KR100226061B1 - 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 엘리베이터에서 고장이 발생될 경우 자기진단 기능을 이용하여 고장원인을 판별해내는 기술에 관한 것으로, 지식베이스를 이용하여 고장원인을 추론함에 있어서 추론 결과의 신뢰성을 확보하기 위해, 엘리베이터 진단 시퀀스와 고장현상 지식베이스를 이용하여 추론을 시작하는 제1단계와; 지령의 출력여부에 따라 제어계에 이상이 발생되었는 기계적 고장이 발생되었는지를 판단하는 제2단계와; 부품의 내구성 평가 결과를 근거로 하여 고장진단을 체크하고자 하는 부품들의 진단순서를 결정하는 제3단계와; 상기의 진단과정에서 도출된 고장진단결과를 최종적으로 출력하기 전에 내구성 부품 결과를 참조하여 고장의 진위여부를 확인하는 제4단계로 이루어지는 진단과정을 통해 최종의 고장진단결과를 도출하도록 하였다.

Description

엘리베이터의 지능형 원격 진단방법

본 발명은 엘리베이터에서 고장이 발생될 경우 자기진단 기능을 이용하여 고장원인을 판별해내는 기술에 관한 것으로, 특히 원격 감시기를 통해 입력되는 정보와 중앙 데이터베이스에 보관된 해당 엘리베이터의 관련 정보를 기반으로 고장의 원인을 판명하여 그 결과를 엘리베이터 보수 현장에 있는 보수원에게 제공할 수 있도록한 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법에 관한 것이다.

엘리베이터는 고장발생시 인명의 손상이 우려되는 이동수단이므로 무엇보다도 안전이 중요시된다. 따라서, 엘리베이터의 유지,보수를 담당하는 업체는 엘리베이터의 이상여부를 효율적으로 감시하고 정기적으로 감시하기 위해 감시센터를 운영하고 있다.

엘리베이터에서 고장이 발생되면 고장발생 정보가 원격감시기와 공중전화망을 통하여 중앙 감시센터에 전송되는데, 이때, 감시센터의 엘리베이터 지능 전문가 시스템은 원격 감시기를 통해 입력되는 정보와 중앙 데이터베이스에 보관된 해당 엘리베이터 관련 정보를 기반으로 고장의 원인을 판단하고 그 판단 결과에 따라 고장수리 정보를 생성하여 이를 엘리베이터 보수 현장에 있는 보수원에게 제공한다. 이렇게 함으로써 엘리베이터 유지, 보수업체는 보수원의 기능도에 관계없이 고객들에게 양질의 서비스를 제공할 수 있게 된다.

이러한 지능진단 원격감시 시스템은 운행이력, 고장이력, 부품 교환이력, 고객정보 등의 다양한 정보를 수집하여 데이터베이스에 보관하고, 이를 응용하여 효율적으로 보수작업을 관리하게 된다. 또한, 엘리베이터의 각 부품에 대한 사용이력을 원격감시기를 이용하여 데이터베이스에 저장하고, 이를 바탕으로한 내구성 평가를 실시하여 부품에 대한 예방 교환, 최적교환 계획을 수립하게 된다.

도 1은 종래기술에 의한 엘리베이터 감시장치의 전체 블록도로서 이에 도시한 바와 같이, 각 지역에 분포된 엘리베이터를 유지,보수 관리하는 감시센터(11)와; 엘리베이터 제어장치(12)와 연결되어 엘리베이터의 고장발생을 보고받고 상기 감시센터(11)에 정기적인 운행보고 기능을 수행하는 원격감시기(13)와; 상기 감시센터(11)로부터 복구작업이 하달될 때 상기 엘리베이터가 설치된 건물(15)의 현장으로 보수원을 출동시켜 복구작업을 수행하는 보수센터(14)로 구성되었다.

