KR 20170053948 A KR20170053948 A KR 20170053948A KR 101797558 B1 KR101797558 B1 KR 101797558B1
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고진욱
이승재
김경훈
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주식회사 프라임제이홀딩스
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Abstract

A database based-artificial intelligent smart valve control system is disclosed. The database based-artificial intelligent smart valve control system comprises a valve positioner (110), a first flow rate sensor (120), a pressure sensor (130), a temperature sensor (140), a water level sensor (150), a smart controller (160) and a server (180). The valve positioner (110) is connected to a pump. The first flow rate sensor (120) senses a flow of a pump fluid passing through the valve positioner (110) and outputs a flow signal. The storage tank (170) stores the pump fluid. The pressure sensor (130), the temperature sensor (140) and the water level sensor (150) are installed at the storage tank (170) to output a pressure signal, a temperature signal and a water level signal regarding the fluid. The smart controller (160) collects a flow rate signal of the first flow rate sensor (120), the pressure signal of the pressure sensor (130), the temperature signal of the temperature sensor (140) and the level signal of the level sensor (150), automatically controls a valve based on the collected signals, stores valve operation data on the valve controlled by a system, senses occurrence of an accident, controls and continuously operates the valve in accordance with signal information set based on the valve operation data stored to prepare for occurrence of an accident when an accident occurs, and calculates a high level or a low level with sensing information changing in a time series based on the collected sensing information. The server (180) analyzes a pattern according to the high level and the low level, progresses learning about the analyzed pattern, and builds big data through the analysis and learning. Therefore, the sensing information is collected from the sensor, the high or low level is calculated by the sensing information changing in a time series based on the collected sensing information, as well as the pattern being analyzed according to the high or low level, learning about the analyzed pattern is progressed, and big data can be constructed through an analysis and learning.

Description

데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템{ARTIFICIAL INTELLIGENT SMART VALVE CONTROL SYSTEM BASED ON DATABASE}[0001] ARTIFICIAL INTELLIGENT SMART VALVE CONTROL SYSTEM [0002] BASED ON DATABASE [0003]

본 발명은 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하고, 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 자동제어를 위한 빅데이터를 구축하는 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a database-based artificial intelligent smart valve control system, which collects sensing information from a sensor, calculates a strong or weak level as sensing information that changes in time series based on the collected sensing information, The present invention relates to a database-based artificial intelligent smart valve control system for analyzing patterns according to a river level or a weak level, learning about analyzed patterns, and building big data for automatic control through analysis and learning.

밸브 자동 제어 시스템은 플랜트 유량을 제어한다. 밸브 자동 제어 시스템은 유량 센서로 유량을 감지하고 감지된 유량에 기반하여 유량을 제어한다. 밸브 자동 제어 시스템에 사고가 발생한 경우 시스템 동작이 정지하고 유량 제어가 원할치 않는다. 유량 제어가 어떤 상황에서도 가능하도록 한 밸브 자동 제어 시스템이 요구된다. 밸브 자동 제어 시스템이 이중화로 구성된다. 유량을 제어하는 밸브 자동 제어 시스템에 부가로 대기 상태인 밸브 자동 제어 시스템이 구성되어 사고 발생에도 유연하게 대처할 수 있다. 이에 따라 사고 발생시 유량 제어 메커니즘이 필요하다. 더 나아가 사고에 유연하게 대처하는 스마트 밸브 제어 시스템이 요구된다.The valve automatic control system controls the plant flow rate. The valve automatic control system senses the flow rate with the flow sensor and controls the flow rate based on the sensed flow rate. If an accident occurs in the valve automatic control system, the system operation stops and the flow control is not correct. A valve automatic control system is required which allows flow control to be performed under any circumstances. The valve automatic control system consists of redundant. In addition to the valve automatic control system that controls the flow rate, the valve automatic control system that is in the standby state is constituted, so that it can be flexibly coped with an accident occurrence. Therefore, a flow control mechanism is needed in case of an accident. Further, a smart valve control system that flexibly responds to an accident is required.

