CN109906414B - 一种对驱动部的精准预知性维护方法 - Google Patents

一种对驱动部的精准预知性维护方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109906414B
CN109906414B CN201880003988.3A CN201880003988A CN109906414B CN 109906414 B CN109906414 B CN 109906414B CN 201880003988 A CN201880003988 A CN 201880003988A CN 109906414 B CN109906414 B CN 109906414B
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
driving part
driving
interval
peak
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201880003988.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109906414A (zh
Inventor
李荣圭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ITS Co Ltd
Original Assignee
ITS Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ITS Co Ltd filed Critical ITS Co Ltd
Publication of CN109906414A publication Critical patent/CN109906414A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109906414B publication Critical patent/CN109906414B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/187—Machine fault alarms
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/182—Level alarms, e.g. alarms responsive to variables exceeding a threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Measurement Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括：第一基础信息收集阶段(S10)，在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及第二基础信息收集阶段(S20)，在驱动部发生故障之前驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及设定阶段(S30)，基于在基础信息收集阶段收集的信息，设定峰值区间的危险值；及检测阶段(S40)，在驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的峰值区间的能量值超过设定阶段所设定的峰值区间的危险值，就将驱动部检测为异常状态；其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。另外，设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且还能够保证对检测结果的出色的可信度。

Description

一种对驱动部的精准预知性维护方法
技术领域
本发明涉及一种对驱动部的精准预知性维护方法，更具体地，收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。
背景技术
一般来说，用于设备自动化工艺的驱动部(电动机，泵，输送机，压缩机等)，其稳定的驱动尤为重要。
例如，在大型输送车间的设备中，安装了数百个驱动部，并且通过彼此联动运行来连续地输送需要输送的材料。如果在多个驱动部中其中任何一个发生故障，那么可能会导致整个设备停止运行的严重状况。
在这种情况下，由于驱动部故障出现停工期，不仅由此产生驱动部的维修费用，而且带来停工期间的运营成本的浪费以及对商业效应的影响，从而造成巨大的损失。
据韩国就业劳动部和工业安全管理机构的最新资料统计，每年因工业安全事故造成的总伤亡人数约为10万名，如果将损失换算成韩元，估计每年发生18万亿韩元的损失。
为了避免这种因意想不到的设备停工所带来的费用损失，迫切需要引进能够提前预知的维护系统。因此，出于预知性维护的这一初衷下，虽然一直努力改善此问题，但是为了更加有效的预知性维护，急需开发一种更高层次的预知性维护方法。
发明内容
[发明目的]
本发明是为了解决上述问题而提出的，其目的是提供一种对驱动部的精准预知性维护方法，其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，使得在合适的时间诱导对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。
另外，还提供一种对驱动部的精准预知性维护方法，其设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且还能够保证对检测结果的出色的可信度。
[技术方案]
