KR100736166B1 - Apparatus and method for detecting failure signal of electrical equipment - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 전기설비 신호이상 진단방법에 있어서, 전기설비의 콘센트에서 읽어온 측정전압데이터를 미리 설정된 배열획득주기마다 미리 설정된 배열사이즈로 구분하여 입력배열들을 생성하고 각 입력배열들을 메모리부의 입력배열저장부에 저장하는 제1과정과, 상기 입력배열들 각각에 대한 배열획득시간을 시간배열 저장부에 시간배열들로서 저장하는 제2과정과, 저장된 입력배열들 각각에 대해 순차적으로 고속 푸리에 변환을 수행하여 그 결과배열들을 메모리부의 결과배열 저장부에 저장하는 제3과정과, 결과배열들의 결과샘플값들중에서 소정 주파수 배열들을 선택하는 제4과정과, 선택 주파수배열들을 이용한 시간-에너지 변환을 수행하여 모니터의 좌표 화면상에 시간-에너지 좌표값을 디스플레이하는 제5과정으로 이루어진다.The present invention provides a method for diagnosing a signal abnormality of an electrical equipment, generating input arrays by dividing measured voltage data read from an outlet of an electrical equipment into a preset array size for each preset acquisition cycle, and inputting the input arrays to a memory unit. Performing a fast Fourier transform sequentially on each of the stored input arrays; and a first process of storing the input arrays, and a second process of storing the array acquisition time for each of the input arrays as time arrays. Performing a third process of storing the result arrays in the result array storage of the memory unit, a fourth process of selecting predetermined frequency arrays from the result sample values of the result arrays, and time-energy conversion using the selected frequency arrays. A fifth process of displaying time-energy coordinate values on the coordinate screen of the monitor is performed.

전기설비, 신호 이상, 측정전압, 퍼스널컴퓨터 Electrical equipment, signal error, measured voltage, personal computer

Description

전기설비 신호 이상 진단장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING FAILURE SIGNAL OF ELECTRICAL EQUIPMENT} Apparatus and method for diagnosing signal abnormalities in electrical equipment {APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING FAILURE SIGNAL OF ELECTRICAL EQUIPMENT}

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라 퍼스널 컴퓨터를 이용하는 전기설비 신호이상 진단장치의 개략 구성도, 1 is a schematic configuration diagram of an electrical equipment signal abnormality diagnosis apparatus using a personal computer according to an embodiment of the present invention;

도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 PC내에 구현된 신호처리부의 블록 구성도,2 is a block diagram of a signal processing unit implemented in a PC according to an embodiment of the present invention;

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 PC내 제어부에서의 제어 흐름도, 3 is a control flowchart of a controller in a PC according to an embodiment of the present invention;

도 4는 PC로 인가된 측정전압데이터에 대한 신호처리를 설명하기 위한 메모리맵도, 4 is a memory map for explaining signal processing on measured voltage data applied to a PC;

도 5는 도 4의 결과배열들로부터 시간-에너지 변환을 수행하고 그 결과를 보여주기 위한 메모리 맵도 및 화면 구성도,5 is a memory map diagram and a screen configuration diagram for performing a time-energy conversion from the result arrays of FIG. 4 and showing the result;

도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 FFT 및 시간-에너지 변환을 설명하기 위한 도면,6 and 7 are views for explaining the FFT and time-energy conversion according to an embodiment of the present invention;

도 8a 내지 도 8d는 본 발명의 실시 예에 따른 진단방법으로 전기설비의 상태를 보여주는 도면,8a to 8d is a view showing the state of the electrical equipment in a diagnostic method according to an embodiment of the present invention,

도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따라 별개의 진단 지그(jig)로 구현한 전기설비 신호이상 진단장치의 개략 구성도, 9 is a schematic configuration diagram of an electrical equipment signal abnormality diagnosis device implemented as a separate diagnostic jig according to another embodiment of the present invention;

본 발명은 전기설비 이상진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 퍼스널 컴퓨터를 이용하여 간편하게 전기설비 이상진단을 할 수 있는 전기설비 신호 이상 진단장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for diagnosing abnormalities in electrical equipment, and more particularly, to an apparatus and method for diagnosing electrical equipment abnormalities in which electrical equipment abnormalities can be easily diagnosed using a personal computer.

기존의 전기설비 이상진단 시스템들은 고가의 측정장비를 필요로 하며, 그 측정 방법에 있어서도 번거로움이 많았다. 또한 전기기술자와 같은 전문가들만이 전기설비 이상진단 시스템을 운용할 수 있을 정도로 그 사용에도 어려움이 있었다.Existing electrical equipment abnormality diagnosis systems require expensive measuring equipment, and the measuring method was cumbersome. In addition, it was difficult to use such that only an expert such as an electrician could operate an electrical equipment fault diagnosis system.

그에 따라 전기설비의 이상진단을 전문가가 아니더라도 쉽고 간편하게 검출 및 확인할 수 있는 방법이 요망되었다. Accordingly, a method for easily and simply detecting and confirming an abnormality diagnosis of an electrical installation without a specialist was desired.

더욱이 수년내로는 연료전지와 같은 분산발전 시스템이 각 가정으로 보급될 예정인데, 분산발전 시스템은 전기에 관한 지식이 미흡한 일반인들이라도 스스로 전기를 생산 및 사용할 수 있도록 하는 시스템이다. In addition, distributed power generation systems, such as fuel cells, will be distributed to homes in the next few years. Distributed power generation systems allow people to produce and use electricity on their own, even those with limited knowledge of electricity.

연료전지와 같은 분산발전 시스템이 각 가정에 보급되어지면 일반인도 쉽고 간편하며 또 적은 비용으로 전기설비의 이상을 감지할 수 있어야 하므로, 이에 대한 대책이 더욱 요망되어진다. If a distributed power generation system such as a fuel cell is spread in each household, the general public should also be able to detect abnormalities of electrical installations easily, simply, and at a low cost.

따라서 본 발명의 목적은 전기설비 이상진단을 퍼스널 컴퓨터로 간편하게 할 수 있는 전기설비 신호이상 진단장치 및 방법을 제공하는데 있다.Accordingly, it is an object of the present invention to provide an apparatus and method for diagnosing signal failure of an electrical equipment that can easily diagnose electrical equipment abnormality with a personal computer.

본 발명의 다른 목적은 일반인들도 쉽고 간편하게 전기설비의 이상 유무를 감지할 전기설비 신호이상 진단장치 및 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for diagnosing signal abnormalities of electrical equipment that can easily and simply detect abnormalities of electrical equipment.