등록번호: 10-1677462, IoT 기반의 환경 적응형 액추에이터 컨트롤 시스템Registration number: 10-1677462, IoT-based environmental adaptive actuator control system

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 센싱정보로 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단하고, 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어하는 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템을 제공하는데 있다.In order to solve the above problems, it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for learning a pattern analyzed as sensing information, construct big data through analysis and learning, It analyzes the situation of the big data through the pattern analysis of the big data, extracts the control signal according to the situation decision, outputs the decision data through the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected, And to provide a database-based artificial intelligent smart valve control system for controlling the system.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 펌프에 연결된 밸브 포지셔너(110); 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지하고 유량 신호를 출력하는 제1유량 센서(120); 펌프 유체를 저장하는 저장 탱크(170); 저장 탱크(170)에 설치되어 유체에 대한 압력 신호, 온도 신호 및 수위 신호를 출력하는 압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150); 및 제1유량 센서(120)의 유량 신호, 압력 센서(130)의 압력 신호, 온도 센서(140)의 온도 신호, 수위 센서(150)의 수위 신호를 수집하고 수집된 신호에 기반하여 밸브를 자동 제어하고 시스템에 의해 밸브가 제어된 밸브 운전 데이터를 저장하고, 사고 발생을 감지하고 사고 발생시 사고 발생을 대비하여 저장된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전하고, 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하는 스마트 컨트롤러(160); 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축하는 서버(180)를 포함한다.In order to accomplish the above object, the present invention provides a pump comprising: a valve positioner (110) connected to a pump; A first flow sensor 120 for sensing a pump fluid flow through the valve positioner 110 and outputting a flow signal; A storage tank 170 for storing the pump fluid; A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 installed in the storage tank 170 and outputting a pressure signal, a temperature signal, and a water level signal for the fluid; The temperature signal of the temperature sensor 140, and the level signal of the level sensor 150, and based on the collected signal, The valve is controlled by the system, the valve operation data is stored, the accident is detected, and in case of an accident, the valve is controlled according to the set signal information based on the stored valve operation data, A smart controller 160 for collecting sensing information and calculating a strong level or a weak level as sensed information that changes in a time series based on the sensed information; And a server 180 for analyzing patterns according to the level of the strong or weak level, learning about the analyzed patterns, and building big data through analysis and learning.

또한, 서버(180)는 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하고, 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단한다.In addition, the server 180 real-time diagnoses the valve based on the pattern analyzed by the collected sensing information, stores the real-time diagnosis information as the big data, and predicts and diagnoses the valve state through the real-time valve diagnosis and the big data.

또한, 서버(180)는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출한다.In addition, the server 180 processes the situation-specific decision through the analysis of the big data collected by the real-time diagnosis information, and extracts the control signal according to the situation-based decision.

또한, 서버(180)는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어한다.In addition, the server 180 detects the failure of the peripheral sensor outside the valve failure, outputs the decision data based on the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected, and controls the valve.

상기와 같은 본 발명에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템을 이용할 경우에는 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하고, 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축할 수 있다.When the database-based artificial intelligent smart valve control system according to the present invention as described above is used, sensing information is collected from a sensor, and a strong level or weak level is calculated as sensing information that changes in time series based on the sensing information, Analyze patterns according to river level or weak level, learn about analyzed patterns, and build big data through analysis and learning.

또한, 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하고, 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단할 수 있다.In addition, based on the pattern analyzed by the collected sensing information, the valve can be diagnosed in real time, the real-time diagnosis information can be stored as big data, and the state of the valve can be predicted through real-time valve diagnosis and big data.

또한, 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출할 수 있다.In addition, it is possible to process contextual decisions through pattern analysis of big data collected by real - time diagnostic information, and to extract control signals according to contextual decisions.

또한, 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어할 수 있다.In addition, it is possible to detect the failure of the peripheral sensor outside the valve failure, and to output the decision data based on the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected, and to control the valve.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to another embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to another embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to another embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to another embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to another embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to another embodiment of the present invention.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.1 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to an embodiment of the present invention.