为了达到上述目的，本发明提供一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，包括，第一基础信息收集阶段S10，在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及第二基础信息收集阶段S20，在所述驱动部发生故障之前所述驱动部驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；及设定阶段S30，基于在所述基础信息收集阶段收集的信息，设定峰值区间的危险值(即，峰值故障(peak fault))；及检测阶段S40，在所述驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的峰值区间的能量值超过所述设定阶段所设定的峰值区间的危险值，就将所述驱动部检测为异常状态；
通过所述驱动部所测量到的能量，是在用于驱动所述驱动部所需的电流、驱动所述驱动部时发生的震动、驱动所述驱动部时发生的噪音、所述驱动部的供电频率中任选之一来使用，
所述设定阶段S30，鉴于所述驱动部开始驱动时产生较高的能量变化的特点，将所述驱动部的开始驱动区间设定为例外区间，
所述检测阶段S40，所述驱动部的能量值在例外区间即使超过峰值区间的危险值，仍然将所述驱动部识别为正常状态，但是所述驱动部的能量值超过峰值区间的危险值，且持续一定时间(即，峰值故障持续时间(peak fault duration))时，即使在所述例外区间，也将所述驱动部识别为异常状态，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，所述设定阶段S30，设定一定时间(即，峰值告警时间(peak alarm period))的危险告警区间，
所述检测阶段S40，对所设定的危险告警区间的所述驱动部的能量值超过所述危险值的次数进行计算，如果探测到其次数超过所述设定阶段S30设定的次数，就会将所述驱动部识别为异常状态。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，在所述设定阶段S30，基于在所述基础信息收集阶段所收集的信息，设定峰值区间的告警值(即，峰值告警(peak warning))，当所述驱动部峰值区间的能量值超过所述告警值时，通过所述检测阶段S40将所述驱动部检测为告警状态，
在所述的例外区间，所述驱动部的能量值超过所述告警值，但仍然将所述驱动部检测为正常状态；在所述例外区间，所述驱动部的能量值超过所述告警值，且持续一定时间(即，峰值告警持续时间(peak warning duration))，那么即使在所述例外区间，也将所述驱动部识别为告警状态，将所述峰值区间的告警值设定为小于所述危险值，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，所述设定阶段S30，基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息S20所收集的信息，设定恒速区间的危险值(即，平均故障(mean fault))，
所述检测阶段S40，所述驱动部的恒速区间的能量值超过所述设定阶段S30设定的恒速区间的危险值，但是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的危险值的时间并没有持续一定时间(即，平均故障持续时间(mean fault duration))时，仍然将所述驱动部识别为正常状态；但如果是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的危险值的时间持续一定时间时，将所述驱动部检测为异常状态，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，所述设定阶段S30，基于所述第一基础信息收集阶段S10和所述第二基础信息收集阶段S20所收集的信息，设定恒速区间的告警值(即，平均告警(mean warning))，
所述检测阶段S40，当所述驱动部的恒速区间的能量值超过所述设定阶段S30设定的恒速区间的告警值，但是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的告警值的时间并没有持续一定时间(即，平均告警持续时间(mean warning duration))时，仍然将所述驱动部检测为正常状态；但如果是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的告警值的时间持续一定时间时，将所述驱动部检测为告警状态，将所述恒速区间的告警值设定为小于所述危险值，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，所述检测阶段S40，当所述驱动部峰值区间的能量值超过峰值区间的告警值且持续一定时间(即，峰值告警持续时间(peak warning duration))，同时，恒速区间的能量值超过恒速区间的告警值且持续一定时间(即，平均告警持续时间(mean warning duration))时，将所述驱动部识别为异常状态。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，通过所述设定阶段S30设定偏移值(off set)，
将所述驱动部的峰值区间和恒速区间的能量值超过所述偏移值的临界点为起点，将低于所述偏移值的临界点为终点，将从所述起点到所述终点的区间强制性地划分为驱动区间，所述驱动部在驱动和中断之间反复运行，此时提取并收集所述驱动部的各个驱动区间，并基于所收集的驱动区间的信息，提取在正常状态下根据所述驱动部驱动区间的随测量时间变化的能量大小的平均值，并基于所提取的根据所述驱动部驱动区间的随测量时间变化的能量大小的平均值，设定告警上限值(Alarm upper limit)和告警下限值(Alarmlower limit)。
所述检测阶段S40，当所述驱动部在实时驱动状态下随测量时间变化的能量大小的值超过所述告警上限值或者小于所述告警下限值时，就将所述驱动部检测为异常状态。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，通过所述设定阶段S30设定复位时间(reset time)，
