KR100563854B1

KR100563854B1 - 설비 부품에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR100563854B1
Application number: KR1020047013122A
Authority: KR
Inventors: 벨라 베흐톨트; 페터 약스; 디이터 비이머슬라게
Original assignee: 프라마톰 아엔페 게엠베하
Priority date: 2002-02-22
Filing date: 2003-02-21
Publication date: 2006-03-24
Also published as: AU2003215579A1; US6907368B2; EP1476733A1; CN100368783C; RU2315968C2; WO2003071243A1; CN1636133A; EP1476733B1; DE50311866D1; KR20040084934A; RU2004128249A; DE10207455B4; ES2330327T3; ATE441837T1; DE10207455A1; US20050021267A1; JP4054310B2; AU2003215579B2; BR0307757A; JP2005525544A

Abstract

본 발명은 설비 부품(2)에 비치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 상기 방법 및 장치에서는 설비 부품 내 작동 노이즈가 상기 설비 부품(2) 상에 배치된 센서(4)에 의해 연속적으로 검출되어 측정 신호(M)로 변환된다. 상기 측정 신호(M)는 본 발명에 따라 푸리에 변환을 거친다. 이러한 방식으로 산출된 다수의 크기 스펙트럼(magnitude spectrum)으로부터 평가 함수(K)가 도출되며, 상기 평가 함수(K)는 설비 부품(2)에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향의 발현을 알려준다.

Description

설비 부품에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR DETECTION OF A PULSED MECHANICAL EFFECT ON A PLANT COMPONENT}

본 발명은 설비 부품에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

여러 응용 분야에 있어서, 결함을 적시에 인지하여 중대한 간접 손실을 예방하기 위해서는 예컨대 화학 공학이나 유동 머신(fluid flow machine)의 파이프 라인과 같은 설비 부품의 규정에 따른 작동을 지속적으로 모니터링할 필요가 있다. 이러한 방식의 모니터링을 위한 여러가지 방법이 종래 기술에 공지되어 있다.

EP 0 765 466 B1은 예컨대 터빈 날개(blade)에 조준된 마이크로파를 이용하여 터빈 날개의 진동을 모니터링하는 방법을 제안하고 있다. 터빈 날개에서 반사된 마이크로파의 변조로부터 터빈의 진동 상태를 추론할 수 있다.

DE 198 57 552 A1으로부터 공지된 방법에서는 샤프트 단부에서의 회전 주파수 측정을 통해 터빈의 샤프트 파손이 검출된다.

DE 198 43 615 C2에서는 공기 유입 영역 또는 배기 영역에 설치된 음향 픽업에 의해 픽업된 측정 신호의 주파수 스펙트럼을 분석하여 내연기관의 상태를 진단하는 방법을 제안하고 있다.

DE 197 27 114 C2에서는 기계의 모니터링을 위해 공기전달음 대신 상기 기계에서 발생하는 고체전달음 신호를 검출한다. 공지된 이러한 방법에서도 고체전달음 픽업에 의해 검출된 측정 신호의 각각의 주파수 스펙트럼이 산출되어 분석된다.

또한 DE 195 45 008 C2에 공개된 방법에서도 기계가 작동하는 동안 모니터링 센서, 예컨대 가속도 픽업에 의해 검출된 측정 신호의 주파수 스펙트럼이 분석되어 기준 주파수 스펙트럼과 비교된다.

US 4,888,948에서는 가스 터빈 내로의 이물질 침투를 검출할 수 있도록 하기 위해, 이물질에 의해 유도된 전하를 검출하는 센서가 터빈의 유입구에 설치된다.

특별히 문제되는 것은 유체 흐름에 동반되어 설비 부품에 부딪치는 유리물(loose articles)인데, 이러한 유리물은 단지 펄스성의 단기적 효과를 야기하며, 상기 효과를 더 확실하게 증명하는 것도 문제가 된다.