본 발명의 또 다른 목적은 신경망 등을 이용한 패턴분석에 적용시켜 전기설비 신호이상 진단을 자동화 및 예측할 수 있는 전기실비 신호이상 진단장치 및 방법을 제공하는데 있다. It is still another object of the present invention to provide an apparatus and method for diagnosing electrical failure signal abnormalities that can be applied to pattern analysis using neural networks to automate and predict diagnosis of electrical equipment signal abnormalities.

상기한 목적에 따라, 본 발명은, 전기설비 신호이상 진단방법에 있어서, 전기설비의 콘센트에서 읽어온 측정전압데이터를 미리 설정된 배열획득주기마다 미리 설정된 배열사이즈로 구분하여 입력배열들을 생성하고 각 입력배열들을 메모리부의 입력배열저장부에 저장하는 제1과정과, 상기 입력배열들 각각에 대한 배열획득시간을 시간배열 저장부에 시간배열들로서 저장하는 제2과정과, 저장된 입력배열들 각각에 대해 순차적으로 고속 푸리에 변환을 수행하여 그 결과배열들을 메모리부의 결과배열 저장부에 저장하는 제3과정과, 결과배열들의 결과샘플값들중에서 소정 주파수 배열들을 선택하는 제4과정과, 상기 선택 주파수배열들을 이용한 시간-에너지 변환을 수행하여 모니터의 좌표 화면상에 시간-에너지 좌표값을 디스플레이하는 제5과정으로 이루어짐을 특징으로 한다. According to the above object, the present invention, in the electrical equipment signal abnormality diagnosis method, by generating the input array by dividing the measured voltage data read from the outlet of the electrical equipment by the preset array size for each preset acquisition cycle, A first process of storing the arrays in an input array storage of a memory unit, a second process of storing the array acquisition time for each of the input arrays as time arrays in a time array storage, and sequentially for each of the stored input arrays A fourth process of performing fast Fourier transform and storing the result arrays in the result array storage of the memory unit, a fourth process of selecting predetermined frequency arrays from the result sample values of the result arrays, and using the selected frequency arrays A fifth process of performing time-energy conversion and displaying time-energy coordinate values on the coordinate screen of the monitor Characterized in that made.

본 발명에서는 하기와 같은 사항에 근거하여 전기설비의 신호이상을 진단하 도록 구현한다.The present invention implements to diagnose the signal abnormality of the electrical equipment based on the following matters.

첫째, 전기설비로부터 측정이 가장 쉬운 전압만을 이용한다.First, use only the voltage that is easiest to measure from the electrical installation.

둘째, 시스템의 비용을 낮추기 위해, 신호처리는 각 가정마다 보급되어 있는 개인용 컴퓨터를 이용해 소프트웨어적으로도 처리가 가능하도록 구현한다.Second, in order to lower the cost of the system, signal processing can be implemented in software using a personal computer distributed in each household.

셋째, 분석결과를 시각화함으로써 일반인들도 쉽게 전기설비의 이상을 감지할 수 있도록 구현한다.Third, by visualizing the analysis results, the general public can easily detect abnormalities in the electrical installation.

넷째, 신경망 등을 이용한 자동검출 시스템에 적용하기 위해 데이터의 수를 줄일 수 있도록 구현한다.Fourth, to reduce the number of data to be applied to the automatic detection system using a neural network.

다섯째, 신경망을 이용하여 전기설비의 신호이상을 조기에 경고할 수 있도록 구현한다. Fifth, the neural network is implemented to warn the signal abnormality of the electrical equipment early.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예들을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 참조번호 내지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
전기설비에서 정상 동작시의 전압파형은 도 8a에 도시된 전압파형과 같이 기본파 성분을 갖지만 사고에 의한 신호 이상시의 전압파형은 도 8b,도 8b, 도 8c에서와 같이 사고가 점차 임박해 질수록 고주파성분을 더 많이 포함하게된다. 그러므로 전기설비 정상동작시의 전압파형을 FFT할 경우 대부분 기본파 성분을 나타내지만, 사고(스위치의 개폐, 트래킹 등)시의 전압파형을 FFT를 하게되면 고주파성분이 발생하게 되고, 그 사고가 커질수록 발생되는 고주파 영역의 범위는 넓어지고 그 크기도 커지게 된다.
본 발명의 실시 예에서는 측정전압데이터를 이용하여 FFT를 수행하여 고주파 성분들의 크기 변화를 알 수 있게 하고 아울러 시간-에너지변환을 수행하여 측정자가 필요로하는 선택된 고주파성분(예컨대 정상상태일 때와 사고발생시 크기의 변화가 큰 고주파 성분)을 합하여 그 고주파 성분들의 크기변화를 더 크게 해줌으로써 측정자가 크기의 변화를 관측하기 더욱 용이하도록 해준다.
Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. It should be noted that the same elements in the figures are denoted by the same reference numerals or the same reference signs wherever possible. In addition, detailed descriptions of well-known functions and configurations that may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention will be omitted.
Voltage waveforms in normal operation in electrical installations have fundamental wave components as shown in Figure 8a, but voltage waveforms in case of signal abnormality due to an accident are more and more impending as accidents are shown in Figure 8b, 8b, 8c. It will contain more high frequency components. Therefore, in case of FFT voltage waveform in normal operation of electric equipment, most of them show fundamental wave component, but when FFT voltage waveform in case of accident (switch opening / closing, etc.), high frequency component is generated, The higher the range of the generated high frequency region is, the larger the size becomes.
In the embodiment of the present invention, the FFT is performed using the measured voltage data so that the magnitude change of the high frequency components can be known, and the time-energy conversion is performed to select the selected high frequency components (for example, when it is a steady state and an accident). By combining the high frequency components with a large change in magnitude when they occur, the size of the high frequency components is increased to make it easier for the measurer to observe the change in size.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라 퍼스널 컴퓨터를 이용하는 전기설비 신호이상 진단장치의 개략 구성도이고, 도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따라 별개의 진단 지그(jig)로 구현한 전기설비 신호이상 진단장치의 개략 구성도이다. 1 is a schematic configuration diagram of an electrical equipment signal abnormality diagnosis apparatus using a personal computer according to an embodiment of the present invention, Figure 9 is an electrical equipment implemented as a separate diagnostic jig (jig) according to another embodiment of the present invention It is a schematic block diagram of the signal abnormality diagnosis apparatus.

따라서 도 1의 전기설비 신호 이상진단장치(2)는 각 가정에 널리 보급된 퍼스널 컴퓨터를 이용하여 구현할 수 있어 그 보급화가 수월하다는 장점이 있으며, 도 9의 전기설비 신호이상 진단장치(2)는 퍼스널 컴퓨터 없이도 별도로 구현할 수 있다는 이점이 있다. Therefore, the electrical equipment signal abnormality diagnosing apparatus 2 of FIG. 1 may be implemented by using a personal computer widely distributed in each home, and thus, it is easy to disseminate the electrical equipment signal abnormality diagnosing apparatus 2 of FIG. The advantage is that it can be implemented separately without a personal computer.