按设定的所述复位时间划分所述驱动部的峰值区间及恒速区间的能量值，从而划分形成多个检索区间。
[发明的效果]
如上所述，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，使得在合适的时间诱导对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。
另外，本发明的一种对驱动部的精准预知性维护方法，其设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常征兆，而且该方法能够保证对检测结果的出色的可信度。
附图说明
图1是本发明实施例的对驱动部的精准预知性维护方法的框图。
图2是本发明实施例的区间变化与危险值的关系曲线图。
图3是本发明实施例的区间变化与危险值的关系曲线图。
图4是本发明实施例的区间变化与危险值的关系曲线图。
图5是本发明实施例的区间变化与危险值和告警值的关系曲线图。
图6是本发明实施例的区间变化与危险值和告警值的关系曲线图。
图7是本发明实施例的区间变化与危险值和告警值的关系曲线图。
图8是本发明实施例的区间变化与危险值和告警值的关系曲线图。
图9是本发明实施例的区间变化与危险值、告警值和偏移值的关系曲线图。
图10是本发明实施例的区间变化与危险值、告警值和偏移值的关系曲线图。
图11是本发明实施例的检索区间与能量值的关系曲线图。
图12是本发明实施例的检索区间与能量值的关系曲线图。
最优选的实施方式
下面根据本发明的优选的实施例，对驱动部的精准预知性维护方法进行详细说明。如果该说明带来混淆本发明的主旨时，将省略对已公开的功能以及其结构的详细说明。
图1是本发明实施例的对驱动部的精准预知性维护方法的框图。
具体实施方式
如图1，本发明是一种对驱动部的精准预知性维护方法100，其包括，第一基础信息收集阶段S10、第二基础信息收集阶段S20、设定阶段S30以及检测阶段S40。
所述第一基础信息收集阶段S10，是在驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息。
通过所述方式收集的信息是，将在后面提到的所述设定阶段S30及检测阶段S40用于检测驱动部的异常征兆而设定的各种基准值的依据。
此时，在所述驱动部驱动时随时间的能量大小变化信息中，其中峰值区间是指其能量形成最大值(即，峰值(peak))的区间，恒速区间是指所述驱动部进入稳定状态，从而使能量值在一定范围内连续性地保持的区间。
另外，通过所述驱动部所测量到的能量，是在用于驱动所述驱动部所需的电流、驱动所述驱动部时发生的震动、驱动所述驱动部时发生的噪音、所述驱动部的供电频率中任选之一来使用，但是并不是说仅限于这种类型来使用。
所述第二基础信息收集阶段S20，是在所述驱动部发生故障之前所述驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息。
通过所述方式收集的信息同样是跟所述第一基础信息收集阶段S10所收集的信息一样，在所述设定阶段S30及检测阶段S40中用于检测驱动部的异常征兆而设定的各种基准值的依据。
所述设定阶段S30是指，基于在所述第一基础信息收集阶段S10及第二基础信息收集阶段S20收集的信息，设定峰值区间的危险值(即，峰值故障(peak fault))的阶段。
也就是说，基于在所述第一基础信息收集阶段S10及第二基础信息收集阶段S20中长时间收集的信息，进而由此获得的在所述驱动部发生故障之前的峰值区间其能量值非正常变化的值来设定所述峰值区间的危险值。
在所述检测阶段S40，在所述驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的峰值区间的能量值超过所述设定阶段所设定的峰值区间的危险值，就将所述驱动部检测为异常状态。
也就是说，如下面的图2，当所述驱动部在驱动的过程中变化的峰值区间的能量值，超过设定的峰值区间的危险值时，将所述驱动部检测为异常状态，因此可以在所述驱动部发生故障之前提前进行更换或维修，从而防止因所述驱动部的故障引发设备运行中断并由此带来的经济损失。
另外，所述设定阶段S30，鉴于所述驱动部开始驱动时产生较高的能量变化的特点，将所述驱动部的开始驱动区间设定为例外(exception)区间，
所述检测阶段S40，所述驱动部的峰值区间的能量值在例外区间即使超过峰值区间的危险值，但仍然将所述驱动部识别为正常状态；但是所述驱动部的能量值超过峰值区间的危险值，且持续一定时间(即，峰值故障持续时间(peak fault duration))，那么即使在所述例外区间，也将所述驱动部识别为异常状态，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
通常，当驱动部开始驱动时，所述驱动部的能量很高。例如，如图3，将所述驱动部的能量假设为所述驱动部驱动所消耗的电流，那么当所述驱动部开始驱动时所需的电流较高，当所述驱动部进入正常驱动状态即恒速区间时，则以较小的消耗电流来维持。当然，这种能量的变化不仅适用于电流，同样适用于震动、噪音和供电频率。
因此，所述驱动部开始驱动时，所述驱动部的峰值区间的能量值超过危险值的情况频繁发生，因此在所述例外区间所述驱动部的峰值区间的能量值超过危险值时，将所述驱动部识别为正常状态。
不过即使在所述例外区间，所述驱动部的峰值区间的能量值超过危险值，且持续一定时间，那么此时也将所述驱动部检测(识别)为异常状态，所述持续时间是通过所述设定阶段S30，基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20收集的信息来设定。
另外，所述设定阶段S30，设定一定时间(即，峰值告警期间(peak alarm period))的告警区间，
所述检测阶段S40，对所设定的危险告警区间的所述驱动部的峰值区间的能量值超过所述峰值区间的危险值的次数进行计算，如果探测到其次数超过所述设定阶段设定的次数，就会将所述驱动部识别为异常状态。