전술한 문제들은 예를 들면 과열 방지를 위해 연소실 내벽이 세라믹 타일(ceramic tile)로 도배된 가스 터빈에서 발생할 수 있다. 상기 세라믹 타일은 연소실 내에서 발생하는 압력 변동으로 인해 동역학적으로 높은 하중을 받는다. 이 때, 각각의 지지판(holder)에 붙어 있는 타일 조각들이 깨져서 배기 가스 흐름에 휩쓸려 가스 터빈의 제 1 안내 날개 열에 부딪치는 현상이 일어날 수 있다. 이로써 안내 날개의 코팅이 손상되거나, 상기 안내 날개 뒤에 배치된 회전 날개가 파손될 수 있다. 또한 타일 조각들이 깨짐으로써 먼저 손상되었던 타일이 지지판으로부터 완전히 떼내어짐에 따라 가스 터빈이 크게 손상될 위험이 있다. 이러한 경우 작은 유리물이나 개개의 타일이 발견되는 것으로부터 더 많은 타일 내지는 타일 전 체의 균열이 임박하였음을 알 수 있기 때문에, 가스 터빈의 가동을 적시에 중단하고 손상된 타일들을 적시에 교체함으로써 더 큰 손상을 막을 수 있다.

설비 부품에 가해지는 전술한 방식의 충격을 모니터링하기 위해, 적절한 센서를 이용하여 설비 부품에서 발생하는 고체전달음에 의한 충격을 검출하는 방법이 이미 WO 01/75272 A2로부터 공지되어 있다. 그러나 상기 방법에서는 특히 가스터빈의 경우 정상적인 작동 노이즈(operating noise)가 너무 커서, 전체 타일이 가스 터빈의 안내 날개에 충돌함으로써 센서에서 검출된 신호 성분 조차도 정상적인 작동 노이즈에 의해 발생한 바탕 신호(background signal)보다 작기 때문에, 특히 더 작은 타일 조각들의 발생은 고체전달음 신호의 진폭을 간단히 모니터링하는 방법으로는 검출될 수 없다는 문제가 있다. 따라서 상기 간행물에서는 신호 대 잡음비를 개선하기 위해 측정값 센서에 의해 픽업된 측정 신호가 대역 통과 필터링 또는 고대역 통과 필터링을 거치도록 하여 터빈의 정상 작동시 발생하는 고체전달음 신호를 제거하는 방법을 제안하고 있다.

본 발명의 목적은 설비 부품에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 방법으로서 종래 기술에 공지된 방법에 비해 개선된 방법 및 상기 방법을 수행하기 위한 장치를 제공하는 것이다.

첫 번째 목적은 본 발명에 따라 청구항 1의 특징들을 가진 방법을 통해 달성된다. 설비 부품에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 방법에서는, 설비 부품 내에 존재하는 작동 노이즈가 상기 설비 부품에 설치된 센서에 의해 연 속적으로 검출되어 측정 신호로 변환된다. 본 발명에 따라 하기의 프로세스 단계가 제공된다.

a) 사전 설정된 주파수에서, 시간 순서에 따른, 바람직하게는 서로 중첩되는 타임 세그먼트들에서 측정 신호의 주파수 스펙트럼의 크기(magnitude)를 측정하는 단계;

b) 각각의 타임 세그먼트 및 각각의 사전 설정된 주파수에 대해 상기 크기와 평균 크기(mean magnitude)의 편차를 측정하는 단계;

c) 사전 설정된 각각의 주파수에 대해 측정된 상기 편차들로부터 각각의 타임 세그먼트에 대한 평가 함수를 도출하는 단계;

d) 상기 평가 함수를 임계값과 비교하여, 상기 임계값을 초과하면 기계적 영향을 나타내는 펄스성 신호 성분이 존재한다는 증거로 판단하는 단계.

본 발명은, 과도 현상(transient event; 충격에 의해 발생한 펄스성 고체전달음)의 발생 사실을 본래의 측정 신호보다 센서에 의해 직접 픽업된 측정 신호의 주파수 스펙트럼에서 더 쉽게 검출할 수 있다는 고찰에서 기인한다. 또한 현재 주파수 스펙트럼이 여러 주파수에 대해 평균된 주파수 스펙트럼과 비교되기 때문에, 통계적 이상값(outlier)이 전반적으로 억제되고 그에 상응하게 프로세스의 민감도가 증가된다.

