KR0153464B1 - 모니터링 - Google Patents
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Abstract
엔진(2) 또는 다른 조립체의 작동이 소리를 검출하여 이로부터 속도, 온도 및 제어장치에 관련한 다중차원의 상태벡타를 유도해내도록 모니터된다. 이 벡타는 엔진(2)의 작동중에 변화하고 프로세서(4)에 공급되어 시퀀스-러닝 뉴럴네트에 의하거나 또는 히든 마코브모델에 의한 것과 같이 다양한 작동단계에서 엔진의 모델이 구성된다. 비정상적인 상태벡타가 수신될때에 프로세서(4)는 디스플레이(41)에 경보신호를 발생한다.
Description
본 발명은 모니터링에 관한 것이다.
본 발명은 특히 항공기의 가스터어빈엔진과 같은 조립체의 상태를 모니터하기 위한 방법과 장치에 관한 것이다.
종래 엔진과 베어링에 의하여 발생된 진동을 모니터하고 마모나 손상이 있을때에 진동주파수가 예정레벨을 능가하는 시기를 검출하는 것이 알려져 있다. 이는 유용한 기술이나 단지 마모 또는 손상의 정도가 상당한 것일 때에만 이를 검출할 수 있을 뿐이다. 이는 엔진이나 베어링에 의하여 발생된 진동스펙트럼이 속도, 온도, 부하등과 같은 그 작동상태에 따라 통상적으로 변화하기 때문이다. 통상적으로 경험되는 최대진폭에서는 트리거되지 아니하므로 마모 또는 손상신호를 트리거시키는 진동주파수의 진폭은 충분히 커야한다. 이러한 경우 장치는 초기손상에 비하여 비교적 민감하지 못하게 한다. 또한, 비록 스펙트럼 첨두값을 검출할 수 있는 종래의 장치가 예견된 주파수에서 스펙트럼 첨두값을 보이는 알려진 결함을 식별하는데 사용될 수 있으나, 이들은 예리한 첨두값, 또는 비정상적인 첨두값의 조합, 또는 비정상적인 시퀀스와 같은 보다 미묘한 스펙트럼진동에 응답치 못한다. 따라서, 종래 장치의 응답은 초기 또는 지금까지 알려지지 않은 결함상태가 관련되는 한 크게 제한된다.
본 발명의 목적은 감도가 개선된 모니터방법을 제공하는데 있다.
본 발명에 따라서 어떠한 조립체의 상태를 모니터하는 방법이 제공되는 바, 이 방법은 조립체의 상태를 나타내는 신호를 유도해 내는 단계, 조립체의 사용수명중 여러 사용단계에서 조립체의 모델을 연속구성하는 단계와, 조립체의 모델로부터 조립체상태의 편차량을 검출하는 단계로 구성된다.
본 발명의 방법이 소리를 발생하는 조립체의 상태를 모니터하는데 사용되는 경우, 조립체의 상태를 나타내는 신호를 유도해내는 단계는 이 조립체의 음향스펙트럼을 모니터하는 것을 포함하며 모델은 조립체의 사용수명중 여러 사용상태에서 조립체의 음향스펙트럼에 대한 정보를 포함한다. 음향스펙트럼은 공기를 통하여 전달되는 음향스펙트럼이고, 이 음향스펙트럼은 마이크로폰으로 모니터된다.
조립체는 가스터어빈엔진과 같은 엔진일 수도 있다. 이 조립체상태를 나타내는 신호를 유도해내는 단계는 엔진속도를 모니터하는 것을 포함할 수 있다.
조립체의 상태에 대하여 다종차원의 벡타가 설정될 수 있다.
조립체의 모델은 시퀀스-러닝 뉴럴네트(sequence-learnign neural net) 또는 히든 마코브 모델(hidden Markov model)을 이용하여 구성될 수 있다.
모델은 제1조립체로 구성되고, 이 모델은 제1조립체와 동일한 종류의 제2조립체에 이용하며, 모델이 제2조립체의 작동으로 수정된다.
본 발명에 따라서, 엔진모니터장치와 방법이 첨부도면에 의거하여 설명될 것이다.
제1도는 본 발명 장치의 개략구성도.
제2도 및 제3도는 음향스펙트럼의 변화를 설명한 그래프.
