KR100492878B1 - 계량 시스템의 원격 모니터링 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 유류운반 차량을 포함한 장거리 화물 운반 수단이 화물을 운송하는 도중에 화물량의 변동상태를 특정 장소에서 측정하기 위한 계량 시스템을 인터넷을 통해 원격으로 모니터링하는 방법에 대한 것으로서, 계량 시스템의 로드 셀이 출력하는 신호를 측정하는 단계; 상기 측정한 데이터가 유효한지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단결과 측정 데이터가 유효하면, 상기 계량 시스템의 클라이언트 컴퓨터에 위의 측정 데이터를 보내어 표시장치를 통해 측정 데이터와 측정 장치의 정상상태 값을 출력하는 단계; 인터넷을 통해 상기 클라이언트 컴퓨터는 서버 컴퓨터로 상기 측정 데이터와 정상상태 값을 전송하는 단계; 서버 컴퓨터는 상기 측정 데이터를 데이터베이스에 저장한 뒤 종료하는 단계; 만약 상기 판단결과 측정 데이터가 유효하지 않으면, 상기 클라이언트 컴퓨터는 측정 장치가 고장이라는 메시지 또는 경고 메시지를 출력하는 단계; 상기 클라이언트 컴퓨터는 서버 컴퓨터로 상기 측정 데이터와 고장 또는 경고 메시지를 전송하는 단계; 서버 컴퓨터는 상기 전송 데이터에 따라 고장 또는 경고 메시지를 출력하는 단계; 서버는 상기 클라이언트 컴퓨터로 측정장치에 대한 응급조치 메시지를 전송할 필요가 있는지 여부를 소정의 알고리즘에 의해 판단하는 단계; 상기 판단 결과 전송이 필요하면 서버는 해당 클라이언트 컴퓨터로 응급조치 메시지를 전송하는 단계; 서버 컴퓨터는 상기 측정 데이터를 데이터베이스화 하여 저장하는 단계; 및 만약 상기 판단 결과 전송이 필요하지 않으면 바로 서버 컴퓨터의 데이터베이스에 상기 측정 데이터를 저장한 뒤 종료하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

그리고 본 발명의 실시에 의해, 통신망을 통해서 실시간으로 원격 모니터링할 수 있으므로 고장 발생 시 신속한 처리를 할 수 있고, 계량 시스템의 이상 징후를 미리 감지할 수 있으며, 계량 장치의 오동작을 미리 파악할 수 있으므로 잘못된 계량 측정으로 인한 손실을 최소화 할 수 있다. 또한 한 지역에서 측정된 값을 원격지에서 관리하여 다른 지역으로 이동하여 같은 하중을 측정할 경우에 동일한 측정값을 얻는 지 여부를 추적할 수 있으므로 하중의 측정값에서 발생할 수 있는 오차 등으로 인한 분쟁을 사전에 차단할 수 있다.

Description

계량 시스템의 원격 모니터링 방법{A remote monitoring method of a weighting system}

본 발명은 장거리 석유운반 차량과 같은 차량의 전체 중량을 측정하기 위한 계량 시스템의 원격 모니터링 방법에 관한 것이다. 특히 본 발명은 로드 셀을 이용하여 차량의 전체 중량을 원격으로 정확하게 측정할 수 있는 계량 시스템의 원격 모니터링 기술에 관한 것이다.

일반적으로 로드(load) 셀(cell)을 이용한 계량 시스템은 무게 측정 시 다수의 로드 셀로 구성된 측정부, 로드 셀로부터 발생되는 전기 신호를 한곳으로 모아주는 정션 박스(junction box), 그리고 정션 박스에서 나오는 전기 신호 값을 무게로 표시할 수 있는 인디케이터(indicator)로 이루어져 있다. 이러한 계량 시스템은 주로 옥외에 설치되어 있어 외부 환경에 쉽게 영향을 받을 수밖에 없는 실정이다. 따라서 시스템 자체가 고장이 자주 발생할 수 있는 여건을 가지고 있다. 하지만 현재의 계량 시스템은 이러한 고장 발생 시 신속한 처리를 할 수 있는 수단을 제공하고 있지 않다. 또한 현재의 기술로는 시스템의 고장이 서서히 진행될 경우 이를 제대로 파악할 수도 없는 실정이다. 특히 계량 시스템이 설치된 곳이 상당히 멀리 떨어져 있는 경우에는 신속한 고장 수리를 받을 수 없어 많은 문제점을 발생시킬 수 있다.