也就是说，所述检测阶段S40，对所述驱动部的峰值区间的能量值超过所述峰值区间的危险值的次数进行计算，但是其次数如果不超过在所述设定阶段S30设定的所述危险告警区间的限定时间内的次数时，将所述驱动部识别为正常状态；但如图4所示，检测到的次数超过所述危险告警区间的在限定时间内的设定次数时，将所述驱动部识别为异常状态，从而能够引导对所述驱动部的精准的预知性维护。
另外，在所述设定阶段S30，基于在所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20所收集的信息，设定峰值区间的告警值，在所述检测阶段S40，当所述驱动部峰值区间的能量值超过所述告警值时，则将所述驱动部检测为告警状态，
但是在所述的例外区间，所述驱动部的峰值区间的能量值即使超过所述峰值区间的告警值，但仍然将所述驱动部检测为正常状态，
在所述例外区间，所述驱动部的峰值区间的能量值超过所述峰值区间的告警值，且持续一定时间(即，峰值告警持续时间(peak warning duration))，那么即使在所述例外区间，也将所述驱动部识别为告警状态，
将所述峰值区间的告警值设定为小于所述峰值区间的危险值，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
也就是说，如上所述，所述驱动部开始驱动时，由于所述驱动部需要大量的能量的特性，所述驱动部开始驱动时，所述驱动部的峰值区间的能量值超过告警值的情况频繁发生，因此在所述例外区间所述驱动部的峰值区间的能量值超过告警值时，将所述驱动部识别为正常状态。
但是，如下面的图5，即使在所述例外区间，所述驱动部的峰值区间的能量值超过所述峰值区间的告警值，且持续一定时间，那么也将所述驱动部检测为告警状态，此时的持续时间是通过所述设定阶段S30，以第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20所收集的信息为基础而设定。
另外，所述峰值区间的告警值是基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20中长时间收集的信息，并以在所述驱动部发生故障之前的峰值区间，所述驱动部的能量值非正常变化的值为基础来设定，此时设定的峰值区间的告警值小于所述危险值。
因此，当所述驱动部在驱动的过程中变化的峰值区间的能量值超过设定的告警值时，将所述驱动部检测为告警状态，应对其识别为相较于超过峰值区间的危险值情况较低级的危险状态，因此，仅将其视为需要对所述驱动部特别留意和注意的阶段即可。
另外，在所述设定阶段S30，基于在所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20所收集的信息，设定恒速区间的危险值(即，平均故障(mean fault))，
在所述检测阶段S40，当所述驱动部恒速区间的能量值超过在所述设定阶段S30设定的恒速区间的危险值，但是其超过的时间并没有持续到一定时间(即，平均故障持续时间(mean fault duration))，就将所述驱动部检测为正常状态；当超过的所述驱动部的恒速区间的能量值持续一定时间(即，平均故障持续时间(mean fault duration))时，就将所述驱动部检测为异常状态，所述持续时间是通过所述设定阶段设定。
在这里，所述驱动部的恒速区间是指在一定范围内其能量值保持一定时间的区间，此时，用于确定所述恒速区间的能量值的范围或持续时间是使用者基于所述第一基础信息收集阶段S10所收集的信息来合理设定。
另外，所述恒速区间的危险值是基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20中长时间收集的信息，并以在所述驱动部发生故障之前的恒速区间，所述驱动部的能量值非正常变化的值为基础来设定。
因此，如下面的图6，当所述驱动部在驱动的过程中变化的恒速区间的能量值超过设定的恒速区间的危险值，且维持一定的时间时，将所述驱动部检测为异常状态，因此对这一阶段识别为在所述驱动部发生故障之前需要管理以更换或进行维修的阶段。
如果，所述驱动部在恒速区间即使其能量值超过所述恒速区间的危险值，但未持续到一定的时间时，将识别为所述驱动部暂时的负载现象或由峰值区间进入恒速区间的过程中暂时超过所述恒速区间危险值的一般现象，因此将所述驱动部检测为正常状态。
此时，用于确定所述驱动部状态而设定的持续时间是通过所述设定阶段S30，基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息阶段S20所收集的信息来设定。
另外，所述设定阶段S30，基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息S20所收集的信息，设定恒速区间的告警值(即，平均告警(mean warning))，
所述检测阶段S40，当所述驱动部的恒速区间的能量值超过所述设定阶段S30设定的恒速区间的告警值，但是超过的时间并没有维持一定的时间(即，平均告警持续时间(mean warning duration))时，将所述驱动部识别为正常状态；当超过的所述恒速区间的能量值持续一定时间时，将所述驱动部检测为告警状态，
设定所述恒速区间的告警值时，其小于所述恒速区间的危险值，所述持续时间是通过所述设定阶段S30设定。
在这里，所述恒速区间的告警值是基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息收集阶段S20中长时间收集的信息，并以在所述驱动部发生故障之前的恒速区间，所述驱动部的恒速区间的能量值非正常变化的值为基础来设定，此时，设定的恒速区间的告警值小于所述恒速区间的危险值。
因此，如下面的图7，当所述驱动部在驱动的过程中变化的恒速区间的能量值超过设定的恒速区间的告警值，且维持一定的时间时，将所述驱动部检测为告警状态，但应对其识别为相较于超过恒速区间的危险值情况较低级的危险状态，仅将这一阶段视为需要对所述驱动部特别留意并引起重视的阶段。
在这里，用于识别所述驱动部状态而设定的持续时间是通过所述设定阶段S30，基于所述第一基础信息收集阶段S10和第二基础信息阶段S20所收集的信息来设定的。
