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1. (WO2019066104) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE COMMANDE DE TRAITEMENT FAISANT APPEL À UN APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL BASÉ SUR DES DONNÉES D'HISTORIQUE
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N° de publication : WO/2019/066104 N° de la demande internationale : PCT/KR2017/010922
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 29.09.2017
CIB :
G05B 13/02 (2006.01) ,G05B 13/04 (2006.01) ,G05B 11/36 (2006.01) ,G05B 23/02 (2006.01) ,G05B 19/418 (2006.01)
G PHYSIQUE
05
COMMANDE; RÉGULATION
B
SYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU D'ESSAIS DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
13
Systèmes de commande adaptatifs, c. à d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé
02
électriques
G PHYSIQUE
05
COMMANDE; RÉGULATION
B
SYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU D'ESSAIS DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
13
Systèmes de commande adaptatifs, c. à d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé
02
électriques
04
impliquant l'usage de modèles ou de simulateurs
G PHYSIQUE
05
COMMANDE; RÉGULATION
B
SYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU D'ESSAIS DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
11
Commandes automatiques
01
électriques
36
avec les dispositions nécessaires pour obtenir des caractéristiques particulières, p.ex. proportionnelles, intégrales, différentielles
G PHYSIQUE
05
COMMANDE; RÉGULATION
B
SYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU D'ESSAIS DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
23
Essai ou contrôle des systèmes de commande ou de leurs éléments
02
Essai ou contrôle électrique
G PHYSIQUE
05
COMMANDE; RÉGULATION
B
SYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU D'ESSAIS DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
19
Systèmes de commande à programme
02
électriques
418
Commande totale d'usine, c.à d. commande centralisée de plusieurs machines, p.ex. commande numérique directe ou distribuée (DNC), systèmes d'ateliers flexibles (FMS), systèmes de fabrication intégrés (IMS), productique (CIM)
Déposants :
전자부품연구원 KOREA ELECTRONICS TECHNOLOGY INSTITUTE [KR/KR]; 경기도 성남시 분당구 새나리로 25 25, Saenari-ro, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do 13509, KR
Inventeurs :
지영민 JI, Young Min; KR
유준재 YOO, June Jae; KR
Mandataire :
남충우 NAM, Choong Woo; KR
Données relatives à la priorité :
10-2017-012684229.09.2017KR
Titre (EN) PROCESS CONTROL METHOD AND SYSTEM WHICH USE HISTORY DATA-BASED NEURAL NETWORK LEARNING
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE COMMANDE DE TRAITEMENT FAISANT APPEL À UN APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL BASÉ SUR DES DONNÉES D'HISTORIQUE
(KO) 히스토리 데이터 기반 뉴럴 네트워크 학습을 통한 공정 제어 방법 및 시스템
Abrégé :
(EN) Provided are a process control method and system which use history data-based neural network learning. A process control method according to an embodiment of the present invention comprises: learning a control algorithm by using a past process variable and a past variable characteristic as an input and a past process control variable as an output; and using the learned control algorithm so as to receive a current process variable and a current variable characteristic, thereby outputting a current process control variable, wherein the variable characteristic is characteristic data extracted from the process variable. Therefore, automatic control can be performed by utilizing an artificial intelligence technology without stopping a process or an equipment operation.
(FR) L'invention concerne un procédé et un système de commande de traitement faisant appel à un apprentissage de réseau neuronal basé sur des données d'historique. Un procédé de commande de traitement selon un mode de réalisation de la présente invention consiste à : apprendre un algorithme de commande à l'aide d'une variable de traitement passée et d'une caractéristique de variable passée en tant qu'entrée et d'une variable de commande de traitement passée en tant que sortie ; et utiliser l'algorithme de commande appris de façon à recevoir une variable de traitement courante et une caractéristique de variable courante, délivrant ainsi une variable de commande de traitement courante, la caractéristique de variable étant des données caractéristiques extraites de la variable de traitement. Par conséquent, une commande automatique peut être effectuée au moyen d'une technologie d'intelligence artificielle sans arrêter un traitement ou une opération d'équipement.
(KO) 히스토리 데이터 기반 뉴럴 네트워크 학습을 통한 공정 제어 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 공정 제어 방법은, 과거의 공정 변수와 과거의 변수 특성을 입력으로 과거의 공정 제어 변수를 출력으로 제어 알고리즘을 학습시키고, 학습된 제어 알고리즘을 이용하여 현재의 공정 변수와 현재의 변수 특성을 입력받아 현재의 공정 제어 변수를 출력하며, 변수 특성은 공정 변수로부터 추출한 특성 데이터이다. 이에 의해, 공정이나 설비 운영을 멈추지 않고도 인공지능 기술을 활용하여 자동제어를 수행할 수 있다.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : coréen (KO)
Langue de dépôt : coréen (KO)