따라서 현재 원격 모니터링 기술과 통신망을 이용하여 원격으로 계량 시스템을 감시하고, 고장 발생 여부를 쉽게 감지하며, 미리 시스템의 이상 징후를 감지 할 수 있는 계량 시스템에 대한 원격 모니터링 기술에 대한 개발의 필요성이 대두되고 있다.

본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로 통신망을 이용하여 원격으로 계량 시스템을 정확하게 모니터링 하는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 통신망을 통해 원격으로 계량 시스템을 모니터링 하여 고장 유무를 추적하는 것과 간단한 고장의 경우에는 응급조치를 취할 수 있는 기술을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.

본 발명은 통신망을 통해 원격으로 계량 시스템을 모니터링 하기 위해 시스템에서 발생하는 전기 신호를 감시하여 신호의 유효성을 검증하기 위한 하드웨어 제어 장치 및 측정 시스템의 고장 여부를 판단하기 위해서 통계에 의한 확률적 방법 , 경험적 방법, 퍼지알고리즘, 신경망 알고리즘 등 제반 인공지능 알고리즘을 이용한 원격 모니터링 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 발명은 통신망을 통해 원격으로 계량 시스템을 모니터링 하여 같은 하중에 대해 한 지역에서 측정된 값을 원격지에서 관리하여 측정 대상이 한 지역에서 다른 지역으로 이동하여 같은 하중을 측정할 경우에 동일한 측정값을 얻는 지 여부를 추적하여 하중의 측정값에서 발생할 수 있는 오차 등을 분석하고 감시할 수 있는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 계량 시스템의 원격 모니터링 장치 구성을 나타낸다. 이때 제어판단부(400)는 도 1에서와 같이 외부에 독립적으로 제공될 수 있으며 경우에 따라서는 정션 박스(300)내에, 클라이언트 컴퓨터(또는 단순히 CPU로 표시하는 것도 가능함.)(500)에, 또는 인디케이터(200)에 포함하여 제공될 수 있다.

각각의 컴퓨터들은 인터넷망과 같은 통신망을 통해 연결된다. 이때 각 컴퓨터는 유선 통신망과 무선 통신망으로 접속될 수 있다. 다수의 로드 셀(100)이 정션박스(300)에 연결되어 있어서, 예를 들어서 여러 곳에 있는 로드 셀로 측정한 유조차량의 중량을 측정한 값이 정션박스(300)를 통해 클라이언트(500)에게 전송되고 이 값은 다시 인터넷을 통해 서버(700)에 전송되고 서버(700)에 연결된 데이터베이스(800)에 저장된다. 이때 측정된 값은 인디케이터(200)에 표시되고, 클라이언트(500)에 연결된 제어판단부(400)는 졍선박스(300)를 통해 전송받은 로드 셀(100)의 측정값을 토대로 각종 제어를 위한 판단을 한다. 프린터(600)는 클라이언트의 요청시 각종 측정값 등을 출력할 때 사용된다.

도 2는 일반적으로 중량 값을 측정할 때 로드 셀에 부착된 스트레인 게이지(strain gauge)의 탄성 변화로 인한 출력 응답 전압(volt)의 변화를 나타낸다. 이 때 스트레인 게이지가 정상적으로 동작하기 위해서는 표준 분동을 이용하여 신호를 측정할 경우 신호의 반응시간(rising time), 중량측정구간에서의 진동(vibration), 무부하 시의 신호의 회복시간(falling time), 무부하일 때의 전압에 대한 초기값(repeatability) 등의 신호 동작 특성이 허용하는 오차 범위에서 동작해야 한다. 도 2에서 일반적으로 신호 동작의 시간 단위는 나노세컨드(nsec)단위이며(가로축) 허용하는 오차 범위는 로드 셀의 종류에 따라 달라진다. 따라서 제어 판단 장치를 이용하여 측정 장치의 고장 그리고 시스템의 이상 징후를 경고하거나 혹은 정상적으로 동작하는 지를 파악하기 위해 도 2에 나타난 신호의 변화를 이용한다. 도 2의 세로축은 출력전압을 나타내며 단위는 일반적으로 Volt이다.

도 2에서 제 1 구간은 스트레이 게이지의 응답구간으로서 몇 나노초만에 소정의 출력전압값에 도달한다. 이후 제 2 구간은 중량측정구간으로서 실제로 차량의 중량을 재는 시간구간이다. 그리고 제 3 구간은 스트레인 게이지의 복구구간으로서 차량의 중량을 재는데는 활용되지 못하는 구간이다.