另外，在所述检测阶段S40，当所述驱动部峰值区间的能量值超过峰值区间的告警值，且超过一定的持续时间(即，峰值告警持续时间(peak warning duration))，同时，恒速区间的能量值超过恒速区间的告警值，且超过一定的持续时间(即，平均告警持续时间(mean warning duration))，就将所述驱动部识别为异常状态。
因此，如下面的图8，在所述检测阶段S40，所述驱动部的能量值分别在峰值区间及恒速区间都被检测为告警状态，那么即使所述驱动部为告警状态，出于设备的安全运行需要精确的管理，因此此时将所述驱动部识别为异常状态，从而通过检查所述驱动部进行更换或者维修等管理，以确保设备的稳定运行。
另外，通过所述设定阶段S30设定偏移值(off set)，
将所述驱动部的峰值区间和恒速区间的能量值将超过所述偏移值的临界点为起点，将低于所述偏移值的临界点为终点，强制性地将从所述起点到所述终点的区间划分为驱动区间，所述驱动部在驱动和中断之间反复运行，此时分别提取并收集所述驱动部的驱动区间，并基于所收集的驱动区间的信息，通过提取在正常状态下根据所述驱动部驱动区间的随测量时间变化的能量大小的平均值，并基于所提取的根据所述驱动部驱动区间的随测量时间变化的能量大小的平均值，设定告警上限值(Alarm upper limit)和告警下限值(Alarm lower limit)，
在所述检测阶段S40，当所述驱动部在实时驱动状态下随测量时间变化的能量大小的值超过所述告警上限值或者小于所述告警下限值时，就将所述驱动部检测为异常状态。
如下面的图9，使用者可以通过设置所述偏移值，轻松提取并获得所述驱动部的重复的驱动区间，并通过各驱动区间的重复的能量值的模式，能够更加系统地收集、对比和管理所述驱动部的状态(数据)，并且可以基于这样的数据更有效地实施所述驱动部的预知性维护。
也就是说，如下面的图10，在所述设定阶段S30，基于在驱动区间的随时间的重复的能量值的数据，设定所述告警上限值和告警下限值，即便所述驱动部在实时驱动的过程中，其能量变化值未超过峰值区间的危险值或告警值、亦或恒速区间的危险值或告警值，但所述驱动部的实时随时间的能量变化值超过所述告警上限值或低于告警下限值，可以怀疑因为长时间使用带来的所述驱动部的劣化、老化和异常负载等，因此需要通过对所述驱动部的仔细观察及管理，以确保设备的稳定的运行。
这里所说的所述告警上限值和告警下限值是，以在所述驱动部劣化、老化以及异物受阻导致的负载等情况下，所述驱动部的能量值非正常变化的值为基础设定的。
另外，可以通过设置所述偏移值，即便在所述驱动部处于中断但尚未完全处于停止的情况下，也可以以所述驱动部的峰值区间和恒速区间的能量值降到所述偏移值的临界点以下为终点，强制性提取所述驱动部的驱动区间，从而轻松确保具有各种驱动条件的驱动部的预知性维护。
在这里，如果所述驱动部处于中断但尚未完全处于停止的情况时，所述驱动部的峰值区间和恒速区间的能量值降到所述偏移值以下，而且该能量值维持一定的时间(即，中断持续时间(off duration))，此时设定一定的持续时间，用于识别为驱动区间的终点，以此来划分所述驱动区间。
因此，本发明的对驱动部精准预知性维护方法(100)，可以检测在驱动部故障之前可能发生的异常征兆和因驱动部劣化或老化所引起的异常征兆，从而更有效地防止由于所述驱动部的故障有可能引发的设备运行中断导致的问题。
另外，通过所述设定阶段S30设定复位时间(reset time)，
按设定的所述复位时间划分所述驱动部的峰值区间及恒速区间的能量值，从而划分形成多个检索区间。
也就是说，如下面的图11，通过在所述设定阶段S30设定的复位时间，连续划分所述驱动部的峰值区间和恒速区间的能量值，以提取并获得多个检索区间，并通过该检索区间的重复的能量值的模式，能够更加系统地收集、对比和管理所述驱动部的状态(数据)，并且可以基于这样的数据更有效地实施对所述驱动部的预知性维护。
因此，可以基于通过所述偏移值重复提取的驱动区间的峰值区间和恒速区间的能量值变化信息以及通过所述复位时间重复提取的检索区间的能量值变化信息，从而更有效地实施对所述驱动部的预知性维护。
同时，如下面的图12，当所述驱动部启动后没有中断而连续地驱动时，通过所述复位时间将连续的恒速区间划分多个检索区间来提取并获得，因此收集通过多个所述检索区间所收集的信息(数据)，并彼此对比，从而通过多个检索区间的对比能够有效地预知具有连续的恒速区间的所述驱动部的状态。
当然，即便在所述驱动部重复驱动和中断的状态下，也可以适用所述复位时间，并通过对比多个检索区间的信息，从而有效地预知所述驱动部的状态。
根据本发明实施例的对驱动部的精准预知性维护方法100，是通过上述的过程检测驱动部的异常征兆，其收集正常状态下的驱动部的驱动信息及在发生故障之前出现的驱动部的驱动信息，并且基于所收集的信息，设定峰值区间及恒速区间的危险值和告警值后，将通过驱动部的驱动实时收集的驱动信息，与设定的峰值区间和恒速区间的危险值和告警值进行比较，当满足驱动部异常征兆的可疑条件时，就会发出告警，进而诱导在合适的时间对驱动部进行维护以及更换，从而事先预防因驱动部的故障而造成巨大损失。
另外，对驱动部的精准预知性维护方法，其设置各种检测条件，以检索有可能在驱动部发生的各种异常征兆，当满足检测条件时通过告警告知使用者，从而不仅可以轻松地检测在驱动部发生的各种异常，还能够保证对检测结果的出色的可信度。
同时，根据本发明实施例的对驱动部的精准预知性维护方法100，可以通过能够对驱动部的能量值进行收集、检测、对比和告警的各种电子设备和程序等的组合来实施。
本发明是参照附图所示的实施例进行了说明，这只是为了举例说明本发明，因此并不意味着限定于上述的实施例，对此理应理解为本领域具有常识的技术人员据此可以进行各种修改以及等同的实施例。另外，在不脱离本发明主旨的情况下，本领域技术人员可以进行修改。因此，本发明的权利要求的范围并不是通过说明书的范围来限定，而是通过权利要求以及其技术思想来限定。
附图标记
S10、第一基础信息收集阶段
S20、第二基础信息收集阶段