모니터장치는 가스터어빈엔진(2)에 의하여 발생된 소리에 응답하는 제1음향체널(1)과 엔진의 작동상태에 응답하는 제2채널(3)로 구성된다. 이들 두 채널(1)(3)은 프로세서(4)에서 상기 엔진의 선행작동상태로부터 구성된 엔진의 모델과 비교되는 상태 벡타출력을 발생한다.
음향채널(1)은 작동시 엔진(2)에 의하여 발생된 공중음향에 응답하는 마이크로폰(10)을 포함한다. 이 마이크로폰(10)은 사람의 귀로 들을 수 있는 가청범위내의 소리에 응답할 필요는 없고 전형적으로 약 100㎑이상의 주파수 응답을 가질 것이다. 마이크폰(10)으로부터의 전기적인 출력은 수개의 각 여러대역에 대한 시간-평균화 신호를 발생하는 공지된 구성의 스펙트럼분석기(12)에 디지타이즈출력을 공급하는 디지타이즈장치(11)에 공급된다. 전형적으로는 스펙트럼분석기(12)는 상이한 주파수에서 1㎑의 폭과 0.2초이상의 시간평균을 갖는 64개의 병렬출력을 발생한다. 분석기(12)로부터의 출력은 제2채널(3)으로부터 제 입력을 수신하는 처리장치(13)에 공급된다.
제2채널(3)은 엔진(2)의 작동상태에 응답하는 출력신호를 아날로그-디지탈변환기(32)에 공급하는 엔진스풀속도감지기(30)와 배기가스온도 감지기(31)를 포함한다. 또한 변환기는 엔진의 요구된 출력을 나타내는 스러틀등의 엔진제어장치로 대표되는 라인(33)상의 입력을 수신한다. 스로틀과 다른 능동제어장치 즉, 파이롯트에게 부과된 제어장치는 장치가 부과된 제어시퀀스로 어떠한 응답시퀀스에 연관되는 것을 알게되어 예상되지 않는 스퀀스를 발생할 때에 신호를 발생하는 그 자신의 내부시퀀스모니터를 구성하므로 가장 중요한 비음향성 파라메타이다. 비행자세 또는 공중속도등과 같은 항공기성능을 나타내는 신호가 라인(34)에서 변환기(32)에 공급된다. 변환기(32)에는 다른 여러가지 비행데이타가 공급될 수 있다. 변환기(32)의 출력은 프로세서(36)에 공급되고 이는 엔진(2)의 작동단계를 나타내는 다중차원의 벡타신호를 발생한다. 이 벡타신호는 처리장치(13)의 제2출력과 같이 라인(37)을 통하여 공급된다. 처리장치(13)는 두 입력으로부터 조합 N-차원 엔진상태벡터를 발생하고 이를 프로세서(4)의한 입력에 공급한다.
프로세서(4)는 음성인식기술분야에 사용되는 것과 유사한 다층인식형의 시퀀스-런닝 시간인식뉴럴네트 또는 히든 마코브모델을 포함하는 자습기술을 통하여 작동한다.
엔진의 비행작동초기에 프로세서(4)는 모든 비행단계중에 엔진상태벡타로부터 엔진작동의 모델을 구성한다. 엔진의 반복된 작동은 이 모델을 수정하여 엔진작동의 평균 또는 전형적인 모델을 구성한다. 이 시스템은 엔진의 매일 매일 작동중에 엔진자신의 환경에서 엔진의 음향적 성향에 점진적으로 친숙하게 된다. 모델은 엔진이 노화함에 따라서 수정될 것이다. 엔진과 기체사이의 상호작용에 의하여 발생되는 소리는 이러한 음향모델의 일부를 구성하며 식별되거나 여과될 필요는 없다.