펌프에 연결된 밸브 포지셔너(110); 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지하고 유량 신호를 출력하는 제1유량 센서(120); 펌프 유체를 저장하는 저장 탱크(170); 저장 탱크(170)에 설치되어 유체에 대한 압력 신호, 온도 신호 및 수위 신호를 출력하는 압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150); 및 제1유량 센서(120)의 유량 신호, 압력 센서(130)의 압력 신호, 온도 센서(140)의 온도 신호, 수위 센서(150)의 수위 신호를 수집하고 수집된 신호에 기반하여 밸브를 자동 제어하고 시스템에 의해 밸브가 제어된 밸브 운전 데이터를 저장하고, 사고 발생을 감지하고 사고 발생시 사고 발생을 대비하여 저장된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전하고, 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하는 스마트 컨트롤러(160); 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축하는 서버(180)를 포함한다. 이러한 스마트 밸브 제어 시스템의 동작을 가능하게 하는 구성을 설명한다.A valve positioner (110) connected to the pump; A first flow sensor 120 for sensing a pump fluid flow through the valve positioner 110 and outputting a flow signal; A storage tank 170 for storing the pump fluid; A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 installed in the storage tank 170 and outputting a pressure signal, a temperature signal, and a water level signal for the fluid; The temperature signal of the temperature sensor 140, and the level signal of the level sensor 150, and based on the collected signal, The valve is controlled by the system, the valve operation data is stored, the accident is detected, and in case of an accident, the valve is controlled according to the set signal information based on the stored valve operation data, A smart controller 160 for collecting sensing information and calculating a strong level or a weak level as sensed information that changes in a time series based on the sensed information; And a server 180 for analyzing patterns according to the level of the strong or weak level, learning about the analyzed patterns, and building big data through analysis and learning. A configuration for enabling operation of such a smart valve control system will be described.

밸브 포지셔너(110)는 펌프에 연결된다.The valve positioner 110 is connected to the pump.

제1유량 센서(120)는 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지한다.The first flow sensor 120 senses the pump fluid flow through the valve positioner 110.

저장 탱크(170)는 펌프 유체를 저장한다.The storage tank 170 stores the pump fluid.

압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150)가 저장 탱크(170)에 설치된다.A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 are installed in the storage tank 170.

스마트 컨트롤러(160)는 제1유량 센서(120)의 유량 신호, 압력 센서(130)의 압력 신호, 온도 센서(140)의 온도 신호, 수위 센서(150)의 수위 신호를 수집하여 밸브를 자동 제어하고, 사고 발생시 기록된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전한다.The smart controller 160 collects the flow rate signal of the first flow rate sensor 120, the pressure signal of the pressure sensor 130, the temperature signal of the temperature sensor 140, and the level signal of the level sensor 150, And controls the valve in accordance with the set signal information based on the valve operation data recorded at the time of an accident to continue operation.

제2유량 센서가 제1유량 센서(120)에 병렬로 연결되어 펌프 유체 흐름을 감지한다.A second flow sensor is connected in parallel to the first flow sensor 120 to sense the pump fluid flow.

유량 센서, 압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150)는 센서 신호를 스마트 컨트롤러(160)로 출력한다.The flow sensor, the pressure sensor 130, the temperature sensor 140, and the water level sensor 150 output sensor signals to the smart controller 160.

스마트 컨트롤러(160)는 센서 신호로 밸브 상태를 판단하고 동일하면 밸브 운전 데이터를 DB에 저장하고, 밸브 제어 중 사고 발생시, 사고 발생시 DB에 기록된 밸브 운전 데이터를 읽어들이고, 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전한다.The smart controller 160 judges the valve state by the sensor signal and stores the valve operation data in the DB if the same is the same, reads the valve operation data recorded in the DB when an accident occurs during the valve control, The valve is controlled according to the set signal information to continue operation.

제1유량 센서(120)가 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지하고 유량 신호를 출력한다.The first flow sensor 120 senses the pump fluid flow through the valve positioner 110 and outputs a flow signal.

압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150)가 저장 탱크(170)에 설치되어 유체에 대한 압력 신호, 온도 신호 및 수위 신호를 출력한다.A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 are installed in the storage tank 170 to output a pressure signal, a temperature signal, and a water level signal for the fluid.

스마트 컨트롤러(160)는 시스템에 의해 밸브가 제어된 밸브 운전 데이터를 저장하고, 사고 발생을 감지하고 사고 발생시 사고 발생을 대비하여 저장된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전한다.The smart controller 160 stores the valve operation data whose valve is controlled by the system, detects the occurrence of an accident, controls the valve according to the set signal information based on the stored valve operation data in preparation for an accident in case of an accident, do.

스마트 컨트롤러(160)는 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산한다.The smart controller 160 collects sensing information from the sensor, and calculates a strong level or a weak level as sensing information that changes in a time series based on the collected sensing information.

