KR101235777B1 - 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전력설비에서 발생하는 코로나의 빛, 음, 열, 전자파의 각각의 세기를 동시에 감지하는 각기 다른 기능을 수행하는 독립된 검출장치를 구비한 감지부와, 감지된 각각의 이상신호를 전력설비의 이상 정도를 판단하기 위해, 자외선은 세기로, 고주파는 주파수의 크기를 dB로, 열화상은 온도차로, 초음파는 주파수 영역별 음의 강도, 펄스의 개수, 신호간격 시간, 펄스의 적분값 등으로 변환하는 신호처리부 및 변환되는 각각의 장치들이 수집하는 전력설비의 이상신호를 데이터화하여 그 수치값을 지능형 자기 진단시스템의 다중 데이터 분석 프로그램에 적용하여 지식 데이터베이스의 센서별 기준값과 비교 분석하여 해당 전력설비의 이상 정도 및 불량여부를 판정하는 중앙 제어부로 구성된 것으로서 기존과는 달리 정확성과 효율성, 경제성을 달성할 수 있으며, 숙련된 기술자가 아니더라도 전력설비의 이상 유무를 정확하고 빠르게 비교 판정할 수 있는 것이다.
Description
본 발명은 송배전 선로, 애자, 각종 접속 개소 및 전력설비에서 발생하는 이상신호들을 복합진단장비의 각 센서별로 정확하게 측정하고 진단하여 각종 전력 설비에서 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있도록 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템에 관한 것이다.
최근 산업의 급속한 발전에 따른 각종 전력기기의 초고압화, 대용량화가 진행되어 왔으며, 고품질의 전력을 공급하기 위하여 전력계통의 안정성 및 신뢰성 향상을 위하여 많은 노력을 기울이고 있으며, 전력설비의 진단을 위하여 보다 진보된 과학화 장비를 필요로 하고 있다.
그러나 송배전 선로, 애자, 각종 접속 개소 등과 같은 전력설비의 제작 및 설치 불량, 염분이나 온습도 등의 환경 조건에 의한 열화 등으로 인한 결함 요인으로 아크 방전, 단락, 지락 등의 사고로 인한 대형 정전사고가 국내외적으로 발생하고 있다.
일반적으로 고전압 이상 전력설비의 아크방전, 단락, 지락 등의 사고는 항복전압(breakdown voltage)에 도달한 절연상태가 깨지면서 발생되고 있으며, 급작스런 기계적 물리적 원인에 의한 사고 이외에 제품 결함 및 시공 불량, 환경 조건 등의 영향에 의한 점진적인 절연 파괴는 공기 중의 임계전압을 초과하는 시점의 코로나 방전현상이 발생되며, 이때 빛(자외선), 음파, 전자파, 기타의 접속개소의 접촉불량 등으로 열이 발생되는 현상이 발생된다.
여기서 각 기자재 및 전력설비의 특성과 고장형태에 따라 방출되는 특성이 상이한바 한 가지의 검출방법만을 사용하여서는 위에서 언급한 네가지의 대표적인 현상으로 발생되는 전력설비 및 기자재의 고장 및 열화를 정확하게 진단할 수 없다는 문제점이 있다.
또한 각 기자재 및 전력설비에서 발생되는 빛, 음파, 전자파, 기타 신호에 대하여 각각의 장비를 이용하여 서로 다른 작업으로 수행해야 함으로써 효율성과 적시성이 떨어져 사전에 막을 수 있는 사고를 예방하지 못하는 경우가 있으며, 이러한 동일한 작업에 각각 다른 인력을 투입해야 하므로서 경제적으로도 많은 비용이 소요되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 전력설비에서 발생되는 코로나 빛과 함께 음파, 열, 전자파를 동시에 감지하여 각각에 감지된 신호를 실험적 방법과 경험적으로 축적한 데이터 처리 시스템을 통하여 각각의 전력설비로부터 발생된 이상의 정도를 수치화 표시하여 전력설비의 이상 정도를 정확하게 판단할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
또한 본 발명은 복합진단설비를 이용하여 자외선진단, 열화상진단, 고주파진단, 초음파진단을 한번에 수행할 수 있을 뿐만 아니라 복합진단설비에 의해 수집된 데이터를 자가진단을 위한 다중 데이터로 처리한 후 이를 분석하여 전력설비의 이상열화 진단에 대한 판단의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
그리고 본 발명은 특별한 숙련 없이도 복합진단장비를 이용하여 한번에 전력설비에서 발생되는 빛과 음파, 열, 전자파를 감지하여 전력설비의 이상열화를 진단할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템은, 전력설비에서 발생하는 코로나의 빛(자외선), 음(초음파), 열(열화상), 전자파(고주파)의 세기를 동시에 감지하는 각기 다른 기능을 수행하는 독립된 자외선 검출장치와 초음파 검출장치, 열화상 검출장치 및 고주파 검출장치를 구비한 감지부 ; 상기 감지된 각각의 이상신호를 디지털신호로 변환하여 필터링한 후 증폭시키는 신호 처리부 ; 상기 신호 처리부로부터 제공되는 이상신호를 분석하여 자외선은 세기로, 고주파는 주파수의 크기를 dB로, 열화상은 온도차로, 초음파는 주파수 영역별 음의 강도, 펄스의 개수, 신호간격 시간, 펄스의 적분값 등으로 세분하여 수치화하는 다중 데이터 분석프로그램과, 상기 수치화된 전력설비를 이상신호를 지식 데이터베이스에 데이터베이스화되어 있는 기준값 및 기자재별 우선순위와 비교 분석하여 해당 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 판정하는 자가 진단프로그램이 탑재된 지능형 자가 진단시스템을 구비한 중앙 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 자외선 검출장치는 자외선 센서를 포함하는 장치로서 상기 자외선 센서는 두 개가 한 쌍으로 이루어지는 광증배관이나 UV-tron 센서 또는 반도체 센서 중 하나로 구성될 수 있다.