부정형의 엔진상태벡타가 프로세서(4)에 의하여 수신될 때에, 이는 프로세서가 경계신호를 발생토록하며 이 경계신호는 라인(40)을 통하여 디스플레이(41) 또는 레코더나 엔진제어장치와 같은 다른 이용장치에 공급된다. 경계신호는 상태벡타가 만족스러운 전형적인 성향을 나타내는 확률의 형태와 같이 엔진상태벡타가 모델로부터 이탈된 정도를 나타내는 것이 좋다. 만약 이 모델이 시퀀스인식 뉴럴네트워크의 형태를 취하는 경우에 이 네트워크는 새로운 필터로서 작용할 것이며 미지의 입력시퀀스를 나타낸다. 만약 이 모델이 마코브모델이라면 실제의 시퀀스가 마코브표시의 확률이 낮아지도록하므로 잠재성 고장상태가 매우 엄격하게 사용될 것이다. 이 정보는 조사되어야할 정상작도응로부터의 이탈상태를 지상정비팀에게 알리거나 파이롯트에게 보다 심각한 비상상태임을 알리는데 사용된다. 따라서 이 시스템은 한계치의 초과시에 곧바로 경보장치를 작동시키지 아니하는 그 입력이 정상적으로 이해될 수 있게되는 것으로부터 소편차인가 또는 총체적인 편차인가 하는 것에 따라서 비상편화신호를 경계상태에서 주요비상상태로 높힌다. 소편차는 이것이 지속적인 경우에 주요편차에 누적되나 잠정적인 경우에는 잊게될 것이다. 이러한 편차의 성질은 시스템에 의하여 스스로 습득되며 사람에 의하여 프로그램되지 않는다. 엔진상태내에서 그리고 엔진상태사이의 공유율을 식별하는 것에 부가하여, 장치가 시간인식형이므로 엔진 또는 다릅 조립체에서 상태변화가 일어나는 시퀀스에 정통하게 된다.
어떤 경우에 있어서는 모니터시스템의 작동초기에는 엔진의 형태가 동일하나 상이한 작동으로부터 유도된 엔진작동의 모델을 기억시키는 것이좋다. 또한 이 시스템은 모델없이 작동이 시작될 수도 있으며, 엔진의 작동되는 초기에 예비모델이 설정될 수도 있다. 최초비행중에 이상상태의 보고는 신뢰할 수 없으나 이러한 보고가 음성인식기와 유사한 방법으로 일련의 뉴런 네트워크 연접강도와 편차 또는 마코브모델의 형태로 누적된 정보를 갖게 될 때에 수회의 비행후에 점차 식별가능하게되고 유용하게 될 것이다.
작동전에는 정상작동과 이러한 작동의 여러단계에서 엔진, 또는 동일형태의 여러 엔진에 의하여 발생된 음향스펙트럼을 모니터하는 것이 필요하다. 여러 상태에서 이러한 과정을 반복하므로서 엔진의 정상작동성향의 통계가 얻어진다. 패턴인식과 음성인식에 사용된 여러가지 기술이 사용되어 마코브모델링 또는 뉴럴네트워크에 의한 것과 같이 여러 작동상태에서 엔진의 음향 스펙트럼의 모델을 구성한다.
제2도에는 두 상이한 주파수 1㎑ 와 5㎑에서 옴향에너지의 진폭이 엔진속도의 회전수에 따라 변화하는 방법을 매우 간단히 보인 것이다. 자취 A-B는 점 B에서 이륙시에 활주로를 따라 활주하는 단계를 보인 것이다. 점 C는 최대비행시의 항공기순항상태를 보인 것이다. 프로세서(4)에는 엔진속도와 함께 다수의 주파수와 다른 엔진기능을 갖는 보다 복잡한 형태의 이러한 모델이 기억된다.
항공기가 자취 A-D를 따라 예정범위내에 이르는 동안 프로세서(4)에 대한 입력은 기억된 모델에 보다 유사하게 될 것이며 모델로부터 벗어남을 나타내는 출력이 발생되지 않을 것이다.
제3도는 비정상적인 엔진성능을 보인 것이다. 점 C'는 정상상태를 통한 비정상궤도에서의 비정상 순항상태를 보인 것이며, 이때에 프로세서(4)는 디스플레이(41)를 향하는 라인(40)상에 경계신호를 발생한다. 점 C''는 비정상궤도상에서 매우 비정상적인 상태가 된 것을 보인 것으로 이 경우에 프로세서(4)는 디스플레이(41)의 라인(40)상에 긴급경보신호를 보낸다.
본 발명의 모니터장치는 예를들어 저속에서는 비정상적이나 고속에서는 비정상스펙트럼내에 있게되는 엔진의 음향스펙트럼에 응답하므로 매우 민감할 것이다. 이와같이 하므로서 고장발생전 엔진의 초기손상을 검출하는 것이 가능하다. 가장 간단한 실시형태에서 이 장치는 정상작동으로부터 벗어나는 것만을 나타낼 것이다. 그러나 이 장치는 진단능력을 갖는다. 어느정도 작동상의 경험후에는 비정상 차타의 데이타 베이스가 알려진 고장에 부합되게 될 것이다. 이는 작동상의 경험이 많아질 수로 보다 상세하게 되며, 본 발명장치는 점진적으로 다수의 특정의 사고장을 식별할 수 있게된다. 공중음향을 검출하는 대신에 본 발명은 단단한 구조물을 통하여 전달되는 진동을 포함하는 음향에너지를 이용할 수 있다.