도 1에서는 전기설비(4)의 콘센트(6)를 통해서 전기설비 이상진단장치(2)의 디지털 오실로스코프(8)에서 전압값을 얻고 이를 퍼스널 컴퓨터(10)로 전송하는 구성을 개략적으로 보여주고 있다.  FIG. 1 schematically shows a configuration in which a voltage value is obtained from a digital oscilloscope 8 of an abnormality diagnosis device 2 of an electrical installation through an outlet 6 of an electrical installation 4 and transmitted to the personal computer 10. .

도 1의 전기설비 이상진단장치(2)는 디지털 오실로스코프(8)와, 퍼스널컴퓨터(10; 이하 "PC"라 칭함)로 구성하며, 디지털 오실로스코프(8)는 전기설비(4)의 콘센트(6)에 접속한 보급형 계측장비이고, PC(10)는 전기설비 신호이상 여부를 분석하고 결과를 표시하는 신호처리부(20)를 소프웨어적으로 내장하고 있다. The electrical equipment abnormality diagnosing apparatus 2 of FIG. 1 comprises a digital oscilloscope 8 and a personal computer 10 (hereinafter referred to as a "PC"), and the digital oscilloscope 8 comprises an outlet 6 of the electrical equipment 4. Is a popular type measuring instrument connected to the PC, and the PC 10 has a software built-in signal processing unit 20 that analyzes the electrical equipment signal abnormality and displays the result.

도 9의 진단지그 형태의 전기설비 이상진단장치(2)는 신호취득부(8a)와 신호처리부(20a)로 구성하며, 신호취득부(8a)는 도 1의 디지털 오실로스코프(8)의 기능을 담당하며, 신호처리부(20a)는 도 1의 신호처리부(20)의 기능을 담당한다. The electrical equipment abnormality diagnosis device 2 of the diagnostic jig form of FIG. 9 includes a signal acquisition unit 8a and a signal processing unit 20a. The signal acquisition unit 8a functions as the digital oscilloscope 8 of FIG. The signal processor 20a is responsible for the function of the signal processor 20 of FIG. 1.

따라서 본 발명의 전기설비 이상진단장치(2)는 도 1이나 도 9와 같이 모두 구현할 수 있으며, 하기에서는 도 1과 같은 형태의 전기설비 이상진단장치(2)를 그 일예로 하여 구체적 구성 및 동작이 설명될 것이다. Therefore, the electrical equipment abnormality diagnosing apparatus 2 of the present invention can be implemented as shown in FIG. 1 or FIG. 9, and the specific configuration and operation of the electrical equipment abnormality diagnosing apparatus 2 in the form shown in FIG. This will be explained.

도 1을 참조하면, 측정자는 전기설비(4)내 콘센트(6)에 디지털 오실로스코프(8)를 연결하고, 콘센트(6)로부터의 전압을 디지털 오실로스코프(8)를 이용해 측정한다. 디지털 오실로스코프(8)는 미리 설정된 샘플링타임주기 Ts마다 전압을 측정하여 그 측정전압데이터를 PC(10)에 디지털형태로 인가한다. 상기 샘플링타임주기 Ts는 디지털 오실로스코프(8)의 성능에 따라 다르며, 디지털 오실로스코프(8)의 성능이 좋으면 좋을수록 샘플링타임주기 Ts가 짧아지지만 대신 가격이 비싸진다는 점 도 고려해야한다. 따라서 본 발명의 실시 예에서는 가정에서 구입 사용함에 있어서도 적당하며 신호 이상을 검출하는데에도 문제가 없을 정도의 보급형 디지털 오실로스코프(8)를 사용하는 것을 일 예로 들어 설명할 것이다. 일 예로 든 디지털 오실로스코프(8)의 샘플링타임주기 Ts는 최소 0.1MHz범위까지도 사용 가능하다.Referring to FIG. 1, a measurer connects a digital oscilloscope 8 to an outlet 6 in an electrical installation 4, and measures the voltage from the outlet 6 using a digital oscilloscope 8. The digital oscilloscope 8 measures the voltage at each preset sampling time period Ts and applies the measured voltage data to the PC 10 in digital form. The sampling time period Ts depends on the performance of the digital oscilloscope 8, and the better the performance of the digital oscilloscope 8 is, the shorter the sampling time period Ts is, but it must be considered that the price is high instead. Therefore, an embodiment of the present invention will be described using an example of a low-cost digital oscilloscope 8 that is suitable for home use and has no problem in detecting a signal abnormality. As an example, the sampling time period Ts of the digital oscilloscope 8 can be used in a range of at least 0.1 MHz.

디지털 오실로스코프(8)로부터 PC(10)로 인가되는 측정전압데이터는 도 4와 함께 후술될 다수의 전압샘플값들로 구성된다. The measured voltage data applied from the digital oscilloscope 8 to the PC 10 is composed of a plurality of voltage sample values to be described later with reference to FIG. 4.

디지털 오실로스코프(8)로부터 측정전압데이터가 PC(10)로 인가되면, PC(10)의 신호처리부(20)는 신호의 이상 여부를 분석하는 신호처리를 수행하며 아울러 신호 분석결과를 사용자가 쉽게 알아 볼 수 있도록 그래픽 처리하여 모니터상에 디스플레이한다.When the measurement voltage data is applied from the digital oscilloscope 8 to the PC 10, the signal processing unit 20 of the PC 10 performs signal processing to analyze whether the signal is abnormal, and the user easily knows the signal analysis result. Graphically display for viewing on a monitor.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 PC(10)에 내장된 신호처리부(20)로서, 제어부(22), 메모리부(24), FFT(Fast Fourier Transform)부(34), 시간-에너지 변환부(35), 키입력부(36), 신경망분석부(37), 및 모니터(38)를 포함한다. 메모리부(24)에는 입력배열 저장부(26), 시간배열 저장부(28), 결과배열 저장부(30), 출력배열 저장부(32)가 포함된다. 상기 FFT부(34), 시간-에너지 변환부(35), 신경망 분석부(37)는 제어부(22)내에서 소프트웨어적인 알고리즘으로 구현될 수 있으며, 별도의 칩이나 로직 형태로도 구현될 수 있다.2 is a signal processor 20 embedded in the PC 10 according to an exemplary embodiment of the present invention, which includes a controller 22, a memory 24, a fast fourier transform unit 34, and a time-energy conversion. The unit 35 includes a key input unit 36, a neural network analysis unit 37, and a monitor 38. The memory unit 24 includes an input array storage 26, a time array storage 28, a result array storage 30, and an output array storage 32. The FFT unit 34, the time-energy converter 35, and the neural network analyzer 37 may be implemented by a software algorithm in the controller 22, or may be implemented in a separate chip or logic form. .

