KR100214684B1 - 엘리베이터 원격 감시 시스템 - Google Patents

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KR100214684B1 KR1019970012807A KR19970012807A KR100214684B1 KR 100214684 B1 KR100214684 B1 KR 100214684B1 KR 1019970012807 A KR1019970012807 A KR 1019970012807A KR 19970012807 A KR19970012807 A KR 19970012807A KR 100214684 B1 KR100214684 B1 KR 100214684B1
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이재용
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이종수
엘지산전주식회사
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
    • B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
    • B66B5/0025—Devices monitoring the operating condition of the elevator system for maintenance or repair

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  • Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)

Abstract

본 발명은 엘리베이터 원격 감시 시스템에 관한 것으로, 종래에는 데이터 로거는 정해진 일정 주기에 따라 데이터 수집장치에 저장되어 있는 데이터를 수집하여 대용량 데이터 베이스에 저장하게 되는데, 이 경우 그 주기 동안에는 새로 저장되는 데이터가 없으므로 고장 진단 및 예방 진단장치에서는 새로운 데이터를 이용한 진단을 할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 발명은 엘리베이터(209)(210)의 정보를 수집하는 데이터 수집 장치(207)(208)와; 상기 데이터 수집 장치(207)(208)에서 수집한 데이터를 가변 주기에 맞추어 읽어 대용량 데이터 베이스(202)에 저장하는 가변 주기 데이터 로거(204)와; 빈도 수의 차이에 따라 엘리베이터로 부터 데이터를 수집하는 주기를 결정하기 위한 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)와; 상기 가변 주기 데이터 로거(204)에서 새로운 주기를 요구하면 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)에서 계산한 예상 고장 빈도 수를 이용하여 각종 변수를 정의하고 계산하여 상기 가변 주기 데이터 로거(204)로 출력하는 주기 결정 스케줄러(206)와; 상기 대용량 데이터 베이스(202)에 저장되어 있는 정보를 이용하여 고장에 대한 진단 및 예방 진단을 행하도록 하는 고장 진단 및 예방 진단장치(203)로 구성하여 고장이 많이 발생될 것이라 예상되는 달이나 고장 발생이 증가 추세에 있는 달에는 표준 주기보다 짧은 주기로 데이터를 수집하여 진단 및 예방 진단을 수행하도록 함으로써 원격 진단 및 감시를 더욱 효율적으로 운행할 수 있도록 한 것이다.