S30、设定阶段
S40、检测阶段
100、对驱动部的精准预知性维护方法

Claims (8)

1.一种对驱动部的精准预知性维护方法，其用于各种设备，特征在于，包括：
第一基础信息收集阶段(S10)，在所述驱动部正常驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；
第二基础信息收集阶段(S20)，在所述驱动部发生故障之前发生异常征兆的所述驱动部驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息；
设定阶段(S30)，基于在所述第一基础信息收集阶段(S10)和第二基础信息收集阶段(S20)收集的信息，设定峰值区间的峰值故障危险值；及
检测阶段(S40)，在所述驱动部实时驱动的状态下，划分峰值区间和恒速区间来收集随测量时间的能量大小变化的信息，当所收集的峰值区间的能量值超过所述设定阶段(S30)所设定的峰值区间的危险值，就将所述驱动部检测为异常状态；
通过所述驱动部所测量到的能量，是在用于驱动所述驱动部所需的电流、驱动所述驱动部时发生的震动、驱动所述驱动部时发生的噪音、所述驱动部的供电频率中任选之一来使用，
所述设定阶段(S30)，鉴于所述驱动部开始驱动时产生较高的能量变化的特点，将所述驱动部的开始驱动区间设定为例外区间，所述检测阶段(S40)，所述驱动部的能量值在例外区间即使超过峰值区间的危险值，仍然将所述驱动部识别为正常状态，但是所述驱动部的能量值超过峰值区间的危险值，且持续一定峰值故障持续时间，那么即使在所述例外区间，也将所述驱动部识别为异常状态，所述峰值故障持续时间是通过所述设定阶段(S30)设定。
2.根据权利要求1所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
所述设定阶段(S30)，设定一定峰值告警时间的危险告警区间，
所述检测阶段(S40)，对所设定的危险告警区间的所述驱动部的能量值超过所述危险值的次数进行计算，如果探测到其次数超过所述设定阶段(S30)设定的次数，就会将所述驱动部识别为异常状态。
3.根据权利要求1所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
在所述设定阶段(S30)，基于在所述第一基础信息收集阶段所收集(S10)和第二基础信息收集阶段(S20)所收集的信息，设定峰值区间的峰值告警值，当所述驱动部峰值区间的能量值超过所述告警值时，通过所述检测阶段(S40)将所述驱动部检测为告警状态，
在所述的例外区间，所述驱动部的能量值虽然超过所述告警值，仍然将所述驱动部检测为正常状态，
在所述例外区间，所述驱动部的能量值超过所述告警值，且持续一定峰值告警持续时间，那么即使在所述例外区间，也将所述驱动部识别为告警状态，
将所述峰值区间的告警值设定为小于所述危险值，
所述峰值告警持续时间是通过所述设定阶段(S30)设定。
4.根据权利要求1或3所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
所述设定阶段(S30)，基于所述第一基础信息收集阶段(S10)和第二基础信息(S20)所收集的信息，设定恒速区间的平均故障危险值，
所述检测阶段(S40)，所述驱动部的恒速区间的能量值超过所述设定阶段(S30)设定的恒速区间的危险值，但是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的危险值的时间并没有持续一定平均故障持续时间时，仍然将所述驱动部识别为正常状态，但如果是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的危险值的时间持续一定时间时，将所述驱动部检测为异常状态，
所述平均故障持续时间是通过所述设定阶段设定。
5.根据权利要求4所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
所述设定阶段(S30)，基于所述第一基础信息收集阶段(S10)和所述第二基础信息(S20)所收集的信息，设定恒速区间的平均告警值，
所述检测阶段(S40)，当所述驱动部的恒速区间的能量值超过所述设定阶段(S30)设定的恒速区间的告警值，但是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的告警值的时间并没有持续一定平均告警持续时间时，仍然将所述驱动部检测为正常状态，但如果是所述驱动部恒速区间的能量值超过所设定的告警值的时间持续一定时间时，将所述驱动部检测为告警状态，
将所述恒速区间的告警值设定为小于所述危险值，所述平均告警持续时间是通过所述设定阶段(S30)设定。
6.根据权利要求5所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
所述检测阶段(S40)，当所述驱动部峰值区间的能量值超过峰值区间的告警值且持续一定峰值告警持续时间，同时，恒速区间的能量值超过恒速区间的告警值且持续一定平均告警持续时间时，将所述驱动部识别为异常状态。
7.根据权利要求5所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
通过所述设定阶段(S30)设定偏移值，
将所述驱动部的峰值区间和恒速区间的能量值将超过所述偏移值的临界点为起点，将低于所述偏移值的临界点为终点，强制性地将从所述起点到所述终点的区间划分为驱动部的驱动区间，这样，所述驱动部在驱动和中断之间反复运行，此时提取并收集所述驱动部的各个驱动区间，并基于所收集的驱动区间的信息，提取并计算在正常状态下根据所述驱动部驱动区间的随测量时间变化的能量大小的平均值，并基于根据所述驱动部驱动区间的随测量时间变化的能量大小的平均值，设定告警上限值和告警下限值，
所述检测阶段(S40)，当所述驱动部在实时驱动状态下随测量时间变化的能量大小的值超过所述告警上限值或者小于所述告警下限值时，就将所述驱动部检测为异常状态。
8.根据权利要求7所述的对驱动部的精准预知性维护方法，其特征在于，