이러한 방식으로 상대적으로 작은 파편도 신뢰성 있게 검출될 수 있기 때문에, 예컨대 가스 터빈의 모니터링시 초기에 상대적으로 작은 파편이 떨어져 나오는 징후로 암시되는 전체적인 타일 붕괴의 시작을 인지할 수 있으며, 그 결과 상기 타 일들이 완전히 붕괴되어 가스 터빈에 심각한 손상을 일으키기 전에 손상된 타일들을 교체할 수 있음으로써 더 큰 손상을 막을 수 있다.

본 발명의 또 다른 한 바람직한 실시예에서는 상이한 타임 세그먼트에서 측정된 크기들로부터 시간 평균(sliding time mean)을 구하는 방법을 통해 각각의 사전 설정된 주파수에 대한 평균 크기가 산출된다. 그 결과, 예컨대 가스 터빈의 험(hum)이 발생하는 경우처럼 시간에 따라 서서히 변하는 작동 상황에 대해, 비교에 사용된 평균 주파수 스펙트럼이 적응된다.

본 발명의 또 다른 한 바람직한 실시예에서는, 연속하는 다수의 타임 세그먼트들에서 사전 설정된 각각의 주파수에 대해 각각의 크기들과 평균 크기의 표준 편차(standard deviation)가 산출되고, 상기 표준 편차를 이용하여 각각의 크기와 평균 크기의 정규 편차(normalized deviation)가 산출된다. 이어서 상기 편차로부터 각각의 타임 세그먼트에 대해 각각의 사전 설정된 주파수에 걸쳐 각각의 정규 편차의 제곱값들이 합해져서 현재 파라미터 값이 산출되어 평가 함수로서 사용된다.

특히 다수의 타임 세그먼트에 걸쳐서 이동 평균 파라미터 값(sliding mean parameter value)이 도출되고, 평균 파라미터 값과 현재 파라미터 값의 차로부터 평가 함수가 결정된다. 그 결과, 프로세스의 민감도, 즉 유효 신호와 바탕 신호(background signal) 사이의 간격이 다시 한 번 크게 증가한다.

두 번째 목적은 본 발명에 따라 청구항 6의 특징들을 포함하는 장치에 의해 달성되며, 상기 장치의 장점들 및 종속 청구항들에 제시된 실시예들의 장점들이 각각의 관련 방법 청구항들의 장점들로부터 상응하게 도출되어 있다.

본 발명은 도면을 참고로 더 상세히 설명된다.

도 1은 본 발명에 따른 장치의 한 실시예의 개략적인 원리도이다.

도 2는 외부 영향의 부재시 센서에 의해 검출된 작동 노이즈를 시간에 대해 기록한 그래프이다.

도 3은 터빈의 작동이 멈춘 상태에서 펄스 형태의 기계적 영향로 인해 센서에 의해 검출된 측정 신호를 역시 시간에 대해 기록한 그래프이다.

도 4는 도 3에 따른 측정 신호와 도 2에 따른 정상 작동 노이즈의 중첩을 시간에 대해 기록한 그래프이다.

도 5는 가스 터빈의 정상 작동 노이즈의 스펙트럼을 도시한 그래프이다.

도 6은 시간에 따른 스펙트럼의 변동을 폭포수형 그래프(waterfall diagram)로 나타낸 것이다.

도 7은 시간에 대해 측정 신호를 높은 시간 해상도로 기록한 간략도이다.

도 8은 사전 설정된 주파수에서 측정 신호로부터 고속 푸리에 변환을 통해 측정된 주파수 스펙트럼의 크기를 시간에 대해 기록한 그래프이다.

도 9는 사전 설정된 주파수에 대해 스펙트럼 크기의 시간 평균(sliding time mean)을 역시 시간의 함수로서 기록한 그래프이다.