그러므로 표준 분동을 이용하여 측정할 경우에 로드 셀에 부착된 스트레인 게이지로부터 얻을 수 있는 정상적 동작일 때의 신호 동작 특성(rising time, vibration, falling time, repeatability)과 실제 중량 측정 시 나타나는 신호 동작 특성을 통계에 의한 확률적 방법, 경험적 방법, 퍼지 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등 각종 인공 지능 알고리즘을 써서 비교하여 고장 및 시스템의 이상 징후에 대한 경고 그리고 정상 상태 동작을 판단하는데 도 2의 신호 변화를 이용한다. 또한, 실제 중량 측정구간에서 다른 정상적으로 동작하는 스트레인 게이지의 출력 신호값 보다 현저히 크거나 작은 출력 신호값을 갖는 스트레인 게이지를 통계에 의한 확률적 방법, 경험적 방법, 퍼지 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등 각종 인공 지능 알고리즘을 써서 파악하여 시스템의 고장 및 이상 징후를 판단한다.

도 3은 본 발명 장치의 상세 구성도로서 로드 셀(100), 정션 박스(300), 인디케이터(200), 제어판단부(400), 클라이언트 PC(프로세서 또는 CPU)(500) 간의 상호 연결 관계를 상세하게 나타낸다. 제어판단부(400)의 회로도는 도 3에서 로드 셀 선택회로(420), A/D 변환회로(440)로 이루어지고 CPU(500)의 I/O 입출력부와 연결된다.

도 3의 예에서는 네개의 로드 셀이 도시되어 있고, 로드 셀의 각 출력선은 정션박스 내부의 접속단자를 거쳐 인디케이터와 제어판단 장치 내부의 선택회로로 연결된다. 로드셀 선택회로의 출력선은 CPU의 I/O 입출력부로 연결된다.

420은 로드 셀 선택회로로서 네개의 로드 셀 각각에 대응되어 한개의 신호로 두개의 스위치를 동작시키는 네개의 릴레이와, 이들 릴레이들을 제어하여 소정의 로드 셀을 선택하는 디코더로 이루어져 있다.

도 4는 본 발명 장치에서 사용되는 로드 셀 부분의 상세 회로를 나타내며 이 예에서는 4개의 로드 셀(100) 만을 표시하고 있지만 같은 방법으로 로드 셀(100)의 개수를 확장하여 정션 박스(300)와 연결시킬 수 있다.

도 4에서 EXC는 정션박스를 통해 로드셀에 필요한 전원을 공급하기 위한 전원 공급선이고, S는 로드셀을 이용하여 무게를 측정할 때 발생되는 전압을 전달하는 신호선이다.

도 5는 본 발명 장치에서 사용되는 정션 박스의 상세 회로를 나타내며 이 회로는 본 발명 장치를 낙뇌로부터 보호하기 위한 낙뇌보호 회로를 포함한다. 정션 박스에는 로드 셀의 갯수보다 단자의 갯수가 하나더 많이 필요하다. 그리고 낙뇌보호 회로는 각 로드 셀의 갯수만큼 필요하다. 본 발명에서는 로드셀의 개수가 늘어나면 단자(terminal) 부분을 추가하여 회로를 구성할 수 있다. 이때 상기 단자에서 X로 표시된 부분은 연결이 필요하지 않은 오픈 상태를 의미한다.

도 6은 본 발명 장치에서 사용되는 제어 판단부의 상세 회로를 나타낸다. 로드 셀 선택회로부분의 릴레이는 각각의 로드 셀로부터 발생된 신호를 정션박스를 거쳐 선택회로내에 있는 디코더(decoder)로 연결하는데 사용된다. 또한, 선택회로에서 발생된 401, 403, 406, 407 신호는 A/D 변환회로로 보내지고, A/D 변환회로의 출력신호는 클라이언트 PC의 I/O 입출력부의 컨넥터로 보내진다.

도 7은 본 발명 장치에서 사용되는 인디케이터 부분의 상세 회로로서 정션박스로부터 오는 신호를 인디케이터에 있는 단자(terminal)에 연결할 때 사용된다. 여기서 VCC는 인디케이터에 인가하는 전압을 나타낸다.

본 발명에서 상기한 장치와 통신망을 이용하여 원격으로 계량 시스템을 모니터링하는 방법이 도 8에 도시되어 있다.

처음에 로드 셀의 출력신호를 측정하고(s20), 측정한 데이터가 유효한지 여부를 판단한다(s40). 판단결과 측정 데이터가 유효하면, 클라이언트 컴퓨터에 위의 측정 데이터를 보내어 표시장치를 통해 측정 데이터와 측정 장치의 정상상태 값을 출력한다(s60).

