KR950012269A - 고장진단장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 복수의 센서를 갖고 있는 제어시스템을 위한 고장진단장치로써, 신호공간을 양자화하는 양자화방법 같은 수단에 의해 제어시스템의 정상작업중의 출력신호에 의거하여 소정의 센서그룹들로부터의 출력신호 사이의 상관관계를 추출하기 위한 수단과, 각각의 소정의 센서들로부터의 피시험출력신호를 각 센서 그룹에 대응하는 상관과 비교함으로써 소정의 각 센서그룹으로부터의 출력신호들의 이상도를 만들기 위한 수단과, 이 이상도를 사용해서 각 센서의 신뢰성을 평가하여 이상신호를 출력하는 센서를 확인하는 수단을 포함하는 진단장치를 제공한다.

본 발명에 의하면 복잡한 상관관계를 명확히 할 수 있고, 센서의 출력을 단독으로 변화하고 있는 경우에는 검출 곤란한 연도경과로 인한 열화된 센서를 검지할 수 있다.

Description

고장진단장치 방법

본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음

제1도는 본 발명에 의한 고장진단장치의 구성도.

제2도는 본 발명의 고장진단장치내의 작업데이타 기억수단의 구성도.

제3도는 본 발명의 고장진단장치내의 양자화수단의 구성도.

Claims (12)

1. 제어대상에 마련된 복수의 센서들로부터 출력된 처리작업신호들을 기억하기 위한 기억수단과, 상기 기억수단내에 기억된 상기 처리작업신호들을 사용하여 각각의 소정의 센서그룹으로부터 상기 처리작업신호 사이의 상관을 표시하는 양자화 벡터들의 그룹을 만들기 위한 양자화수단과, 상기 각 센서그룹에 대응하는 상기 양자화 벡터그룹을기억하기 위한 상관기억수단 및 상기 각 센서그룹으로부터의 현재처리작업신호들을 상기 각 센서그룹에 대응하는 상기 양자화벡터그룹과 비교함으로써 상기 각 센서그룹의 이상도를 얻기 위한 이상도 평가수단을 포함하여 구성되는 고장진단장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 이상도 평가수단에 의해 얻어진 상기 이상도에 의거한 상기 센서들의 신뢰성을 진단하기 위한 진단수단을 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 고장진단장치.
3. 제2항에 있어서, 상기 진단수단에 의해 판정된 진단결과에 의거하여 상기 제어 대상을 제어하기 위한 반작용 처리수단을 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 고장진단장치.
4. 제2항에 있어서, 상기 각 센서그룹이 한 쌍의 센서들로 구성된 것을 특징으로 하는 고장진단장치.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 양자화수단이 적어도 한쌍의 상관네트워크와 양자화처리수단을포함하며, 상기 상관네트워크는 상기 각 센서그룹으로부터의 처리작업신호와 상수가 입력되는 입력층과 복수의 양자화뉴런들로 구성된 양자화 뉴런층을 가지며, 상기 각 양자화뉴런은 상기 양자화 벡터그룹에 대응하며, 그리고 상기 양자화처리수단은 서로에게 상기 양자화 뉴런층의 뉴런들과 상기 입력층의 뉴런을 연결하는 시냅스의 하중을 갱신함을특징으로 하는 고장진단장치.
6. 제1항 내지 제4항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 이상도평가수단은 각 센서그룹으로부터의 현재 처리작업 신호에 의해 형성된 상태벡터와 상기 센서그룹에 대응하는 상기 양자화벡터그룹의 벡터사이의 거리에 의거한 각각의 상기 이상도를 특정하는 것을 특징으로 하는 고장진단장치.
7. 제2항 내지 제4항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 진단수단은 상기 세넛들에 대응한 유니트와 상기 유니트들을 서로 연결하는 시냅스 및 상기 이상도 평가수단에 의해 계산된 상기이상도에 의해 얻어진 상기 시냅스하중을포함하는 진단네트워크를 포함하며, 상기 각 센서들의 신뢰성을 특정하는 것을 특징으로 하는 고장진단장치.
8. 센서들의 소정의 수에 의해 제어대상에 마련된 복수의 센서들을그룹핑하는 단계와, 상기 각 센서그룹으로부터의 처리작업신호사이의 상관을 추출하여 상기 상관들의 양자화네트워크 학습특성을 만들기 위해, 각 센서그룹으로부터 출력된 처리작업신호들을 양자화네트워크에 입력하는 단계와, 상기 양자화네트워크를 사용해서 상기 각 센서들의 그룹으로부터 출력된 상기 처리적업신호를 사이의 상관을 표시하는 양자화벡터들의 그룹을 만드는 단계와, 상기 가 센서그룹으로부터의 현재의 처리작업신호들의 조합을 상기 각 센서그룹에 대응하는 양자화벡터그룹의 벡터와 비교함으로써 상기 각 센서 그룹의 이상도를 수득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장진단장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 진단네트워크가 상기센서들에 대응한 유니트들과 이들 유니트들을 서로 연결하는 시냅스로서, 그의 하중이 상기 이상도에 의해 얻어진 시냅스를 포함하여 이루어진 진단네트워크에 상기 이상도를입력하는 단계와, 상기 진단네트워크의 총 에너지를 최소화해서 상기 센서내에 이상센서를 특정하는 단계를더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 고장진단 방법.
10. 제9항에 있어서, 상기한 각 센서그룹이 한 쌍의 센서들로 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 고장진단방법.
11. 제8항 내지 제10항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 양자화 벡터의 그룹을 만드는 단계가 적어도 한쌍의 상관네트워크와 양자화처리수단을 활용하며, 상기 상관네트워크는 상기한 각 센서그룹으로부터의 처리작업 신호들과 상가수 입력되는 입력층과 복수의 양자화 뉴런으로 이루어지는 양자화 뉴런층을 가지며, 상기 각 양자화뉴런은 상기 양자화 벡터그룹의 각 벡터에 대응하며, 상기 양자화처리수단들은 상기 양자화뉴런층의 뉴런들과 입력층의 뉴런들을 연결하는 시냅스하중을 갱신함을 특징으로 하는 고장진단방법.
12. 제8항 내지 제10항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 이상도를 얻는 단계는, 상기 각 센서그룹으로부터의 현재 처리작업신호들에 의해 형성된 상태벡터와 상기 각 센서그룹에 대응하는 각각의 양자화벡터그룹의 벡터사이의 거리에 의거하여 각각의 이상도를 특정함을 특징으로 하는 고장진단방법.

    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.