서버(180)는 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축한다.The server 180 analyzes the patterns according to the strong level or the weak level, proceeds the learning on the analyzed patterns, and builds the big data through analysis and learning.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.2 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to another embodiment of the present invention.

서버(180)는 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하고, 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단하는데, 이들 구성을 설명하면 다음과 같다.The server 180 real-time diagnoses the valve based on the pattern analyzed by the collected sensing information, stores the real-time diagnosis information as big data, and predicts and diagnoses the valve state through the real-time valve diagnosis and the big data. The following is an explanation.

서버(180)는 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하고, 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단한다.The server 180 real-time diagnoses the valve based on the pattern analyzed by the collected sensing information, stores the real-time diagnosis information as big data, and predicts and diagnoses the valve state through the real-time valve diagnosis and the big data.

서버(180)는 수집된 센싱정보로 패턴을 분석하고, 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단한다. 서버(180)는 시계열에 따라 변화하는 센싱정보의 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석할 수 있다. 서버(180)는 강 레벨 또는 약 레벨 사이의 시간격을 가지는 패턴을 분석하는 것이다.The server 180 analyzes the pattern with the collected sensing information and performs real-time diagnosis of the valve based on the analyzed pattern. The server 180 may analyze a pattern according to a strong level or a weak level of sensing information which changes according to a time series. The server 180 analyzes a pattern having a time interval between a strong level or a weak level.

서버(180)는 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단한다.The server 180 stores real-time diagnosis information as big data, and predicts and diagnoses the state of the valve through the real-time valve diagnosis and the big data.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.3 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to another embodiment of the present invention.

서버(180)는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출하는데 필요한 구성을 설명한다.The server 180 explains the configuration required to process the context-aware decision through analysis of the pattern of the big data collected by the real-time diagnostic information and to extract the control signal according to the context-based decision.

서버(180)는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출한다.The server 180 processes the situation-based decision through analysis of the big data collected by the real-time diagnosis information, and extracts the control signal according to the situation-based decision.

서버(180)는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석에 의해 상황별 의사결정을 처리한다.The server 180 processes the situation-specific decision by analyzing the pattern of the big data collected by the real-time diagnosis information.

예를 들어, 서버(180)는 패턴 분석 결과 강 레벨 또는 약 레벨의 특정 패턴이 검출되는 경우 상황별 의사결정을 처리한다. 서버(180)는 강 레벨, 강 레벨, 약 레벨의 패턴의 경우 상황별 의사결정으로 밸브를 강 레벨로 제어할 수 있다.For example, the server 180 processes the situation-specific decision when a specific pattern of a strong level or weak level is detected as a result of pattern analysis. The server 180 can control the valve to a strong level by decision of a situation in the case of a pattern of a strong level, a strong level and a weak level.

서버(180)는 상황별 의사결정에 기반하는 제어 신호를 출력한다.The server 180 outputs a control signal based on a situation-specific decision.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템의 구성을 보인 블록도이다.4 is a block diagram illustrating the configuration of a database-based artificial intelligent smart valve control system according to another embodiment of the present invention.

서버(180)는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어하며, 이들 각 구성요소를 순차적으로 설명하면 다음과 같다.The server 180 detects the failure of the peripheral sensor outside the valve failure, outputs the decision data based on the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected, controls the valve, and the respective components will be sequentially described. same.

서버(180)는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어한다.The server 180 detects the failure of the peripheral sensor outside the valve failure, outputs the decision data based on the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected, and controls the valve.

서버(180)는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출한다.The server 180 detects a failure of the peripheral sensor other than the valve malfunction.

서버(180)는 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어한다.The server 180 outputs the decision data based on the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected and controls the valve.

예를 들어, 서버(180)는 센서 고장시 빅데이터를 통해 의사결정 데이터를 출력할 수 있다. 서버(180)는 온도 센서가 고장난 경우 의사결정 데이터로 밸브를 약 레벨로 제어할 수 있다.For example, the server 180 can output decision data via the big data when the sensor fails. The server 180 can control the valve to a weak level with the decision data when the temperature sensor fails.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to an embodiment of the present invention.