인터넷과 같은 네트웍을 통해 클라이언트 컴퓨터는 서버 컴퓨터로 측정 데이터와 정상상태 값을 전송한다(s80). 서버 컴퓨터는 측정 데이터를 데이터베이스화 하여 저장(s100)한 뒤 종료한다.

그러나 만약 상기 판단결과 측정 데이터가 유효하지 않으면, 클라이언트 컴퓨터는 측정 장치가 고장이라는 메시지 또는 경고 메시지를 출력(s120)한 뒤, 서버 컴퓨터로 측정 데이터와 고장 또는 경고 메시지를 전송한다(s140).

서버 컴퓨터는 고장 또는 경고 메시지를 출력하고(s160), 클라이언트 컴퓨터로 측정장치에 대한 응급조치 메시지를 전송할 필요가 있는지 여부를 판단한다(s180). 이 판단 결과 전송이 필요하면 클라이언트 컴퓨터로 응급조치 메시지를 전송(s200)한 뒤 서버 컴퓨터는 측정 데이터를 데이터베이스화 하여 저장하고(s100), 전송이 필요하지 않으면 바로 서버 컴퓨터의 데이터베이스에 측정 데이터를 저장(s100)한 뒤 종료한다.

도 9는 도 8의 측정데이터의 유효성을 판단하는 알고리즘(s40)을 나타낸다. 이 알고리즘에서는 먼저 개별 로드 셀의 무부하시 전압값을 측정하여 저장하고(s41), 병렬 연결된 전체 로드 셀의 무부하시 전압값을 측정하여 저장한다(S42).

측정대상 차량이 있는지 여부를 확인해서(s43) 없으면 처음단계(s41)로 돌아가고, 측정대상 차량이 있으면 개별 로드 셀의 부하시 전압값을 측정하여 저장(s44)한다음, 병렬 연결된 전체 로드 셀의 부하시 전압값을 측정하여 저장한다(s45).

s41, s44 단계의 측정값의 변화량과 s42, s45 단계의 측정값의 변화량을 측정한다(s46). 로드 셀 정보를 데이터베이스로부터 읽어온다(s48).

s46 단계의 측정값과 s48 단계에서 읽어온 값의 비교치가 허용된 오차범위안에 들어있는지 여부를 판단한다(s47). 판단 결과 허용 오차범위 밖에 들어있으면 고장임을 표시하고(s49), 허용 오차범위 안에 들어있으면 정상임을 표시한다(s50).

도 10은 도 8의 측정데이터의 유효성을 판단하는 다른 알고리즘을 나타낸다. 이 알고리즘에서는 중량측정시 각 로드 셀의 상승구간에서의 전압값을 검출한다(s241). 중량측정 뒤 각 로드 셀의 하강 구간에서 전압값을 검출한다(s242). 로드 셀 정보를 데이터베이스로부터 읽어온다(s244).

s241, s242의 값과 s244의 값의 비교치가 허용된 오차 범위 안에 들어있는지 여부를 판단한다(s243). 위의 판단 결과 허용 오차 범위 안에 들어있으면 정상이라고 판단(s245)한 뒤 종료하고, 그렇지 않으면 고장이라고 판단(s246)한 뒤 종료한다.

도 11은 도 8의 측정데이터의 유효성을 판단하는 또 다른 알고리즘을 나타낸다. 이 알고리즘에서는 시스템을 초기화 한뒤(s341), 개별 로드 셀을 체크하여 무부하시의 로드 셀 최초값을 최초값 변수에 입력한다(s342). 시스템의 초기화 단계에서는 로드 셀의 갯수를 확인하고, A/D 기준전압을 일정하게 유지하고, 로드 셀에 인가되는 신호를 모두 로우(low)로 설정하고, 제어판단기의 동작을 확인한다.

이후 로드 셀의 교체시 최초값을 재입력하고자 하는지 여부를 확인한다(s343). 확인 결과 재입력하고자 하는 경우엔 단계 s341을 다시 수행하고, 그렇지 않으면 다음 단계(s344)로 진행한다.

s344에서는 현재의 무부하값을 표시하고 측정대기 상태를 유지한다. 그리고 중량이 있는지 여부를 확인한다(s345). 확인 결과 중량이 없으면 즉 측정되지 않은 경우 앞의 단계(s344)를 다시 수행한다. 다시 말해 현재 값을 표시하고 측정 대기 상태를 유지한다. 그러나 중량이 있으면, 중량측정시 개별로드 셀의 부하시 응답값과 전체 로드 셀의 부하시 응답값을 검출한다(s346).