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 PC(10)의 제어부(22)에서의 제어 흐름도이다. 3 is a control flowchart of the control unit 22 of the PC 10 according to an embodiment of the present invention.

도 4는 PC(10)로 인가된 측정전압데이터에 대한 신호처리를 설명하기 위한 메모리부(24)의 메모리맵도이고, 도 5는 도 4의 결과배열들로부터 시간-에너지 변환을 수행하고 그 결과를 시각화하기 위한 배치도이며, 도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 FFT 및 시간-에너지 변환을 설명하기 위한 도면이다. FIG. 4 is a memory map diagram of the memory unit 24 for explaining signal processing for measured voltage data applied to the PC 10. FIG. 5 performs time-energy conversion from the result arrays of FIG. 6 and 7 are diagrams for explaining the FFT and time-to-energy conversion according to an embodiment of the present invention.

그리고, 도 8a 내지 도 8d는 본 발명의 실시 예에 따른 진단방법으로 전기설비의 상태를 보여주는 도면이다. 8A to 8D are diagrams showing the state of electrical equipment by the diagnostic method according to the embodiment of the present invention.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하면 하기와 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

측정전압데이터가 PC(10)의 제어부(22)에 인가되면, 도 2의 제어부(22)는 도 3의 100단계에서 이를 체크하고 도 3의 102단계로 진행한다. 도 3의 102단계에서 제어부(22)는 측정전압데이터를 미리 설정된 배열획득주기 Ta마다 미리 설정된 배열사이즈 S로 구분하여 각 입력배열들을 생성한다. 즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 배열획득시간 t0시점(timing)부터 획득된 입력배열은 '입력배열-1', 배열획득시간 t1시점부터 획득된 입력배열은 '입력배열-1',..., 배열획득시간 t(n-1)시점부터 획득된 입력배열은 '입력배열-n'으로 생성한다. 각 입력배열들 각각은 다수개의 전압샘플값들로 구성된다.When the measured voltage data is applied to the controller 22 of the PC 10, the controller 22 of FIG. 2 checks this in step 100 of FIG. 3 and proceeds to step 102 of FIG. 3. In step 102 of FIG. 3, the controller 22 divides the measured voltage data into a preset array size S for each preset array acquisition period Ta to generate respective input arrays. That is, as shown in Figure 4, the input array obtained from the timing of the acquisition time t0 (timing) is 'input array-1', the input array obtained from the acquisition time t1 is 'input array-1'. .., The input array obtained from the acquisition time t (n-1) is generated as 'input array-n'. Each input array consists of a plurality of voltage sample values.

본 발명의 일 실시 예에 따른 배열획득주기 Ta는 배열사이즈 S보다 짧은데, 이는 디지털 오실로스코프(8)의 성능이 가정에서 저렴하게 구입할 수 있을 정도의 낮은 사양에서도 충분히 동작할 수 있도록 구현한 것에 따른 것이다. 즉 본 발명의 실시 예에서는 측정전압데이터의 일부 전압샘플값들을 인접한 입력배열들에서 서로 중복 사용하는 특징이 있다. The array acquisition period Ta according to an embodiment of the present invention is shorter than the array size S, which is because the performance of the digital oscilloscope 8 can be sufficiently operated even at a low specification that can be purchased inexpensively at home. . That is, in the exemplary embodiment of the present invention, some voltage sample values of the measured voltage data are overlapped with each other in adjacent input arrays.

본 발명에서의 배열획득주기 Ta는 디지털 오실로스코프(8)의 성능에 따라 달라질수 있으므로, 도 4에 도시된 일 예와 같이, 디지털 오실로스코프(8)가 낮은 사양일 경우에와 같이 배열사이즈 S보다 짧을 수 있으며, 디지털 오실로스코프(8)가 높은 사양일 경우에는 배열사이즈 S와 비슷할 수도 있고 또한 배열사이즈 S보다 더 길어질 수도 있음을 이해하여야 한다. 상기의 배열사이즈 S는 2의 멱승으로 정의된다.Since the array acquisition period Ta in the present invention may vary depending on the performance of the digital oscilloscope 8, as in the example shown in FIG. 4, the array acquisition period Ta may be shorter than the array size S as in the case where the digital oscilloscope 8 has a low specification. It is to be understood that the digital oscilloscope 8 may be similar to the array size S and may be longer than the array size S when the digital oscilloscope 8 is of high specification. The array size S is defined as a power of two.

도 3의 102단계를 수행한 후 제어부(22)는 도 3의 104단계에서 각 입력배열들 각각을 메모리부(24)의 입력배열 저장부(26)에 행방향으로 순차적으로 저장한다. 즉 도 4의 메모리부(24)의 입력배열 저장부(26)에 도시된 바와 같이, 입력배열 저장부(26)의 행방향의 각 저장위치에 입력배열-1, 입력배열-2, 입력배열-3,..., 입력배열-n을 순차적으로 저장한다. 아울러 제어부(22)는 106단계에서 입력배열들 각각에 대한 배열획득시간 t0,t1,t2..,t(n-1)을 시간배열 저장부(28)에 시간배열 즉, 시간배열샘플-1, 시간배열샘플-2, 시간배열샘플-3,..., 시간배열샘플-n로서 저장한다. 상기 시간배열은 배열획득시간+α(α=상수)이라도 무방하다. 즉 시간배열은 시간샘플 (t0+α), (t1+α), (t2+α)..,(t(n-1)+α)이 되어도 된다.After performing step 102 of FIG. 3, the controller 22 sequentially stores each of the input arrays in the row structure of the input array storage unit 26 of the memory unit 24 in step 104 of FIG. 3. That is, as shown in the input array storage unit 26 of the memory unit 24 of FIG. 4, the input array-1, the input array-2, and the input array are stored at respective storage positions in the row direction of the input array storage unit 26. -3, ... Store the input array-n sequentially. In addition, in step 106, the control unit 22 sets a time acquisition sequence t0, t1, t2 .., t (n-1) to the time array storage unit 28, that is, time array sample-1 for each of the input arrays. , Time sequence sample-2, time sequence sample-3, ..., time sequence sample-n. The time sequence may be array acquisition time + alpha (α = constant). That is, the time sequence may be time samples (t0 + α), (t1 + α), (t2 + α) .. (t (n-1) + α).

도 5의 (b)에서는 시간배열 저장부(28)의 메모리맵을 보여주고 있다. 5B illustrates a memory map of the time array storage 28.

