KR960000803B1 - The method for checking a rotary machine - Google Patents
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Description
제1도는 본 발명의 일실시예에 따른 회전기계를 진단하는 방법을 적용한 시스템의 블록 다이어그램1 is a block diagram of a system to which a method for diagnosing a rotating machine according to an embodiment of the present invention is applied.
제2도는 변동범위에 따라 저장된 각 가상 회전기계의 특징 매트릭스를 보여주는 도면2 shows a characteristic matrix of each virtual rotary machine stored according to the variation range.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
1 : 변동범위/설비제원 입력부 2 : 변동범위/분석조건 셋팅부1: Variable range / equipment specification input unit 2: Variable range / analysis condition setting unit
3 : 변동범위/분석조건 메모리부 4 : 프로세스 데이터 검출부3: fluctuation range / analysis condition memory section 4: process data detection section
5 : 변동범위 탐색부 6 : 진동 검출부5 fluctuation range search unit 6 vibration detection unit
7 : 증폭부 8 : 신호처리부7 amplification unit 8 signal processing unit
9 : A/D 변환부 10 : 디지탈 주파수 분석부9: A / D converter 10: Digital frequency analyzer
11 : 시간계열 데이터 연산부11: time series data calculation unit
12 : 가상회전 기계별 시간-계열 특징 매트릭스 메모리부12: Matrix memory part of time-series feature by virtual rotating machine
13 : 가상회전 기계별 시간-계열 이상 징후 매트릭스 형성부13: Time-series abnormal signs matrix forming part by virtual rotating machine
14 : 진단판정부 15 : 초기치 스팩트럼 메모리부14: diagnosis judgment 15: initial value spectrum memory section
16 : 제어부16: control unit
본 발명은 회전기계의 상태를 나타내는 신호를 이용하여 그 회전기계에서 발생하는 이상의 종류와 부위 및 정도를 자동적으로 판정하도록 하는 변동하는 회전기계의 진단방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for diagnosing a rotating rotating machine for automatically determining the type, part and degree of abnormality occurring in the rotating machine using a signal indicating the state of the rotating machine.
종래 회전기계의 이상 진단은 일정 속도로 회전하는 일정속도의 회전기계 또는 일정속도로 회전할때까지의 과도적인 회전중인 일정 속도의 회전기계에 대해서 적용이 가능하였다.The fault diagnosis of the conventional rotary machine is applicable to a constant speed rotary machine rotating at a constant speed or a constant speed rotating machine until the rotation at a constant speed.
그러나, 이상 진단을 필요로 하는 회전기계중에는 일정속도의 회전을 수행하지 않고 기동운전의 완료시에 따른 정상 운전상태에서 매우 다양한 회전수와 부하영역을 갖는 것이 있다(예로서, 시멘트 제조공정에서의 회전 킬른(kiln)의 구동장치와 폐회롤 분쇄 시스템에서의 공기 분리기 구동장치).However, some rotary machines that require an abnormal diagnosis have a wide variety of rotation speeds and load ranges in a normal operation state when the start operation is completed without performing a constant speed rotation (for example, in a cement manufacturing process). Drives of kilns and air separator drives in closed-roll mills).
이와 같은 회전기계에 대해서 그 상태를 나타내는 신호를 이용하여 이상 진단을 행하는 경우에는 종래의 일정속도 회전기계에 대한 이상 진단 방법으로는 단지 일정속도에 근접한 속도에서 체크할 수 있을 뿐 전체 가변 속도 범위에서의 이상 진단이 수행될 수 있으므로 불편하였다.In case of performing abnormality diagnosis on the rotating machine by using the signal indicating its state, the conventional method of diagnosing the abnormality of the constant speed rotary machine can check only at a speed close to the constant speed, and in the entire variable speed range. It was inconvenient because abnormal diagnosis of could be performed.