이후 중량측정후 개별로드 셀의 무부하시 응답값과 전체 로드 셀의 무부하시 응답값을 검출하고(s347), s342, s346, s347 단계값을 판단 추론부로 입력한다(s348). 그리고 고장을 진단하고 표시한다(s349)음 전원 스위치의 온/오프 여부를 확인하여(s350), 온이면 단계 s344를, 오프이면 단계 s341을 수행한다.

도 12는 도 11의 단계 8에 나타난 판단 추론부의 상세 흐름도를 보여주고 있다. 특히 퍼지를 이용하여 구현되는 추론부의 상세 흐름을 나타내고 있다.

먼저 Fuzzy 입력변수 Fi1을 생성한다(s3481). 즉 입력받은 실값(로드 셀의 최초값과 개별 로드 셀의 무부하 응답값)을 이용하여 다음과 같은 수학식 1 또는 수학식 2로 표시되는 함수를 통해 Fi1을 생성한다.

Fi1 = |(Vi - Vr)/Vi| * 100 [%]

Vi는 개별 로드 셀의 최초값,

Vr은 개별 로드 셀의 무부하시 응답값(전압값).

Fi1 = |(Vi - Vr)/Vi|

이후 퍼지의 입력변수 Fi2 생성을 위해서 변화량을 수학식 3, 4에 의해 계산한다(s382).

Vnr = Vl - Vr

Vl은 개별 로드 셀의 부하시 응답값(전압값),

Vnr은 개별 로드 셀의 변화량 값.

Var = Vla - Vra

Vla는 전체 로드 셀의 부하시 응답값(전압값),

Vra는 전체 로드 셀의 무부하시 응답값(전압값),

Var은 전체 로드 셀의 변화량 값.

이후 수학식 5에 의해 퍼지 입력변수 Fi2를 생성한다(s3483).

Fi2 = |(Vnr/Var)| * 100 [%]

Fi2 = |(Vnr/Var)|

이후 Fi1, Fi2를 삼각형 모양의 소속함수(Membership Function)를 갖는 언어변수에 대응시켜 퍼지화(Fuzzification)한다(s3484).

그리고 퍼지규칙(Rule Base)을 최대-최소(Max-Min) 추론(Inference) 방법을 이용하여 근사추론한다(s3485)음, 추론 결과로 싱글톤(Singleton)법을 이용하여 이상유무를 판단한다(s3486).

여기서 로드셀의 최초값이라 함은 로드셀의 최초 설치시 무부하 상태에서 발생되는 신호의 전압값을 말하며, 로드셀의 무부하시 응답값(전압값)이라 함은 실제 무게를 측정한 뒤 무게를 제거한 상태에서 신호의 회복시간(falling time)을 거쳐 안정화된 상태에서 발생되는 신호의 전압값을 말한다. 따라서 도 12는 로드 셀의 최초값에 대한 로드셀의 무부하시 응답값의 repeatability를 퍼지알고리즘을 이용하여 판단하는 방법을 나타낸다. 또한, 전체 로드 셀이라 함은 각 로드 셀이 병렬로 연결되어 신호가 발생되는 결선 상태를 일컫는다.

도 13은 본 발명에 따른 원격으로 계량 시스템을 모니터링하는 방법의 다른 실시예를 나타내는 흐름도이다. 이 실시예에서는, 통신망을 통해 원격으로 계량 시스템을 모니터링 하여 같은 하중에 대해 한 지역에서 측정된 값을 원격지에서 관리하여 다른 지역으로 이동하여 같은 하중을 측정할 경우에 동일한 측정값을 얻는 지 여부를 추적하여 하중의 측정값에서 발생할 수 있는 오차 등을 분석하고 감시할 수 있는 방법을 제공한다.

중량측정 및 중량추적을 통한 차량과 화물관련 데이터를 입력한다(s420)음 클라이언트 컴퓨터를 이용하여 서버 컴퓨터로 측정 데이터 및 차량과 화물관련 데이터를 전송한다(s440).

서버 컴퓨터에 측정 데이터 및 차량과 화물관련 데이터를 저장한다(s460). 그리고 다른 계측 장소로 이동하여 중량을 측정하고 차량과 화물관련 데이터를 입력한다(s480). 그리고 클라이언트 컴퓨터를 이용하여 서버 컴퓨터로 측정 데이터 및 차량과 화물관련 데이터를 전송하고(s500), 서버 컴퓨터에서 현재의 측정 데이터 및 차량과 화물관련 데이터와 이전 데이터를 비교한다(s520).