제어부(22)는 순차적인 입력배열 저장 및 시간배열 저장에 대해서, 입력배열-n 및 시간배열샘플-n까지 저장이 완료되었는가를 108단계에서 체크한 후, 완료가 되면 도 3의 110단계로 진행한다. The controller 22 checks whether the storage of the input array-n and the time-array sample-n is completed in step 108 for sequential input array storage and time array storage, and proceeds to step 110 in FIG. do.

도 3의 110단계에서 제어부(22)는 입력배열 저장부(26)에 행(raw)방향으로 각각 저장된 입력배열들중에서 먼저 저장된 순서대로 입력배열값들을 읽어내 FFT(Fast Fourier Transform)부(34)에서 FFT처리되게 제어하여 그 결과배열값들을 각각 얻으며, 그 결과배열값들 각각은 결과배열 저장부(30)에 열방향으로 차례로 저장된다.In step 110 of FIG. 3, the controller 22 reads the input array values in the order in which they are stored among the input arrays stored in the raw direction in the input array storage unit 26 in the raw direction. The resultant array values are obtained by controlling the FFT processing at the multiplier), and each of the result array values is sequentially stored in the column array in the result array storage unit 30.

도 4의 입력배열 저장부(26)의 메모리맵도와 결과배열 저장부(30)의 메모리맵도에는 FFT처리되기 전후의 값들이 표현되어 있다. The values before and after the FFT process are represented in the memory map of the input array storage 26 of FIG. 4 and the memory map of the result array storage 30.

도 4의 결과배열 저장부(30)의 메모리맵도를 참조하면, 각 결과배열들 즉, 결과배열-1 내지 결과배열-n을 메모리맵의 열(column)방향으로 저장하게되면, 결과배열들의 샘플값들에서 행(raw)방향으로는 주파수가 동일해지므로 상기 메모리맵의 행(raw)방향의 배열을 주파수배열-0 내지 주파수배열-k까지의 주파수배열로서 정의할 수 있다.Referring to the memory map diagram of the result array storage unit 30 of FIG. 4, when the result arrays, that is, the result array-1 through the result array-n, are stored in the column direction of the memory map, Since the frequencies are the same in the raw direction in the sample values, the array in the raw direction of the memory map may be defined as a frequency array from frequency array-0 to frequency array-k.

도 3의 110단계를 수행한 후 제어부(22)는 도 3의 112단계에서 각 결과배열값내의 결과샘플값들중에서 소정 주파수 배열들을 선택한다. 상기 선택된 주파수 배열들은 관측대상과 측정조건을 고려한 관측자의 경험을 통해서 얻어져 설정된 것이다. 주파수배열의 선택 개수는 일 예로, 주파수배열-k = "256"일 때에는 한개 내지 마흔개까지로 정해지는 것이 바람직하다. 본원 발명자들은 전기설비의 경우 주파수배열들중의 낮은 주파수대역에서 몇개를 선택하는 것이 유효하다는 것을 실험을 통해서 얻을 수 있었다.After performing step 110 of FIG. 3, the controller 22 selects predetermined frequency arrays from the result sample values in each result array value in step 112 of FIG. 3. The selected frequency arrays are obtained through the experience of the observer considering the object to be observed and the measurement conditions. For example, the number of frequency arrays to be selected is preferably set to one to forty when frequency array -k = " 256 ". The present inventors have obtained through experiments that it is effective to select several in the low frequency band among the frequency arrays in the case of electrical equipment.

이렇게 몇 개의 주파수 배열을 선택하는 것은 이후 진행될 시간-에너지 변환을 위한 것으로서, 몇 개만을 선택하여주면 되므로 시스템에서 처리해야할 데이터량을 충분히 줄일 수 있도록 해주며 아울러 데이터 처리시간도 줄일 수 있다. Selecting a few frequency arrays is for the time-to-energy conversion to be performed later. Since only a few are selected, the amount of data to be processed in the system can be sufficiently reduced and the data processing time can be reduced.

그후 제어부(22)는 도 3의 114단계 내지 118단계를 수행하여 선택한 주파수배열과 시간배열을 이용한 시간-에너지 변환을 수행하여서 각 배열획득시간마다의 선택 주파수배열들의 해당 샘플들의 합에 의한 에너지들을 모니터(38)의 좌표 화면상에 시간-에너지 좌표값을 그래프로서 디스플레이한다. 상기 선택 주파수배열들의 해당 샘플들의 합에 의한 에너지들의 시간-에너지 좌표값 디스플레이는 전비설비 이상시의 FFT된 고주파 성분들의 크기변화를 더 크게 해줌으로써 측정자의 크기 변화 관측을 더욱 용이하도록 해준다. Then, the control unit 22 performs steps 114 to 118 of FIG. 3 to perform time-to-energy conversion using the selected frequency array and the time array to obtain energy by the sum of corresponding samples of the selected frequency arrays for each array acquisition time. The time-energy coordinate value is displayed as a graph on the coordinate screen of the monitor 38. The display of the time-energy coordinate values of the energies by the sum of the corresponding samples of the selected frequency arrays makes it easier to observe the size change of the measurer by making the size change of the FFT high frequency components larger in the case of a fault condition.

구체적으로 설명하면, 제어부(22)는 도 3의 114단계에서 시간-에너지 변환부(35)를 제어함에 따라, 시간-에너지 변환부(35)가 상기한 선택한 주파수배열들간의 동일 열의 샘플성분들끼리 서로 합하는 계산을 하거나 선택한 주파수배열이 하나이면 계산없이 그 결과를 제어부(22)에게 제공한다. In detail, as the control unit 22 controls the time-energy conversion unit 35 in step 114 of FIG. 3, the sample components of the same column between the frequency arrays selected by the time-energy conversion unit 35 are described. If the calculation is to add to each other or if the selected frequency array is one, the result is provided to the controller 22 without calculation.

예컨대, 상기 선택한 주파수배열들이 도 4에 도시된 주파수배열-0과 주파수배열-1이라면, 시간-에너지 변환부(35)는 주파수배열-0과 주파수배열-1에서 시간배열의 동일 시간샘플에 해당하는 주파수샘플성분들끼리 서로 더하여 즉, "0.1+50", "0.2+54", "0.1+51",..., "0.2+51.3", 그 결과의 샘플성분값(에너지) "50.1", "54.2", "51.1",..., "51.5"을 제어부(22)로 제공한다. For example, if the selected frequency arrays are frequency array-0 and frequency array-1 shown in FIG. 4, the time-energy converter 35 corresponds to the same time sample of the time array in frequency array-0 and frequency array-1. Frequency sample components are added to each other, that is, "0.1 + 50", "0.2 + 54", "0.1 + 51", ..., "0.2 + 51.3", the resulting sample component value (energy) "50.1" , "54.2", "51.1", ..., "51.5" are provided to the control unit 22.