Description

엘리베이터 원격 감시 시스템
본 발명은 고장 진단 및 예방을 위해 필요한 여러 데이터를 통계적방법을 통해 효율적인 주기를 구하고 이에 따라 데이터를 수집하고 이 수집한 데이터를 이용하여 엘리베이터의 고장 진단 및 고장 예방을 진단하기 위한 엘리베이터 원격 감시 시스템에 관한 것으로, 특히 엘리베이터의 월 고장 발생 빈도와 고장 발생 추이를 이용하여 결정되는 주기에 따라 기존의 장치의 변경을 최소화하고 고장 발생 빈도 추이에 따라 적절한 기간의 최신 데이터를 수집, 저장하여 신뢰성있는 고장 진단, 고장 예방을 할 수 있도록 한 엘리베이터 원격 감시 시스템에 관한 것이다.
종래 엘리베이터 원격 감시 시스템 구성은, 도 1에 도시된 바와 같이, 엘리베이터(107)(108)의 정보를 수집하는 데이터 수집 장치(105)(106)와; 상기 데이터 수집 장치(105)(106)에서 수집한 데이터를 주기적으로 읽어 대용량 데이터 베이스(102)에 저장하는 데이터 로거(104)와; 상기 대용량 데이터 베이스(102)에 저장된 정보를 이용하여 고장에 대한 진단 및 예방 진단을 행하는 고장진단 및 예방 진단장치(103)로 구성된다.
이와같이 구성된 종래 기술에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
엘리베이터(107)(108)의 여러 운행 정보를 데이터 수집장치(105)(106)에서 수집하여 내부의 메모리에 저장하여 둔다.
이렇게 수집하여 저장해둔 정보를 데이터 로거(104)가 고정된 일정 주기별로 데이터 수집장치(105)(106)의 내부 메모리로 부터 읽어들여 대용량 데이터 베이스(102)에 저장한다.
그러면 상기 대용량 데이터 베이스(102)에 저장된 정보를 가지고 고장진단 및 예방 진단장치(103)는 그동안 발생한 고장에 대한 진단 및 예방진단을 행한다.
그러나, 상기에서와 같은 종래기술에서 데이터 로거는 정해진 일정 주기에 따라 데이터 수집장치에 저장되어 있는 데이터를 수집하여 대용량 데이터 베이스에 저장하게 되는데, 이 경우 그 주기 동안에는 새로 저장되는 데이터가 없으므로 고장 진단 및 예방 진단장치에서는 새로운 데이터를 이용한 진단을 할 수 없는 문제점이 있다.
따라서 상기에서와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 고장 발생 빈도 추이에 따라 적절한 기간의 최신 데이터를 수집, 저장하여 이를 통한 신뢰성있는 고장 진단, 고장 예방을 할 수 있도록 한 엘리베이터 원격 감시 시스템을 제공함에 있다.
도 1은 종래 엘리베이터 원격 감시 시스템 구성도.
도 2는 본 발명 데이터 수집 시스템의 구성도.
도 3은 월별 엘리베이터 고장 발생 추이를 보여주는 고장 발생 빈도수 특성도.
도 4는 도 2에서, 주기 결정 스케줄러에서 새로운 주기를 계산하는 방법에 대한 순서도.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
202 : 대용량 데이터 베이스203 : 고장진단 및 예방 진단장치
204 : 가변주기 데이터 로거205 : 월별 예산 고장 빈도수 계산장치
206 : 주기 결정 스케줄러207,208 : 데이터 수집장치
209,210 : 엘리베이터
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명 엘리베이터 원격 감시 시스템 구성은, 도 2에 도시한 바와 같이, 엘리베이터(209)(210)의 정보를 수집하는 데이터 수집 장치(207)(208)와; 상기 데이터 수집 장치(207)(208)에서 수집한 데이터를 가변 주기에 맞추어 읽어 대용량 데이터 베이스(202)에 저장하는 가변 주기 데이터 로거(204)와; 빈도 수의 차이에 따라 엘리베이터로 부터 데이터를 수집하는 주기를 결정하기 위한 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)와; 상기 가변 주기 데이터 로거(204)에서 새로운 주기를 요구하면 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)에서 계산한 예상 고장 빈도 수를 이용하여 각종 변수를 정의하고 계산하여 상기 가변 주기 데이터 로거(204)로 출력하는 주기 결정 스케줄러(206)와; 상기 대용량 데이터 베이스(202)에 저장되어 있는 정보를 이용하여 고장에 대한 진단 및 예방 진단을 행하도록 하는 고장 진단 및 예방 진단장치(203)로 구성한다.
이와같이 구성된 본 발명의 동작 및 작용 효과에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
엘리베이터의 고장 발생 빈도는 계절의 영향을 많이 받는다. 즉 도 3에서와 같이 월별로 빈도 수의 차이가 많이 난다.
빈도 수의 차이에 따라 엘리베이터로 부터 데이터를 수집하는 주기를 결정하기 위하여 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)는 고장 발생 빈도 수를 통계에 의해 각 월별 고장 빈도수를 구하여 주기 결정 스케줄러(206)로 출력한다.
그러면 이 예상 고장 빈도 수를 이용하여 주기 결정 스케줄러(206)에서는 다음과 같은 변수를 정의하고 계산한다.
n월 예상 고장 발생 수 : Mn(월별 예상 고장 빈도 수에서 n월의 빈도 수)
1년 예상 총고장 발생 수 : Y
Y = M1 + M2 + M3 + M4 + M5 + M6 + M7 + M8 + M9 + M10 + M11 + M12
월 평균 예상 고장 발생 수 : Maverage = ( Y/12)
월별 고장 발생 빈도수 관련 가중치(weight) : W1 (W1
Figure kpo00001
0)
고장 발생 추이 관련 가중치(weight) : W2 (W2
Figure kpo00002
0)
전원 실제 발생 고장 빈도수 : P (대용량 데이터베이스에 저장되어 있는 실제 발생한 고장 수)
전원 예상 고장 빈도수 : Mn-1 (월별 예상 고장 빈도 수에서 n-1월의 빈도 수)
웨이트 1(W1)의 가변 적용 파라미터 : a
웨이트 2(W2)의 가변 적용 파라미터 : b
여기서 a와 b는 시스템의 요구에 따라 W1과 W2의 적용 비율을 나타내는 변수이며 a+b=1이며, a
Figure kpo00003
0이고 b
Figure kpo00004
0이다.
표준 주기 : tstandard(시스템에서 입력된 표준 샘플링 주기)
즉, 주기 결정 스케줄러(206)는 데이터 요구에 따라 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)에서 주어진 데이터로 현재 월에 대해 위에서와 같은 변수를 계산한다.
예를 들어 6월 달에 가변 주기 데이터 로거(204)가 주기 결정 스케줄러(206)로 새로운 주기를 요구하면, 상기 주기 결정 스케줄러(206)는 도 4에서와 같이 먼저 월별 예상 고장 빈도수 계산장치(205)로 부터 그 해의 예상 고장 발생 빈도 수를 받은 다음(S11), 일년 예상 총 고장 발생 수 Y와 월 평균 예상 고장 발생수 Maverage를 계산하고, 6월 달의 예상 고장 발생 수 M6을 읽어 지정한다(S12).
이 값을 토대로 먼저 월별 고장 발생 빈도 수 관련 가중치인 W1을 다음 식으로 부터 구한다(S13).
W1 = ( Maverage /M6 )
다음으로 대용량 데이터 베이스(202)로 부터 전월인 5월 달의 실제 발생 고장 수 P를 읽어 지정하고, 예상 고장 발생 빈도 수에서 5월 달의 예상 빈도 수 M6를 구한다(S14).
이 값을 토대로 고장 추이 관련 가중치인 W2를 다음 식으로 부터 구한다(S15).
W2 = ( M5/P )
위에서 구해진 변수 값과 시스템에서 지정된 적용 비율 a, b를 이용하면 다음 식으로 부터 가변 주기 데이터 로거(204)의 새로운 주기 t를 구할 수 있다(S16).
t = ( a
Figure kpo00005
W1 + b
Figure kpo00006
W2 )
Figure kpo00007
tstandard
여기서 적용 비율 a, b를 0.5씩 지정한다면 이는 양 가중치를 똑같이 적용한다는 의미이며, a, b는 각 환경에 적절하게 지정하여 사용할 수 있다.
새로운 주기 t를 구한 주기 결정 스케줄러(206)가 가변 주기 데이터 로거(204)로 출력하면, 상기 가변 주기 데이터 로거(204)는 주기t에 따라 데이터 수집장치(207)(208)의 내부 메모리로 부터 데이터를 읽어들여 대용량 데이터 베이스(202)로 출력하여 저장하도록 한다.
그러면 고장 진단 및 예방 진단장치(203)는 대용량 데이터 베이스(202)에서 저장되어 있는 정보를 이용하여 고장에 대한 진단 및 예방 진단을 수행한다.
이상에서와 같이 고장이 많이 발생될 것이라 예상되는 달이나 고장 발생이 증가 추세에 있는 달에는 표준 주기보다 더 짧은 주기로 데이터 수집장치(207)(208)로 부터 데이터를 수집하여, 더욱 최근의 데이터를 이용하여 진단 및 예방 기능을 수행할 수 있으므로 더욱 효율적으로 원격 진단, 감시를 운용할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 데이터 수집장치로 부터 데이터를 가변 주기로 읽어오는 가변 주기 데이터 로거와 주기를 결정하는 스케줄러를 이용하여 주기 결정시 이전의 고장 발생 이력을 통계 처리하여 구해진 예상 고장 발생 빈도수와 이전 월에 발생한 실제 고장 발생 수를 이용하여 새로운 주기를 지정함에 있어, 고장이 많이 발생될 것이라 예상되는 달이나 고장 발생이 증가 추세에 있는 달에는 표준 주기보다 짧은 주기로 데이터를 수집하여 진단 및 예방 진단을 수행하도록 함으로써 원격 진단 및 감시를 더욱 효율적으로 운행할 수 있도록 한다.