通过所述设定阶段(S30)设定复位时间，
按设定的所述复位时间划分所述驱动部的峰值区间及恒速区间的能量值，从而划分形成多个检索区间。
CN201880003988.3A 2017-08-11 2018-04-17 一种对驱动部的精准预知性维护方法 Active CN109906414B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2017-0102632 2017-08-11
KR20170102632 2017-08-11
PCT/KR2018/004458 WO2019031682A1 (ko) 2017-08-11 2018-04-17 구동부의 정밀 예지 보전방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109906414A CN109906414A (zh) 2019-06-18
CN109906414B true CN109906414B (zh) 2021-12-21

Family

ID=65271295

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880003988.3A Active CN109906414B (zh) 2017-08-11 2018-04-17 一种对驱动部的精准预知性维护方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10699553B2 (zh)
JP (1) JP6779377B2 (zh)
KR (1) KR102039742B1 (zh)
CN (1) CN109906414B (zh)
WO (1) WO2019031682A1 (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI676087B (zh) * 2018-11-29 2019-11-01 東訊股份有限公司 驟變自動偵測告警系統
US10643454B1 (en) * 2018-12-11 2020-05-05 Megan Santamore Handwashing system and methods of use
CN110058584B (zh) * 2019-05-14 2022-04-12 上汽通用五菱汽车股份有限公司 电动汽车驱动系统诊断方法、设备及存储介质
KR102316463B1 (ko) * 2019-06-25 2021-10-22 (주)아이티공간 제어 출력신호를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102316467B1 (ko) * 2019-06-25 2021-10-22 (주)아이티공간 제어 출력신호를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102344464B1 (ko) 2019-12-05 2021-12-29 (주)아이티공간 인공지능을 통한 기기의 이상 부위 학습 검출방법

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU6401994A (en) * 1993-03-12 1994-09-26 Prospects Corporation Automatic venting system for a vehicle
JPH11118592A (ja) * 1997-10-15 1999-04-30 Hitachi Ltd 機器異常診断装置およびそれを搭載したプラント装置
EP1451540B8 (en) * 2001-12-04 2010-12-15 Skf Condition Monitoring, Inc. Cyclic time averaging for machine monitoring
KR100856301B1 (ko) * 2001-12-22 2008-09-03 주식회사 포스코 벨트컨베어 설비의 운반물 비정상 수송 감시장치
JP3780508B2 (ja) * 2002-03-22 2006-05-31 株式会社ジェイテクト 工作機械の異常診断装置、異常診断方法及び異常診断プログラム
US7877634B2 (en) * 2005-04-20 2011-01-25 Mitsubishi Electric Corp. Data collecting apparatus and gateway apparatus
CN102820995A (zh) * 2008-11-18 2012-12-12 华为技术有限公司 告警处理方法、装置及系统
JP5290026B2 (ja) * 2009-03-31 2013-09-18 日立建機株式会社 作業機械の学習診断システム、状態診断装置及び状態学習装置
SE535559C2 (sv) * 2010-01-18 2012-09-25 Spm Instr Ab Förfarande och anordning för analys av tillståndet hos maskin med roterande del
JP5779903B2 (ja) * 2010-03-18 2015-09-16 株式会社リコー 負荷異常検知装置、画像形成装置、負荷異常検知方法、及びコンピュータ用読み取り可能な記録媒体
JP4832609B1 (ja) * 2011-06-22 2011-12-07 株式会社日立エンジニアリング・アンド・サービス 異常予兆診断装置および異常予兆診断方法
JP5081998B1 (ja) * 2011-06-22 2012-11-28 株式会社日立エンジニアリング・アンド・サービス 異常予兆診断装置及び異常予兆診断方法