데이터베이스 기반 지능형 스마트 밸브 제어 방법에 대해 설명한다.A database-based intelligent smart valve control method is described.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로그램을 저장하는 프로그램 메모리, 데이터를 저장하는 데이터 메모리, 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다.The intelligent smart valve control device includes a program memory for storing a program, a data memory for storing data, and a processor for executing the program.

프로그램 메모리에 저장된 데이터를 살펴보면, 프로그램 메모리는 센서로부터 센싱정보를 수집하는 단계; 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하는 단계; 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하는 단계; 및 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축하는 단계를 포함한다.Looking at the data stored in the program memory, the program memory may include collecting sensing information from the sensor; Calculating a strong level or a weak level as sensing information that changes in a time series based on the collected sensing information; Analyzing the pattern according to the level of the strong or weak level and learning about the analyzed pattern; And building big data through analysis and learning.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로세서에 의해 프로그램 메모리에 저장된 프로그램을 실행하며 이러한 동작을 설명하면 다음과 같다.An intelligent smart valve control apparatus executes a program stored in a program memory by a processor, and the operation will be described as follows.

지능형 스마트 밸브 제어 장치에서 실행되는 절차를 시계열 순으로 설명한다.The procedures performed in the intelligent smart valve control unit are described in a time series.

밸브 포지셔너(110)는 펌프에 연결된다.The valve positioner 110 is connected to the pump.

제1유량 센서(120)는 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지한다.The first flow sensor 120 senses the pump fluid flow through the valve positioner 110.

저장 탱크(170)는 펌프 유체를 저장한다.The storage tank 170 stores the pump fluid.

압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150)가 저장 탱크(170)에 설치된다.A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 are installed in the storage tank 170.

스마트 컨트롤러(160)는 제1유량 센서(120)의 유량 신호, 압력 센서(130)의 압력 신호, 온도 센서(140)의 온도 신호, 수위 센서(150)의 수위 신호를 수집하여 밸브를 자동 제어하고, 사고 발생시 기록된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전한다.The smart controller 160 collects the flow rate signal of the first flow rate sensor 120, the pressure signal of the pressure sensor 130, the temperature signal of the temperature sensor 140, and the level signal of the level sensor 150, And controls the valve in accordance with the set signal information based on the valve operation data recorded at the time of an accident to continue operation.

제2유량 센서가 제1유량 센서(120)에 병렬로 연결되어 펌프 유체 흐름을 감지한다.A second flow sensor is connected in parallel to the first flow sensor 120 to sense the pump fluid flow.

유량 센서, 압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150)는 센서 신호를 스마트 컨트롤러(160)로 출력한다.The flow sensor, the pressure sensor 130, the temperature sensor 140, and the water level sensor 150 output sensor signals to the smart controller 160.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 센서 신호로 밸브 상태를 판단하고 동일하면 밸브 운전 데이터를 DB에 저장하고, 밸브 제어 중 사고 발생시, 사고 발생시 DB에 기록된 밸브 운전 데이터를 읽어들이고, 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전한다.The intelligent smart valve control device judges the valve status by the sensor signal and if it is the same, it saves the valve operation data in the DB, reads the valve operation data recorded in DB when an accident occurs during valve control, The valve is controlled according to the set signal information to continue operation.

제1유량 센서(120)가 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지하고 유량 신호를 출력한다.The first flow sensor 120 senses the pump fluid flow through the valve positioner 110 and outputs a flow signal.

압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150)가 저장 탱크(170)에 설치되어 유체에 대한 압력 신호, 온도 신호 및 수위 신호를 출력한다.A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 are installed in the storage tank 170 to output a pressure signal, a temperature signal, and a water level signal for the fluid.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 시스템에 의해 밸브가 제어된 밸브 운전 데이터를 저장하고, 사고 발생을 감지하고 사고 발생시 사고 발생을 대비하여 저장된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전한다.The intelligent smart valve control device stores the valve operation data controlled by the system, detects the occurrence of an accident, and controls the valve according to the set signal information based on the stored valve operation data in case of an accident in case of an accident. do.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하고, 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축한다.The intelligent smart valve control device collects sensing information from the sensor, calculates a strong or weak level as sensing information that changes in time series based on the sensed information collected, analyzes the pattern according to the strong or weak level, We study pattern and build big data through analysis and learning.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to another embodiment of the present invention.