상기 비교 결과 중량이 일치하는지 여부를 확인하여(s540), 일치하면 클라이언트 컴퓨터로 일치 결과를 나타내는 메시지를 전송한 뒤 끝내고(s560), 만약 일치하지 않으면 클라이언트 컴퓨터로 불일치 결과를 나타내는 메시지를 전송한 뒤 끝낸다(s580).

상기한 본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 기대된다.

첫째, 본 발명의 계량 장치로 통신망을 통해서 실시간으로 원격 모니터링할 수 있으므로 고장 발생 시 신속한 처리를 할 수 있다.

둘째, 본 발명의 계량장치로 통신망을 통해서 실시간으로 모니터링하므로 계량 시스템의 이상 징후를 미리 감지할 수 있다.

셋째, 본 발명의 계량 장치의 오동작을 미리 파악할 수 있으므로 잘못된 계량 측정으로 인한 손실을 최소화 할 수 있다.

넷째, 한 지역에서 측정된 값을 원격지에서 관리하여 다른 지역으로 이동하여 같은 하중을 측정할 경우에 동일한 측정값을 얻는 지 여부를 추적할 수 있으므로 하중의 측정값에서 발생할 수 있는 오차 등으로 인한 분쟁을 사전에 차단할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 계량 시스템의 원격 모니터링 장치 구성도.

도 2는 일반적으로 중량 값을 측정할 때 로드 셀에 부착된 스트레인 게이지의 탄성 변화에 대한 출력 응답 전압의 변화도.

도 3은 도 1의 상세 구성도.

도 4는 도 1의 로드 셀부분의 상세 회로도.

도 5는 도 1의 정션 박스 상세 회로도.

도 6은 도 1의 제어 판단부의 상세 회로도.

도 7은 도 1의 인디케이터의 상세 회로도.

도 8은 본 발명에 따라 도 1의 장치를 이용하여 원격으로 계량 시스템을 모니터링하는 방법의 흐름도.

도 9는 도 8의 측정데이터의 유효성을 판단하는 알고리즘의 흐름도.

도 10은 도 8의 측정데이터의 유효성을 판단하는 알고리즘의 다른 흐름도.

도 11은 도 8의 측정데이터의 유효성을 판단하는 알고리즘의 또 다른 흐름도.

도 12는 도 11의 판단 추론부의 상세 흐름도.

도 13은 본 발명에 따른 원격으로 계량 시스템을 모니터링하는 방법의 다른 흐름도.

< 도면의 주요 부분에 대한 간단한 설명 >

100: 로드 셀 200: 인디케이터

300: 정션박스 400: 제어판단부

420: 로드 셀 선택회로 440: A/D 변환회로

460: I/O 입출력부 500: 클라이언트 PC

600: 프린터 700: 서버

800: 데이터베이스

Claims (9)

1. 삭제
2. 삭제
3. 유류운반 차량을 포함한 장거리 화물 운반 수단이 화물을 운송하는 도중에 화물량의 변동상태를 특정 장소에서 측정하기 위한 계량 시스템을 인터넷을 통해 원격으로 모니터링하는 방법에 있어서,

   특정 장소에 설치된 계량 시스템을 통해 화물 및 화물 운반수단의 중량을 측정하고 중량추적을 통해 상기 화물 운반수단과 화물관련 데이터를 입력하는 단계(step 1);

   각 계량 시스템에 설치된 클라이언트 컴퓨터를 이용하여 서버 컴퓨터로 로드 셀을 통한 상기 화물 및 화물 운반수단의 중량 측정 데이터 및 화물 운반수단과 화물관련 데이터를 전송하는 단계(step 2);

   서버 컴퓨터가 상기 전송받은 측정 데이터 및 화물 운반수단과 화물관련 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계(step 3);

   상기와 동일한 화물을 적재한 운반수단이 계량 시스템이 설치된 다른 장소로 이동하여 상기 화물과 화물 운반수단의 중량을 측정하고 화물 운반수단과 화물관련 데이터를 입력하는 단계(step 4);

   해당 계량 시스템의 클라이언트 컴퓨터를 이용하여 서버 컴퓨터로 해당 측정 데이터 및 운반수단과 화물관련 데이터를 전송하는 단계(step 5);

   서버 컴퓨터가 현재의 측정 데이터 및 운반수단과 화물관련 데이터와 이전 데이터를 비교하는 단계(step 6);

   상기 비교 결과 중량이 일치하는지 여부를 확인하는 단계(step 7);