상기 감시센터(11)는 고장정보, 고객정보, 수리정보, 호기정보 등 각종 엘리베이터 관련 정보를 저장하는 데이터베이스 서버(11A)와; 상기 원격 감시기(13)와 통신하여 정보를 수집하고 그 수집된 정보를 데이터베이스 서버(11A)로 전송하는 통신 클라이언트(11B)와; 사용자가 원하는 고객정보, 호기정보, 내구성 평가정보, 부품 교환 이력정보 등을 상기 데이터베이스 서버(11A)에서 읽어와 사용자에게 알려주는 정보조회용 클라이언트(11C)와; 고장발생을 모니터링하기 위한 고장경보 클라이언트(11D)와; 상기 원격감시기(13)로부터 접수된 정보와 상기 데이터베이스 서버(11A)에 저장된 정보를 이용하여 고장원인을 추론하고 그 결과를 사용자에게 보여주는 전문가시스템 클라이언트(11E)로 구성되었다.

이와 같이 구성된 종래 엘리베이터 감시장치의 작용을 도 2 및 도 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

엘리베이터 기계실에 위치한 제어반과 연결된 원격감시기(13)는 감시센터(11)에서 정기보고 요청이 있을 때 엘리베이터의 운행정보를 공중전화망을 통해 감시센터(11)의 통신클라이언트(11B)에 전송한다.

또한, 엘리베이터에서 고장이 발생되고, 그 고장보고를 상기 감시센터(11)로 자동으로 할 때에는 운행정보 이외에 엘리베이터 제어반에서 고장상태를 1차 진단한 고장코드와 함께 전송하게 된다.

만일, 엘리베이터에서 고장이 발생하여 고장보고가 이루어지는 경우 정보를 전송받은 통신 클라이언트(11B)가 한편으로는 데이터베이스 서버(11A)에 정보를 저장하고, 다른 한편으로는 고장정보 클라이언트(11D)에게 전송된 정보를 전용선을 통해 다시 보내주게 되므로 고객의 고장발생 신고와 별도로 엘리베이터 유지, 보수 업체에게 신고된다.

동시에 이러한 고장 관련 정보는 고장 진단 전문가 시스템에 의해서 고장원인 분석이 이루어지게 되고, 이러한 분석결과를 바탕으로 고장수리 작업 지시서가 작성된다.

전문가 시스템 클라이언트(11E) 담당자는 이러한 분석결과를 고장 발생현장에 출동예정인 담당 보수원에게 알려주게 되므로 그 보수원이 현장에 도착하기 전에 고장 상황을 파악하고 수리작업을 대비할 수 있게 된다.

상기 고장진단 전문가 시스템의 작용을 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

입력장치(21)는 상기 원격감시기(13)로 부터 전송받은 운행 이력정보, 고장코드를 적절하게 가공하여 엘리베이터 지식베이스(22)에 전달한다. 추론장치(23)는 입력된 고장정보와 상기 엘리베이터 지식베이스(22)에 저장된 전문지식을 이용하여 고장부위를 추론한다.

또한, 출력장치(26)는 상기 추론한 결과를 화면이나 프린트상으로 출력하여 보수작이 가능하도록 하는데, 이때, 설명장치(23A)는 보수원이 좀더 명확하게 이해할 수 있도록하기 위하여 왜 그러한 결과를 추론했는지의 이유를 첨가한다.

학습장치(25)는 상기 추론한 결과의 사례정보(24)를 상기 엘리베이터 지식베이스(22)에 학습시킴으로써 기존의 엘리베이터 고장진단장치를 수정하지 않고도 시간이 경과될수록 주어진 진단성능이 점점 향상되도록 한다.

한편, 도 3은 도어 개폐가 불가능한 고장이 발생한 경우를 예로하여 보인 상기 전문가 시스템의 고장 점검 시퀀스로서 이 시퀀스에 따라 전문가 시스템은 각 스텝의 이상 유무를 운행 이력정보와 고장코드를 통해서 진단하고, 시퀀스의 마지막 스텝에 도달해서는 의심되는 부품 리스트에서 각 부품들의 상태를 진단하게 된다.

이때, 각 부품을 진단하는 순서가 엘리베이터 진단 결과에서 학습된 지식베이스에 근거로하여 결정된다. 즉, 평균적으로 고장이 많이 발생되는 부품부터 진단을 실시하게 된다.

그러나, 종래기술에 의한 엘리베이터의 고장 진단 전문가 시스템에는 다음과 같은 문제점이 있다.