도 10은 본 발명에 따른 신호 분석으로부터 도출된 평가 함수의 시간에 따른 추이를 나타낸 그래프이다.

도 1에 따르면, 설비 부품(2, 예: 가스 터빈)에는 상기 설비 부품(2) 내부에 배치되어 고체전달음(structure-borne noise)의 형태로 전파되는 작동 노이즈를 연속적으로 검출하는 다수의 센서들(4), 특히 압전식 가속도 픽업들이 설치되어 있다. 상기 센서들(4)은 고체전달음 신호를 전기 측정 신호로 변환하고, 상기 측정 신호는 전치 증폭기(preamplifier) 내에서 증폭되어 디지털 메모리(10)에 접속되어 있는 멀티플렉서 아날로그/디지털 컨버터(8)로 전달된다. 그렇게 하여 각각의 증폭된 현재 측정 신호(M)가 디지털화되고, 중간 저장되어 다음 처리를 위해 컴퓨터(12)로 전달되고, 상기 컴퓨터 내에서는 본 발명에 따른 평가 알고리즘이 구현된다.

컴퓨터(12)는 각각의 채널에 대해 아날로그/디지털 컨버터(8)로부터 전달된 데이터들의 고속 푸리에 변환(FFT)을 위한 프로세서 및 푸리에 변환을 통해 산출된 스펙트럼의 개수(N)를 저장하기 위한 원형 버퍼(circular buffer)를 포함한다. 컴퓨터(12)에서 계산된 소위 이산적 푸리에 변환값으로부터 각각의 채널에 대해 컴퓨터(12)에서 구현된 알고리즘(하기에 상세히 설명됨)에 따라 시간(t)에 따른 평가 함수(K(t))가 산출되고, 상기 평가 함수(K(t))는 비교기(14)에서 사전 설정된 임계값(K₀)과 비교된다. 상기 임계값(K₀)이 초과(overshoot)되면 과도 상태의 기계적 영향에 의해 야기되는 펄스성 신호 성분이 존재한다는 표지(sign)로 간주되어 상응하는 트리거 신호(S)가 발생된다. 상기 트리거 신호(S)는 순간 과도 기록기(transient recorder; 16)에 전송되고, 상기 순간 과도 기록기(16) 내에서는 컴퓨터(12)에서 계산된 데이터들이 1개의 타임 슬롯동안 기록되어 추후 분석 프로세스에 활용될 수 있도록 평가 컴퓨터(18)에 전달된다.

도 2는 대략 6.5초의 시간 간격동안 센서(4)에 의해 검출되어 증폭된 측정 신호(바탕 신호 M₀)를 보여주고 있다. 본 도면에서 볼 수 있듯이, 정상 작동 노이즈는 50에서 100 g 사이의 신호 진폭을 나타낸다.

도 3에는 회전자가 정지한 상태에서, 즉 정상적인 작동 노이즈의 부재시 가스 터빈의 안내 날개에 타일이 부딪침으로써 발생하는 측정 신호(유효 신호 M₁)가 시간의 함수로서 기록되어 있다. 본 그래프에서 볼 수 있듯이, 상기 유효 신호(M₁)의 진폭이 도 2에 따른 바탕 신호(M₀)의 진폭보다 훨씬 더 작다.

도 4에는 바탕 신호(M₀)와 유효 신호(M₁)가 중첩된 경우의 측정 신호(M)를 보여주고 있다. 본 도면으로부터, 충격의 발생을 확실하게 검출하는데 있어 측정 신호(M)의 진폭을 모니터링으로는 불충분하다는 것을 알 수 있다.

도 5에는 가스 터빈에서 발생하는 작동 노이즈의 일반적인 주파수 스펙트럼(A(f))이 도시되어 있다. 본 도면으로부터 주파수 스펙트럼(A(f)) 내에 기본 노이즈 외에도 뚜렷한 선들(TLA1-f₁, ...)이 형성된 것을 볼 수 있는데, 상기 선들은 회전 날개의 회전 속도에 따른 기본 주파수(f₁) 내지는 상기 기본 주파수(f₁)의 다중 조화(multiple harmonic; f_{2, 3})에 상응한다.