   상기 확인 결과 중량이 일치하면 해당 클라이언트 컴퓨터로 일치 결과를 나타내는 메시지를 전송하는 단계(step 8); 및

   만약 중량이 일치하지 않으면 해당 클라이언트 컴퓨터로 불일치 결과를 나타내는 메시지를 전송하는 단계(step 9)를 포함하여 이루어지며,

   상기 단계들(step 4 - step 9)은 상기 운반수단이 이동하여야 할 계량 시스템이 존재하는 한 반복해서 수행되는 것을 특징으로 하는, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.
4. 유류운반 차량을 포함한 장거리 화물 운반 수단이 화물을 운송하는 도중에 화물량의 변동상태를 특정 장소에서 측정하기 위한 계량 시스템을 인터넷을 통해 원격으로 모니터링하는 방법에 있어서,

   계량 시스템의 로드 셀이 출력하는 신호를 측정하는 단계;

   상기 측정한 데이터가 유효한지 여부를 판단하는 단계;

   상기 판단결과 측정 데이터가 유효하면, 상기 계량 시스템의 클라이언트 컴퓨터에 위의 측정 데이터를 보내어 표시장치를 통해 측정 데이터와 측정 장치의 정상상태 값을 출력하는 단계;

   인터넷을 통해 상기 클라이언트 컴퓨터는 서버 컴퓨터로 상기 측정 데이터와 정상상태 값을 전송하는 단계;

   서버 컴퓨터는 상기 측정 데이터를 데이터베이스에 저장한 뒤 종료하는 단계;

   만약 상기 판단결과 측정 데이터가 유효하지 않으면, 상기 클라이언트 컴퓨터는 측정 장치가 고장이라는 메시지 또는 경고 메시지를 출력하는 단계;

   상기 클라이언트 컴퓨터는 서버 컴퓨터로 상기 측정 데이터와 고장 또는 경고 메시지를 전송하는 단계;

   서버 컴퓨터는 상기 전송 데이터에 따라 고장 또는 경고 메시지를 출력하는 단계;

   서버는 상기 클라이언트 컴퓨터로 측정장치에 대한 응급조치 메시지를 전송할 필요가 있는지 여부를 소정의 알고리즘에 의해 판단하는 단계;

   상기 판단 결과 전송이 필요하면 서버는 해당 클라이언트 컴퓨터로 응급조치 메시지를 전송하는 단계;

   서버 컴퓨터는 상기 측정 데이터를 데이터베이스화 하여 저장하는 단계; 및

   만약 상기 판단 결과 전송이 필요하지 않으면 바로 서버 컴퓨터의 데이터베이스에 상기 측정 데이터를 저장한 뒤 종료하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 측정데이터의 유효성을 판단하는 소정의 알고리즘은,

   개별 로드 셀의 무부하시 전압값을 측정하여 저장하는 단계(step 1);

   병렬 연결된 전체 로드 셀의 무부하시 전압값을 측정하여 저장하는 단계(step 2);

   측정대상 운반수단이 있는지 여부를 확인하는 단계(step 3);

   상기 확인 결과 측정대상 운반수단이 없으면 처음단계(sstep 1)로 돌아가고, 측정대상 운반수단이 있으면 개별 로드 셀의 부하시 전압값을 측정하여 저장하는 단계(step 4);

   병렬 연결된 전체 로드 셀의 부하시 전압값을 측정하여 저장하는 단계(step 5);

   step 1, step 4 단계의 측정값의 변화량과 step 2, step 5 단계의 측정값의 변화량을 측정하는 단계(step 6);

   로드 셀 정보를 데이터베이스로부터 읽어오는 단계(step 8);

   step 6 단계의 측정값과 step 8 단계에서 읽어온 값의 비교치가 허용된 오차범위 안에 들어있는지 여부를 판단하는 단계(step 7);

   상기 판단 결과 허용 오차범위 밖에 들어있으면 고장임을 표시하는 단계(step 9); 및

   상기 판단 결과 허용 오차범위 안에 들어있으면 정상임을 표시하는 단계(step 10)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.
6. 제 4 항에 있어서, 상기 측정데이터의 유효성을 판단하는 소정의 알고리즘은,

   중량측정시 각 로드 셀의 상승구간에서의 전압값을 검출하는 단계(step 11);

   상기 중량측정 뒤 각 로드 셀의 하강 구간에서 전압값을 검출하는 단계(step 12);

   로드 셀 정보를 데이터베이스로부터 읽어오는 단계(step 14);

   상기 step 11, step 12의 값과 step 14의 값의 비교치가 허용된 오차 범위 안에 들어있는지 여부를 판단하는 단계(step 13);