다른 일예로서, 상기 선택한 주파수배열이 하나의 주파수배열만이고 그것이 도 4에 도시된 주파수배열-k이라면, 시간-에너지 변환부(35)는 주파수배열-k의 해당 샘플 즉, "0.01", "0.01", "0.01",..., "0.01"을 그 결과로서 제어부(22)로 제공한다. As another example, if the selected frequency array is only one frequency array and it is the frequency array-k shown in FIG. 4, the time-energy conversion unit 35 is a corresponding sample of the frequency array-k, that is, "0.01", " 0.01 "," 0.01 ", ...," 0.01 "are provided to the control unit 22 as a result.

그에 따라 제어부(22)는 그 결과를 출력배열 저장부(32)에 출력배열로서 저장한다(도 3의 114단계). 도 5의 (a)에서는 출력배열 저장부(32)의 메모리맵을 보여주고 있다.Accordingly, the controller 22 stores the result in the output array storage 32 as an output array (step 114 in FIG. 3). 5A illustrates a memory map of the output array storage unit 32.

제어부(22)는 도 3의 116단계에서 출력배열이 출력배열 저장부(32)에 저장이 완료되었는가를 판단하고, 완료가 되면 도 3의 117단계로 진행한다. 도 3의 117단계에서 제어부(22)는 신경망 분석부(37)를 이용한 패턴분석을 통해 전기설비의 상태를 판별한다. 신경망 분석부(37)에서는 출력배열의 샘플들값을 입력으로 패턴분석을 하게되며, 패턴분석 결과 전기설비의 상태를 다수개의 단계들로 등급 분류하여, 예를 들면, 정상상태, 사고가능상태(1단계), 사고임박상태(2단계), 사고상태(3단계) 등등으로 등급 분류하여 제어부(22)로 제공한다.
상기 신경망분석부(37)에서는 상기 출력배열의 샘플값들을 입력값으로 하고 도 8a 내지 도 8d의 전기설비상태(210)에 표시된 3개를 신경망의 출력값으로 하여 주어져 있으며, 도 8a 내지 도 8d에 도시된 결과그래프의 출력배열의 샘플들값들이 입력되면 도 8a 내지 도 8d의 전기설비상태(210)에 대응된 등급단계(도 8a에서는 "000", 도 8b에서는 "001", 도 8c에서는 "011" 도 8d에서는 "111")의 상태를 낼 수 있도록 학습되어져 있다.
The controller 22 determines whether the storage of the output array is completed in the output array storage unit 32 in step 116 of FIG. 3, and proceeds to step 117 of FIG. 3 when complete. In step 117 of FIG. 3, the controller 22 determines the state of the electrical equipment through pattern analysis using the neural network analyzer 37. The neural network analysis unit 37 performs a pattern analysis by inputting the values of the samples of the output array, and classifies the state of the electrical equipment into a plurality of stages as a result of the pattern analysis. Level 1), accident imminent status (2 levels), accident status (level 3), etc. are classified and provided to the controller 22.
In the neural network analyzing unit 37, the sample values of the output array are input values, and three displayed in the electrical equipment state 210 of FIGS. 8A to 8D are given as output values of the neural network, and are shown in FIGS. 8A to 8D. When the values of the samples of the output array of the result graph are input, a rating step ("000" in FIG. 8A, "001" in FIG. 8B, "001" in FIG. 8C) corresponding to the electrical equipment state 210 of FIGS. 011 "In FIG. 8D, the state of" 111 ") is learned.

본 발명의 실시 예에서의 신경망 분석부(37)의 채용은 전기설비의 신속한 상태 자동검출 및 조기경보기능이 가능토록 해준다. Employment of the neural network analysis unit 37 in the embodiment of the present invention enables the rapid state automatic detection and early warning function of the electrical equipment.

도 3의 117단계를 수행한 후 제어부(22)는 도 3의 118단계로 진행하여 시간배열을 x축(시간)으로 하고, 출력배열을 y축(에너지)으로 하는 좌표화면을 구성하여 모니터(38)의 화면상에 도 5의 (c)에 도시된 바와 같은 시간-에너지 좌표값의 결과 그래프(200)와 전기설비의 상태(210)를 디스플레이한다. After performing step 117 of FIG. 3, the controller 22 proceeds to step 118 of FIG. 3 to configure a coordinate screen in which the time arrangement is the x-axis (time) and the output arrangement is the y-axis (energy). On the screen of 38), the result graph 200 of the time-energy coordinate value and the state 210 of the electrical equipment as shown in (c) of FIG. 5 are displayed.

도 8a 내지 도 8d을 참조하여 구체적인 일예를 설명하면, 제어부(22)는 전기설비가 정상적인 상태에서는 도 8a에서와 같은 결과 그래프(200)와 전기설비 상태(210)을 모니터(38)상에 디스플레이하고, 전기설비가 사고가능상태(1단계)에서는 도 8b에서와 같은 결과 그래프(200)와 전기설비 상태(210)를 모니터(38)상에 디스플레이하며, 전기설비가 사고임박상태(2단계)에서는 도 8c에서와 같은 결과 그래프(200)와 전기설비 상태(210)를 모니터(38)상에 디스플레이한다. 그리고 전기설비가 사고단계 상태에서는 도 8d에서와 같은 결과 그래프(200)와 전기설비 상태(210)를 모니터(38)상에 디스플레이한다. Referring to FIGS. 8A to 8D, a specific example will be described. The controller 22 displays the result graph 200 and the electrical equipment state 210 on the monitor 38 as shown in FIG. 8A when the electrical equipment is in a normal state. When the electrical equipment is in an accident-prone state (step 1), the result graph 200 and the electrical equipment state 210 are displayed on the monitor 38 as shown in FIG. 8B, and the electrical equipment is in an accident imminence state (step 2). In FIG. 8C, the result graph 200 and the electrical equipment state 210 are displayed on the monitor 38 as shown in FIG. 8C. When the electrical equipment is in the accident stage state, the result graph 200 and the electrical equipment state 210 as shown in FIG. 8D are displayed on the monitor 38.

이렇게 모니터(38)상에 디스플레이를 하게되면, 일반인들도 전기설비의 이상여부(예컨대, 정상상태, 전기설비 이상 발생)를 쉽게 알아 볼 수 있다. When the display is displayed on the monitor 38, the general public can easily find out whether the electrical equipment is abnormal (eg, a normal state or an electrical equipment failure).