첫째, 추론시간이 길다는 것이다. 종래 전문가 시스템의 기초 입력정보로 활용되는 운행정보, 고장정보를 가지고 어느 부위에 어떤 고장이 발생되었는지를 판명하기 위해서는 상당한 시간이 필요하다. 물론, 추론시간은 각 고장의 경우에 따라 다르게 나타난다.

둘째, 추론결과의 신뢰성의 문제이다. 상기에서 언급했듯이 엘리베이터의 고장진단을 위한 기초 입력자료는 운행정보, 고장코드, 고장현상등으로 이는 각 엘리베이터들의 특성을 나타내고 있지 않다. 만일 추론 시퀀스 결과에 의해서 고장 부품으로 가장 의심되는 부품의 고장원인이 마모인데 그 부품을 교환한 시점이 바로 한달 전 이라면 당연히 관련된 다른 부품을 의심해 볼 필요가 있다. 하지만 종래의 지식베이스는 이러한 각 엘리베이터의 특성을 고려하지 않으므로 추론 결과의 신뢰성에 미흡한 면이 있다.

따라서, 본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는 추론 속도와 신뢰성 문제를 개선하기 위하여 부품 내구성 평가 결과를 추론과정에 포함시킨 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법을 제공함에 있다.

도 1은 종래기술에 의한 엘리베이터 감시장치의 전체 블록도.

도 2는 도 1에서 원격 지능 진단장치의 상세 블록도.

도 3은 종래기술에 의한 전문가 시스템의 고장진단 신호 흐름도.

도 4는 본 발명에 의한 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법에 대한 신호 흐름도.

도 5는 본 발명에 의한 부품의 내구성 평가결과 예시표.

***도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명***

11 : 감시센터 12 : 엘리베이터 제어장치

13 : 원격감시장치 14 : 보수센터

21 : 입력장치 22 : 엘리베이터 지식베이스

23 : 추론장치 24 : 사례정보

25 : 학습장치 26 : 출력장치

본 발명의 목적을 달성하기 위한 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법은 엘리베이터 진단 시퀀스와 고장현상 지식베이스를 이용하여 추론을 시작하는 제1단계와; 지령의 출력여부에 따라 제어계에 이상이 발생되었는 기계적 고장이 발생되었는지를 판단하는 제2단계와; 부품의 내구성 평가 결과를 근거로 하여 고장진단을 체크하고자 하는 부품들의 진단순서를 결정하는 제3단계와; 상기의 진단과정에서 도출된 고장진단결과를 최종적으로 출력하기 전에 내구성 부품 결과를 참조하여 고장의 진위여부를 확인하는 제4단계로 이루어지는 것으로 이와 같이 이루어진 본 발명의 작용을 도 3 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

통상적으로, 각 부품의 수명은 사용 이력에 따라 결정되므로 사용 빈도가 많아서 고장이 우려되는 부품을 우선적으로 진단하는 것이 필요하다. 따라서, 고장이 의심되는 부품 리스트에서 부품의 진단 순서를 결정할 때 해당되는 엘리베이터의 부품 내구성 평가 결과를 가중치로 적용하여 부품 진단순서를 설정하도록 하였다. 진단과정에서 고장으로 판단되면 그 외의 부품에 대해서는 진단할 필요가 없으므로 고장이 예상되는 부품을 먼저 진단함으로써 진단 추론시간이 줄어들게 된다.

진단 시퀀스에 의해서 고장 부품으로 판명된 부품에 실제로 고장이 발생되었는지 의심을 가져볼 필요가 있다. 그 부품의 내구성 평가 결과와 비교해 볼 때 부품에 고장이 발생될 확률이 거의 없다면, 진단 시퀀스에서 고장으로 판정된 그 부품을 정상으로 초기화하고 진단 시퀀스를 다시 시행하여 진단결과에 대한 신뢰성을 확보할 필요성이 있는 것이다.

이하, 본 발명의 실시 예에 의거하여 작용을 설명하며, 이 실시예에서는 엘리베이터의 고장을 예로하여 설명한다. 또한, 구축된 엘리베이터 지식베이스(22)를 이용하여 실제 도어 개폐 불능의 고장상태에 대한 진단과정을 설명한다.