데이터베이스 기반 지능형 스마트 밸브 제어 방법에 대해 설명한다.A database-based intelligent smart valve control method is described.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로그램을 저장하는 프로그램 메모리, 데이터를 저장하는 데이터 메모리, 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다.The intelligent smart valve control device includes a program memory for storing a program, a data memory for storing data, and a processor for executing the program.

프로그램 메모리에 저장된 데이터를 살펴보면, 프로그램 메모리는 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하는 단계; 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하는 단계; 및 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단하는 단계를 포함한다.Looking at the data stored in the program memory, the program memory can diagnose the valve in real time based on the pattern analyzed as the collected sensing information; Storing real-time diagnostic information as big data; And predicting and diagnosing the valve status through the real-time valve diagnosis and the big data.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로세서에 의해 프로그램 메모리에 저장된 프로그램을 실행하며 이러한 동작을 설명하면 다음과 같다.An intelligent smart valve control apparatus executes a program stored in a program memory by a processor, and the operation will be described as follows.

지능형 스마트 밸브 제어 장치에서 실행되는 절차를 시계열 순으로 설명한다.The procedures performed in the intelligent smart valve control unit are described in a time series.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하고, 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단한다.The intelligent smart valve control device diagnoses the valve in real time based on the pattern analyzed by the collected sensing information, stores real-time diagnosis information as big data, and predicts and diagnoses valve state through real-time valve diagnosis and big data.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 수집된 센싱정보로 패턴을 분석하고, 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단한다. 지능형 스마트 밸브 제어 장치는 시계열에 따라 변화하는 센싱정보의 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 분석할 수 있다. 지능형 스마트 밸브 제어 장치는 강 레벨 또는 약 레벨 사이의 시간격을 가지는 패턴을 분석하는 것이다.The intelligent smart valve control device analyzes the pattern with the collected sensing information and makes real-time diagnosis of the valve based on the analyzed pattern. The intelligent smart valve control apparatus can analyze a pattern corresponding to a strong or weak level of sensing information which changes according to a time series. The intelligent smart valve control device is to analyze a pattern having a time interval between a strong level or a weak level.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단한다.The intelligent smart valve control device stores real-time diagnosis information as big data and predict and diagnose valve status through real-time valve diagnosis and big data.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to another embodiment of the present invention.

데이터베이스 기반 지능형 스마트 밸브 제어 방법에 대해 설명한다.A database-based intelligent smart valve control method is described.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로그램을 저장하는 프로그램 메모리, 데이터를 저장하는 데이터 메모리, 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다.The intelligent smart valve control device includes a program memory for storing a program, a data memory for storing data, and a processor for executing the program.

프로그램 메모리에 저장된 데이터를 살펴보면, 프로그램 메모리는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하는 단계; 및 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출하는 단계를 포함한다.The data stored in the program memory includes a program memory for processing context-aware decisions through pattern analysis of the big data collected as real-time diagnostic information; And extracting a control signal according to a situation-by-situation decision.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로세서에 의해 프로그램 메모리에 저장된 프로그램을 실행하며 이러한 동작을 설명하면 다음과 같다.An intelligent smart valve control apparatus executes a program stored in a program memory by a processor, and the operation will be described as follows.

지능형 스마트 밸브 제어 장치에서 실행되는 절차를 시계열 순으로 설명한다.The procedures performed in the intelligent smart valve control unit are described in a time series.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출한다.The intelligent smart valve control system processes the situation decision by analyzing the pattern of big data collected by real - time diagnosis information and extracts the control signal according to the situation decision.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석에 의해 상황별 의사결정을 처리한다.The intelligent smart valve control system handles the situation decision by analyzing the pattern of big data collected by real - time diagnosis information.

지능형 스마트 밸브 제어 장치는 상황별 의사결정에 기반하는 제어 신호를 출력한다.The intelligent smart valve control device outputs the control signal based on the situation decision.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 방법의 동작 흐름도이다.FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation of a database-based artificial intelligent smart valve control method according to another embodiment of the present invention.

데이터베이스 기반 지능형 스마트 밸브 제어 방법에 대해 설명한다.A database-based intelligent smart valve control method is described.

인공지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로그램을 저장하는 프로그램 메모리, 데이터를 저장하는 데이터 메모리, 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다.The intelligent smart valve control apparatus includes a program memory for storing a program, a data memory for storing data, and a processor for executing the program.