   위의 판단 결과 허용 오차 범위 안에 들어있으면 정상이라고 판단하고 종료하는 단계(step 15); 및

   그렇지 않으면 고장이라고 판단한 뒤 종료하는 단계(step 16)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.
7. 제 4 항에 있어서, 상기 측정데이터의 유효성을 판단하는 소정의 알고리즘은,

   시스템을 초기화 하는 단계(step 21);

   개별 로드 셀을 체크하여 무부하시의 로드 셀 최초값을 최초값 변수에 입력하는 단계(step 22);

   로드 셀의 교체시 최초값을 재입력하고자 하는지 여부를 확인하여 상기 확인 결과 재입력하고자 하는 경우엔 단계 step 21을 다시 수행하는 단계(step 23);

   현재의 무부하값을 표시하고 측정대기 상태를 유지하는 단계(step 24);

   중량이 있는지 여부를 확인해서 상기 확인 결과 중량이 없으면 앞의 단계(step 24)를 다시 수행하는 단계(step 25);

   상기 확인 결과 중량이 있으면, 중량측정시 개별로드 셀의 부하시 응답값과 전체 로드 셀의 부하시 응답값을 검출하는 단계(step 26);

   상기 중량측정후 개별로드 셀의 무부하시 응답값과 전체 로드 셀의 무부하시 응답값을 검출하는 단계(step 27);

   상기 step 22, step 26, step 27 단계값을 판단 추론부로 입력하는 단계(step 28);

   상기 추론부에 입력함에 의해 고장을 진단하고 표시하는 단계(step 29); 및

   전원 스위치의 온/오프 여부를 확인하여 온이면 단계 step 24를, 오프이면 단계 step 21을 수행하는 단계(step 30)를 포함하여 이루어지며,

   상기 시스템의 초기화 단계에서는 로드 셀의 갯수를 확인하고, A/D 기준전압을 일정하게 유지하고, 로드 셀에 인가되는 신호를 모두 로우(low)로 설정하고, 제어판단기의 동작을 확인하는 것을 특징으로 하는, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.
8. 제 7 항에 있어서, 상기 판단추론부의 수행 알고리즘은 퍼지를 이용하여 구현되며,

   Fuzzy 입력변수 Fi1을 입력받은 실값(로드 셀의 최초값과 개별 로드 셀의 무부하 응답값)을 이용하여 생성하는 단계;

   퍼지 입력변수 Fi2를 생성하는 단계;

   상기 Fi1, Fi2를 삼각형 모양의 소속함수(Membership Function)를 갖는 언어변수에 대응시켜 퍼지화(Fuzzification)하는 단계;

   퍼지규칙(Rule Base)을 최대-최소(Max-Min) 추론(Inference) 방법을 이용하여 근사추론하는 단계; 및

   상기 추론 결과로 싱글톤(Singleton)법을 이용하여 이상유무를 판단하는 단계를 포함하여 이루어지며,

   여기서 로드셀의 최초값이라 함은 로드셀의 최초 설치시 무부하 상태에서 발생되는 신호의 전압값을 말하며,

   로드셀의 무부하시 응답값(전압값)이라 함은 실제 무게를 측정한 뒤 무게를 제거한 상태에서 신호의 회복시간(falling time)을 거쳐 안정화된 상태에서 발생되는 신호의 전압값을 말하며,

   전체 로드 셀이라 함은 각 로드 셀이 병렬로 연결되어 신호가 발생되는 결선 상태를 말하는 것이 특징인, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.
9. 제 8 항에 있어서,

   상기 Fuzzy 입력변수 Fi1의 생성은 Vi가 개별 로드 셀의 최초값, Vr이 개별 로드 셀의 무부하시 응답값(전압값)을 나타낼 때

   Fi1 = |(Vi - Vr)/Vi| * 100 [%] 또는

   Fi1 = |(Vi - Vr)/Vi| 에 의해 얻어지고,

   퍼지입력변수 Fi2는 Vl이 개별 로드 셀의 부하시 응답값(전압값), Vnr이 개별 로드 셀의 변화량 값, Vla가 전체 로드 셀의 부하시 응답값(전압값), Vra가 전체 로드 셀의 무부하시 응답값(전압값), Var이 전체 로드 셀의 변화량 값을 나타내고

   Vnr = Vl - Vr

   Var = Vla - Vra 의 관계가 있을 때

   Fi2 = |(Vnr/Var)| * 100 [%] 또는

   Fi2 = |(Vnr/Var)|에 의해 구해지는 것이 특징인, 계량 시스템의 원격 모니터링 방법.