원격감시기의 보고에 따라서 고장코드와 고장이 나기 전 상황들의 운행정보가 입력되면, 추론엔진이 구동되고, 진단 시퀀스와 고장현상 지식베이스를 이용하여 추론을 한다. 이때부터 도 4와 같은 추론과정이 적용된다.

도어개폐 지령 여부에 따라서 제어계에 고장이 발생된 것인지 기계적 고장이 발생된 것인지를 판단한다. 즉, 도어 개폐지령은 출력되지만 카가 움직이지 않는 경우에는 기계적 고장인지의 여부를 체크하고, 도어 개폐지령 자체가 출력되지 않는 경우에는 제어계의 이상여부를 체크한다.

만일, 제어계의 이상으로 판단되고, 고장부위가 도어머신으로 판명되었다면 그 도어머신의 어떤 부품에 이상이 발생되었는지를 점검하게 된다. 이때, 점검하는 부품의 순서는 기존의 엘리베이터 지식베이스(22)에서 알 수 있는 빈번 고장 부품의 순서와 고장난 엘리베이터의 부품 내구성 평가결과를 조합하여 결정한다.

도 5의 표에서, 내구성 평가결과에는 그 부품의 누적 고장률 값을 사용하였다. 즉, 예의 엘리베이터 행거 부품은 현재 시점에서 고장날 확률이 평균적으로 90%가 된다는 것을 의미한다. 그리고, 지식베이스의 값은 여태까지의 학습결과에 의해서 이런 상황에서는 세이프티 슈(safty shoe)가 고장났을 확률이 45%, CLS가 고장났을 확률이 30%, 행거가 고장났을 확률이 25%라는 것에서 나온 값이다.

통합데이터는 내구성 평가결과 상태와 지식베이스를 통합한 것이므로 효율적인 부품 고장진단 순서의 기준이된다.

이러한 고장진단 순서에 의해 도출된 고장 결과는 사용자에게 전달되기 전에 내구성 부품 결과를 참조하는 단계를 거침으로 그만큼 신뢰성이 확보된다. 만일, 상기의 예에서 세이프티 슈가 마모 고장인 것으로 판명되었는데, 부품의 누적 고장률은 3%인 결과가 나온다면 이는 신뢰할 수 없는 결과이므로 이 부품이 정상이라는 가정을 추가하고 추론을 반복할 필요가 있다.

결론적으로, 본 발명에서는 이러한 검정과정을 추가함으로써 진단결과의 신뢰성을 확보하도록 한 것이다.

엘리베이터의 고장을 추론하는 시스템에서 부품 내구성 평가 결과를 추론과정에 포함시켜 응용함으로써 전문가 시스템의 추론속도가 향상되고, 추론결과에 대한 신뢰성이 향상되는 효과가 있다.

Claims (3)

1. 엘리베이터의 지식베이스를 이용하여 고장을 진단하는 방법에 있어서, 엘리베이터 진단 시퀀스와 고장현상 지식베이스를 이용하여 추론을 시작하는 제1단계와; 지령의 출력여부에 따라 제어계에 이상이 발생되었는 기계적 고장이 발생되었는지를 판단하는 제2단계와; 부품의 내구성 평가 결과를 근거로 하여 고장진단을 체크하고자 하는 부품들의 진단순서를 결정하는 제3단계와; 상기의 진단과정에서 도출된 고장진단결과를 최종적으로 출력하기 전에 내구성 부품 결과를 참조하여 고장의 진위여부를 확인하는 제4단계로 이루어지는 것을 특징으로하는 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법.
2. 제1항에 있어서, 진단순서는 내구성 평가결과와 지식베이스의 값을 근거로 결정하는 것을 특징으로하는 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법.
3. 제1항에 있어서, 추론은 최적의 추론속도를 발휘하기 위하여 상황에 따라 전향추론, 후향추론으로 설정하고, 그 추론 순서를 부품의 내구성 평가결과를 근거로 설정하는 것을 특징으로하는 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법.

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