프로그램 메모리에 저장된 데이터를 살펴보면, 프로그램 메모리는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하는 단계; 및 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어하는 단계를 포함한다.Looking at the data stored in the program memory, the program memory includes a step of detecting a failure of the peripheral sensor outside the valve failure; And outputting decision data based on the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected and controlling the valve.

인공지능형 스마트 밸브 제어 장치는 프로세서에 의해 프로그램 메모리에 저장된 프로그램을 실행하며 이러한 동작을 설명하면 다음과 같다.The artificial intelligent smart valve control device executes a program stored in the program memory by the processor, and the operation will be described as follows.

인공지능형 스마트 밸브 제어 장치에서 실행되는 절차를 시계열 순으로 설명한다.The procedures executed in the intelligent smart valve control system are described in a time series.

인공지능형 스마트 밸브 제어 장치는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어한다.The intelligent smart valve control device detects the failure of the peripheral sensor outside the valve failure and outputs the decision data through the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected and controls the valve.

인공지능형 스마트 밸브 제어 장치는 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출한다.The intelligent smart valve control device detects the failure of the peripheral sensor other than the valve malfunction.

인공지능형 스마트 밸브 제어 장치는 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 제어한다.The intelligent smart valve control device outputs the decision data through the accumulated big data when the failure of the peripheral sensor is detected and controls the valve.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that

110: 밸브 포지셔너 120: 제1유량 센서
130: 압력 센서 140: 온도 센서
150: 수위 센서 160: 스마트 컨트롤러
170: 저장 탱크 180: 서버110: valve positioner 120: first flow sensor
130: pressure sensor 140: temperature sensor
150: Level sensor 160: Smart controller
170: Storage tank 180: Server

Claims (4)

펌프에 연결된 밸브 포지셔너(110);
상기 밸브 포지셔너(110)를 거친 펌프 유체 흐름을 감지하고 유량 신호를 출력하는 제1유량 센서(120);
펌프 유체를 저장하는 저장 탱크(170);
상기 저장 탱크(170)에 설치되어 유체에 대한 압력 신호, 온도 신호 및 수위 신호를 출력하는 압력 센서(130), 온도 센서(140), 및 수위 센서(150);
상기 제1유량 센서(120)의 유량 신호, 상기 압력 센서(130)의 압력 신호, 상기 온도 센서(140)의 온도 신호, 상기 수위 센서(150)의 수위 신호를 수집하고 수집된 신호에 기반하여 밸브를 자동 제어하고 시스템에 의해 밸브가 제어된 밸브 운전 데이터를 데이터베이스(DB) 저장하고, 사고 발생을 감지하여 사고 발생시 사고 발생을 대비하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장된 밸브 운전 데이터를 바탕으로 설정된 신호 정보에 따라 밸브를 제어하여 계속 운전하고, 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 수집된 센싱정보에 기반하여 시계열로 변화하는 센싱정보로 상기 펌프 유체 흐름에 따른 유량의 강 레벨 또는 약 레벨을 계산하는 스마트 컨트롤러(160); 및
상기 유량의 강 레벨 또는 약 레벨에 따른 패턴을 상기 강 레벨 또는 약 레벨 사이의 시간격을 가지는 패턴으로 분석하고 분석된 패턴에 대한 학습을 진행하고, 분석 및 학습을 통한 빅데이터를 구축하는 서버(180)를 포함하고,
상기 서버(180)는 수집된 센싱정보로 분석된 패턴에 기반하여 밸브를 실시간 진단하고, 실시간 진단 정보를 빅데이터로 저장하고, 실시간 밸브 진단 및 빅데이터를 통한 밸브 상태를 예측 진단하되, 실시간 진단 정보로 수집된 빅데이터의 패턴 분석을 통해 상황별 의사결정을 처리하고, 상황별 의사결정에 따른 제어 신호를 추출하며, 밸브 고장 외 주변 센서의 고장을 검출하고, 주변 센서의 고장 검출시 축적된 빅데이터를 통한 의사결정 데이터를 출력하고 밸브를 상기 강 레벨 또는 약 레벨 중 하나로 제어하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 기반 인공지능형 스마트 밸브 제어 시스템.A valve positioner (110) connected to the pump;
A first flow sensor (120) sensing the pump fluid flow through the valve positioner (110) and outputting a flow signal;
A storage tank 170 for storing the pump fluid;
A pressure sensor 130, a temperature sensor 140, and a water level sensor 150 installed in the storage tank 170 and outputting a pressure signal, a temperature signal, and a water level signal for the fluid;
A flow rate signal of the first flow rate sensor 120, a pressure signal of the pressure sensor 130, a temperature signal of the temperature sensor 140, and a level signal of the level sensor 150, (DB) of the valve operation data controlled by the system by the automatic control of the valve, detects the occurrence of an accident, detects the occurrence of an accident in case of an accident, A smart sensor for calculating a strong or weak level of the flow rate according to the pump fluid flow by sensing information in time series based on the collected sensing information, A controller 160; And
A server for analyzing a pattern corresponding to the river level or the weak level of the flow rate with a pattern having a time interval between the river level and the weak level and learning about the analyzed pattern and building big data through analysis and learning 180)
The server 180 real-time diagnoses the valve based on the pattern analyzed by the collected sensing information, stores the real-time diagnosis information as the big data, predicts the valve state through the real-time valve diagnosis and the big data, In this paper, we propose a method to detect the failure of the peripheral sensor and to detect the failure of the peripheral sensor. And outputs the decision data via the big data and controls the valve to one of the strong level or the weak level. 삭제delete 삭제delete 삭제delete
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113849005A (en) * 2021-10-09 2021-12-28 张长宗 Intelligent feedback type pipe network pressure control system and method
KR20220048234A (en) * 2020-10-12 2022-04-19 인투카오스 주식회사 A wireless detection gas blocking device capable of establishing and predicting intelligent situation recognition, learning and control strategies with built-in AI algorithms and the control method thereof
CN114776602A (en) * 2022-03-09 2022-07-22 浙江微科机电有限公司 Petrochemical engineering pump group operation monitoring and fault diagnosis system based on ad hoc network and management method
CN116484974A (en) * 2023-04-25 2023-07-25 大连祥瑞阀门制造有限公司 Flow control system of jetting valve based on magneto-rheological technology