도 6에 따른 폭포수형 그래프에서, 주파수 스펙트럼(A(f))은 그 자체로 변동(fluctuation)의 영향을 받으며 시간에 따라 변한다. 다른 말로 하면, 가스 터빈 작동 노이즈의 진폭뿐만 아니라 상기 노이즈의 특수한 구성도 시간적 변동의 영향 을 받으며, 그러한 시간적 변동은 유효 신호에서 유래하는 주파수 성분의 검출을 어렵게 만든다.

도 7에는 컴퓨터(12, 도 1)에서 구현된 프로세스의 제 1 단계가 원리도로써 설명되어 있다. 높은 클록 속도로 디지털화된 측정 신호(M)(도면에는 명료한 도시를 위해 아날로그 방식으로 도시되었음)가 타임 세그먼트(Δt)동안 저장되고, 이러한 방식으로 저장된 섹션은 고속의 이산적 푸리에 변환을 거치게 된다. 시간 단계 (δt) 이후 상기 섹션이 업데이트되고, 동일한 길이의 중첩된 타임 세그먼트(Δt) 내에서 다시 푸리에 변환이 수행된다. 일반적으로 Δt = 50 ms이고, δt = 6 ms이다.

도 8에는 사전 설정된 주파수(f_i)에서 시간에 따른 크기(A)의 변화가 도시되어 있다. 본 도면에서 볼 수 있듯이, 상기 사전 설정 주파수(f_i)에서 크기 A(f_i)는 시간에 따라 변한다. 본 도면에 기입된 시간 간격(δt)은 고속 푸리에 변환이 업데이트되는 시간 단계이다. 이제 본 발명에 따라 시간적으로 중첩되는 타임 세그먼트(Δt)에서 사전 설정된 다수(N)의 주파수(f_i) 또는 주파수 범위에 대해 그리고 시간 순서에 따른 시간 단계들(δt) 내에서 관련 크기값 A(t, fi)(t = t₀+kδt, k는 자연수)가 결정된다.

이러한 방식으로 얻어진 현재 크기값 A(t, f_i)는 도 9에 따라 상기 주파수(f_i)에 대해 형성된 평균 크기

에서 감산된다. 평균 크기

로는 그래프에 일점쇄선으로 표시된 것처럼 시간에 따라 일정하며 미리 확정된 평균값이 사용될 수 있다. 그러나 각각 선행하는 다수(n)의 크기들로부터 산출되었던 시간 평균을 계산하는 것이 특히 바람직하다. 그 결과, 예컨대 초기의 험(hum)과 같은 가스 터빈 작동 노이즈의 느린 변동이 보상될 수 있다.

상기 방식으로 산출된 차이값,

가 이제 표준 편차

로 나뉘어 아래의 식이 도출된다.

는 크기(A)와 평균값(

)의 정규 편차이다.

표준 편차(s(f_i))를 결정하기 위해 선행하는 n개의 스펙트럼의 크기들(A)이 추정된다. 다시 말해, 표준 편차(s(f_i))는 선행하는 n개의 측정치를 사용하여 계속해서 업데이트된다. 이에 대한 대안으로, "보정(calibration)"시 각각의 주파수(f_i)에 대해 1회 표준 편차(s(f_i))가 결정되어 주파수 고유 상수로서 저장될 수 있다.

한 바람직한 실시예에서는 주파수(f_i)를 둘러싸며 2L+1개의 주파수들로 구성 된 주파수 범위(f_i-L, f_i-L+1, ..., f_i+L) 내에서 추가로 정규 편차

가 평균되고, 평균 정규 편차

은 하기의 방정식,

을 통해 산출된다. 이러한 추가 계산 단계는 바탕 신호들만 존재하는 영역 내에서 공칭된 편차의 레벨 및 변동폭을 감소시킨다. 유효 신호 성분들은 주파수 범위 내에서의 평균에 의해서는 뚜렷하게 변동되지 않는데, 그 이유는 상기 유효 신호 성분들이 항상 인접한 주파수 라인의 주변에만 집중되는 방식으로 나타나기 때문이다. 이러한 조치를 통해 신호 대 바탕비(signal-to-background ratio)가 추가로 10 내지 15 dB만큼 더 개선된다.