Claims (3)

  1. 엘리베이터 각각의 정보를 수집하는 데이터 수집 장치와; 상기 데이터 수집 장치에서 수집한 데이터를 가변 주기에 맞추어 읽어 대용량 데이터 베이스에 저장하는 가변 주기 데이터 로거와; 빈도 수의 차이에 따라 엘리베이터로 부터 데이터를 수집하는 주기를 결정하기 위한 월별 예상 고장 빈도수 계산장치와; 상기 가변 주기 데이터 로거에서 새로운 주기를 요구하면 월별 예상 고장 빈도수 계산장치에서 계산한 예상 고장 빈도 수를 이용하여 각종 변수를 정의하고 계산하여 상기 가변 주기 데이터 로거로 출력하는 주기 결정 스케줄러와; 상기 대용량 데이터 베이스에 저장되어 있는 정보를 이용하여 고장에 대한 진단 및 예방 진단을 행하도록 하는 고장 진단 및 예방 진단장치로 구성함을 특징으로 하는 엘리베이터 원격 감시 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 주기 결정 스케줄러는 주기 결정시에 각 월의 예상 고장 발생 빈도수와 예상 월평균 고장 발생 빈도수를 이용하여 구해진 월별 고장 발생수 관련 가중치와, 전 월의 실제 고장 발생 빈도수와 전 월에 대한 예상 고장 발생 빈도수를 이용하여 구해진 고장 추이 관련 가중치를 이용하여 계산하도록 함을 특징으로 하는 엘리베이터 원격 감시 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 주기 결정 스케줄러는 주기 결정시에 구해진 가중치를 환경에 따라 적용 비율을 변화시켜 적용하도록 함을 특징으로 하는 엘리베이터 원격 감시 시스템.
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