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101065767B1 (en) * 2010-04-22 2011-09-19 주식회사 지오네트 Online early fault detection and diagnostic method for plant operation
JP2014170552A (en) * 2013-03-04 2014-09-18 Fisher Rosemount Systems Inc Big data in process control system
KR101718390B1 (en) * 2016-10-31 2017-04-05 주식회사 프라임제이홀딩스 Valve control system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101065767B1 (en) * 2010-04-22 2011-09-19 주식회사 지오네트 Online early fault detection and diagnostic method for plant operation
JP2014170552A (en) * 2013-03-04 2014-09-18 Fisher Rosemount Systems Inc Big data in process control system
KR101718390B1 (en) * 2016-10-31 2017-04-05 주식회사 프라임제이홀딩스 Valve control system

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220048234A (en) * 2020-10-12 2022-04-19 인투카오스 주식회사 A wireless detection gas blocking device capable of establishing and predicting intelligent situation recognition, learning and control strategies with built-in AI algorithms and the control method thereof
KR102431270B1 (en) * 2020-10-12 2022-08-10 인투카오스 주식회사 A wireless detection gas blocking device capable of establishing and predicting intelligent situation recognition, learning and control strategies with built-in AI algorithms and the control method thereof
CN113849005A (en) * 2021-10-09 2021-12-28 张长宗 Intelligent feedback type pipe network pressure control system and method
CN113849005B (en) * 2021-10-09 2024-04-19 张长宗 Intelligent feedback type pipe network pressure control system and method
CN114776602A (en) * 2022-03-09 2022-07-22 浙江微科机电有限公司 Petrochemical engineering pump group operation monitoring and fault diagnosis system based on ad hoc network and management method
CN114776602B (en) * 2022-03-09 2024-04-09 浙江微科机电有限公司 Petrochemical machine pump group operation monitoring and fault diagnosis system and management method based on ad hoc network
CN116484974A (en) * 2023-04-25 2023-07-25 大连祥瑞阀门制造有限公司 Flow control system of jetting valve based on magneto-rheological technology
CN116484974B (en) * 2023-04-25 2023-11-03 大连祥瑞阀门制造有限公司 Flow control system of jetting valve based on magneto-rheological technology

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