만약에 장치에 한 엔진의 환경과 개성을 습득하고 동일형태의 다른 엔진에 옮겨지는 경우에 이 장치는 정비기술자에게 보내어질 습득성향 패턴으로부터 고장없는 편차를 보이게 될 것이다. 마찬가지로 엔진이 정비 또는 보수되거나, 마이크로폰의 위치등이 변경되는 경우 그 모델로부터 편차를 발생한다. 엔진의 연속작동으로 이 장치가 정상으로 인정하는 새로운 특성에 대하여 곧 인정하게 될 것이다. 정비기술자에 대한 잠정편차의 신호는 진단데이타베이스의 구성에 유용한 부분이 될 것이다. 장기변화는 이들이 일어날 때에 모델에 동화될 것이며, 정상작동으로부터의 어떠한 이탈신호도 유도되지 않을 것이다. 주요 또는 비상편차는 적당한 레벨의 경보를 정상신호로서 받아들이기에는 충분치 않을 것이다.
본 발명은 엔진에만 사용되는 것으로 제한되지 아니하며, 베어링, 기계공구 자동화조립장비와 제조라인과 같은 다른 형태의 소리발생형 장치에 사용될 수 있다.
또한 본 발명은 옴향이 아닌 대량의 복합된 병렬데이타를 수반으로 다른 조립체에도 응용될 수 있다. 예를들어 다수의 온도감지기가 엔진의 둘레에 배치될 수 있고 이들의 조합된 판독값에서 방향을 검출하는 자기 구성형의 뉴럴 네트가 비상성향을 신호화하는데 사용될 수 있다. 또한 기체 또는 유사한 조립체 둘레에 스트레인 게이지는 과잉의 구조적인 스트레스의 조기경보가 가능한 자기 구성형 뉴럴 네트워크에 의한 분석이 이루어지도록 한다. 스트레인 게이지는 구조물내에 매설된 광섬유로 구성되어 스트레인장소에서 이 광섬유를 통과하는 방사의 감쇄 또는 반사가 이루어지도록 한다. 이들 선단뉴럴네트는 이들의 정보를 모니터되는 조립체의 어떠한 관점에서 불규칙한 신호를 발생토록 충분한 지능을 갖는 중앙처리장치에 보낸다.
Claims (10)
- 음향을 발생하는 기계 또는 엔진과 같은 어떠한 조립체의 상태를 모니터하는 방법에 있어서, 이 방법이 조립체의 상태를 나타내는 신호를 유도해 내는 단계, 조립체의 사용수명중 여러 사용단계에서 조립체의 노화에 의하여 수정되는 조립체의 모델을 연속구성하는 단계와, 조립체의 모델로부터 조립체상태의 편차량을 검출하는 단계로 구성됨을 특징으로 하는 모니터방법.
- 청구범위 1항에 있어서, 조립체(2)의 상태를 나타내는 신호를 유도해내는 단계가 모델이 조립체의 사용수명중 여러 사용단계에서 조립체의 음향스펙트럼에 대한 정보를 포함토록 조립체의 음향스펙트럼을 모니터하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 2항에 있어서, 음향스펙트럼이 공기를 통하여 전달된 음향스펙트럼이고, 음향스펙트럼이 마이크로폰(10)으로 모니터됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 1항-3항의 어느 한 항에 있어서, 조립체가 엔진(2)임을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 4항에 있어서, 엔진이 가스터어빈엔진(2)임을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 4항에 있어서, 조립체의 상태를 나타내는 신호를 유도해 내는 단계가 엔진(2)의 속도를 모니터하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 1항에 있어서, 다중차원의 벡타가 조립체의 상태에 대하여 설정됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 1항에 있어서, 조립체의 모델이 시퀀스러닝 뉴럴네트를 이용하여 구성됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 1항에 있어서, 조립체의 모델이 히든 마코브모델을 이용하여 구성됨을 특징으로 하는 방법.
- 청구범위 1항에 있어서, 모델이 제1조립체로 구성되고, 이 모델이 제1조립체와 같은 종류의 제2조립체에 이용되며, 모델이 제2조립체의 작동에 의하여 수정됨을 특징으로 하는 방법.
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