상기 방식으로 산출된 정규 편차

또는

은 하기와 같이 제곱되어, 이산된 모든 주파수(f_i)에 걸쳐서 합해진다.

또는

상기 총합 S(t)로부터 하기와 같이 근 풀이(extracting)에 의해 파라미터값 K(t)가 도출된다.

상기 값은 충격 발생에 대한 평가 함수로서 사용된다. 이에 대한 대안으로, 상기 파라미터값(K(t))과 상기 파라미터값(K(t))의 시간 평균(

) 사이의 편차,

가 산출되어, 충격 발생에 대한 특성값으로서 사용된다.

상기 방식으로 평균 정규 편차

(방정식 (b))를 이용하여 얻어진 평가 함수(K(t))가 도 10에 시간(t)에 대해 도시되어 있다. 큰 시간 범위(δt << 1 s)로 인해 도면에는 연속 곡선이 작성되어 있다. 본 도면으로부터, t = 4.2 s일 때 평가 함수가 뚜렷한 최대값을 가짐으로써 펄스성 이벤트가 확실하게 검출될 수 있다는 것을 알 수 있다. 상응하는 임계값(K₀)은 노이즈 레벨의 바로 위에 세팅될 수 있다. 본 발명에 따른 방법을 통해 얻어진, 유효 신호와 노이즈 사이의 간격은 본 실시예의 경우 25 내지 30 dB이다.

*도면부호 목록*

2: 설비 부품 4: 센서

6: 전치 증폭기 8: 멀티플렉서

10: 아날로그/디지털 컨버터 12: 컴퓨터

14: 비교기 16: 순간 과도 기록기

18: 평가 컴퓨터 M: 측정 신호

M₀: 바탕 신호 M₁: 유효 신호

K: 파라미터값 t: 시간

Δt: 타임 세그먼트 δt: 시간 단계

A: 크기(magnitude) f_i: 주파수

: 평균 크기

Claims

설비 부품(2)에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 방법으로서,

상기 설비 부품(2) 내에 존재하는 작동 노이즈가 상기 설비 부품(2)에 설치된 센서(4)에 의해 연속적으로 검출되어 측정 신호(M)로 변환되는 방법에 있어서,

a) 사전 설정된 주파수(f_i)에서, 시간 순서에 따른 타임 세그먼트들(Δt)에서 상기 측정 신호의 주파수 스펙트럼의 크기(magnitude; A)를 측정하는 단계;

b) 상기 각각의 타임 세그먼트(Δt) 및 사전 설정된 각각의 주파수(f_i)에 대해 상기 크기(A)와 평균 크기(mean maginitude;
)의 편차를 측정하는 단계;

c) 상기 사전 설정된 각각의 주파수들(f_i)에 대해 측정된 상기 편차들로부터 각각의 타임 세그먼트에 대해 모든 주파수(f_i)에 공통인 단일 평가 함수(K)를 도출하고, 각각의 편차는 상기 평가 함수(K)에 기여하는 단계; 및

d) 상기 평가 함수(K)를 임계값(K₀)과 비교하여, 상기 임계값(K₀)을 초과하면 기계적 영향을 나타내는 펄스성 신호 성분(유효 신호)이 존재한다는 증거로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 펄스 형태의 기계적 영향 검출 방법.
제 1항에 있어서,