한편, 발전기등의 기동 또는 정지시의 과도상태에 대한 이상 진단 방법에 있어서는, 기동/정지시의 과도 상태와 일정속도 운전시의 일정 속도 회전상태를 진단대상으로 하기 때문에 기동 운전완료 이후의 정상-운전시에서의 같이 회전속도나 부하가 크게 상당량 변화하는 경우에 비해서 기계의 상태에 있어서 양자간에 크게 다른점이 있으므로 그 진단방법이 적용될 수 없다.On the other hand, in the method of diagnosing abnormality of the transient state at the start or stop of the generator or the like, since the transient state at the start / stop and the constant speed rotation state at the constant speed operation are the diagnostic targets, Compared to the case where the rotational speed or the load changes considerably in operation, the diagnosis method cannot be applied because there is a big difference between the two in the state of the machine.
또한 발전기 등의 기동 또는 정지시와 같은 과도상태에 따른 이상 진단방법으로는, 이상을 나타내는 징후가 변화될 때, 속도 또는 부하의 크기변화에 의해서 또는 회전기계의 내부 이상 증가에 의해서 징후의 변화가 야기되었는지를 명확하게 진단하고 결정하는 것이 어렵다.In addition, as a method of diagnosing an abnormality according to a transient state, such as when a generator is started or stopped, when a symptom indicating an abnormality is changed, the symptom may be changed by a change in speed or load, or an increase in an internal abnormality of a rotating machine. It is difficult to clearly diagnose and determine if it is caused.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 출원인은 회전기계의 이상을 진단하는 방법을 다음과 같이 시험하였다.In order to solve this problem, the applicant has tested the method of diagnosing the abnormality of the rotating machine as follows.
회전기계의 속도와 부하의 변동에 의해 야기되는 영향의 정도는 회전기계의 정상 운전시에 넓은 범위에서 속도와 부하를 변동시켜 얻어진 베이스라인(baseline)의 징후 데이터군(group)과 각 진단 싸이클중에 얻어진 징후 데이터군을 토대로 얻어진 것이다.The degree of influence caused by the variation of the speed and load of the rotating machine is shown in the group of baseline symptom data obtained by varying the speed and the load in a wide range during normal operation of the rotating machine and during each diagnostic cycle. Based on the symptom data group obtained.
영향의 정도는 각 진단 싸이클에서 얻어진 징후 데이터로부터 분리되고 회전기계의 이상을 진단하기 위해 산출되어진다.The degree of influence is separated from the symptom data obtained in each diagnostic cycle and is calculated to diagnose the fault of the rotating machine.
이 방법에 따르면, 속도와 부하의 변동에 의해 야기되는 영향이 분리되어진 후에 알려진 일정 속도 회전기계를 진단하는 방법이 적용되어진다.According to this method, a known constant speed rotary machine diagnosis method is applied after the effects caused by the speed and the load fluctuations are separated.
상술한 회전기계를 진단하는 방법으로는, 각 진단 싸이클에서 얻어진 징후 데이터로부터 속도와 부하의 변동에 의해 야기된 영향의 정도를 분리하고 영향의 정도를 산출하기 위한 변동 모델이 작성되어질 때, 그 방법은 회전기계의 이상에 상응하는 특정 스팩트럼들의 수가 작고 그 변동모델이 단일 함수로 표현되어지는 경우에 있어서 적용될 수 있다.As a method for diagnosing the above-mentioned rotary machine, when a variation model is prepared to separate the degree of influence caused by the variation of speed and load from the symptom data obtained in each diagnostic cycle and to calculate the degree of influence, the method Can be applied when the number of specific spectra corresponding to the ideal of the rotating machine is small and the variation model is expressed as a single function.
특정 스팩트럼(spectrum)들의 수가 크거나 또는 그 변동 모델이 복잡할 때 이 모델의 형태는 많은 시간이 소모되고 많은 노력을 요구하게 된다.When the number of specific spectra is large or the variation model is complex, the form of this model is time consuming and requires a lot of effort.