도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 FFT변환 및 시간-에너지 변환을 설명하기 위한 도면이다.6 and 7 are diagrams for explaining an FFT transformation and a time-energy transformation according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 6을 참조하면, 도 6의 (a)와 같은 시간영역의 측정전압데이터에서 각 구간, 일 예로 구간 A를 FFT를 하게 되면(도 3의 110단계에 해당), 도 6의 (b)와 같은 주파수영역의 측정값으로 변환이 되어지며, 여기서 다시 시간-에너지 변환을 하게 되면(도 3의 114단계에 해당), 도 6의 (c)에서와 같이 (t0,C)로 표현되어진다. First, referring to FIG. 6, if the FFT is performed on each section, for example, section A in the measured voltage data of the time domain as shown in FIG. 6A (corresponding to step 110 of FIG. 3), FIG. It is converted to the measured value of the frequency domain as shown in FIG. 3, where time-energy conversion is performed again (corresponding to step 114 of FIG. 3), as represented by (t 0 , C) as shown in FIG. Lose.

이때 파서발의 정리에 의해 에너지가 보존되므로 도 6의 (a)에서 빗금친 구간 A와 도 6의 (b)에서 빗금친 B의 넓이는 동일하다. C는 빗금친 B의 넓이를 구간의 시작시간 t0시점에 에너지값으로 표현한 값이다. At this time, since the energy is conserved by arranging the parser feet, the area A hatched in FIG. 6A and the hatched B in FIG. 6B are the same. C is the value of the area of hatched B expressed as an energy value at the start time t 0 of the interval.

도 6의 개념을 확장한 도 7에서, 각 구간들(구간1,구간2,..,구간n)의 크기가 동일하다면 각 변환들(결과배열1,결과배열2,..,결과배열n)에서 모두 주파수가 동일하므로 하기 수학식 1과 수학식 2가 성립하고 크기가 서로 같다. 도 7에서, 측정전압데이터 x(t)의 일 예가 도 4의 측정전압데이터이다. In FIG. 7, which extends the concept of FIG. 6, if each of the intervals (section 1, section 2, .., section n) has the same size, each transformation (result array 1, result array 2, .., result array n) In Equation 2), since the frequencies are the same, Equations 1 and 2 are equal to each other. In FIG. 7, an example of measured voltage data x (t) is measured voltage data of FIG. 4.

Figure 112005067271293-pat00001
Figure 112005067271293-pat00001

Figure 112005067271293-pat00002
Figure 112005067271293-pat00002

본 발명의 실시 예에서 사용된 시간-에너지 변환은 각 구간의 시작시간(도 7에서 t0, t1,..., tn-1)을 시간축으로 하고, 수학식 2에서 측정자가 필요로 하는 주파수배열의 해당 샘플성분들만을 합하는 하기 수학식 3으로 에너지를 구함에 의해서 성취된다. 또한 측정전압데이터를 구분할 경우 배열획득주기 Ta를 조절함으로써 데이터 수를 변화시킬 수도 있다.The time-energy conversion used in the embodiment of the present invention uses the start time of each section (t 0 , t 1 , ..., t n-1 in FIG. 7) as the time axis, and requires a measurer in Equation 2 This is achieved by finding the energy in Equation 3, which adds only the corresponding sample components of the frequency array. In addition, when the measured voltage data are classified, the number of data may be changed by adjusting the array acquisition period Ta.

Figure 112005067271293-pat00003
Figure 112005067271293-pat00003

상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위의 균등한 것에 의해 정해 져야 한다. In the above description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be defined by the described embodiments, but should be determined by the equivalent of claims and claims.

상술한 바와 같이 본 발명의 전기설비 이상진단 방법은 전기설비의 전압만을 측정함으로써 누구나 쉽게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 측정전압신호를 퍼스널 컴퓨터를 통해 분석함으로써 전기설비 이상진단에 소요되는 비용을 절감할 수 있으며, 분석결과를 시각화하였다. 또한, 신경망 분석부를 이용한 자동검출 및 조기경보기능을 갖춤으로써 일반인들도 쉽고 빠르게 전기설비의 신호 이상 여부를 알 수 있는 장점이 있다.As described above, the electrical equipment abnormality diagnosis method of the present invention has an advantage that anyone can easily measure by measuring only the voltage of the electrical equipment. In addition, by analyzing the measured voltage signal through a personal computer, it is possible to reduce the cost of diagnosing abnormality of the electrical equipment, and visualize the analysis result. In addition, by having an automatic detection and early warning function using the neural network analysis unit has the advantage that the general public can easily and quickly determine whether the signal of the electrical equipment.

Claims (4)