EP2820301A1 (de) * 2012-02-29 2015-01-07 Lukas Hydraulik GmbH Verfahren zum betrieb einer hydraulikpumpenanordnung sowie hydraulikpumpenanordnung
CN102929272B (zh) * 2012-11-01 2016-07-06 重庆长安汽车股份有限公司 一种电机系统故障处理方法及处理器
KR20140081928A (ko) * 2012-12-13 2014-07-02 현대위아 주식회사 인버터를 적용한 칩 컨베이어 장치 및 그 제어방법
US10093352B2 (en) * 2013-08-12 2018-10-09 Nsk Ltd. Motor controller, electric power steering device using the motor controller, and vehicle using the motor controller
KR102124658B1 (ko) * 2013-12-23 2020-06-19 두산공작기계 주식회사 공작기계의 절삭 부하 모니터링 방법 및 장치
JP6570809B2 (ja) * 2014-02-28 2019-09-04 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 冷凍機制御装置、冷凍機、及び冷凍機の診断方法
JP6211443B2 (ja) * 2014-03-14 2017-10-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 電動モータの制御装置
EP2988187B1 (en) * 2014-08-22 2017-03-29 ABB Schweiz AG A method for assessing the condition of rotating machinery connected to an electric motor
JP6359957B2 (ja) * 2014-11-20 2018-07-18 ファナック株式会社 二次破損防止機能を有するモータ駆動装置
US20170316329A1 (en) * 2015-01-21 2017-11-02 Mitsubishi Electric Corporation Information processing system and information processing method
KR101643599B1 (ko) * 2015-07-15 2016-07-28 (주)아이티공간 차체 조립 라인의 구동부 모니터링 방법 및 그 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR102039742B1 (ko) 2019-11-01
KR20190029749A (ko) 2019-03-20
US10699553B2 (en) 2020-06-30
WO2019031682A1 (ko) 2019-02-14
US20190304287A1 (en) 2019-10-03
JP2019537123A (ja) 2019-12-19
JP6779377B2 (ja) 2020-11-04
CN109906414A (zh) 2019-06-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109923486B (zh) 一种对驱动部的精准预知性维护方法
CN109906414B (zh) 一种对驱动部的精准预知性维护方法
KR101893745B1 (ko) 구동부의 정밀 예지 보전방법
KR101893744B1 (ko) 구동부의 정밀 예지 보전방법
CN111868651B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
KR101857393B1 (ko) 구동부의 정밀 예지 보전방법
CN111868649B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
CN111886553B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
CN111868652B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
US11222520B2 (en) Precise predictive maintenance method of driver
US10847020B2 (en) Precise predictive maintenance method of driver
CN111868650B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
CN111837081B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
KR101893746B1 (ko) 구동부의 정밀 예지 보전방법
CN111868647B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
CN111868648B (zh) 一种对驱动部的精准预维护方法
KR102477707B1 (ko) 피크에 대한 정속 정의를 통한 기기의 예지 보전방법
KR102477708B1 (ko) 피크에 대한 정속 정의를 통한 기기의 예지 보전방법
KR102510102B1 (ko) 피크에 대한 정속 정의를 통한 기기의 예지 보전방법
KR20240106670A (ko) 편차를 이용한 기기의 예지 보전방법
KR20210000543A (ko) 제어 출력신호를 통한 기기의 예지 보전방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant