KR20200135428A

KR20200135428A - 전기 배선에서 화재들에 선행하는 전기 방전들의 검출

Info

Publication number: KR20200135428A
Application number: KR1020207030010A
Authority: KR
Inventors: 로버트 에스. 마샬; 크리스토퍼 데일 슬룹; 스탠 헥맨; 도니 빅슬러; 에릭 호프만
Original assignee: 위스커 랩스 인코포레이티드
Priority date: 2018-03-20
Filing date: 2019-03-20
Publication date: 2020-12-02
Also published as: JP2021518624A; US11754607B2; AU2019240071B2; BR112020018994A2; WO2019183251A1; CA3094177A1; AU2019240071A1; US20200209295A1; US20190293701A1; CN112513653A; EP3769096A1; US11249125B2; US20240003950A1; US10641806B2; US20220163578A1

Abstract

전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 방법들 및 시스템들이 본원에서 설명된다. 회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들은 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출한다. 센서 디바이스들은 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성한다. 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버는 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 수신한다. 서버는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 분석한다. 서버는 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보(alert) 신호들을 생성한다.

Description

전기 배선에서 화재들에 선행하는 전기 방전들의 검출

[0001] 본 출원의 청구 대상은 일반적으로 전기 배선에서 아크 결함들을 포함한 조기-스테이지 전기 방전(early-stage electrical discharge)들의 검출에 관한 것이다.

[0002] 미국 소방 행정 국립 화재 데이터 센터(https://www.usfa.fema.gov/downloads/pdf/statistics/v14i13.pdf)에 의해 발표된 통계에 따르면, 주거용 전기 배선의 전기 아크(electrical arcing)는 전기 화재들의 70%를 넘게 차지하며, 이는 생명 및 재산에 가장 위험한 위협들 중 하나이다. 아크 결함들(아크들이라고도 또한 칭함)은 둘 이상의 도체들 사이의 고전력의 연속적 전기 방전들이며 ― 통상적으로 전기 와이어 또는 절연체의 무결성이 손상되었을 때(예컨대, 다른 것들 중에서도, 물리적 손상, 물 손상(water damage), 부식, 노화 또는 느슨한 연결들) 주거용 빌딩들에서 발생한다. 벼락들 및 전력 서지(power surge)들과 같은 이벤트들은 또한 절연체의 고장을 일으키고 와이어가 손상되게 할 수 있다. 손상된 와이어의 결과로서, 작고 산발적인 전기 방전들이 발생하기 시작하고 와이어를 둘러싼 절연 재료가 탄화된다. 전기 방전이 시간에 걸쳐 계속됨에 따라, 절연체가 점차 부식되고 전기 방전들은 강도가 증가한다. 결국, 강한 전기 방전들은 와이어에 형성되는 연속적인 아크 결함들이 되며 ― 전류의 대량 흐름 및 에너지의 대량 릴리즈(상응하게, 고온을 동반함)를 초래한다. 목재 프레임, 절연체 및/또는 유사한 가연성 재료들에 대한 와이어의 근접성으로 인해, 아크들에 의해 생성되는 온도들이 충분히 높을 때, 이들은 화재가 발생할 가능성이 높다. (Yereance, R. A., 및 Kerkhoff, T., Electrical Fire Analysis, 3rd ed., page 206, Charles C. Thomas, Springfield IL (2010)에서 설명된 바와 같이) 작은 전기 방전들이 전기 아크를 생성할 만큼 충분히 커지기 전 며칠, 몇 주 또는 몇 달 동안 발생할 수 있는 이러한 작은 전기 방전들을 검출하고 이에 관하여 경고할 수 있는 경우, 전기 화재들을 방지하는데 크게 유리해질 것이다.

[0003] 위에서 언급된 전기 방전들은 병렬, 직렬 및 선접지(line-to-ground) 방전들을 포함한 다양한 방식들로 발생할 수 있다. 병렬 전기 방전은, 전류/전자들이 도체들 간의 큰 전압 차이로 인해 가스 또는 유전체 재료를 통해 ― 통상적으로 손상된 절연체 또는 공기를 통해 하나의 도체로부터 다른 도체로 흐를 때 발생한다. 도 1a는 병렬 전기 방전의 도면이다. 전기 회로는 각각이 절연 재료에 의해 둘러싸인 2개의 와이어들(102a, 102b)을 갖는다. 와이어들 사이의 절연체가 파괴되는 경우, 와이어들 사이에서 전기 방전들(이를테면, 방전(104))이 발생할 수 있다. 병렬 전기 방전들의 예들은 탄화(즉, 절연 재료의 고장) 및 습식 트래킹(wet tracking)(즉, 전류들이 형성되는 것을 가능하게 하는 와이어의 표면 상의 습기)을 포함한다.

[0004] 직렬 전기 방전은, 도체를 통한 저항이 증가될 정도로 단일 도체가 손상되고 도체 내부에서 그리고 주변 절연체 내로(또는 도체가 노출된 경우, 심지어 외부 객체들로) 방전들이 발생할 만큼 충분히 높은 전압 차이들을 생성할 때 발생한다. 도 1b는 직렬 전기 방전의 도면이다. 전기 회로는 전기 방전(108)을 생성하는 손상된 와이어(106)를 포함한다. 직렬 전기 방전들의 예들은, 접지 열분해(즉, 도체로부터 근처 목재로 흐르는 전류), 및 마지막 가닥(즉, 점화 가능한 가스들 및 열의 증가를 초래하는 와이어의 파손)을 포함한다. 특수한 유형의 직렬 방전들은 (도 1c에 도시된 바와 같은) 글로잉 커넥션(glowing connection)으로 알려진 현상에서 발생한다. 이러한 경우들에서, 전기 도체가 닿지만 단단히 함께 연결되지는 않는다. 접합부에서 도체들의 저항을 증가시키는 산화물 층이 계면의 경계에 형성된다. 전류가 계면을 통해 흐르는 경우, 온도는 위험한 레벨들로 상승할 수 있으며(예컨대, 백색 영역(110)은 전기 콘센트에서의 높은 온도를 도시함), 이는 근처 재료들에 불을 붙이고 파괴적인 화재를 야기할 수 있다. 전기 방전이 화재를 야기하는 지점까지 전기 방전이 진행됐을 때쯤에, 시정 조치를 취하고 손실을 방지하기에는 너무 늦는다. 구제 조치들이 취해질 수 있도록 전기 배선에서 이러한 전기 방전의 발생을 가능한 한 조기에 검출하는 것이 중요하다.

[0005] 아크 결함들과 같은 조기-스테이지 전기 방전들을 검출하기 위해 AFCI(arc-fault circuit interrupter)들과 같은 기술이 현재 존재한다. AFCI 기술이 탑재된 전기 콘센트들에서, AFCI는 회로의 아크 결함들을 검출하고 이러한 결함들의 검출 시에 회로를 차단하여 전기 화재의 발생을 방지한다. 그러나 AFCI들은 비교적 비싸고 개별 회로들 상에서 전기 방전들을 검출하기 위해 빌딩 내의 각각의 회로 상에 설치되어야 한다.

[0006] 따라서, 홈(home)들 및 다른 빌딩들에서 발견되는 전기 배선 시스템들과 같은 전기 배선 시스템들에서 화재를 시작할 만큼 충분히 커지기 전에 조기-스테이지 전기 방전들을 검출하는 방법 및 시스템이 필요하다. 본원에서 설명된 방법들 및 시스템들은 조기-스테이지 전기 방전들이 형성되기 시작할 때 전기 배선에서 이들을 검출하는 이점을 제공하며, 이는 잠재적인 화재 위험의 신속한 통지를 가능하게 한다. 또한, 본원에서 설명된 기술들은, 상이한 전기 방전 심각도 레벨들 간을 구별하여 전기 방전들의 개시 및 절연체의 탄화를 개시할 수 있는 이벤트들 이를테면, 서지들, 새그(sag)들 및 전압 저하(brownout)들을 모니터링하고, 홈에서 실행되는 기기들 및 디바이스들의 동작과 전기 방전들의 검출을 상관시키는 능력을 포함하여, 빌딩의 전기 배선 시스템의 활동 및 동향들에 관한 상세한 정보를 획득하기 위해 전기 방전들에 대한 전기 배선 시스템들의 장기 자동 모니터링(예컨대, 주, 월, 년)을 가능하게 한다(예컨대, 아크(arcing)는 에어 컨디셔닝 유닛과 같은 디바이스 내에서 발생할 수 있고; 장기 모니터링은 방전들을 에어 컨디셔닝 유닛의 동작과 상관시키는 기회를 제공하고, 디바이스는 다수의 홈들에 걸친 모니터링으로부터의 정보를 집계함으로써 전기 그리드에 관한 전기 문제들을 상관시킬 수 있음). 또한, 일부 실시예들에서, 시스템은 다른 디바이스들 또는 모니터링 컴포넌트들의 복잡하고 비싸거나 위험한 설치 대신, 기존 전기 콘센트에 플러깅되는 단일 모니터링 디바이스를 레버리지(leverage)한다.

[0007] 본 발명은 일 양상에서, 전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템을 특징으로 한다. 시스템은 회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들을 포함하며, 각각의 센서 디바이스는 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하도록 구성된다. 각각의 센서 디바이스는 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트(transient) 신호들을 식별하도록 구성되고, 각각의 센서 디바이스는 하나 이상의 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하도록 구성된다. 시스템은 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 센서 디바이스들 각각으로부터 트랜지언트 특성들을 수신하도록 구성된다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 트랜지언트 특성들을 분석하게 구성된다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보(alert) 신호들을 생성하도록 구성된다.

[0008] 본 발명은 다른 양상에서, 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법(computerized method)을 특징으로 한다. 회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들은 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출한다. 각각의 센서 디바이스는 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 각각의 센서 디바이스는 하나 이상의 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성한다. 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스는 센서 디바이스들 각각으로부터 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 수신한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 트랜지언트 특성들을 분석한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성한다.

[0009] 본 발명은 다른 양상에서, 전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스를 특징으로 하며, 센서 디바이스는 회로에 커플링된다. 센서 디바이스는 회로 상에서 전기 활동을 감지하고 전기 활동의 하나 이상의 신호 파형들을 검출하는 모듈을 포함한다. 센서 디바이스는, 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하고, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 트랜지언트 특성들을 분석하고, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 프로세서를 포함한다.

[0010] 본 발명은 다른 양상에서, 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템을 특징으로 한다. 시스템은 회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들을 포함하며, 각각의 센서 디바이스는 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하도록 구성된다. 시스템은 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 각각의 센서 디바이스로부터 하나 이상의 신호 파형들을 수신한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 하나 이상의 신호 파형들을 분석한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성한다.

[0011] 본 발명은 다른 양상에서, 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법을 특징으로 한다. 회로에 각각 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들은 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출한다. 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스는 각각의 센서 디바이스로부터 하나 이상의 신호 파형들을 수신한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 하나 이상의 신호 파형들을 분석한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성한다.

[0012] 본 발명은 다른 양상에서, 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스를 특징으로 한다. 센서 디바이스는 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하는 모듈을 포함한다. 센서 디바이스는, 각각의 센서 디바이스로부터 하나 이상의 신호 파형들을 수신하고, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 하나 이상의 신호 파형들을 분석하고, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 프로세서를 포함한다.

[0013] 위의 양상들 중 임의의 것은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 신호 파형들은 전체(full) 전압 사이클 파형을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 센서 디바이스들은 10MHz 내지 100MHz 범위의 주파수로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링한다.

[0014] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트(transient) 신호들을 식별하는 것은, a) 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈(bin)들로 분할하는 것; b) 복수의 빈들 각각에 대한 평균 값 및 최대 값을 결정하는 것; c) 평균 값과 최대 값 사이의 차이를 결정하는 것; d) 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해, 단계들 a) ― c)를 반복하는 것; 그리고 e) 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은, 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것, 그리고 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함한다.

[0015] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은, 최대 전압 근처의 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 전압 사이클의 제로 크로싱(zero crossing) 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비(ratio)를 결정하는 것, 그리고 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은, 미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것, 그리고 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함한다.

[0016] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은, a) 전체 전압 사이클에 걸쳐 전체 전압 신호 파형의 샘플들의 미분을 결정하는 것; b) 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 것; c) 복수의 빈들 각각에 대한 최대 값을 결정하는 것; d) 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해, 단계들 a) ― c)를 반복하는 것; 그리고 e) 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은, 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것, 그리고 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함한다.

[0017] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은, 최대 전압 근처의 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 것, 그리고 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은, 미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것, 그리고 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함한다.

[0018] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 센서 디바이스들은 하나 이상의 신호 파형들이 임계 값에 도달했음을 검출하면, 80MHz로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은, 임계 값을 초과하는, 전체 전압 사이클 파형의 하나 이상의 샘플들을 식별하는 것, 그리고 식별된 하나 이상의 샘플들을 저장하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은, 각각의 식별된 샘플에 대해: 식별된 샘플에서 피크들의 카운트를 결정하는 것; 식별된 샘플에서 피크의 상승 시간을 결정하는 것; 식별된 샘플의 펄스 폭을 결정하는 것; 그리고 식별된 샘플의 적분을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은, 식별된 샘플에서 피크들의 카운트가 미리 결정된 임계치를 초과할 때 그리고 식별된 샘플에서 피크들의 상승 시간이 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 식별된 샘플을 전기 방전 표시로서 분류하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은, 미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것, 그리고 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함한다.

[0019] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 센서 디바이스들은 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고 센서 디바이스의 메모리 모듈에 저장된 트랜지언트 검출 프로파일을 사용하여 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 센서 디바이스들 중 하나 이상으로부터 수신된 트랜지언트 특성들에 기초하여, 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 생성하고, 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 송신한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 센서 디바이스들은 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 적용하여 하나 이상의 신호 파형들 내에서 후속 트랜지언트 신호들을 식별하고 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성한다.

[0020] 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스에 송신한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 경보 신호들을 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나에 송신한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나는 하나 이상의 경보 신호들 중 적어도 하나를 수신할 시에 시각적 표시기를 활성화한다. 일부 실시예들에서, 시각적 표시기는 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나의 LED(light emitting diode) 컴포넌트이다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는데 하나 이상의 기계 학습 알고리즘들을 사용한다.

[0021] 본 발명의 다른 양상들 및 이점들은, 단지 예로서 본 발명의 원리들을 예시하는 첨부 도면들과 함께 취해진 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.

[0022] 위에서 설명된 기술의 이점들은, 추가의 이점들과 함께, 첨부 도면들과 함께 이루어지는 다음의 설명을 참조함으로써 더 잘 이해될 수 있다. 도면들은 반드시 실척일 필요는 없으며, 대신에, 일반적으로 기술의 원리들을 예시할 때 강조가 이루어진다.
[0023] 도 1a는 병렬 아크 결함의 도면이다.
[0024] 도 1b는 직렬 아크 결함의 도면이다.
[0025] 도 1c는 글로잉 커넥션의 도면이다.
[0026] 도 2는 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템의 블록도이다.
[0027] 도 3은 예시적인 전기 송신 네트워크의 도면이다.
[0028] 도 4a는 실내의 주거용 전력 라인 네트워크들에 대한 예시적인 통신 채널의 현장-수집 측정들의 도면이다.
[0029] 도 4b는 실험실 환경에서 측정된 20m 길이 케이블 비교 및 3개의 상이한 회로들에 대한 전달 특성들의 도면이다.
[0030] 도 5는 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법의 흐름도이다.
[0031] 도 6a는 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법의 상세한 흐름도이다.
[0032] 도 6b는 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법의 상세한 흐름도이다.
[0033] 도 6c는 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법의 상세한 흐름도이다.
[0034] 도 7a 내지 도 7c는 전기 방전 활동을 나타내는 트랜지언트들을 도시하는, 센서 디바이스에 의해 생성된 예시적인 파형 데이터의 도면들이다.
[0035] 도 8a 내지 도 8c는 트랜지언트 특성들을 식별하기 위해 센서 디바이스에 의해 생성된 예시적인 파형 데이터의 도면들이다.
[0036] 도 9는 시간에 따른 트랜지언트 진폭 비의 도면이다.
[0037] 도 10은 시간에 따라 발생하는 전기 방전 활동의 가능성의 도면이다.
[0038] 도 11은 경보 신호 통지를 디스플레이하기 위한 원격 컴퓨팅 디바이스의 예시적인 사용자 인터페이스의 도면이다.
[0039] 도 12는 테스트 디바이스에 의해 생성된 안전 신호에 대한 예시적인 파형 데이터의 도면이다.
[0040] 도 13은 도 2의 시스템과 함께 사용될 수 있는 프록시 디바이스의 블록도이다.
[0041] 도 14a 내지 도 14e는 테스트 홈에 설치된 센서 디바이스에 의해 수집된 화재 전조 아크 신호들을 도시하는 도면들이다.
[0042] 도 15는 도 14c의 아크 신호들의 더 많은 세부사항들을 도시하는 도면이다.
[0043] 도 16은 전기 방전으로부터의 개별 펄스의 더 많은 세부사항을 도시하는 도면이다.
[0044] 도 17은 시스템 테스트 결과들을 보여주는 다수의 그래프들을 갖는 도면이다.
[0045] 도 18은 프록시 디바이스에 의해 재생성된 펄스들의 진폭과 비교하여 실험실 데이터로부터의 펄스들의 진폭을 도시하는 히스토그램이다.
[0046] 도 19는 화재 전조 신호들이 시간에 따라 어떻게 나타나는지를 도시하는 플롯이다.
[0047] 도 20은 HF 전기 활동을 생성하는 전기 네트워크 상에서 실행되는 디바이스에 대한 플롯이다.

[0048] 도 2는 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템(200)의 블록도이다. 시스템(200)은 서비스 입구 케이블(service entrance cable)(222)로부터 수신된 전력을, 빌딩의 기기들 및 콘센트들(예컨대, 콘센트(208))에 전력을 공급하는 분기 회로들(이를테면, 전기 와이어들(202))에 전달하는 전력 분배 시스템(220)(예컨대, 주거용 또는 상업용 빌딩의 전기 시스템)의 회로를 포함하는 전기 와이어들(202)을 포함한다. 전기 방전들은 송신 라인 효과들을 통해 전력 분배 시스템 전반에 걸쳐 이동하는 매우 빠른 전류 임펄스를 생성한다. 전기 방전에 의해 생성된 고주파 신호는 전력 라인 통신들에 사용되는 고주파 신호들과 매우 유사하게 홈(home)을 통과한다.

[0049] 일반적으로, 빌딩들의 회로들, 콘센트들, 디바이스들 및 기기들에 전력을 제공하는 와이어들은 화재 전조 신호들이 기원(origin)으로부터 센서로 이동하게 하는 매체이다. 전조들은 임펄스 방전(impulsive discharge)이며 빌딩의 전력 분배 와이어들을 따라 이동하는 전자기 신호들을 발생시킨다. 배선(디바이스들 및 기기들에 대한 이동식 코드들 및 고정된 옥내 배선 둘 모두)의 모든 각각의 위치는 집의 모든 각각의 콘센트에 대한 전달 기능을 가지며, 전조 신호들은 이 전달 기능에 의해 수정된 센서에 도달한다. 본원에서 설명된 방법들 및 시스템들은 홈의 전기 네트워크를 통해 이동하는 매우 광범위한 주파수 콘텐츠를 측정하고 식별하기 위해 전력 라인 캐리어 통신 기술들에서 개발된 것들과 유사한 방법들을 레버리지한다.

[0050] 도 3은 하나 이상의 거주지들을 서비스하는 예시적인 전기 네트워크의 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 고전압 전력 라인(300)으로부터의 전기는 전기 변압기(302)를 통과하고 +120V AC 라인(L1)(308), 중립 라인(310) 및 -120V AC 라인(L2)(312)을 통해 하나 이상의 거주지들(예컨대, 거주지 A(304), 거주지 B(306))로 전달된다. 라인들(L1 및 L2)은 거주지 내부의 서비스 패널(318)에서 회로 차단기(316)를 통해 복수의 분기 회로들(314)에 커플링된다. L1 상의 임의의 회로로부터 L2 상의 임의의 회로로의 통신이 가능하다는 것을 인지되어야 한다.

[0051] 전력 라인들을 사용한 통신은 20세기 초부터 고려되고 사용되었다. 지난 20년 동안, 다양한 회사들이 빌딩내 전기 분배 시스템들을 통해 100Mbps 내지 1Gbps의 로컬 영역 네트워크 통신을 제공하는 제품들을 출시했다. 이 제작품은 IEEE 1901에서 전력 라인 통신의 표준화 및 소비자 사용을 위한 "이더넷 오버 파워라인(ethernet over powerline)" 어댑터들의 광범위한 가용성을 초래하였으며, 빌딩내 전력 라인들을 통한 광대역 통신은 성숙한 기술이다.

[0052] 전력 라인들(즉, 채널)을 통한 통신과 연관된 2개의 주요 이슈들: 빌딩의 상이한 회로들 상의 송신기 및 수신기의 송신 및 감쇠 특성들 및 채널 노이즈 환경이 존재한다. 전력 라인 채널은 (예컨대, 상이한 디바이스 전력 드로우, 구조 및 온 대 오프 특성들로 인한) 주파수 및 시간 의존 임피던스들을 갖는 부하들 뿐만 아니라 분기들(예컨대, 회로 상의 각각의 콘센트)로 인해 다수의 불연속성들이 존재하기 때문에 난제이다. 시간 변동(time variance)을 담당하는 디바이스들은 또한, 스위칭 전력 공급기들 및 다른 비-선형 장비 엘리먼트들로 인한 협대역 및 광대역 노이즈 주입을 담당한다. 현재 이용 가능한 전력 라인 통신과 관련된 예시적인 기술들은 C. Cano, A. Pittolo, D. Malone, L. Lampe, A. M. Tonello, A. G. Dabak의 "State of the art in power line communications: From the applications to the medium"(IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 34, pp. 1935-1952, Jul. 2016)(https://arxiv.org/pdf/1602.09019.pdf에서 입수 가능함)에서 설명되며, 이는 인용에 의해 본원에 포함된다.

[0053] 전력 라인 채널 송신 특성들은 (2010년 9월, "IEEE Standard for Broadband Over Power Line Networks: Medium Access Control and Physical Layer Specifications, IEEE Standard 1901-2010"에서 설명된 바와 같이) 2010년의 IEEE 1901 표준 비준에서 막을 내린 중요한 현장 측정 및 모델링 활동들의 주제였다. 도 4a는 실내의 주거용 전력 라인 네트워크들에 대한 예시적인 통신 채널의 현장-수집 측정들을 도시한다. 도 4a의 최상부 차트는 동일한 회로 상의 여러 쌍들의 송신기들 및 수신기들을 표현하고, 도 4a의 최하부 차트는 유닛들이 상이한 회로들 상에 있는 다수의 송신기 및 수신기 쌍들을 도시한다(M. Tlich, A. Zeddam, F. Moulin, F. Gauthier의 "Indoor power-line communications channel characterization up to 100 MHz―Part I: One-parameter deterministic model"(IEEE Trans. Power Del., vol. 23, no. 3, pp. 1392-1401, Jul. 2008)에서 설명됨). 스페인에서 취해진 측정 결과들은 메인즈 구성(mains configuration) 및 배선 스타일의 변화들이 유사한 전반적인 특성들을 초래한다는 것을 확인하는 유사한 특성들을 보여준다(위의 C. Cano 등을 참조). 보다 흥미롭고 어려운 경우는 실험실 환경(lab setting)에서 측정된 20m 길이 케이블 비교 및 3개의 상이한 회로들에 대한 전달 특성들을 보여주는 도 4b의 차트이다(E. Liu, Y. Gao, O. Bilal, 및 T. Korhonen의 "Broadband characterization of indoor powerline channel"(Proc. Int. Symp. Power Line Commun., Zaragoza, Spain, 31 Mar.-2 Apr. 2004)에서 설명됨).

[0054] 도 4a 및 도 4b의 차트들은 특정 채널에 대한 가변 주파수 의존성을 보여주지만, 평균적으로 비교적 평탄한 감쇠를 보여준다. 이러한 데이터를 수집하는 데 사용된 사이트들은 크기가 아파트들로부터 대형 주책들까지 그리고 건설 연대가 다양하였다. 채널 특성들은 다수의 방식들에서 정적 무선 통신 채널들과 유사하다. 무선 채널들은 환경에 있는 객체들로부터의 신호들의 반사로 인해 페이딩(즉, 주파수, 포지션 및 시간 의존 감쇠)(즉, 다중경로 유발 페이딩(multipath induced fading))을 경험한다. 여기서는, 불연속성들, 미스매칭된 임피던스들 및 배선의 분기들이 신호 반사들을 초래하기 때문에, 동일한 효과가 발생한다. 시간 도메인에서, 이러한 반사들은 그들 자체를 수신기에 도달하는 오리지널 신호의 진폭 및 시간 시프트 사본들로서 나타낸다. 주파수 도메인에서, 이러한 사본들의 주파수 컴포넌트들은 보강적으로 또는 상쇄적으로 간섭하여 차트들에서 관찰된 바와 같이 전달 특성에서 피크들 및 노치들을 야기한다.

[0055] 전력 라인 통신 시스템들은 광대역의 무선 로컬 영역 네트워크들(예컨대, IEEE 802.11n), 주로 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)에서 사용되는 신호 인코딩 및 노이즈 복원에 대해 동일한 기술들을 사용한다. OFDM은, 그것이 신호 분산 및 페이딩의 영향을 또한 감소시키면서, 스펙트럼의 넓은 대역에 걸쳐 정보를 확산시키기 위한 기술이기 때문에 양호한 솔루션이다.

[0056] 전력 라인 환경은 통신에 대해 난제이지만, 전력 라인 제품들을 통한 이더넷의 시장 성공은 광대역 신호들이 복잡한 전기 네트워크를 트래버싱(traverse)하는 것이 가능하다는 것을 입증한다. 협대역 통신은 개별의 시변 채널 조건들에 의존하는 극도의 주파수 선택성으로 인해 매우 난제이다. 회로간 신호 감쇠들은 현저하지만, 통상적으로 50dB 미만이어서, 전기 배선의 거의 모든 곳에서 기원하는 신호들이 옥내 배선의 다른 곳의 수신기에서(즉, 전기 소켓에서) 검출되는 것을 가능하게 한다.

[0057] 다시 도 2로 돌아가면, 시스템(200)은 120VAC 플러그(206)를 통해 분기 회로 와이어들(202)의 전기 콘센트(208)에 커플링된 센서 디바이스(204)를 더 포함한다. 센서 디바이스는, 일부 실시예들에서, 또한 전기 시스템 상에서 실행되는 기기들(appliances)에 의해 생성되는 원치않는 60Hz 신호 및 전기 노이즈를 필터링하면서, 전기 방전 신호들이 증폭될 수 있게 하는 방식으로, 센서 디바이스를 전기 인프라스트럭처에 커플링하는 전자 컴포넌트들(예컨대, 프로세싱 모듈(204a), ADC(204b), CPU(204c))을 포함한다. 프로세싱 모듈(204a)은, 분기 회로의 전기 와이어들(202) 상에서 발생하는 전기 활동을 감지하고 파형 데이터로서 감지된 전기를 캡처하는 컴포넌트들 이를테면, 커패시터들, 저항기들 및 증폭기들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 프로세싱 모듈(204a)은 전기 방전들이 높은 신호 대 잡음비를 갖는 범위로 센서 디바이스의 주파수 응답을 제한할 수 있는 필터를 포함한다. 필터링은 프로세싱 모듈(204a) 상에 설치된 펌웨어에서 또는 하드웨어 컴포넌트들을 사용하여 구현될 수 있다. 분기 회로의 전기 와이어들(202) 상에서 발생하는 전기 활동은 전력 분배 시스템(220)으로 그리고 그로부터 송신되는 신호들을 포함한다는 것이 주의되어야 한다. 이러한 방식으로, 단일 센서가, 다른 분기 회로들을 포함한 전체 전기 분배 시스템(220)에 걸쳐 전기 방전 신호들을 인식할 수 있다. 도 2는 단일 센서 디바이스(204)를 도시하지만, 시스템(200)은 전력 분배 시스템에서 전기 활동을 감지하도록 포지셔닝된 둘 이상의 센서 디바이스들을 포함할 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 서버 컴퓨팅 디바이스에 데이터를 전송하는 다수의 센서들은 증가된 감도를 제공하고 함께 작동하여 전기 방전들이 발생하는 위치에 관한 정보를 제공할 수 있다.

[0058] 일부 실시예들에서, 위치는 도달-시간 기술(time-of-arrival technique)들을 사용하여 결정될 수 있으며, 여기서 각각의 센서 디바이스에 대한 트랜지언트 신호의 도달의 시간 차이는 와이어 상의 전기 방전들의 위치에 대한 상대적 거리를 제공한다. 일반적으로, 센서 디바이스(204)는 펄스들의 형상을 인식하도록 구성된다. 센서 디바이스가 인식하는 펄스 형상들은 소스 펄스 형상에 더해, 전기 시스템 배선의 모든 각각의 분기, 종단 또는 임피던스 변화로부터 그 형상의 반사들이다. 반사들 간의 시간은 거리의 차이들의 제곱을 그룹 속도로 나눈 것이다. 반사들의 크기 및 극성은 부하 또는 접합부의 복잡한 임피던스에 의해 결정된다. 다양한 반사들의 타이밍은 회로에서 소스의 위치를 알려주며; 이러한 반사들의 형상 변화들은 반사들을 생성한 부하들 및 접합부들의 임피던스에 관하여 알려준다. 예컨대, 2개의 센서 디바이스들이 동일한 회로 상에서 상이한 위치들에 설치되는 경우, 2개의 디바이스들에서의 도달 시간 차이들은, 심지어 노이즈 이상으로 반사들이 인식될 수 없는 펄스들에 대해서도 ― 회로에서의 위치들을 결정할 수 있다.

[0059] 일 실시예에서, 센서 디바이스(204)는 초당 2700 만개까지의 파형 샘플들을 캡처하고 샘플들을 512개의 빈들에 할당할 수 있다. 센서 디바이스(204)는 빈들 각각에서 최대 진폭을 결정하고 비닝된 값들을 사용하여 파형 데이터를 생성한다. 센서 디바이스(204)는 또한 센서 하드웨어의 대역폭 및 프로세싱 요건들을 감소시키기 위해 파형 신호들의 미분 값들을 획득하는 기능들을 수행한다. 예컨대, 센서 디바이스(204)는 인접한 파형 샘플들을 폐기하여 제1 미분을 얻은 다음 프로세스를 반복하여 제2 미분을 얻을 수 있다. 일 실시예에서, 센서 디바이스(204)는 여러 인접한 샘플들을 더하고 여러 인접한 샘플들을 차감하여 웨이블릿을 획득하며, 그런 다음 이 웨이블릿은 신호에서 임의의 변화들이 발생했는지를 결정하기 위해 이전에 캡처된 웨이블릿들과 대조하여 분석된다.

[0060] 센서 디바이스(204)는 통신 네트워크(212)를 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(214)에 통신 가능하게 커플링된다. 일 실시예에서, 센서 디바이스(204)에는 센서 디바이스(204)가 무선 연결을 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(214)와 통신하는 것을 가능하게 하는 통신 컴포넌트들(예컨대, 안테나, 네트워크 인터페이스 회로)이 장착된다.

[0061] 통신 네트워크(212)는 본원에서 설명된 바와 같이 전기 배선에서 전기 방전들을 검출하는 프로세스를 수행하기 위해 시스템(200)의 다른 컴포넌트들이 서로 통신하는 것을 가능하게 한다. 네트워크(212)는 WiFi 또는 LAN과 같은 로컬 네트워크, 또는 인터넷 및/또는 셀룰러 네트워크와 같은 광역 네트워크일 수 있다. 일부 실시예들에서, 네트워크(212)는 시스템(200)의 컴포넌트들이 서로 통신하는 것을 가능하게 하는 여러 이산 네트워크들 및/또는 서브-네트워크들(예컨대, 셀룰러 내지 인터넷)로 구성된다.

[0062] 서버 컴퓨팅 디바이스(214)는 시스템(200)의 다른 컴포넌트들로부터 데이터를 수신하고, 시스템(200)의 다른 컴포넌트들로 데이터를 송신하고, 본원에서 설명된 바와 같이 전기 배선에서 전기 방전들을 검출하기 위한 기능들을 수행하기 위해, 하나 이상의 특수 목적 프로세서들 및 하나 이상의 물리적 메모리 모듈들을 포함하는 하드웨어, 및 서버 컴퓨팅 디바이스(214)의 프로세서에 의해 실행되는 특수 소프트웨어 모듈들, 이를테면, 트랜지언트 분석 모듈(214a)의 조합이다. 일부 실시예들에서, 모듈(214a)은 서버 컴퓨팅 디바이스(214)의 전용 프로세서 상에 프로그래밍된 컴퓨터 소프트웨어 명령들의 특수 세트이고, 특수 컴퓨터 소프트웨어 명령들을 실행하기 위해 특별히 지정된 메모리 위치들 및/또는 레지스터들을 포함할 수 있다. 모듈(214a)에 의해 수행되는 특정 프로세싱의 추가의 설명이 아래에 제공될 것이다. 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)는, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)와 관련하여 본원에서 설명된 프로세싱이 센서 디바이스(204)에 의해 수행될 수 있다는 점에서(즉, 프로세서 및 메모리는 본원에서 설명된 데이터 수집, 분석 및 경보 프로세스들을 수행하는 센서 디바이스에 내장될 수 있음) 자립형 디바이스로서 동작하도록 구성될 수 있다는 것이 인지되어야 한다.

[0063] 데이터베이스(216)는 본원에서 설명된 바와 같이 전기 배선에서 전기 방전들을 검출하는 프로세스와 함께 사용되는, 데이터 저장을 위한 일시 및/또는 영구 메모리를 포함한다. 일반적으로, 데이터베이스(216)는 서버 컴퓨팅 디바이스(214)에 의한 사용을 위한 데이터의 특정 세그먼트들을 수신, 생성 및 저장하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(216)의 전부 또는 일부는 서버 컴퓨팅 디바이스(214) 내에 통합되거나, 또는 별개의 컴퓨팅 디바이스들 또는 디바이스들 상에 로케이팅될 수 있다. 예컨대, 데이터베이스(216)는 California, Redwood City의 Oracle Corp.로부터 입수 가능한 MySQL™과 같은 데이터베이스를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 데이터베이스(216)는 DynamoDB™를 사용하는 AWS(Amazon Web Services)™과 같은 클라우드-기반 저장 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 데이터베이스는 메모리, 예컨대 서버 컴퓨팅 디바이스(214) 및/또는 센서 모듈(204) 상에 로케이팅될 수 있다.

[0064] 도 5는 도 2의 시스템(200)을 사용하여 전기 배선에서 조기-스테이지 아크 결함들을 검출하는 컴퓨터화된 방법(500)의 흐름도이다. 분기 회로(예컨대, 와이어들(202)을 포함하는 분기 1 회로)에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들(예컨대, 센서 디바이스(204))은 분기 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출한다(502). 예컨대, 전기 방전은 전류의 임펄스 변화이기 때문에, 전기 방전에 의해 생성된 신호는 전기 와이어들(202) 아래로 송신되어 임의의 접합부 주위에서 반사된다. 이러한 신호들은 리턴 시에 지연을 가지며, 이는 통상적으로 와이어의 길이에 기초한다. 신호들은 또한 위상 시프트를 나타내며, 이 위상 시프트는 시스템(200)이 본원에서 설명된 바와 같이 전기 와이어들(202) 상의 전기 방전(심지어 매우 작은 전기 방전)과 관련된 활동을 표현하는 트랜지언트 신호들을 파형에서 식별하는 것을 가능하게 한다.

[0065] 센서 디바이스(204)는 검출된 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별한다(504). 센서 디바이스(204)는 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 트랜지언트 특성들을 생성하고(506) 서버 컴퓨팅 디바이스(214)에 트랜지언트 특성들을 송신한다. 트랜지언트 분석 모듈(214a)은 각각의 센서 디바이스(204)로부터 트랜지언트 특성들의 세트들을 수신하고(508), 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 트랜지언트 특성들을 분석한다(510). 경보 생성 모듈(214b)은 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성한다(512).

[0066] 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)는 하나 이상의 신호 파형들을 검출하고(단계 502), 트랜지언트 신호들을 식별하는 것(단계 504), 트랜지언트 특성들을 생성하는 것(단계 506), 트랜지언트 특성들을 분석하는 것(단계 510), 및 경보 신호들을 생성하는 것(단계 512)을 포함하여, 추가의 프로세싱을 위해 하나 이상의 신호 파형들을 트랜지언트 분석 모듈(214a)로 송신할 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 추가로, 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)는 도 5의 모든 단계들을 내부적으로 수행할 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)는, 네트워크 대역폭을 보존하고 프로세싱 용량 및 성능을 개선하는 등을 위해, 하나 이상의 신호 파형들을 트랜지언트 분석 모듈(214a)로 송신하기 전에 신호 파형들을 압축한다.

[0067] 일부 실시예들에서, 경보 생성 모듈(214b)은 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 모바일 폰, 태블릿, 스마트 워치 등)로 송신한다. 원격 컴퓨팅 디바이스는 예컨대, 하나 이상의 경보 신호들의 수신에 기초하여 원격 컴퓨팅 디바이스와 연관된 스크린 상에 메시지 또는 표시기(이를테면, 경고 아이콘)를 디스플레이할 수 있다. 예컨대, 경보 신호는 시스템(200)에 의해 검출된 위험한 조건 또는 위험을 표시하는 일군의 텍스트를 포함하는 패킷-기반 메시지를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 경보 생성 모듈(214b)은 하나 이상의 경보 신호들을 센서 디바이스들(204) 중 하나 이상에 송신한다. 센서 디바이스들(204)은 하나 이상의 경보 신호들의 수신 시에 하나 이상의 컴포넌트들(예컨대, 센서 디바이스에 있는 내장된 컴포넌트들)을 활성화할 수 있다. 예컨대, 경보 생성 모듈(214b)로부터 경보 신호의 수신 시에, 센서 디바이스(들)(204)는 위험한 조건 또는 위험이 시스템(200)에 의해 검출되었음을 표시하기 위해 센서 디바이스(204)의 외부 상에서 점등 및/또는 점멸하는 LED 엘리먼트를 활성화할 수 있다. 도 5의 단계들에 대한 부가적인 세부사항은 도 6a 내지 도 6c와 관련하여 아래에서 제공된다.

[0068] 도 6a 내지 도 6c는 도 2의 시스템(200)을 사용하여 그리고 도 5와 관련하여 위에서 설명된 프레임워크에 따라 전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법들의 상세한 흐름도를 포함한다. 도 6a 내지 도 6c는 전기 방전들을 검출하기 위해 시스템(200)에 의해 사용될 수 있는 3개의 상이한 방법들 ― 방법 A(도 6a), 방법 B(도 6b) 및 방법 C(도 6c)를 포함한다. 이들 방법들은 예시적이며, 본원에서 설명된 시스템과 함께 사용하기 위해 다른 방법들이 고려될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 또한, 방법들(A, B 및 C)은 독립적으로 또는 서로 결합하여 사용될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 일 실시예에서, 센서 디바이스(204)는 방법들(A, B 또는 C) 중 하나에 따라 파형 데이터를 각각 프로세싱하는 다수의 논리적 및/또는 물리적 프로세서들(예컨대, CPU(204c))을 포함할 수 있다.

[0069] 예컨대, 방법들(A 및 B)에서, 센서 디바이스(204)의 고속 ADC(analog-to-digital converter)(204b)는 전체 전압 사이클 파형(1/60 초)을 캡처하여 27MHz로 샘플링함으로써 파형들(502)을 검출하고 ― 반면에, 방법(C)에서, ADC(204b)는 전체 전압 사이클 파형(1/60 초)을 캡처하여, (대역폭 및 메모리 자원들을 보존하기 위해) 파형이 임계치에 도달했거나 초과했음을 검출 시에 80MHz로 샘플링한다.

[0070] 센서 디바이스(204)의 CPU(204c)는 여러 상이한 방식들로 파형 데이터에서 트랜지언트들을 식별할 수 있다(504). 예컨대, 방법(A)에서, CPU(204c)는 2,700만개의 샘플들을 512개의 빈들로 분할함으로써 샘플링된 파형 데이터에 대해 비닝 프로세스를 수행한다. CPU(204c)는 각각의 빈의 최대치와 최소치 간의 차이를 계산하고 각각의 빈의 평균과 최대치 간의 차이를 계산한다. 다음으로, CPU(204c)는 비닝된 최대-평균 데이터의 15 사이클들을 누산하고 15 사이클들의 최대치를 결정한다. 그 후, CPU(204c)는 각각의 누산된 최대치의 빈들에 걸친 미분을 계산한다.

[0071] 방법(B)에서, CPU(204c)는 전체 전압 사이클에 걸쳐 파형의 미분을 계산한다. CPU(204c)는 결과적인 2,700만개의 샘플들을 512개의 빈들로 분할하고 각각의 빈의 최대치를 계산한다. 다음으로, CPU(204c)는 비닝된 최대 데이터의 15 사이클들을 누산하고 15 사이클들의 최대치를 결정한다. 그 후, CPU(204c)는 각각의 누산된 최대치의 빈들에 걸친 미분들을 계산한다.

[0072] 방법(C)에서, CPU(204c)는 트리거 이전의 샘플들을 포함하여, 부동 임계치를 초과하는 파형 샘플들의 저장을 트리거하며 ― 이들은 사이클 내의 단일 트랜지언트들이다.

[0073] 계속해서 도 6a 내지 도 6c를 참조하면, 센서 디바이스(204)의 CPU(204c)는 상이한 방식들로 트랜지언트 특성들을 생성할 수 있다(506). 예컨대, 방법들(A 및 B)에서, CPU(204c)는 전체 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 계산하고 전압 사이클 내의 16개의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 계산한다. 방법(C)에서, CPU(204c)는 트랜지언트에서 피크들의 수를 카운트하고, 피크들의 상승 시간을 계산하고, 트랜지언트의 최대 진폭을 계산하고, 트랜지언트의 펄스 폭을 계산하고, 트랜지언트의 적분을 계산한다.

[0074] 센서 디바이스(204)가 위에서 설명된 비닝 프로세스에 기초하여 전압 파형 데이터에서 변화가 발생했다고 결정할 때, 센서 디바이스(204)는 네트워크(212)를 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(214)로 트랜지언트 특성 데이터를 송신한다. 트랜지언트 분석 모듈(214a)은 센서 디바이스(204)로부터 트랜지언트 특성 데이터를 수신하고(504), 신호 파형에서 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 파형 데이터를 분석한다(506). 일 예에서, 신호 분석 모듈(214a)은 수신된 데이터를 사용하여 신호 파형을 재구성하고 트랜지언트들의 분포(트랜지언트들이 동위상으로 발생하는 곳들을 포함함)를 트랜지언트들의 예상 분포와 비교한다. 예컨대, 신호 분석 모듈(214a)은 트랜지언트들이 동위상으로 발생하는 곳뿐만 아니라, 트랜지언트들이 얼마나 반복 가능한지 ― 예컨대, 트랜지언트들이 파형에서 규칙적 패턴(이는 회로 상의 디바이스 또는 기기의 동작을 표시할 수 있음)을 나타내는지 또는 트랜지언트들이 불규칙적 패턴(이는 전기 방전 및/또는 아크 결함 활동을 표시할 수 있음)을 나타내는지를 결정할 수 있다.

[0075] 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)의 CPU(204c)는 결정된 트랜지언트 특성들을 서버 컴퓨팅 디바이스(214)의 트랜지언트 분석 모듈(214a)로 송신하고, 모듈(214a)은 트랜지언트 특성들을 수신한다. 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)는 서버 컴퓨팅 디바이스(214)에 대한 연결을 요구하지 않는 자립형 모듈로서 구성될 수 있다는 것이 인지되어야 하며 ― 이러한 실시예들에서, 센서 디바이스(204)는 또한 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계(510) 및 경보 신호들을 생성하는 단계(512), 및 추가로, 일부 실시예들에서, (이전에 설명된 바와 같이) 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스로 송신하는 단계를 수행할 수 있다. 일부 실시예들에서, 경보 신호들은, 잠재적으로 위험한 전기 활동이 발생하고 있음을 근처의 사람들에게 알리기 위해, 센서 디바이스(204) 내에서 국부적으로 생성되고 센서 디바이스(204)의 다른 컴포넌트들 - 이를테면, 센서 디바이스(204)에 내장된 스피커 또는 다른 오디오 컴포넌트, 또는 센서 디바이스(204)에 내장된 조명 또는 다른 시각적 컴포넌트(예컨대, LED) - 을 트리거하는데 사용될 수 있다.

[0076] 트랜지언트 분석 모듈(214a)은 상이한 방식들로 센서 디바이스(204)로부터 수신된 트랜지언트 특성들(510)을 분석할 수 있다. 예컨대, 방법들(A 및 B)에서, 모듈(214a)은 최대 전압 근처의 위상 섹션들에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 전압 제로 크로싱들 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정한다. 비가 임계 값보다 큰 경우, 모듈(214a)은 잠재적인 전기 방전들로서 이러한 트랜지언트들을 식별한다. 방법(C)에서, 모듈(214a)은 트랜지언트에서의 피크들의 수가 미리 정의된 임계치를 초과하는지 그리고 상승 시간이 미리 정의된 임계치보다 큰지를 평가한다. 만약 그렇다면, 모듈(214a)은 잠재적인 전기 방전으로서 트랜지언트를 식별한다.

[0077] 도 7a 내지 도 7c 및 도 8a 내지 도 8c는 트랜지언트 신호들을 도시하는 센서 디바이스(204)의 CPU(204c)에 의해 캡처된 파형 데이터의 도면들이다. 도 7a는 초당 1600만개의 샘플들로 캡처된, 2 밀리초의 샘플링된 전압 데이터에 대한 파형의 예시적인 도면이다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 파형 데이터 대부분은, 공기 중의 전자기 신호들 및 기기들과 같은 아이템들에 의해 생성되는 일반적인 전기적 배경 노이즈이다. 그러나 파형 데이터는 또한, 여러 더 큰 스파이크들(예컨대, 702, 704)을 나타내는데 ― 이는 전기 회로에서 전기 방전 활동을 표시할 수 있는 트랜지언트들이다.

[0078] 도 7b는 부가적인 세부사항을 보여주기 위해 확대된, 도 7a로부터의 파형의 일부를 보여주는 예시적인 도면이다. 도 7b에서 볼 수 있는 바와 같이, 개별 트랜지언트들(예컨대, 712, 714)의 형상이 나타난다. 더 자세히 살펴보면, 도 7c는 부가적인 세부사항들을 보여주기 위해 확대된, 도 7b의 파형의 일부(즉, 2 μs)를 보여주는 예시적인 도면이다. 도 7c에 도시된 바와 같이, 트랜지언트(514)는 신호의 감쇠를 위해 소요되는 시간량을 표시하는 링-다운 구조(ring-down structure)를 나타낸다. 또한, 트랜지언트(714)는 전압의 매우 빠른 변화들 및 빠른 상승 시간을 갖는다. 방법(C)에 대해 위에서 설명된 바와 같이, 센서 디바이스(204)의 CPU(204c)는 이러한 유형의 샘플링된 파형 데이터를 사용하여 트랜지언트 분석 모듈(214a)로의 송신을 위한 트랜지언트 특성들을 생성할 수 있다(506).

[0079] 도 8a 내지 도 8c는 (즉, 방법들(A 및 B)과 관련하여 위에서 설명된 바와 같이) 센서 디바이스(204)의 CPU(204c)가 샘플링된 파형 신호를 512개의 빈들로 어떻게 분할할 수 있는지를 보여주는 예시적인 도면들이다. 예시적인 전체 전압 사이클 파형이 도 8a에 도시되며, 빈 번호는 x-축에 걸쳐 할당되고 진폭은 y-축 상에 표현된다. 도 8b는 다른 예시적인 전압 사이클 파형이며, 주석들은 방법들(A 및 B)과 관련하여 위에서 설명된 바와 같이 센서 디바이스의 CPU(204c)가 트랜지언트들을 어떻게 식별할 수 있는지를 보여준다. 도 8b에 도시된 바와 같이, CPU(204c)는 전류 최대, 전류 평균 및 15 사이클들에 걸친 최대 - 그 뿐만 아니라 15 사이클들에 걸친 최대 미분, 전류 최대 미분 및 전체 전압 사이클에 걸친 미분을 결정할 수 있다. 도 8c는 예시적인 전압 사이클 파형이며, 주석은 트랜지언트 분석 모듈(214a)에 의해 식별된 잠재적인 전기 방전을 도시한다. 방법들(A 및 B)과 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, 트랜지언트 분석 모듈(214a)은 최대 전압 근처의 위상 섹션들(예컨대, 섹션(802))에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 전압 제로 크로싱들(예컨대, 섹션(804)) 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정할 수 있다. 트랜지언트 분석 모듈(214a)은 비의 표현을 생성할 수 있다(도 9 참조). 도 9에 도시된 바와 같이, 15:17:40로부터 15:18:00(902에 의해 표시됨)까지의 시간 기간은 전기 방전들이 전기 배선 상에서 생성되고 있을 때이다.

[0080] 일부 실시예들에서, 트랜지언트 분석 모듈(214a)은 도 9로부터의 비 데이터를, 비에 기초하여 전기 방전들이 발생할 가능성을 표시하는 메트릭으로 변환할 수 있다. 도 10은 도 9로부터의 비 데이터에 기초하여 특정 시간 기간 동안 전기 방전이 발생할 가능성을 보여주는 예시적인 도면이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 전기 방전 가능성은 15:17:40에서 0으로부터 2로 이동하고 15:18:00까지 0과 2 사이에서 변동된다. 이 예에서, 2의 값은 전기 방전이 발생할 가능성이 높음을 표시한다.

[0081] 트랜지언트 특성 데이터에서 방전 표시기들을 식별할 시에, 서버 컴퓨팅 디바이스(214)의 경보 생성 모듈(214b)은 검출된 전기 방전 표시기들과 관련된 경보 신호(512)를 생성한다. 일부 실시예들에서, 경보 생성 모듈(214b)은 빌딩 또는 위치를 모니터링하는(또는 그렇지 않으면, 빌딩 또는 위치와 연관된) 하나 이상의 원격 디바이스들을 자동으로 식별하며, 여기서 센서 디바이스(204)는 분기 회로에 연결되고 이들 원격 디바이스들에 경보 신호를 자동으로 송신한다. 원격 디바이스들은 모바일 폰들, 태블릿들, 데스크톱 PC들, 스마트 기기들, IoT 디바이스들, 스마트 시계들 등과 같은 컴퓨터-기반 디바이스들을 포함할 수 있다. 원격 디바이스들은 경적들, 사이렌들, 조명들 및 다른 시청각 표시기 디바이스들을 또한 포함할 수 있다.

[0082] 일부 실시예들에서, 데이터베이스(216)는 원격 디바이스의 식별과 관련된 정보(예컨대, IP 주소, 전화 번호, 이메일 주소)를 포함하고, 경보 생성 모듈(214b)은 식별 정보를 사용하여 각각의 원격 디바이스에 대한 경보 신호를 준비한다. 일부 실시예들에서, 경보 생성 모듈(214b)은 패킷-기반 전달(예컨대, 텍스트 메시징, XML, 이메일), 회선-기반 전달(예컨대, 페이징, 음성 메시징) 등과 같은 임의의 표준 통신 프로토콜 또는 기술을 사용한다. 예컨대, 경보 신호는 특정 데이터 엘리먼트들을 포함하는 본문 및 헤더를 갖는 패킷-기반 통신의 형태(예컨대, 메시지)를 취할 수 있다. 경보 신호는 시스템(200)에 의해 검출된 아크 결함의 유형, 전기 방전 활동의 대략적 위치(예컨대, 위에서 설명된 도달-시간 기술들을 사용함), 빌딩에서 센서 디바이스(204) 및 그의 포지션의 식별, 및 다른 관련 정보(예컨대, 동일한 분기 회로에 연결된 기기들 또는 다른 전기 디바이스들의 식별 등)과 관련된 정보를 포함할 수 있다.

[0083] 도 11은 경보 신호의 수신에 기초하여 사용자에게 메시지를 디스플레이하기 위한 원격 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 모바일 폰)의 사용자 인터페이스의 예시적인 도면이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 원격 컴퓨팅 디바이스 상에 설치된 앱은 (예컨대, 인터넷을 통해) 서버 컴퓨팅 디바이스(214)에 커플링될 수 있고 경보 생성 모듈(214b)로부터 푸시된 경보 신호들을 자동으로 리스닝(listen)하도록 구성될 수 있다. 경보 신호가 원격 컴퓨팅 디바이스에 도달할 때, 앱은 전기 화재 위험을 사용자에게 통지하는 경고 표시기(1102)(예컨대, 적색, 깜박이는 그래픽 또는 아이콘)를 자동으로 디스플레이할 수 있다. 사용자 인터페이스는 또한 검출된 이전 전기 방전 활동의 로그(예컨대, 사용자 홈에서의 다른 이벤트들)를 포함할 수 있다.

[0084] 이러한 방식으로, 본원에서 설명된 시스템 및 방법은, 본 시스템이 종래의 아크 결함 검출기들보다 훨씬 더 앞서 그리고 훨씬 나은 정확도로, 분기 회로에서 발생하는 작은 트랜지언트들(이는 회로에서 전기 방전 활동을 표시할 수 있음)을 검출할 수 있다는 점에서, 현재 사용 가능한 아크 결함 검출 기술에 비해 상당한 이점들을 제공한다. 본원에서 설명된 시스템 및 방법은 또한, 네트워크-기반 프로세싱 아키텍처를 레버리지하여 시간에 따라 특정 분기 회로에 대한 신호 데이터를 캡처하며, 이는 분기 회로에 대한 전기 활동 프로파일에서 변화들의 즉각적인 검출을 가능하게 하고 전력 시스템에서 발생할 수 있는 예외들의 유형들에 관해 유틸리티 회사들 및 기기 제조자들과 같은 업스트림 엔티티들에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

[0085] 또한, 다수의 상이한 센서 디바이스들이 유틸리티 제공자에 의해 운영되는 공통 전기 그리드에 걸쳐 다양한 빌딩들에 설치될 수 있다는 것이 인지되어야 한다(예컨대, 다수의 상이한 홈들은 위에서 설명된 바와 같이 전기 방전들을 모니터링하기 위해 빌딩의 전기 시스템에 부착된 센서 디바이스를 가질 수 있음). 이러한 분산된 센서 디바이스들 각각은 센서 디바이스들로 데이터를 송신하고 센서 디바이스들로부터 데이터를 수신하는 하나 이상의 중앙식 서버 컴퓨팅 디바이스들과 통신할 수 있다. 이 구성에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 센서 디바이스들로부터 전기 방전 검출 데이터를 수집하고 분석을 위해 데이터를 집계(aggregate)할 수 있다. 일 예에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 그의 트랜지언트 검출 및 특성화 알고리즘들을 개선하기 위해, 최종 사용자들로부터의 피드백과 함께, 상이한 홈들 및 빌딩들에 설치된 복수의 센서 디바이스들로부터의 전기 방전 및/또는 트랜지언트 데이터를 사용하는 기계 학습 기술들 및 알고리즘들을 구현할 수 있다.

[0086] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은 기계 학습 기술들의 적용에 의해 향상된다. (인용에 의해 본원에 포함되는 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html 및 Friedman, Jerome H의 "Gradient Function Approximation: A Gradient Boosting Machine"(The Annals of Statistics, Vol. 29, No. 5 (Oct. 2001), pp. 1189-1232)에 설명된 바와 같은) 부스트드 트리(boosted tree)와 같은 기술들은 실험실에서 생성된 트루 데이터 세트(truth data set)들 또는 알려진 전기 방전 신호들을 갖는 집들 또는 빌딩들로부터의 트루 데이터 세트들에 기초하여 다양한 특성들의 자동화된 선택을 허용한다. 기계 학습은 인간이 수동으로 유도할 수 있는 것보다 더 상세한 계산 모델 및 트랜지언트 특성들과 전기 방전 표시들 간의 관계들의 개발을 허용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 트랜지언트 특성들로부터의 자기 상관 지연들 및 첨도와 같은 시계열 특징들은 텀블링 윈도우(tumbling window)를 통해 추가로 컴퓨팅되고 이러한 특징들을 기계 학습 모델에 제공하여 추가의 맥락을 제공하고 정확도를 개선한다. 전기 방전 표시들 또는 거짓 긍정 둘 모두에 대한 트루 데이터 세트들이 확장됨에 따라, 기계 학습 모델들이 개선될 수 있고, 지속적인 개선 사이클로 추가의 개발된 펌웨어가 센서에 배포될 수 있다.

[0087] 또한, 서버 컴퓨팅 디바이스는 실행을 위해 센서 디바이스들에, 트랜지언트들 및 트랜지언트 특성들을 식별하기 위한 업데이트된 소프트웨어 방법들을(즉, 펌웨어 또는 유사한 업그레이드들의 형태로) 배포할 수 있고, 그리하여 홈을 보호하기 위해 최신 알고리즘들과 센서 네트워크를 자동으로 동기화한다. 또한, 다수의 홈들에 배치된 다수의 센서 디바이스들은 트랜지언트들 및 일반적으로 검출되는 전압 파형들에 관한 데이터를 연관시켜 전기 그리드 문제들의 잠재적 위치를 정확히 찾아내고 그리드 운영자들 또는 유틸리티 제공자들과 통신하여 조치를 취할 수 있다.

[0088] 본원에서 설명된 시스템들 및 방법들의 다른 양상은 별개의 전자 디바이스(이는 일부 실시예들에서, 센서 디바이스(204)에 내장됨)를 통해 전기 배선에 대신 도입되지만, 위험한 전기 방전들처럼 보이는 신호들을 생성하는 디바이스의 통합을 포함할 수 있다. 이러한 신호들(안전 신호들이라 또한 칭함)은 센서 디바이스(204)의 동작을 테스트하는 데 사용될 수 있어서, 센서 디바이스(204)가 갖는 임의의 오작동들 또는 다른 문제들이 식별될 수 있다. 도 12는 안전 신호들의 검출로부터 생성된 예시적인 파형의 도면이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 이러한 트랜지언트들은 위험한 전기 방전이 배선 상에서 발생했던 경우 생성될 트랜지언트들의 유형들과 유사하다. 이러한 트랜지언트들은 센서 디바이스(204)에 의해 검출될 만큼 충분히 작지만 AFCI를 트립(trip)할 만큼 충분히 크지 않다는 점이 주의되어야 한다.

[0089] 본원에서 설명된 시스템들 및 방법들의 다른 중요한 양상은 홈의 임의의 위치에서 발생하는 화재 전조들을 검출하는 데 있어 센서 디바이스의 효과를 테스트하는 장치의 개발이다. 이를 달성하는 하나의 가능한 방식은 화재 전조 펄스들을 생성하는 손상된 코드를 다수의 홈들로 가져오고 펄스 신호들이 홈의 다른 콘센트들로부터 얼마나 잘 검출되는지를 측정하는 것일 것이다. 이 접근법의 단점은 신호들을 안전하게 생성할 수 있는 숙련된 기술자를 보내는 데 상당한 양의 시간이 소요되고 연구는 단지 짧은 시간 기간에 걸쳐 ― 누군가가 홈 내에서 시스템을 모니터링하는 동안에만 신호들을 측정할 것이란 점이다. 합리적인 개인은 자신의 집에서 손상된(그리고 위험한) 전기 코드를 연장된 시간 기간 동안 환영하지는 않을 것이다.

[0090] 대안적인 그리고 보다 확장 가능한 접근법은 실제 화재 전조들에 의해 실험실에서 생성 및 레코딩된 화재 신호들을 리플레이(replay)할 수 있는 프록시 디바이스의 사용이다. 이 프록시 디바이스는, 오랜 시간 기간에 걸쳐 신호 검출 성능을 추적하는 능력과 함께, 전국의 다양한 유형들의 홈들에 수백 개의 유닛들의 경제적 배포를 허용한다. 도 13은 도 2의 시스템(200)과 함께 사용될 수 있는 프록시 디바이스(1300)의 블록도이다.

[0091] 도 13에 도시된 바와 같이, 프록시 디바이스(1300)는 플래시 메모리 모듈(1302), CPU(1304), DAC(digital-to-analog signal converter)(1306) 및 전력 증폭기(1308)를 포함한다. 디바이스(1300)는 화재 전조 신호들을 시뮬레이팅하기 위해 DAC 및 전력 증폭기(전력 커패시터를 통해 전기 시스템에 커플링됨)를 활용한다. DAC(1306)는 짧은 시간 기간 동안 120MHz의 신호들을 생성할 수 있다. CPU는 위상적으로 적절한 위치들에서 발생하는 펄스들을 생성하기 위해 주전원(power main)들로부터의 제로 크로싱과 위상 동기화된다. 펄스 정보는 CPU에 의해 플래시 메모리로부터 판독되고 레코딩된 펄스들은 D/A 변환기 및 전력 증폭기를 통해 재생된다.

[0092] 프록시 디바이스(1300)는 복수의 홈들에 전개될 때 다음 질문들에 대답하는 데 도움이 된다:

[0093] 1) 화재 전조 아킹 신호들이 홈의 전기 시스템에서 얼마나 잘 이동하는가?

[0094] 2) 본원에서 설명된 방법들 및 시스템들은 전기 화재 신호들을 식별하고 이러한 신호들을 홈의 다른 기기들로부터 생성된 신호들과 얼마나 잘 구별하는가?

[0095] 화재 전조 펄스 신호들이 홈 전기 시스템에서 얼마나 잘 이동하는지를 결정하기 위해, 프록시 디바이스(1300) 및 센서 디바이스(204)는 홈의 전기 콘센트에 플러깅될 때 검출을 위한 신틸레이션(scintillation) 펄스들을 생성하는 테스트 픽스처(test fixture)와 함께, 테스트 홈에 전개되었다. 테스트 픽스처는 Hot, Neutral 및 Ground 도체들을 갖는 표준 벽면 콘센트에 플러깅된 전력 코드를 포함한다. 전력 코드는 신틸레이션들 또는 전기 방전들에 의해 생성되는 임의의 전류들이 통과해야 하는 저항기들을 포함하도록 접합(splice)되었다. 전력 코드의 단부는 다양한 테스트 장치들이 연결될 수 있는 플러그에 연결되었다. 테스트 픽스처는 손상된 연장 코드가 통과되는 플라스틱 NEMA 인클로저를 포함한다. 손상된 전기 코드는 전기 방전이 발생하도록 야기하는 다양한 물질들에 노출될 수 있다. 예컨대, 물질은 흑연 가루, 물, 또는 물, 비누 및 소금의 용액일 수 있다. 차동 아날로그-디지털 변환기는 알려진 저항의 저항기에 걸리는 전압을 측정하여 저항기를 통과하는 전류 흐름을 계산한다. 손상된 코드를 다양한 물질들에 노출시킴으로써 생성되는 예상 피크 전류에 의존하여 적절한 양의 이득을 제공하기 위해 다양한 크기들의 저항기들이 선택되었다. 테스트 홈은 약 4,000 평방 피트의 대형 일 세대용 홈이다. 홈은 평면 스크린 텔레비전들, 오디오 장비 및 컴퓨터들을 포함한 통상적인 유형들의 전자 장비를 갖는다. 전자 장비는 통상적으로 서지(surge) 억제기 전력 스트립에 의해 보호된다.

[0096] 도 14a 내지 도 14e는 테스트 홈으로부터 수집된 화재 전조 아크 신호들을 도시하는 도면들이다. 도 14a의 그래프는 2개의 센서들로부터 출력되는 피크 아날로그-디지털 변환기의 60초의 측정을 도시한다. "동일한 팅(Same Ting)"이라고 라벨링된 센서 디바이스는 동일한 120V 레그/위상 상에 있으며 테스트 픽스처와 동일한 분기 회로 상에 있다. "다른 팅(Other Ting)"이라고 라벨링된 센서 디바이스는 상이한 분기 회로 상의 전력 네트워크의 대향하는 120V 레그/위상 상에 있다. 더 큰 진폭 신호들은 테스트 픽스처가 화재 전조 펄스들을 생성할 때의 시간들을 표시한다. 예컨대, 도 14a에서, 동일한 팅 라인 및 다른 팅 라인은 영역(1402) 내의 강조된 영역에서 약 2400의 미가공 디지털 유닛들까지 점프하며 ― 이는 두 센서 디바이스들이 화재 전조 펄스를 검출했음을 표시한다. 도 14b의 그래프는 1초의 시간으로 확대된 도 14a로부터 강조된 기간(1402)을 도시한다.

[0097] 도 14c의 그래프에 대해, 도 14b의 데이터는 20 밀리초의 시간으로 추가로 확대되며 ― 이는 도 14b의 영역(1404)으로 표시된다. 도 14c에서, 테스트 픽스처의 핫 라인 상의 10 옴 저항기를 통한 전류(1406)의 측정이 도시된다. 이는, 절연기에 관한 고장이 발생할 때 흐르고 전기 방전으로서 관찰되는 전류이며 열 및 빛의 형태로 명시된다.

[0098] 도 14d 및 도 14e는 10 옴 저항기를 통한 전류 흐름의 추가의 줌-인 기간들 및 센서 디바이스들에 의해 인지되는 바와 같은 결과적인 파형들을 도시한다. 도 14d의 그래프는 500 마이크로초의 시간으로 확대된 바와 같은, 도 14c로부터의 강조된 기간(1408)을 도시하는 반면, 도 14e의 그래프는 80 마이크로초로 확대된 바와 같은, 도 14d로부터의 강조된 기간(1410)을 도시한다.

[0100] 도 15는 도 14c의 보다 상세한 버전을 도시하며, 이는 전기 고장이 발생하고 센서 디바이스들이 10 옴 저항기를 통해 전류를 측정한 2번의 시간들을 강조한다. 이 예에서, 전기 고장이 수 마이크로초의 시간 기간에 걸쳐 느리게 변하는 전류들 내지 나노초 내지 수십 나노초 정도로 매우 빠르게 시작 및 중지되는 전류들을 생성할 수 있다는 것이 인지된다. 도 15에서 볼 수 있는 바와 같이, 느리게 변하는 전류들은 동일한 회로("동일한 팅") 상의 센서 디바이스에서 가시적 신호(1502)를 생성하지만, 상이한 레그("다른 팅") 상의 센서 디바이스에서는 생성하지 않는 반면, 빠르게 변하는 전류들은 두 센서 디바이스들로부터의 신호들에서 가시적이다.

[0101] 도 16은 전류가 흐르기 시작하고, 그 후 마지막으로 소멸될 때까지 전류 흐름에 대한 여러 중단들을 경험하는 동안 전류 변화 레이트들에 관한 일부 정보와 함께 전기 방전으로부터의 개별 펄스들 중 하나에 대한 보다 상세한 모습을 도시한다. 전류의 각각의 빠른 변화시마다, 두 센서 디바이스들은 신호의 급격한 상승을 보이고 나서 특징적인 링-다운(ring-down)이 이어진다는 것에 주목한다. 이는, 신호들이 전기 네트워크를 얼마나 잘 통과되는지에 관하여 가장 크게 영향을 미치는 전기 방전의 특성은 전류들의 매우 빠른 상승 시간 및 하강 시간이라는 것을 입증한다. 방전이 시작되면 특징적인 링 다운 신호(1602)가 나타나지만, 전류가 동일한 레벨에서 지속됨에 따라, 대향하는 위상 상의 센서 디바이스는 강한 응답을 갖지 않는다는 것에 주의한다. 이는, 프록시 디바이스가 화재 전조 고속 펄스 전류 상승 및 하강 시간들을 시뮬레이팅할 수 있는 한, 그것은 신호의 가장 적절한 부분을 재생성할 수 있고 더 긴 지속되는 전류들을 재생성할 필요가 없다는 것을 의미하므로, 프록시 디바이스의 발전을 위해 중요한 발견이다.

[0102] 임의의 파형 생성기로서 기능하는 프록시 디바이스(1300)는 실험실 파형들을 불완전하게 재생한다는 것이 인지되어야 한다. 단지 특정 디지털 클록 에지들에서 전압 단계들이 생성될 수 있고 특정 개별 진폭들의 단계들만이 생성될 수 있다. 시스템은 데이터에 대해 손실 압축을 수행하여, 가장 큰 피크들만을 보존하고 그의 형상들을 보존한다. 프록시 디바이스(1300)의 임피던스는 절연기의 손상된 부분의 임피던스와 동일하지 않고, 이에 따라 프록시 디바이스로부터의 반사들은 손상된 케이블로부터의 반사들과 상이하다. 결과적으로, 프록시 디바이스가 손상된 절연체에서 실제 신틸레이션들에 의해 생성된 신호들과 유사한 신호들을 센서 디바이스(204)에서 생성하기에 충분하다는 것을 확인하는 것이 중요하다.

[0103] 이를 테스트하기 위해, 와이어 상의 절연체가 실험실에서 손상되었고 손상된 절연체에서 신틸레이션들에 의해 생성된 전류들이 측정되었고 실험실의 상이한 회로 상의 센서 디바이스에서 그러한 신틸레이션들에 의해 생성된 전압들이 동시에 측정되었다. 그 후, 프록시 디바이스(1300)는 측정된 신틸레이션들을 리플레이하도록 프로그래밍되었고, 손상된 절연체는 프록시 디바이스로 대체되었고, 재차, 프록시 디바이스에서 생성된 전류들 및 상이한 회로 상의 센서 디바이스에서 생성된 전압들이 동시에 측정되었다.

[0104] 도 17은 위에서 설명된 테스트의 결과들을 도시한다. 그래프(1702a)는 손상된 절연체로부터 실험실에서 초기에 측정된 전류를 도시한다. 그래프(1704a)는 그래프(1702a)에 도시된 전류 펄스들에 의해 생성된, 다른 회로에서 측정된 센서 디바이스에서의 전압을 도시한다. 그래프(1706a)는 프록시 디바이스에 의해 생성된 전류를 도시하고 그래프(1708a)는 다른 회로 상의 센서 디바이스에 의해 측정된 전압을 도시한다. 그래프들(1702b, 1704b, 1706b 및 1708b)은 각각, 더 높은 시간 분해능에서 그래프들(1702a, 1704a, 1706a 및 1708a)의 동일한 측정들을 도시한다. 프록시 디바이스에 의해 생성된 센서 전압들은 초기에 측정된 것들과 동일하지 않지만, 이들은 사용할 만큼 충분히 유사하다.

[0105] 집을 통과하는지를 결정하는 화재 전조 펄스 신호들의 제2 특성은 펄스의 진폭이다. 더 큰 진폭 펄스들은 센서 디바이스(204)에서 더 큰 응답을 생성한다. 전류의 진폭과 센서 디바이스 응답의 크기 사이의 관계는 그래프들(1702b 및 1704b)에서 볼 수 있다. 그래프(1702b)에서 더 큰 전류 진폭들은 1704b에서 더 큰 센서 응답들로서 관찰된다. 유사하게, 프록시 디바이스에 의해 생성된 더 큰 진폭 전류들은 센서 디바이스에서 더 큰 응답을 초래한다(그래프들(1706b 및 1708b) 참조). 대략 25mA의 전류들은 검출될 만큼 충분한 신호 대 잡음비로 센서 디바이스(204)에서 응답을 생성하기에 충분하다.

[0106] 화재 전조들은 단일 전력 사이클에 걸쳐 수천 개의 펄스들(이 중 큰 퍼센테이지는 전기 인프라스트럭처를 통과할 만큼 진폭이 충분히 크지 않음)을 생성하고, 대향하는 레그의 센서 디바이스에 의해 인식될 수 있다. 프록시 디바이스(1300)는 사이클 당 제한된 수의 펄스들을 생성할 수 있다. 프록시 디바이스는 집 전체에 걸쳐 검출될 것으로 예상되는 가장 크고 가장 빠른 펄스들을 생성하는 데 집중하도록 프로그래밍된다. 일부 실시예들에서, 프록시 디바이스(1300)는 서버 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 서버 컴퓨팅 디바이스(214))와 통신하여, 그것이 동작하는 시간들 및 그것이 동작하는 모드를 서버에 통지할 수 있다. 이 경우에, 프록시 디바이스가 실행 중임을 표시하는 시간들을 센서 디바이스 출력에 상관시켜 센서 디바이스가 신호를 검출한다는 것을 검증하는 것이 용이하다. 이 예에서, 프록시 디바이스(1300)는 0 밀리암페어 내지 300 밀리암페어 범위의 진폭들을 가진 고속 펄스들을 생성하도록 프로그래밍되었다. 도 18은 "트루(truth)"(진한 회색, 1802)로 라벨링된, 실험실에서 획득된 5초의 데이터 세트에서 발견된 펄스들의 진폭의 히스토그램을 도시한다. 부가적으로, 프록시 디바이스에 의해 재생성된 펄스들의 진폭의 히스토그램은 밝은 회색(1804)으로 도시된다. 일반적으로, 프록시 펄스들의 카운트들은 트루 데이터 소스로부터의 것보다 작다. 위에서 설명된 바와 같이, 이는 모든 각각의 펄스를 재생할 만큼 충분한 데이터를 보유하는데 대한 프록시 디바이스 메모리의 한계들에 기인하여서, 가장 큰 펄스들을 재생하는 데 집중한다.

[0107] 프록시 테스트 데이터 세트의 펄스 전류 진폭들은 아크 결함 회로 차단기들을 트리거하는 피크 암페어들에 비교하면 작다는 것에 주의한다. AFCI는 병렬 아크에 대해 약 50 amps, 및 직렬 아크에 대해 5 amps에서 트립될 것이다(J. Wafer의 "The Evolution of Arc Fault Circuit Interruption"(The 51st IEEE HOLM conference on Electrical Contacts, 2005)에서 설명된 바와 같음). 이러한 작은 진폭들을 가진 펄스 전류들을 검출함으로써, 본원에서 설명된 센서 디바이스는 아크가 위험해지고 화재 위험이 임박한 레벨보다 훨씬 앞서 주택 소유자에게 경고할 수 있다. 신틸레이션들이 검출될 때와 아크가 위험할 만큼 충분히 크게 성장하는 것 간의 이러한 시간프레임은 대략 몇 시간 내지 몇 년일 수 있다(Twibell, J. D의 Electricity and Fire, pp. 61-104 in Fire Investigation, N. N. Da

id, ed., CRC Press, Boca Raton, FL(2004)에서 설명된 바와 같음).

[0108] 화재 전조들이 전력 네트워크 상에서 전반에 걸쳐 이동하는 신호들을 생성하여 단일 센서 디바이스에 의해 검출될 수 있음을 입증하면, 검출 효율에 대한 제2 질문은 센서 디바이스가 화재 전조 신호들과 전력 라인 상에서 감지될 수 있는 인공 또는 다른 간섭 신호들 간을 얼마나 잘 구별할 수 있는지에 관한 것이다. 화재 전조 신호들은 식별을 위해 활용되는 병렬 아크들의 특정 특성들을 나타낸다(직렬 아크들은 식별을 위해 활용할 수 있는 다른 특성들 ― 이를테면, 제로 크로싱의 영역 바로 외부에서 큰 진폭 임펄스와 더불어 제로 크로싱들의 낮은 신호를 갖고, 글로잉 커넥션들은 식별을 위해 활용될 수 있는 또 다른 특성들을 갖는다는 것에 주의함).

[0109] 1) 화재 전조 펄스 신호들은 평균적으로 전압 피크들 근처에서 더 크고, 전압 제로 크로싱들 근처에서 0에 접근할수록 가장 약하다.

[0110] 2) 펄스 신호들은 다수의 사이클들에 걸쳐 시간적으로 랜덤으로 분포되고 위상에 걸쳐 랜덤으로 분포된다.

[0111] 도 19는 화재 전조 신호들이 시간에 따라 어떻게 보이는지에 대한 플롯을 도시한다. 플롯 상의 시간은 위로부터 아래로 증가한다. 플롯의 각각의 행은 좌측 상에 표시되는 상승 절반 사이클과 우측 상에 표시되는 하강 절반 사이클로 단일 전력 사이클을 나타낸다. 스케일(1902)은 전력 사이클 위상의 다양한 장소들에서 검출된 HF 신호들의 진폭을 표시한다. 병렬 아크들에 대해, HF 진폭은 전력 사이클의 피크들에서 증가하고 제로 전압 크로싱들에서 0이 된다.

[0112] 비교를 위해, 도 20은 HF 전기 활동을 생성하는 전기 네트워크 상에서 실행되는 디바이스에 대한 도 19의 플롯을 도시한다. 전기 네트워크 상에서 실행되는 디바이스들의 통상적인 특징은 HF 전기 활동이 더 오랜 시간 기간에 걸쳐 위상적으로 반복 가능한 장소들에 있다는 것이다. 이는 하강 절반 사이클에서 수직 라인들에 의해 표시된다. 본원에서 설명된 센서 알고리즘들은 시간 및 진폭에서 더 가변적인 화재 전조 신호들로부터 예측 가능하고 반복되는 신호들을 생성하는 인공 디바이스들 간의 차이들을 활용한다.

[0113] 위에서 설명된 기술들은 디지털 및/또는 아날로그 전자 회로에서, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어에서 또는 이들의 조합들에서 구현될 수 있다. 구현은 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 데이터 프로세싱 장치, 예컨대, 프로그래밍 가능 프로세서, 컴퓨터, 및/또는 다수의 컴퓨터들에 의한 실행을 위한 또는 이들의 동작을 제어하기 위해 기계-판독 가능 저장 디바이스에서 실체가 있게(tangibly) 구체화되는 컴퓨터 프로그램으로서 이루어질 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소스 코드, 컴파일된 코드, 해석된 코드 및/또는 기계 코드를 포함하여 임의의 형태의 컴퓨터 또는 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 컴퓨터 프로그램은 자립형 프로그램으로서 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 서브루틴, 엘리먼트 또는 다른 유닛으로서 를 포함한 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 하나 이상의 사이트들에 있는 다수의 컴퓨터들 상에서 실행되도록 배포될 수 있다.

[0114] 방법 단계들은 입력 데이터로 동작하고 그리고/또는 출력 데이터를 생성함으로써 본 기술의 기능들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 특수 목적 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 특수 목적 로직 회로, 예컨대 FPGA(field programmable gate array), FPAA(field-programmable analog array), CPLD(complex programmable logic device), PSoC(Programmable System-on-Chip), ASIP(application-specific instruction-set processor), 또는 ASIC(application-specific integrated circuit) 등에 의해 방법 단계들이 수행될 수 있고, 이들로서 장치가 구현될 수 있다. 서브루틴들은 저장된 컴퓨터 프로그램 및/또는 프로세서의 부분들 및/또는 하나 이상의 기능들을 구현하는 특수 회로를 지칭할 수 있다.

[0115] 컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서들은, 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 모두 및 임의의 종류의 디지털 또는 아날로그 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독-전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령들 및 데이터를 수신한다. 컴퓨터의 필수 엘리먼트들은 명령들을 실행하기 위한 프로세서 및 명령들 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스들이다. 데이터를 임시로 저장하기 위해 캐시와 같은 메모리 디바이스들이 사용될 수 있다. 또한, 메모리 디바이스들은 장기 데이터 저장을 위해 사용될 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스들, 예컨대, 자기, 광-자기 디스크들 또는 광학 디스크들로부터 데이터를 수신하거나 또는 이들에 데이터를 전달하거나, 또는 둘 모두를 수행하도록 동작 가능하게 커플링되거나, 또는 이들을 포함한다. 컴퓨터는 또한 네트워크로부터 명령들 및/또는 데이터를 수신하고 그리고/또는 명령들 및/또는 데이터를 네트워크에 전달하기 위해 통신 네트워크에 동작 가능하게 커플링될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령들 및 데이터를 구체화하기에 적합한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체들은, 예로서, 반도체 메모리 디바이스들, 예컨대, DRAM, SRAM, EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스들, 자기 디스크들; 예컨대, 내부 하드 디스크들 또는 제거 가능 디스크들; 광-자기 디스크들 및 광학 디스크들, 예컨대, CD, DVD, HD-DVD, 및 Blu-ray 디스크들을 포함하는 모든 형태의 휘발성 및 비-휘발성 메모리를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 로직 회로에 의해 보완되고 그리고/또는 거기에 통합될 수 있다.

[0116] 사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 위에서 설명된 기술들은, 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스, 예컨대, CRT(cathode ray tube), 플라즈마 또는 LCD(liquid crystal display) 모니터, 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있게 하는(예컨대, 사용자 인터페이스 엘리먼트와 상호작용함) 키보드 및 포인팅 디바이스, 예컨대, 마우스, 트랙볼, 터치패드 또는 모션 센서와 통신하는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 다른 종류들의 디바이스들은 또한, 사용자와의 상호작용을 제공하기 위해 사용될 수 있으며, 예컨대, 사용자에게 제공된 피드백은 임의의 형태의 감각 피드백 예컨대, 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백일 수 있고; 사용자로부터의 입력은 음향, 스피치, 및/또는 촉각 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다.

[0117] 위에서 설명된 기술들은 백-엔드 컴포넌트를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 백-엔드 컴포넌트는 예컨대, 데이터 서버, 미들웨어 컴포넌트 및/또는 애플리케이션 서버일 수 있다. 위에서 설명된 기술들은 프론트-엔드 컴포넌트를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 프론트-엔드 컴포넌트는 예컨대, 그래픽 사용자 인터페이스, 사용자가 예시적인 구현과 상호작용할 수 있게 하는 웹 브라우저, 및/또는 송신 디바이스를 위한 다른 그래픽 사용자 인터페이스들을 갖는 클라이언트 컴퓨터일 수 있다. 위에서 설명된 기술들은 이러한 백-엔드, 미들웨어 또는 프론트-엔드 컴포넌트들의 임의의 조합을 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다.

[0118] 컴퓨팅 시스템의 컴포넌트들은 디지털 또는 아날로그 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체를 포함할 수 있는 송신 매체(예컨대, 통신 네트워크)에 의해 상호연결될 수 있다. 송신 매체는 임의의 구성의 하나 이상의 패킷-기반 네트워크들 및/또는 하나 이상의 회선-기반 네트워크들을 포함할 수 있다. 패킷-기반 네트워크들은 예컨대, 인터넷, 캐리어 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크(예컨대, LAN(local area network), WAN(wide area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), HAN(home area network)), 사설 IP 네트워크, IPBX(IP private branch exchange), 무선 네트워크(예컨대, RAN(radio access network), Bluetooth, Wi-Fi, WiMAX, GPRS(general packet radio service) 네트워크, HiperLAN) 및/또는 다른 패킷-기반 네트워크들을 포함할 수 있다. 회선-기반 네트워크들은, 예컨대 PSTN(public switched telephone network), 레거시 PBX(private branch exchange), 무선 네트워크(예컨대, RAN, CDMA(code-division multiple access) 네트워크, TDMA(time division multiple access) 네트워크, GSM(global system for mobile communications) 네트워크), 및/또는 다른 회선-기반 네트워크들을 포함할 수 있다.

[0119] 송신 매체를 통한 정보 전달은 하나 이상의 통신 프로토콜들에 기초할 수 있다. 통신 프로토콜들은 예컨대, 이더넷 프로토콜, IP(Internet Protocol), VoIP(Voice over IP), P2P(Peer-to-Peer) 프로토콜, HTTP(Hypertext Transfer Protocol), SIP(Session Initiation Protocol), H.323, MGCP(Media Gateway Control Protocol), SS7(Signaling System #7), GSM(Global System for Mobile Communications) 프로토콜, PTT(Push-to-Talk) 프로토콜, POC(PTT over Cellular) 프로토콜, 및/또는 다른 통신 프로토콜들을 포함할 수 있다.

[0120] 컴퓨팅 시스템의 디바이스들은 예컨대, 컴퓨터, 브라우저 디바이스를 갖는 컴퓨터, 전화기, IP 전화, 모바일 디바이스들(예컨대, 셀룰러 폰, PDA(personal digital assistant) 디바이스, 랩톱 컴퓨터, 전자 메일 디바이스), 및/또는 다른 통신 디바이스들을 포함할 수 있다. 브라우저 디바이스는 예컨대, 월드 와이드 웹 브라우저(예컨대, Microsoft Corporation으로부터 입수 가능한 Microsoft® Internet Explorer®, Mozilla Corporation으로부터 입수 가능한 Mozilla® Firefox)를 갖는 컴퓨터(예컨대, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터)를 포함한다. 모바일 컴퓨팅 디바이스는 예컨대, Blackberry®를 포함한다. IP 전화들은 예컨대, Cisco Systems, Inc.로부터 입수 가능한 Cisco® Unified IP Phone 7985G 및/또는 Cisco Systems, Inc.으로부터 입수 가능한 Cisco® Unified Wireless Phone 7920을 포함한다.

[0121] 포함하는(comprise, include) 및/또는 각각의 것의 복수 형태들은 확장 가능(open ended)하며, 나열된 부분들을 포함하고, 나열되지 않은 부가적인 부분들을 포함할 수 있다. 및/또는 은 확장 가능하며, 나열된 부분들 중 하나 이상 및 나열된 부분들의 조합들을 포함한다.

[0122] 당업자들은, 본 발명이 본 발명의 사상 또는 본질적인 특성들로부터 벗어나지 않고 다른 특정 형태들로 구체화될 수 있다는 것을 깨달을 것이다. 그러므로, 위의 실시예들은 본원에서 설명된 본 발명을 제한하기보다는, 모든 면들에서 예시적인 것으로 간주될 것이다.