전기설비 신호이상 진단방법에 있어서, In the electrical equipment signal abnormality diagnosis method, 전기설비의 콘센트에서 읽어온 측정전압데이터를 미리 설정된 배열획득주기마다 미리 설정된 배열사이즈로 구분하여 입력배열들을 생성하고 각 입력배열들을 메모리부의 입력배열저장부에 행방향으로 각각 저장하는 제1과정과, A first process of generating input arrays by dividing the measured voltage data read from the outlet of the electrical equipment into a preset array size for each preset acquisition cycle and storing each input array in a row direction in the input array storage unit of the memory unit; , 상기 입력배열들 각각에 대한 배열획득시간을 시간배열 저장부에 시간배열로서 저장하는 제2과정과,A second process of storing an array acquisition time for each of the input arrays as a time array in a time array storage; 상기 저장된 입력배열들 각각에 대해 순차적으로 고속 푸리에 변환을 수행하여 그 결과배열들을 메모리부의 결과배열 저장부에 열방향으로 각각 저장하는 제3과정과, A third process of sequentially performing fast Fourier transform on each of the stored input arrays and storing the resultant arrays in the columnar storage unit of the result array storage unit of the memory unit; 상기 결과배열 저장부에 행방향으로 정의되는 다수의 주파수배열들에서 소정 주파수 배열들을 선택하는 제4과정과, A fourth process of selecting predetermined frequency arrays from a plurality of frequency arrays defined in a row direction in the result array storage unit; 상기 선택 주파수배열들과 상기 시간배열저장부에 저장된 시간배열을 이용한 시간-에너지 변환을 수행하여 각 배열획득시간마다의 선택 주파수배열들의 해당 샘플들의 합에 의한 에너지들을 모니터의 좌표 화면상에 시간-에너지 좌표값으로 디스플레이하는 제5과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 전기설비 신호 이상 진단방법. The time-energy conversion using the selected frequency arrays and the time array stored in the time array storage unit performs time-energy conversion of the corresponding samples of the selected frequency arrays for each array acquisition time. Electrical equipment signal abnormality diagnosis method comprising the fifth step of displaying the energy coordinate value. 제1항에 있어서, 상기 시간-에너지 변환 수행후의 출력배열을 신경망을 이용한 패턴분석을 통해 전기설비의 상태를 미리 설정된 다수단계들중의 하나로 판별하고, 상기 판별된 전기설비 상태를 모니터 화면상에 디스플레이하는 제6과정을 더 가짐을 특징으로 하는 전기설비 신호 이상 진단방법. The method of claim 1, wherein the output arrangement after performing the time-energy conversion is determined through a pattern analysis using a neural network to determine the state of the electrical equipment as one of a plurality of preset steps, and the determined electrical equipment state is displayed on the monitor screen. And a sixth step of displaying the electrical equipment signal abnormality diagnosis. 전기설비 신호 이상 진단장치에 있어서:In electrical equipment signal abnormality diagnosis device: 전기설비의 콘센트에 접속되며 미리 설정된 샘플시간주기마다 전압데이터를 측정하여 측정전압데이터를 출력하는 계측장비와; A measuring device connected to an outlet of an electrical facility and measuring voltage data at a predetermined sample time period and outputting measured voltage data; 퍼스널 컴퓨터에 탑재되며, 상기 측정전압데이터를 이용하여 전기설비 신호의 이상 여부를 분석하는 신호처리를 수행하고 신호 분석결과를 그래픽 처리하여 모니터상에 디스플레이하는 신호처리부로 구성하되;A signal processor configured to be mounted on a personal computer, to perform signal processing for analyzing an abnormality of an electrical equipment signal using the measured voltage data, and to graphically process a signal analysis result and display the same on a monitor; 상기 신호처리부는; The signal processing unit; 입력배열저장부와 시간배열저장부와 결과배열저장부와 출력배열 저장부를 포함하는 메모리부와, A memory unit including an input array storage unit, a time array storage unit, a result array storage unit, and an output array storage unit; 상기 계측장비로부터의 측정전압데이터를 미리 설정된 배열획득주기마다 미리 설정된 배열사이즈로 구분하여 입력배열들을 생성하고 상기 생성된 각 입력배열들을 상기 입력배열저장부에 행방향으로 각각 저장하고, 상기 입력배열들 각각에 대한 배열획득시간을 시간배열 저장부에 시간배열로서 저장하며, 저장된 입력배열들 각각에 대해 순차적으로 고속 푸리에 변환을 수행하여 그 결과배열들을 메모리부의 결과배열 저장부에 열방향으로 각각 저장하고, 상기 결과배열저장부에 행방향으로 정의되는 다수의 주파수배열들에서 소정 주파수 배열들을 선택하여 선택된 주파수배열과 시간배열을 이용한 시간-에너지 변환을 수행하여 상기 시간배열의 각 배열획득시간마다 선택 주파수배열들의 해당 샘플들의 합에 의한 에너지들을 상기 출력배열 저장부에 저장하고 모니터의 좌표 화면상에 시간-에너지 좌표값을 디스플레이하는 제어부로 구성함을 특징으로 하는 전기설비 신호 이상 진단장치. The input voltage arrays are generated by dividing the measured voltage data from the measurement equipment into a preset array size for each preset acquisition cycle, and storing each of the generated input arrays in a row direction in the input array storage unit, respectively. The array acquisition time for each of the arrays is stored as a time array in the time array storage, and a fast Fourier transform is sequentially performed on each of the stored input arrays, and the result arrays are stored in the column array in the result array storage of the memory. And selecting predetermined frequency arrays from a plurality of frequency arrays defined in the row direction in the result array storage unit, and performing time-energy conversion using the selected frequency array and time array to select each array acquisition time of the time array. The energy by the sum of the corresponding samples of the frequency arrays Stored in the unit time and the coordinates on the screen of the monitor-Electric signal over diagnostic apparatus characterized in that it consists of a control unit for displaying the coordinate value energy. 전기설비 신호 이상 진단장치에 있어서:In electrical equipment signal abnormality diagnosis device: 전기설비의 콘센트에 접속되며 미리 설정된 샘플시간주기마다 전압데이터를 측정하여 측정전압데이터를 출력하는 신호 취득부와; 상기 측정전압데이터를 이용하여 전기설비 신호의 이상 여부를 분석하는 신호처리를 수행하고 신호 분석결과를 그래픽 처리하여 모니터상에 디스플레이하는 신호처리부로 구성하되;A signal acquisition unit connected to an outlet of an electrical facility and measuring voltage data at a predetermined sample time period and outputting measured voltage data; A signal processor configured to perform signal processing for analyzing an abnormality of an electrical equipment signal using the measured voltage data and to graphically process a signal analysis result and display the same on a monitor; 상기 신호처리부는; The signal processing unit; 입력배열 저장부와 시간배열 저장부와 결과배열 저장부와 출력배열 저장부를 포함하는 메모리부와, A memory unit including an input array storage unit, a time array storage unit, a result array storage unit, and an output array storage unit; 상기 계측장비로부터의 측정전압데이터를 미리 설정된 배열획득주기마다 미리 설정된 배열사이즈로 구분하여 입력배열들을 생성하고 생성된 각 입력배열들을 상기 입력배열 저장부에 행방향으로 각각 저장하고, 상기 입력배열들 각각에 대한 배열획득시간을 시간배열 저장부에 시간배열로서 저장하며, 상기 저장된 입력배열들 각각에 대해 순차적으로 고속 푸리에 변환을 수행하여 그 결과배열들을 메모리부의 결과배열 저장부에 열방향으로 각각 저장하고, 결과배열 저장부에 행방향으로 정의되는 다수의 주파수배열들중 소정 주파수 배열들을 선택하여 선택된 주파수배열과 상기 시간배열 저장부에 저장된 시간배열을 이용하여 시간-에너지 변환을 수행하여 상기 시간배열의 각 배열획득시간마다의 선택주파수배열들의 해당 샘플들의 합에 의한 에너지들을 상기 출력배열 저장부에 저장하고 모니터의 좌표 화면상에 시간-에너지 좌표값을 디스플레이하는 제어부로 구성함을 특징으로 하는 전기설비 신호 이상 진단장치. The input voltage arrays are generated by dividing the measured voltage data from the measurement equipment into a preset array size for each preset acquisition cycle, and storing each of the generated input arrays in a row direction in the input array storage unit. An array acquisition time for each is stored as a time array in a time array storage, and a fast Fourier transform is sequentially performed on each of the stored input arrays, and the result arrays are stored in a column direction in the result array storage of the memory. And selecting predetermined frequency arrays among the plurality of frequency arrays defined in the row direction in the result array storage unit to perform time-energy conversion using the selected frequency array and the time array stored in the time array storage unit. By the sum of the corresponding samples of the selected frequency arrays for each acquisition time of And a control unit for storing energies in the output array storage unit and displaying time-energy coordinate values on a coordinate screen of a monitor.
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