연속하는 상기 타임 세그먼트들(Δt)이 서로 중첩되는 방법.
제 1항 또는 제 2항에 있어서,

상이한 타임 세그먼트들(Δt)에서 측정된 상기 크기(A)로부터 시간 평균을 구함으로써 상기 사전 설정된 각각의 주파수들에 대해 평균 크기(
)를 산출하는 방법.
제 1항 또는 제 2항에 있어서,

e) 연속하는 다수의 상기 타임 세그먼트들(Δt)에서 사전 설정된 각각의 주파수에 대해 각각의 크기들과 평균 크기의 표준 편차(standard deviation)를 산출하고, 상기 표준 편차를 이용하여 각각의 크기와 평균 크기의 정규 편차(normalized deviation)를 산출하는 단계;

f) 상기 편차로부터 각각의 타임 세그먼트에 대해 각각의 사전 설정된 주파수에 걸쳐 각각의 정규 편차의 제곱값들이 합해짐으로써 현재 파라미터값을 산출하는 단계; 및

g) 상기 파라미터값으로부터 평가 함수(K)를 도출하는 단계를 포함하는 방법.
제 4항에 있어서,

다수의 타임 세그먼트에 걸쳐서 이동 평균 파라미터값(sliding mean parameter value)을 도출하고, 상기 평균 파라미터값과 현재 파라미터값의 차로부터 상기 평가 함수를 구하는 방법.
설비 부품(2)에 미치는 펄스 형태의 기계적 영향을 검출하기 위한 장치로서, 상기 설비 부품(2)에 설치되어 상기 설비 부품(2) 내에 존재하는 작동 노이즈를 연속으로 검출 및 측정하는 센서(4), 및 상기 센서(들)(4)의 후방에 접속되어 상기 센서에 의해 검출된 측정 신호들을 디지털화하고 디지털화된 상기 측정 신호들을 컴퓨터(12)로 전송하는 A/D 컨버터(10)를 포함하며, 상기 컴퓨터(12)는

a) 사전 설정된 주파수(f_i)에서, 시간 순서에 따른 타임 세그먼트들(Δt)에서 상기 측정 신호의 주파수 스펙트럼의 크기(A)를 측정하는 단계;

b) 상기 각각의 타임 세그먼트(Δt) 및 사전 설정된 각각의 주파수(f_i)에 대해 상기 크기(A)와 평균 크기(
)의 편차를 측정하는 단계;

c) 각각의 타임 세그먼트(Δt)에서 상기 사전 설정된 각각의 주파수들(f_i)에 대해 측정된 편차들로부터 모든 주파수(f_i)에 공통인 단일 평가 함수(K)를 도출하고, 각각의 편차는 상기 평가 함수(K)에 기여하는 단계; 및

d) 상기 평가 함수(K)를 임계값(K₀)과 비교하여, 상기 임계값(K₀)을 초과하면 경보 신호(S)를 전송하는 단계를 수행하는, 펄스 형태의 기계적 영향 검출 장치.
제 6항에 있어서,

서로 중첩된 타임 세그먼트들(Δt)이 제공되는 장치.
제 6항 또는 제 7항에 있어서,

상기 사전 설정된 각각의 주파수(f_i)에 대해 상이한 타임 세그먼트들(Δt)에서 측정된 크기들(A)로부터 시간 평균을 구함으로써 평균 크기(
)가 산출되는 장치.
제 6항 또는 제 7항에 있어서,

e) 연속하는 다수의 타임 세그먼트들(Δt)에서 사전 설정된 각각의 상기 주파수들(f_i)에 대해 상기 크기들(A)과 평균 크기()의 표준 편차를 산출하고, 상기 편차를 상기 표준 편차로 나눔으로써 상기 크기들과 상기 평균 크기(
)의 정규 편차를 산출하며;

f) 상기 각각의 타임 세그먼트에 대해 각각의 사전 설정된 주파수들에 걸쳐 상기 각각의 정규 편차의 제곱값들을 합하여 현재 파라미터값을 구하고; 및

g) 상기 현재 파라미터값으로부터 상기 평가 함수(K)를 도출하기 위해

상기 컴퓨터(12) 내에서 구현되는 알고리즘을 포함하는 장치.
제 9항에 있어서,

상기 컴퓨터에서 구현된 알고리즘이 이동 평균 파라미터값을 구하여, 상기 평균 파라미터값과 현재 파라미터값 사이의 차로부터 상기 평가 함수(K)를 도출하는 장치.