따라서, 현실적으로 변동 모델을 작성하는 것이 어려웁고 불편함을 초래 하게된다. 본 발명의 목적은 부하와 속도의 변동에 의해 야기되는 영향의 정도를 분리하고 분리된 영향의 정도를 산출하기 위한 변동모델의 필요성을 제거할 수 있는 회전기계의 진단방법을 제공하는데 있다.Therefore, it is difficult and inconvenient to prepare the variation model in reality. It is an object of the present invention to provide a diagnostic method for a rotating machine that can separate the degree of influence caused by the variation of load and speed and eliminate the need for a variation model for calculating the degree of separated effect.
본 발명의 다른 목적은 일정속도와 일정 부하의 회전기계의 이상을 진단하는 방법에 적용될 수 있는 회전기계의 진단방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide a method for diagnosing a rotating machine which can be applied to a method for diagnosing abnormalities of a rotating machine at a constant speed and a constant load.
본 발명의 또 다른 목적은 회전기계를 용이하고 정확하게 진단할 수 있는 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide a method for easily and accurately diagnosing a rotating machine.
본 발명의 상기 목적들을 달성하기 위하여, 회전기계의 속도 부하의 변동을 일정 시간 간격으로 나누고, 그 변동의 영향이 회전기계의 상태를 나타내는 검출신호에 미미한 영향을 미치게 하도록, 회전기계의 속도, 부하에 대하여 복수개의 변동범위를 세팅하는 스텝과; 일반적인 동작시에 폭넓게 속도, 부하의 변동을 일으키는 하나의 회전기계를 상기 복수개의 변동범위에 상응하는 복수개의 가상기계로 취급하는 스텝과; 상기 복수개의 가상기계들의 복수개의 변동범위중 회전기게의 검출된 속도 및 부하의 크기에 상응하는 하나의 특정 변동영역을 탐색하는 스텝과; 상기 탐색된 변동범위에 상응하는 가상기계를 결정하는 스텝과; 일정속도, 일정하중의 회전기계를 진단방법으로 상기 가상 회전기계의 이상 진단을 수행하는 스텝으로 구성된 것을 특징으로 하는 회전기계 진단방법이 제공되었다.In order to achieve the above objects of the present invention, the speed and load of a rotating machine are divided so that the variation of the speed load of the rotating machine is divided at regular time intervals, and the influence of the change has a slight effect on the detection signal indicating the state of the rotating machine. Setting a plurality of fluctuation ranges with respect to; Treating one rotary machine that causes a wide variation in speed and load in normal operation as a plurality of virtual machines corresponding to the plurality of fluctuation ranges; Searching for one specific variation area corresponding to the detected speed of the rotary gear and the magnitude of the load among the plurality of variation ranges of the plurality of virtual machines; Determining a virtual machine corresponding to the searched variation range; A diagnostic method for a rotating machine, comprising a step of performing an abnormal diagnosis of the virtual rotating machine by a method for diagnosing a rotating machine having a constant speed and a constant load, has been provided.
본 발명의 적절한 일실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.Referring to the accompanying drawings, a suitable embodiment of the present invention will be described.
제1도는 본 발명의 일실시예에 따른 변동 회전기계를 진단하는 방법을 적용한 시스템을 보여주는 블록 다이어그램이다.1 is a block diagram showing a system to which a method for diagnosing a variable rotating machine according to an embodiment of the present invention is applied.
제1도에서, 참조번호 1은 속도 및 부하와 같은 여러 설비제원 데이터를 나타내는 변동범위 데이터를 입력하기 위한 변동범위/설비제원 입력부를 나타낸 것이다.In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a variation range / equipment specification input for inputting variation range data representing various equipment specification data such as speed and load.
2는 변동범위/설비제원 입력부(1)로부터의 출력들을 입력하기 위한 변동범위/분석조건 셋팅부를 나타낸 것이다.2 shows a variation range / analysis condition setting unit for inputting outputs from the variation range / equipment specification input unit 1.
3은 변동범위/분석조건 셋팅부(2)로부터의 출력들을 저장하기 위한 변동범위/분석조건 메모리부를 나타낸 것이다.3 shows a variation range / analysis condition memory section for storing outputs from the variation range / analysis condition setting section 2.
4는 회전기계에 의해서 발생된 속도 및 부하 데이터를 검출하기 위한 프로세스 데이터 검출부를 나타낸 것이다.4 shows a process data detector for detecting speed and load data generated by the rotary machine.
5는 변동범위/분석조건 메모리부(3)과 프로세스 데이터 검출부(4)로부터의 출력들을 입력하기 위한 변동범위 탐색부를 나타낸 것이다.5 shows a variation range search section for inputting outputs from the variation range / analysis condition memory section 3 and the process data detection section 4.
6은 회전기계에 의해서 발생되는 진동을 검출하기 위한 진동검출부를 나타낸 것이다.6 shows a vibration detection unit for detecting the vibration generated by the rotating machine.
7은 진동검출부(6)로부터의 출력을 입력하기 위한 증폭부이다.7 is an amplifying section for inputting the output from the vibration detecting section 6.
8은 증폭부(7)로부터의 출력을 수행하기 위한 신호 프로세서를 나타낸 것이다.8 shows a signal processor for performing the output from the amplifier 7.
9는 신호프로세스(8)로부터의 출력을 입력하기 위한 A/D 변환부를 나타낸 것이다.9 shows an A / D converter for inputting an output from the signal process 8.
10은 A/D 변환부(9)로부터의 출력을 입력하기 위한 디지탈 주파수 분석부를 나타낸 것이다.10 shows a digital frequency analyzer for inputting the output from the A / D converter 9.
15는 변동범위/분석조건 메모리부(3)와 디지탈 주파수 분석부(10)로부터의 출력들을 입력하기 위한 초기값 스펙트럼 메모리부를 나타낸 것이다.15 shows an initial value spectral memory section for inputting outputs from the variation range / analysis condition memory section 3 and the digital frequency analyzer section 10.
11은 변동범위/분석조건 메모리부(3)와 디지탈 주파수 분석부(10) 및 초기값 스펙트럼 메모리부(15)로부터의 출력들을 입력하기 위한 시간-계열 데이터 연산부를 나타낸 것이다.11 shows a time-series data calculation section for inputting outputs from the variation range / analysis condition memory section 3, the digital frequency analysis section 10, and the initial value spectrum memory section 15. As shown in FIG.
12은 변동범위/분석조건 메모리부(3)와 시간-계열(series) 데이터 연산부(11)로부터의 출력들은 입력하기 위한 가상 회전기계 시간-계열 특징 매트릭스 메모리부를 나타낸 것이다.12 shows a virtual rotating machine time-series feature matrix memory section for inputting the outputs from the variation range / analysis condition memory section 3 and the time-series data calculating section 11.
13은 변동범위/분석조건 메모리부(3)과 가상 회전기계 시간-계열 특정 매트릭스 메모리부(12)로부터의 출력을 입력하기 위한 가상 회전기계 시간-계열 이상 징후 매트릭스 형성부를 나타낸 것이다.13 shows a virtual rotating machine time-series abnormal indication matrix forming unit for inputting the output from the variation range / analysis condition memory section 3 and the virtual rotating machine time-series specific matrix memory section 12.
14는 변동범위/분석조건 메모리부(3)와 가상 회전기계 시간-계열 이상 징후 매트릭스 형성부(13)으로부터의 출력들을 입력하기 위한 진단 판정부를 나타낸 것이다.14 shows a diagnostic judgment section for inputting outputs from the variation range / analysis condition memory section 3 and the virtual rotary machine time-series abnormality indication matrix forming section 13.
그리고, 16은 위의 시스템 콤포넌트들을 제어하기 위한 제어부를 나타낸 것이다.And, 16 shows a control unit for controlling the above system components.
제1도에서, 변동범위/설비제원 입력부(1)는 진단 목적으로 사용되는 속도와 부하중 적어도 하나의 것이 변동하는 회전기계에서의 복수개의 변동범위를 셋팅한다.In FIG. 1, the variation range / equipment specification input unit 1 sets a plurality of variation ranges in a rotating machine in which at least one of a speed and a load used for diagnostic purposes varies.
그 변동범위/설비제원 입력부(1)는 하나의 변동하는 회전기계가 복수개의 단일 변동범위를 갖는 가상 회전기계의 집합체로서 취급될 수 있도록 복수개의(적어도 하나) 변동범위를 입력한다.The fluctuation range / equipment specification input unit 1 inputs a plurality of (at least one) fluctuation ranges so that one fluctuating rotating machine can be treated as an aggregate of a virtual rotating machine having a plurality of single fluctuation ranges.
동시에 변동범위/설비제원 입력부(1)는 각 변동범위에 상응하는 분석조건 셋팅을 위해 요구되는 회전기계의 구성요소, 즉 회전요소 및 베어링(bearing)의 제원(예로서, 감속기어 장치에서의 기어의 수)의 사양등을 나타내는 설비제원 데이터를 입력한다.At the same time, the variable range / equipment specification input 1 is provided with a specification of the components of the rotating machine, i.e., the rotating element and the bearing, required for setting the analysis conditions corresponding to each variable range (e.g. gears in the reduction gear arrangement). Enter the equipment specification data indicating the specifications, etc.
변동범위/분석조건 셋팅부(2)는 변동범위의 복수개 집합체마다 속도 및 부하의 상하한 값들의 변동범위를 셋팅한다.The fluctuation range / analysis condition setting section 2 sets the fluctuation range of the upper and lower limit values of the speed and the load for each of a plurality of aggregates of the fluctuation range.
동시에, 변동범위/분석조건 셋팅부 2는 진동, 속도, 각 변동범위에서의 부하신호들, 검출위치들, 신호처리 종류, 주파수 분석 주파수 범위, 회전기계의 다양한 이상(abnomalith)에 상응하는 주파수들과 같은 검출신호의 종류들을 자동 분석하기 위한 방법 및 조건들을 한정하는 데이터를 셋팅한다.At the same time, the fluctuation range / analysis condition setting section 2 includes vibration, speed, load signals in each fluctuation range, detection positions, signal processing type, frequency analysis frequency range, and frequencies corresponding to various abnormalities of the rotating machine. Set data defining methods and conditions for automatically analyzing the types of detection signals such as.
이들 셋팅된 데이터들은 변동범위/분석조건 메모리부(3)에 저장되어진다.These set data are stored in the variation range / analysis condition memory section 3.
프로세스 데이터 검출부(4)는 회전기계에 의해서 발생되는 속도 및 부하 데이터를 검출한다.The process data detector 4 detects speed and load data generated by the rotary machine.
변동범위 탐색부(5)는 가상 회전기계들의 복수개의 변동범위중 특정 변동범위 즉 프로세스 데이터 검출부(4)에 의해 검출된 속도 및 부하 데이터에 상응하는 변동범위를 탐색한다.The variation range search unit 5 searches a variation range corresponding to a specific variation range, that is, the speed and load data detected by the process data detector 4, among a plurality of variation ranges of the virtual rotary machines.
그리고 나서, 변동범위 탐색부(5)는 이 변동범위에 상응하는 가상 회전기계를 결정한다.Then, the variation range search section 5 determines the virtual rotary machine corresponding to this variation range.
또한 속도정정 데이터가 검출되어지고 저장되어진다.Speed correction data is also detected and stored.
진동검출부(6)는 변동범위 탐색부(5)에 의해 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 분석 조건들에 따라서 회전기계에 의해 발생된 진동을 검출한다.The vibration detector 6 detects the vibration generated by the rotary machine according to the analysis conditions of the virtual rotary machine corresponding to the variation range determined by the variation range search unit 5.
그때 진동신호는 증폭부(7)에 의해 증폭되어지고 신호처리부(8)에 의해 처리되어 진다(예로서, 필터링된다).The vibration signal is then amplified by the amplifier 7 and processed by the signal processor 8 (eg, filtered).
그 처리된 신호는 A/D 변환부(9)에 의해 디지탈 데이터로 변환되어진다.The processed signal is converted into digital data by the A / D converter 9.
디지탈 주파수 분석부(10)는 디지탈 데이터의 주파수 분석을 수행한다.The digital frequency analyzer 10 performs frequency analysis of the digital data.
초기값 스팩트럼 메모리부(15)는 변동범위에 상응하는 가상 회전기계마다 베이스라인 데이터로서의 초기값 스팩트럼들을 미리 저장하고 있다.The initial value spectrum memory unit 15 stores in advance the initial value spectra as baseline data for each virtual rotary machine corresponding to the variation range.
변동범위 탐색부(5)에 의해 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 초기값 스팩트럼은 초기값 스팩트럼 메모리부(15)로부터 시간-계열 데이터 연산부(11)로 출력되어진다.The initial value spectrum of the virtual rotary machine corresponding to the variation range determined by the variation range search section 5 is output from the initial value spectrum memory section 15 to the time-series data calculating section 11.
시간-계열 데이터 연산부(11)는 디지탈 주파수 분석부(10)에 의해 주파수-분석된 데이터를 입력하고, 변동범위 탐색부(5)에 의해 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 각 특정주파수에 대해서 변동범위 탐색부(5)내에 저장된 속도 데이터를 토대로 그 결정된 변동범위내에서 속도변동을 보상하기 위한 속도 정정을 수행한다.The time-series data calculating section 11 inputs the frequency-analyzed data by the digital frequency analyzing section 10, and inputs the data to each specific frequency of the virtual rotating machine corresponding to the changing range determined by the fluctuation range searching section 5. On the basis of the speed data stored in the variation range search section 5, speed correction is performed to compensate for the speed variation within the determined variation range.
시간-계열 데이터 연산부(11)는 그때 정정된 속도 데이터를 토대로 각 특정 주파수의 스팩트럼 콤포넌트 값들을 계산하고, 그 결정된 변동범위에 따른 가상 회전기계의 각 이상에 상응하는 시간-계열 특징의 전체양을 계산하다.The time-series data calculating section 11 then calculates the spectral component values of each particular frequency based on the corrected speed data, and calculates the total amount of time-series features corresponding to each of the ideals of the virtual rotary machine according to the determined variation range. Calculate.
그 계산된 시간-계열 특징의 전체양은 가상 회전기계 시간-계열 특징 매트릭스 메모리부(12)에 공급되어지고 저장되어진다.The total amount of the calculated time-series features is supplied to and stored in the virtual rotary machine time-series feature matrix memory section 12.
가상 회전기계 시간-계열 이상 징후 매트릭스 형성부(13)는 변동범위/분석조건 메모리부(3)에 저장되어진 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 기준값군(group)을 토대로 하여 가상 회전기계 시간-계열 특징 매트릭스로부터 이상 징후가 하나로 설정된 레벨을 초과하는 데이터만을 추출한다.The virtual rotary machine time-series abnormality indication matrix forming unit 13 is based on the reference value group of the virtual rotary machine corresponding to the determined variation range stored in the variation range / analysis condition memory unit 3. Only extract data from the series feature matrix that exceeds the level at which the anomaly is set to one.
이상의 종류, 이상부위, 이상에 상응하는 스팩트럼 주파수 및 그것의 상관관계 데이터가 그 추출된 데이터에 가산되어진다.The type of abnormality, the abnormality portion, the spectral frequency corresponding to the abnormality and its correlation data are added to the extracted data.
그래서, 변동범위 탐색부(5)에 의해서 결정된 변동범위에 상응하는 그 가상 회전기계에 해당하는 이상 징후 매트릭스를 형성한다.Thus, an abnormality indication matrix corresponding to the virtual rotating machine corresponding to the variation range determined by the variation range search unit 5 is formed.
그 이상 징후 매트릭스는 진단판정부(14)로 보내진다.The further indication matrix is sent to the diagnostic judging 14.
진단판정부(14)는 일정 속도의 회전기계를 진단하는 방법에서와 같이 이상의 종류, 이상부위, 이상의 정도 및 잔여 서비스 수명을 결정한다.The diagnostic decision unit 14 determines the kind of abnormality, the abnormal part, the degree of abnormality and the remaining service life as in the method of diagnosing a rotating machine at a constant speed.
그 결정된 결과들은 디스플레이되고 출력된다.The determined results are displayed and output.
제어부(16)는 상기한 진단 프로세스의 계열을 자동으로 수행되고 제어하는 기능을 갖는다.The control unit 16 has a function of automatically performing and controlling a series of the above-described diagnostic processes.
각 회전기계의 속도 및 부하에서의 변동을 나타내는 회전기계의 상태에 상응하는 검출신호들에 대한 영향이 경미하고 또한 설정된 일정시간 구간내에서 운전될 수 있는 복수개의 변동범위들이 마련된다.A plurality of fluctuation ranges are provided in which the influence on the detection signals corresponding to the state of the rotating machine indicating the change in the speed and load of each rotating machine is small and can be operated within a predetermined time interval.
하나의 변동 회전기계는 복수개의 단일 변동영역을 갖는 가상 회전기계의 집합체로서 취급되어진다.One variable rotating machine is treated as an assembly of virtual rotary machines having a plurality of single variable regions.
그 결과, 일정속도와 일정부하의 회전기계에서와 동일한 진단이 각 가상 회전기계에 대하여 수행되어질 수 있다.As a result, the same diagnosis can be performed for each virtual rotary machine as with rotary machines of constant speed and constant load.
회전기계를 진단하는 이 방법은 이하에서 상세히 설명될 것이다.This method of diagnosing a rotating machine will be described in detail below.
변동범위 탐색부(5)는 각 진단 싸이클마다 프로세서 데이터 검출부(4)에 의해서 검출된 진단 대상 회전기계의 속도 및 부하데이터를 토대로 변동범위/분석조건 메모리부(3)내에 저장된 그 데이터를 기준으로 진단 대상 회전기계에 상응하는 각 변동범위를 결정한다.The variation range search section 5 is based on the data stored in the variation range / analysis condition memory section 3 based on the speed and load data of the diagnosis target rotating machine detected by the processor data detection section 4 for each diagnostic cycle. Determine the range of variation corresponding to the rotary machine to be diagnosed.
변동범위 탐색부(5)는 그 결정된 변동범위에 상응하는 분석조건들에 따라 데이터-계열을 처리한다.The variation range search section 5 processes the data-series according to the analysis conditions corresponding to the determined variation range.
반면에, 시간-계열 데이터 연산부(11)는 변동범위 탐색부(5)에 의해 결정된 변동범위에 상응하는 데이터를 산술적으로 연산한다.On the other hand, the time-series data calculation unit 11 arithmetically calculates data corresponding to the variation range determined by the variation range search unit 5.
그래서, 일정속도 및 일정부하의 회전기계를 진단하는 방법과 같은 방법이 적용될 수 있다.Thus, a method such as a method for diagnosing a rotating machine at a constant speed and a constant load can be applied.
그 결과 얻어진 데이터는 가상 회전기계 시간-계열 특징 매트릭스 메모리부(12)로 보내진다.The resulting data is sent to the virtual rotary machine time-series feature matrix memory section 12.
제2도는 변동영역마다 저장된 가상 회전기계의 특징 매트릭스를 나타낸 것이다.2 shows a feature matrix of a virtual rotary machine stored for each variation region.
제2도에서, So(n, i)는 각 변동범위의 각 가상 회전기계의 각 특정 주파수에 상응하는 초기값 스팩트럼이고, R(n, i ,m)은 각 변동범위의 각 특정주파수에 상응하는 시간-계열적 스펙트럼 비이다.In FIG. 2, S o (n, i) is the initial value spectrum corresponding to each specific frequency of each virtual rotary machine of each fluctuation range, and R (n, i, m) is at each particular frequency of each fluctuation range. Corresponding time-series spectral ratio.
그 스펙트럼 비 R(n, i ,m)은 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 특정 주파수의 초기 스펙트럼 So(n, i)와 각 특정 주파수의 속도 정정된 스펙트럼 콤포넌트 값들을 토대로 하여 변동범위 탐색부(5)에 의해 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 각 특정 주파수마다 시간-계열 데이터 연산부(11)에 의해 계산되어 진다.The spectral ratio R (n, i, m) is the range of variation based on the initial spectrum S o (n, i) of the particular frequency of the virtual rotating machine corresponding to the determined range of variation and the speed corrected spectral component values of each particular frequency. It is calculated by the time-series data calculating section 11 for each specific frequency of the virtual rotary machine corresponding to the fluctuation range determined by the searching section 5.
속도 및 부하의 변동에 의해 야기되는 적은 영향을 갖는 시간-계열적 스펙트럼 비는 계산되어질 수 있다.Time-series spectral ratios with less influence caused by variations in speed and load can be calculated.
초기값 벡터So(n, I)와 스팩트럼 비 R(n, i, m)에 있어서, n는 각 변동범위에 상응하는 가상 회전기계 시간-계열 특징 매트릭스이고, i는 특정 주파수이며, j는 시간-계열이다.For the initial vector S o (n, I) and the spectral ratio R (n, i, m), n is a virtual rotary machine time-series feature matrix corresponding to each variation range, i is a specific frequency, and j is It is time-series.
상술한 바와같이, 시간-계열 데이터 연산부(11)는 변동범위 탐색부(5)에 의해 결정된 변동범위에 상응하는 가상 회전기계의 각 특정 주파수의 시간-계열적인 스펙트럼 비를 계산한다.As described above, the time-series data calculating section 11 calculates the time-series spectral ratio of each specific frequency of the virtual rotary machine corresponding to the variation range determined by the variation range searching section 5.
그리고 스펙트럼 비는 가상 회전기계 시간-계열 특징 매트릭스 메모리부(12)에 저장되어 진다.The spectral ratio is then stored in the virtual rotary machine time-series feature matrix memory section 12.
가상 회전기계 시간-계열 이상 징후 매트릭스는 가상 회전기계 시간-계열 이상 징후 매트릭스 형성부(13)에서 형성되어진다.The virtual rotating machine time-series abnormal indication matrix is formed in the virtual rotating machine time-series abnormal indication matrix forming unit 13.
속도 및 부하의 변동에 의해서 야기된 회전기계의 상태를 나타내는 검출신호에 대한 영향이 경미할때 이상의 증가는 판정되어질 수 있다.The above increase can be determined when the influence on the detection signal indicating the state of the rotating machine caused by the variation of the speed and the load is slight.
이상의 종류, 이상부위 및 가상 회전기계 시간-계열 이상 징후 매트릭스에 대한 이상의 정도는 설정된 판정 레벨에 따라 진단 판정기(14)에 의해 진단되어진다.The type of abnormality, the abnormality portion and the degree of abnormality for the virtual rotating machine time-series abnormality indication matrix are diagnosed by the diagnostic determiner 14 in accordance with the set judgment level.
본 발명에 따르면, 상술한 바와같이, 정상 운전 상태에서 회전기계의 부하 및 속도의 크기가 넓은 범위에서 변동될 때, 회전기계의 상태를 나타내는 검출신호에 작용하는 속도와 부하같은 변동들의 영향이 경미하고 또한 설정된 시간구간내에서 운전될 수 있는 복수개의 변동범위가 셋팅된다.According to the present invention, as described above, when the magnitude of the load and the speed of the rotating machine in the normal operating state fluctuates in a wide range, the influence of fluctuations such as the speed and the load acting on the detection signal indicating the state of the rotating machine is slight. In addition, a plurality of fluctuation ranges that can be operated within a set time period are set.
하나의 변동하는 회전기계는 복수개의 단일 변동범위를 갖는 가상 회전기계의 일집합체로서 간주될 수 있다.One fluctuating rotating machine can be regarded as a collective of a virtual rotating machine having a plurality of single fluctuation ranges.
그러므로, 일정속도와 일정 부하를 갖는 회전기계의 이상을 진단하는 방법과 같은 방법이 아무 제한없이 정확하고 용이하게 종래의 변동하는 회전기계의 진단에 적용될 수 있다.Therefore, a method such as a method for diagnosing an abnormality of a rotating machine having a constant speed and a constant load can be applied to the diagnosis of a conventional rotating rotating machine accurately and easily without any limitation.
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