Claims

전기 배선(electrical wiring)에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템으로서,
회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들 ― 각각의 센서 디바이스는,
상기 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하고;
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트(transient) 신호들을 식별하고; 그리고
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하도록 구성됨 ― ; 및
상기 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는,
각각의 센서 디바이스로부터 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 수신하고;
하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하고; 그리고
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보(alert) 신호들을 생성하도록 구성되는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들은 전체(full) 전압 사이클 파형을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제2 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 10MHz 내지 100MHz 범위의 주파수로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제3 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
a) 상기 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈(bin)들로 분할하는 것;
b) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 평균 값 및 최대 값을 결정하는 것;
c) 상기 평균 값과 상기 최대 값 사이의 차이를 결정하는 것;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해, 단계들 a) ― c)를 반복하는 것; 그리고
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분(derivative)을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제4 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것; 그리고
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제5 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱(zero crossing) 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비(ratio)를 결정하는 것; 그리고
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제6 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트(count)를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제3 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
a) 전체 전압 사이클에 걸쳐 상기 전체 전압 신호 파형의 샘플들의 미분을 결정하는 것;
b) 상기 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 것;
c) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 최대 값을 결정하는 것;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해, 단계들 a) ― c)를 반복하는 것; 그리고
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제8 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것; 그리고
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제9 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 것; 그리고
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제10 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제2 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 하나 이상의 신호 파형들이 임계 값에 도달했음을 검출하면, 80MHz로 상기 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제12 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
임계 값을 초과하는, 상기 전체 전압 사이클 파형의 하나 이상의 샘플들을 식별하는 것; 그리고
상기 식별된 하나 이상의 샘플들을 저장하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제13 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은, 각각의 식별된 샘플에 대해,
상기 식별된 샘플에서 피크들의 카운트를 결정하는 것;
상기 식별된 샘플에서 상기 피크의 상승 시간을 결정하는 것;
상기 식별된 샘플의 펄스 폭을 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 샘플의 적분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제14 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 카운트가 미리 결정된 임계치를 초과할 때 그리고 상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 상승 시간이 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 상기 식별된 샘플을 전기 방전 표시로서 분류하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제15 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 상기 센서 디바이스의 메모리 모듈에 저장된 트랜지언트 검출 프로파일을 사용하여 상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제17 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 센서 디바이스들 중 하나 이상으로부터 수신된 트랜지언트 특성들에 기초하여, 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 생성하고, 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제18 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 적용하여 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 후속 트랜지언트 신호들을 식별하고 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제21 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나는 상기 하나 이상의 경보 신호들 중 적어도 하나를 수신할 시에 시각적 표시기를 활성화하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제22 항에 있어서,
상기 시각적 표시기는 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나의 LED(light emitting diode) 컴포넌트인,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 트랜지언트 특성들을 분석하는데 하나 이상의 기계 학습 알고리즘들을 사용하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법으로서,
회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 의해, 상기 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하는 단계;
상기 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 의해, 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계;
상기 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 의해, 상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 각각의 센서 디바이스로부터 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 수신하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보(alert) 신호들을 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제25 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들은 전체 전압 사이클 파형을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제26 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 10MHz 내지 100MHz 범위의 주파수로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제27 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계는,
a) 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 단계;
b) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 평균 값 및 최대 값을 결정하는 단계;
c) 상기 평균 값과 상기 최대 값 사이의 차이를 결정하는 단계;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 단계; 및
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제28 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계는,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계; 및
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제29 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계는,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 단계; 및
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제30 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계는,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제27 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계는,
a) 전체 전압 사이클에 걸쳐 상기 전체 전압 신호 파형의 샘플들의 미분을 결정하는 단계;
b) 상기 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 단계;
c) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 최대 값을 결정하는 단계;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 단계; 및
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제32 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계는,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계; 및
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제33 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계는,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 단계; 및
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제34 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계는,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제26 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 신호 파형들이 임계 값에 도달했음을 검출하면, 80MHz로 상기 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제36 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계는,
임계 값을 초과하는, 상기 전체 전압 사이클 파형의 하나 이상의 샘플들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 하나 이상의 샘플들을 저장하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제37 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계는, 각각의 식별된 샘플에 대해,
상기 식별된 샘플에서 피크들의 카운트를 결정하는 단계;
상기 식별된 샘플에서 상기 피크의 상승 시간을 결정하는 단계;
상기 식별된 샘플의 펄스 폭을 결정하는 단계; 및
상기 식별된 샘플의 적분을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제38 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계는,
상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 카운트가 미리 결정된 임계치를 초과할 때 그리고 상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 상승 시간이 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 상기 식별된 샘플을 전기 방전 표시로서 분류하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제39 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계는,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제25 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 상기 센서 디바이스의 메모리 모듈에 저장된 트랜지언트 검출 프로파일을 사용하여 상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제41 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 센서 디바이스들 중 하나 이상으로부터 수신된 트랜지언트 특성들에 기초하여, 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 생성하고, 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제42 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 적용하여 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 후속 트랜지언트 신호들을 식별하고 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제25 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제25 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제45 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나는 상기 하나 이상의 경보 신호들 중 적어도 하나를 수신할 시에 시각적 표시기를 활성화하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제46 항에 있어서,
상기 시각적 표시기는 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나의 LED(light emitting diode) 컴포넌트인,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제25 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 트랜지언트 특성들을 분석하는데 하나 이상의 기계 학습 알고리즘들을 사용하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템으로서,
회로에 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들 ― 각각의 센서 디바이스는, 상기 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하도록 구성됨 ― ; 및
상기 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는,
각각의 센서 디바이스로부터 하나 이상의 신호 파형들을 수신하고; 상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하고; 그리고
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하도록 구성되는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제49 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는 것은,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것;
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것; 그리고
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 분석하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제49 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들은 전체 전압 사이클 파형을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제51 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 10MHz 내지 100MHz 범위의 주파수로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제52 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
a) 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 것;
b) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 평균 값 및 최대 값을 결정하는 것;
c) 상기 평균 값과 상기 최대 값 사이의 차이를 결정하는 것;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 것; 그리고
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제53 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것; 그리고
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제54 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 것; 그리고
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제55 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제52 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
a) 전체 전압 사이클에 걸쳐 상기 전체 전압 신호 파형의 샘플들의 미분을 결정하는 것;
b) 상기 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 것;
c) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 최대 값을 결정하는 것;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 것; 그리고
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제57 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것; 그리고
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제58 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 것; 그리고
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제59 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제51 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 신호 파형들이 임계 값에 도달했음을 검출하면, 80MHz로 상기 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제61 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
임계 값을 초과하는, 상기 전체 전압 사이클 파형의 하나 이상의 샘플들을 식별하는 것; 그리고
상기 식별된 하나 이상의 샘플들을 저장하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제62 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은, 각각의 식별된 샘플에 대해,
상기 식별된 샘플에서 피크들의 카운트를 결정하는 것;
상기 식별된 샘플에서 상기 피크의 상승 시간을 결정하는 것;
상기 식별된 샘플의 펄스 폭을 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 샘플의 적분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제63 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 카운트가 미리 결정된 임계치를 초과할 때 그리고 상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 상승 시간이 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 상기 식별된 샘플을 전기 방전 표시로서 분류하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제64 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제50 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 상기 센서 디바이스의 메모리 모듈에 저장된 트랜지언트 검출 프로파일을 사용하여 상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제66 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 센서 디바이스들 중 하나 이상으로부터 수신된 트랜지언트 특성들에 기초하여, 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 생성하고, 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제67 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 적용하여 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 후속 트랜지언트 신호들을 식별하고 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제49 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제49 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제70 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나는 상기 하나 이상의 경보 신호들 중 적어도 하나를 수신할 시에 시각적 표시기를 활성화하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제71 항에 있어서,
상기 시각적 표시기는 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나의 LED(light emitting diode) 컴포넌트인,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
제49 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는데 하나 이상의 기계 학습 알고리즘들을 사용하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 시스템.
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스로서,
상기 센서 디바이스는 회로에 커플링되고, 상기 센서 디바이스는,
상기 회로 상에서 전기 활동을 감지하고 상기 전기 활동의 하나 이상의 신호 파형들을 검출하는 모듈; 및
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하고; 그리고
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제74 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는 것은,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것;
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것; 그리고
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 분석하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제74 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들은 전체 전압 사이클 파형을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제76 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 10MHz 내지 100MHz 범위의 주파수로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제75 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
a) 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 것;
b) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 평균 값 및 최대 값을 결정하는 것;
c) 상기 평균 값과 상기 최대 값 사이의 차이를 결정하는 것;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 것; 그리고
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제78 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것; 그리고
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제79 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 것; 그리고
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제80 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제77 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
a) 전체 전압 사이클에 걸쳐 상기 전체 전압 신호 파형의 샘플들의 미분을 결정하는 것;
b) 상기 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 것;
c) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 최대 값을 결정하는 것;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 것; 그리고
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제82 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것; 그리고
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제83 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 것; 그리고
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제84 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제76 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 상기 신호 파형들이 임계 값에 도달했음을 검출하면, 80MHz로 상기 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제86 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 것은,
임계 값을 초과하는, 상기 전체 전압 사이클 파형의 하나 이상의 샘플들을 식별하는 것; 그리고
상기 식별된 하나 이상의 샘플들을 저장하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제87 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 것은, 각각의 식별된 샘플에 대해,
상기 식별된 샘플에서 피크들의 카운트를 결정하는 것;
상기 식별된 샘플에서 상기 피크의 상승 시간을 결정하는 것;
상기 식별된 샘플의 펄스 폭을 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 샘플의 적분을 결정하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제88 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 것은,
상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 카운트가 미리 결정된 임계치를 초과할 때 그리고 상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 상승 시간이 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 상기 식별된 샘플을 전기 방전 표시로서 분류하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제89 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것은,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 것; 그리고
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 것을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제75 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 상기 센서 디바이스의 메모리 모듈에 저장된 트랜지언트 검출 프로파일을 사용하여 상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제91 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 상기 센서 디바이스에 의해 생성된 트랜지언트 특성들에 기초하여, 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제92 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 적용하여 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 후속 트랜지언트 신호들을 식별하고 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제74 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제74 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들 중 적어도 하나를 생성할 시에 시각적 표시기를 활성화하는,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
제95 항에 있어서,
상기 시각적 표시기는 상기 센서 디바이스의 LED(light emitting diode) 컴포넌트인,
전기 배선에서 전기 화재에 선행하는 전기 방전들을 검출하기 위한 센서 디바이스.
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법으로서,
회로에 각각 커플링된 하나 이상의 센서 디바이스들에 의해, 상기 회로 상의 전기 활동에 의해 생성된 하나 이상의 신호 파형들을 검출하는 단계;
상기 하나 이상의 센서 디바이스들에 통신 가능하게 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 각각의 센서 디바이스로부터 상기 하나 이상의 신호 파형들을 수신하는 단계; 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제97 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는 단계는,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계;
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계; 및
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제98 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들은 전체 전압 사이클 파형을 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제99 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 10MHz 내지 100MHz 범위의 주파수로 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제100 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계는,
a) 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 단계;
b) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 평균 값 및 최대 값을 결정하는 단계;
c) 상기 평균 값과 상기 최대 값 사이의 차이를 결정하는 단계;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 단계; 및
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제101 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계는,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계; 및
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제102 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계는,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 단계; 및
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제103 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계는,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제104 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계는,
a) 전체 전압 사이클에 걸쳐 상기 전체 전압 신호 파형의 샘플들의 미분을 결정하는 단계;
b) 상기 전체 전압 사이클 파형의 샘플들을 복수의 빈들로 분할하는 단계;
c) 상기 복수의 빈들 각각에 대한 최대 값을 결정하는 단계;
d) 상기 샘플들 전부에 걸쳐 각각의 빈에 대한 누산된 최대 값을 결정하기 위해 상기 전체 전압 사이클 파형의 복수의 다른 샘플들 각각에 대해 단계들 a)- c)를 반복하는 단계; 및
e) 상기 복수의 빈들에 걸쳐 각각의 누산된 최대 값의 미분을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제105 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계는,
상기 전체 전압 사이클 파형의 전압 사이클에 걸쳐 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계; 및
상기 전압 사이클 내의 복수의 위상 섹션들에 대한 평균 트랜지언트 진폭을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제106 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계는,
최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 평균 피크 트랜지언트들 대 상기 전압 사이클의 제로 크로싱 근처의 평균 피크 트랜지언트들의 비를 결정하는 단계; 및
상기 비가 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 최대 전압 근처의 상기 위상 섹션들 중 하나 이상에서의 상기 평균 피크 트랜지언트들을 전기 방전 표시들로서 식별하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제107 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계는,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제99 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 신호 파형들이 임계 값에 도달했음을 검출하면, 80MHz로 상기 전체 전압 사이클 파형을 샘플링하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제109 항에 있어서,
상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하는 단계는,
임계 값을 초과하는, 상기 전체 전압 사이클 파형의 하나 이상의 샘플들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 하나 이상의 샘플들을 저장하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제110 항에 있어서,
상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는 단계는, 각각의 식별된 샘플에 대해,
상기 식별된 샘플에서 피크들의 카운트를 결정하는 단계;
상기 식별된 샘플에서 상기 피크의 상승 시간을 결정하는 단계;
상기 식별된 샘플의 펄스 폭을 결정하는 단계; 및
상기 식별된 샘플의 적분을 결정하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제111 항에 있어서,
상기 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하도록 상기 트랜지언트 특성들을 분석하는 단계는,
상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 카운트가 미리 결정된 임계치를 초과할 때 그리고 상기 식별된 샘플에서 상기 피크들의 상승 시간이 미리 결정된 임계치를 초과할 때, 상기 식별된 샘플을 전기 방전 표시로서 분류하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제112 항에 있어서,
하나 이상의 전기 방전 표시들이 식별될 때 하나 이상의 경보 신호들을 생성하는 단계는,
미리 결정된 양의 시간 내에 발생한 상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 전기 방전 표시들의 카운트에 기초하여 경보 신호를 생성하는 단계를 포함하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제98 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 하나 이상의 트랜지언트 신호들을 식별하고, 상기 센서 디바이스의 메모리 모듈에 저장된 트랜지언트 검출 프로파일을 사용하여 상기 식별된 트랜지언트 신호들에 기초하여 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제114 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 센서 디바이스들 중 하나 이상으로부터 수신된 트랜지언트 특성들에 기초하여, 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 생성하고, 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 각각에 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제115 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들은 상기 업데이트된 트랜지언트 검출 프로파일을 적용하여 상기 하나 이상의 신호 파형들 내에서 후속 트랜지언트 신호들을 식별하고 상기 하나 이상의 트랜지언트 특성들을 생성하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제97 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 원격 컴퓨팅 디바이스에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제97 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 하나 이상의 경보 신호들을 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나에 송신하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제118 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나는 상기 하나 이상의 경보 신호들 중 적어도 하나를 수신할 시에 시각적 표시기를 활성화하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제119 항에 있어서,
상기 시각적 표시기는 상기 하나 이상의 센서 디바이스들 중 적어도 하나의 LED(light emitting diode) 컴포넌트인,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.
제97 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 전기 방전 표시들을 식별하기 위해 상기 하나 이상의 신호 파형들을 분석하는데 하나 이상의 기계 학습 알고리즘들을 사용하는,
전기 배선에서 전기 화재들에 선행하는 전기 방전들을 검출하는 컴퓨터화된 방법.