상기 초음파 검출장치는 감도를 높이기 위해 다수의 초음파 센서가 직렬로 배열되는 구조로 이루어질 수 있다.
또한 본 발명은 상기 감지부에 실화상 카메라가 더 구비되어, 상기 중앙 제어부의 제어로 상기 실화상 카메라에 의해 얻어진 이미지에 표적인식 알고리즘을 활용하여 전력설비의 검출하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 열화상 검출장치에 의해 획득된 열화상 이미지에서 전력설비 영역의 온도편차를 기준으로 각 기자재의 이미지마다 그에 적합한 온도스팬과 레벨을 설정하고, 검출영역 내부와 외부의 온도에 따른 슈도(shudo) 칼라 처리를 통하여 검출하고자 하는 영역의 시각화를 극대화시킬 수 있다.
상기 열화상 검출장치는 열화상 센서 또는 비접촉식 온도측정장치를 사용하여 전력설비의 온도차를 측정할 수 있다.
상기 자외선 검출장치와 상기 초음파 검출장치, 상기 열화상 검출장치는 하나의 함체 내에 일체형으로 구성되어, 방수, 충격흡수, 먼지를 차단하는 기능을 가도록 할 수 있다.
상기 지능형 자가 진단시스템은 각 검출장치에 의해 감지되는 이상신호의 세기 분석, 이상신호를 발생하는 기자재의 특성별 분석, 측정변수 분석을 통해 전력설비의 이상 정도를 판정할 수 있다.
상기 자가 진단프로그램은 각 장치로부터 입력되는 이상신호를 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스의 센서별 기준값과 비교 분석하여 전력설비의 이상 정도를 판정할 수 있다.
상기 자가 진단 프로그램은 전력설비에 이상 발생시 각 장치로부터 입력되는 이상신호를 각 기자재별 우선순위에 따라 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스의 센서별 기준값과 비교 분석하여 전력설비의 불량 여부를 통합 판정할 수 있다.
상기 지식 데이터베이스에 미리 설정되어 있는 기자재별 우선순위는 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값에 의해 결정될 수 있다.
상기 기자재별 우선 순위는 외부입력에 의해 수정 가능하도록 하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에 의한 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법은, 검출하고자 하는 전력설비에 복합센서모듈을 조준하고, 전력설비에서 발생되는 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 신호를 서로 다른 특성을 가지는 4개의 검출장치를 이용하여 동시에 감지하는 제1단계 ; 상기 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 신호를 신호 처리부에 의해 A/D 변환하여 필터링 및 증폭시키는 제2단계 ; 상기 증폭된 이상신호를 지능형 자가 진단시스템의 다중 데이터 분석프로그램으로 분석하여 자외선은 세기로, 고주파는 주파수의 크기를 dB로, 열화상은 온도차로, 초음파는 주파수 영역별 음의 강도, 펄스의 개수, 신호간격 시간, 펄스의 적분값 등으로 세분하여 수치화하는 제3단계 ; 및 상기 수치화된 전력설비의 이상신호를 지능형 자가 진단시스템의 자가 진단프로그램으로 지식 데이터베이스에 데이터베이스화되어 있는 기준값 및 기자재별 우선순위와 비교 분석하여 해당 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 판정하는 제4단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 자외선 신호는 두 개가 한 쌍으로 되는 광증배관이나 UV-tron 센서 또는 반도체 센서 중 하나의 자외선 센서에 의해 검출될 수 있다.
상기 초음파 신호는 직렬 배열된 다수의 초음파 센서에 의해 검출될 수 있다.
또한 본 발명은 실화상 카메라에 의해 얻어진 이미지에 표적인식 알고리즘을 활용하여 전력설비의 검출하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 열화상 검출장치에 의해 획득된 열화상 이미지에서 전력설비 영역의 온도편차를 기준으로 각 기자재의 이미지마다 그에 적합한 온도스팬과 레벨을 설정하고, 검출영역 내부와 외부의 온도에 따른 슈도(shudo) 칼라 처리를 통하여 검출하고자 하는 영역의 시각화를 극대화시킬 수 있다.
상기 열화상 검출장치는 열화상 센서 또는 비접촉식 온도측정장치를 사용하여 전력설비의 온도차를 측정할 수 있다.
상기 지능형 자가 진단시스템은 각 검출장치에 의해 감지되는 이상신호의 세기 분석, 이상신호를 발생하는 기자재의 특성별 분석, 측정변수 분석을 통해 전력설비의 이상 정도를 판정할 수 있다.
상기 전력설비의 이상 정도는 상기 지능형 자가 진단시스템의 자가 진단프로그램에 의한 각 장치로부터 입력되는 이상신호와 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스의 센서별 기준값과의 비교 분석에 의해 판정될 수 있다.
상기 전력설비의 불량여부는 상기 지능형 자가 진단시스템의 자가 진단 프로그램에 의한 전력설비에 이상 발생시 각 장치로부터 입력되는 이상신호와 각 기자재별 우선순위에 따라 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스의 센서별 기준값과의 비교 분석에 의해 통합 판정될 수 있다.
상기 지식 데이터베이스에 미리 설정되어 있는 기자재별 우선순위는 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값에 의해 결정될 수 있다.
상기 기자재별 우선 순위는 외부입력에 의해 수정 가능하도록 하는 것이 바람직하다.
따라서 본 발명에 의하면, 본 발명은 전력설비에서 발생되는 코로나의 빛(자외선)과 함께 음(초음파), 전자파(고주파), 열(열화상)의 신호를 하나의 복합진단장비를 이용하여 감지하고, 각각의 신호의 정도를 수치화하여 표시함으로써 전력설비의 이상 정도를 정확하게 판단할 수 있는 것이다.
또한 본 발명은 전력설비로부터 빛, 열, 음파 등의 다양한 형태로 발생되는 이상신호를 각각의 발생 형태별로 측정하기에 적합한 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 진단을 시행함으로써 전력설비의 이상 정도를 정확하고도 효과적으로 진단할 수 있는 것이다.
또한 본 발명은 전력설비의 이상형태가 빛과 음, 전자파, 열 등과 같은 다양한 형태로 다양하게 나타나므로 각각 고유한 진단영역을 가지는 자외선, 초음파, 고주파, 열화상 진단을 동시에 적용함으로써 전력설비 진단에서 보다 객관적이고 정확한 점검결과를 도출할 수 있는 것이다.
또한 본 발명은 전력설비의 이상진단에 하나의 복합진단장비를 이용하여 진단효율과 정확성을 극대화함으로서 진단시간을 대폭 줄일 수 있으며, 진단에 필요한 인력과 비용을 줄일 수 있는 것이다.
그리고 본 발명은 특별한 숙련 없이 전력 설비의 이상 유무를 판정할 수 있고, 전력시설에 대한 선로 정기점검 및 순시점검시에 효율적이고 경제적으로 짧은 시간에 넓은 범위의 설비에 대한 검사를 수행할 수 있어 운영상에 제약요소가 적다.
도1은 본 발명에 의한 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템 즉, 복합진단장비를 보인 구성도이다.
도2는 도1에 개시된 자외선 검출장치(110)와 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130), 고주파 검출장치(140)의 실시예를 보인 사시도이다.
도3은 전력설비에서 발생되는 코로나의 빛, 음파, 열, 고주파를 복합진단장치로 감지하여 해당 전력설비의 이상 정도를 판정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도4는 본 발명의 실시예로 복합진단장비를 조작하거나 측정자료를 보여주는 화면 예시도이다.
도5는 복합진단장비의 지능형 자가 진단시스템(31)에 의해 전력설비의 불량여부를 판정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도2는 도1에 개시된 자외선 검출장치(110)와 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130), 고주파 검출장치(140)의 실시예를 보인 사시도이다.
도3은 전력설비에서 발생되는 코로나의 빛, 음파, 열, 고주파를 복합진단장치로 감지하여 해당 전력설비의 이상 정도를 판정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도4는 본 발명의 실시예로 복합진단장비를 조작하거나 측정자료를 보여주는 화면 예시도이다.
도5는 복합진단장비의 지능형 자가 진단시스템(31)에 의해 전력설비의 불량여부를 판정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템을 보인 구성도이다.
도1에 도시한 바와 같이 본 발명에 의한 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템은 감지부(1)와, 신호 처리부(2), 중앙 제어부(3), 출력부(4), 전원부(5) 그리고 입력부(6) 등으로 구성되어 있다.
여기서, 감지부(1)는 서로 다른 특성을 가지는 자외선 검출장치(110)와 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130), 고주파 검출장치(140)로 이루어진 복합센서모듈(10)과 실화상 카메라(11), 고전압 발생기(12) 등을 구비한다. 신호 처리부(2)는 A/D 변환기(21)와 필터 및 증폭기(22)를 구비한다. 중앙 제어부(3)는 지식 데이터 베이스(312)가 구축되고 다중 데이터 분석 프로그램(311)이 탑재된 통합 데이터 처리시스템(31)을 구비한다. 출력부(4)는 비디오 출력부(41)와 오디오 출력부(42)를 구비한다. 전원부(5)는 배터리(51), 충전부(52), 전원 감시 및 제어부(53)를 구비한다.
상기 복합센서모듈(10)의 자외선 검출장치(110)는 전력설비에서 발생되는 코로나 빛의 세기를 감지한다. 여기서, 전력설비는 송배전선로, 전력설비의 접속개소 또는 송배전 전력설비의 애자일 수 있다. 자외선(코로나) 빛은 고전압 이상의 전력설비의 충전부와 절연체에 인접한 공기의 절연성이 부분적으로 파괴되어 내는 빛으로 주로 180nm∼260nm 사이의 파장대 영역을 가진다. 따라서 자외선(코로나)은 180nm∼260nm 사이의 주파수 영역의 빛을 선택적으로 통과시켜 빛의 세기를 자외선 센서(111)를 통하여 측정한다.
상기 복합센서모듈(10)의 초음파 검출장치(120)는 초음파 센서(121)를 포함하는 것으로서 전력설비의 절연저항 저하에 따라 발생되는 코로나 빛과 함께 음이 발생하는데 이때 발생하는 음의 세기를 감지한다. 여기서, 전력설비는 송배전선로, 전력설비의 접속개소 또는 송배전 전력설비의 애자일 수 있다.
상기 복합센서모듈(10)의 열화상 검출장치(130)는 열화상 센서(131)를 포함하는 장치로서 전력설비의 절연저항 저하에 따라 발생되는 발열에 따라 전력설비의 기자재에서 열이 발생하는데 이때 발생하는 열의 세기를 감지한다. 여기서, 전력설비는 송배전선로, 전력설비의 접속개소 또는 송배전 전력설비의 애자일 수 있다.
상기 복합센서모듈(10)의 고주파 검출장치(140)는 고주파 안테나(141)를 포함하는 장치로서 전력설비에서 발생하는 고주파 잡음을 감지한다. 여기서, 전력설비는 송배전선로, 전력설비의 접속개소 또는 송배전 전력설비의 애자일 수 있다.
상기 감지부(1)는 감지된 빛으로 인하여 광전효과를 통하여 발생시킨 광전자의 수를 계수하여 빛의 세기를 측정할 수 있다. 따라서 감지부(1)는 광전효과를 발생하기 위하여 400V 내지 500V의 고전압을 발생시키기 위한 고전압 발생기(12)를 포함할 수 있다.
상기 신호 처리부(2)는 감지된 빛의 세기를 직류전압 값으로 변환한다. 여기서, 직류전압 값은 정수일 수 있다. 자외선 검출장치(110)에서 검출된 신호의 세기 정수값을 신호 처리부(2)로 보내어 동시에 입력된 다른 신호 즉 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130), 고주파 검출장치(140)의 신호 등과 함께 처리되어 전력설비의 이상진단에 사용된다.
상기 초음파 검출장치(120)는 동일한 전력설비에서 감지되는 자외선의 빛의 신호와 초음파 신호와의 상관관계를 이용한 S/N비를 향상시켜 전력설비의 이상유·무를 판단하는 장치이다.
상기 초음파 검출장치(120)는 전력설비에서 아크, 코로나, 트레킹 등의 현상이 발생될 때 신호 중 자외선 빛과 동시에 검출하여 동시에 두 개의 신호가 사전에 설정된 일정 기준이상의 설정 기준치 이상으로 입력될 경우에 입력된 신호를 이상신호로 판단하여 알람을 발생하도록 함으로써 측정의 정확도를 향상시키고 사용자의 편리성과 설비의 이상 진단 판정을 쉽게 할 수 있는 수단을 제공한다.
또한 전력설비의 파손 또는 결합의 풀림에서 발생되는 진동에 의한 초음파는 초음파신호를 푸리에 변환(fourier transform)식을 이용하여 초음파 신호에 포함된 주파수 성분을 스팩트럼(Spectrum)으로 분석하고 각각의 이상 전력설비에서 발생되는 음문(Wave Print)과 비교 분석하여 설비의 이상 정도를 판정한다.
또한 PD(Partial Discharge) 발생시 감지되는 초음파신호는 자외선센서신호의 비교분석 외에 함께 발생되는 고주파신호의 패턴 분석을 병행하여 그 신호의 신뢰성을 확보할 수 있다.
즉, 초음파 센서(121)를 구비한 초음파 검출장치(120)를 추가하여 조합하는데, 이는 자외선 센서(111)로 광센서를 사용하여 전력설비의 이상신호를 검출할 때 센서의 민감도가 외란에 의한 오작동 등으로 사용자가 이상 유·무를 판단하는데 혼란의 유발을 제거하기 위해, 자외선과 동시에 발생하는 초음파 신호를 비교분석하기 위함이다.
여기서 초음파 검출장치(120)의 센서 감도향상을 위해, 초음파 검출장치(120)는 다수의 초음파 센서(121)로 이루어지고, 이 다수의 초음파 센서(121)는 직렬로 배열되는 것이 바람직하다.
이때 입력된 음파의 위상이 다수의 초음파 센서(121)와 동일한 위상일 경우 가장 최적의 출력신호가 발생되는 원리를 이용하여 초음파 센서(121)의 감도를 향상시킬 수 있다. 아울러 다수의 초음파 센서(121)를 직렬로 배열함으로써 초음파 검출장치(120)의 방향성(지향성)을 향상시킴으로써 전력설비 진단시 이상설비 검출의 경우 이상이 발생한 기자재의 위치를 보다 쉽게 확인할 수 있는 것이다.
상기 열화상 검출장치(130)는 전력설비의 이상에 따른 동류의 기자재 온도 변화에 따른 적외선 파장대의 방출에너지를 검출하는 장비로서 해당 기자재에서 방출하는 적외선 파장대의 방출 에너지는 그 기자재의 물체 온도 및 방사율과 아주 밀접한 관계를 가지고 있다. 실제로 열화상 센서(131)에 의해 검출되는 신호는 물체에서 방출한 에너지 및 주변상황, 대기상황에 따른 복합적인 신호를 포함하고 있으며, 이 과정에서 측정 오차가 발생할수 있다.
즉, 열화상 검출장치(130)를 이용하여 전력설비의 이상진단시 방출 에너지와 함께 검출되는 외란은 전력설비와 유사한 온도의 배경(도심지건물 등), 외부 효과로 인한 온도편차(햇볕에 의한 가열 등) 등에 의해 존재하므로 단순히 사용자의 기술 숙련만으로는 극복이 불가능하다.
이를 극복하기 위해, 본 발명은 열화상 이미지에 외란이 혼재하는 경우 열화상 센서(131)만으로 외란을 극복할 수 없으므로 실제 영상을 볼 수 있는 실화상 카메라(11)를 동시에 활용하여 외란을 극복할 수 있도록 하는 것으로서 먼저 실화상 카메라(11)에 의해 얻어진 이미지에 표적인식 알고리즘을 활용하여 전력설비의 검출하고자 하는 영역을 설정한다.
그런 다음 열화상 검출장치(130)에 의해 획득된 열화상 이미지에서 전력설비 영역의 온도편차를 기준으로 각 기자재의 이미지마다 그에 적합한 온도스팬과 레벨을 설정하고 검출영역 내부와 외부의 온도에 따른 슈도(Shudo)칼라 처리를 통하여 검출하고자 하는 영역의 시각화를 극대화함으로서 열화상 검출장치(130)에서 발생할 수 있는 외란에 따른 오차를 극복할 수 있다.
상기 열화상 검출장치(130)로는 열화상 센서(131)를 적용하거나 또는 비접촉식 온도측정장치를 적용하여 대상물의 온도차를 측정할 수 있다.
상기한 고주파 검출장치(140)는 전자파 검출 주파수 대역이 넓고 다양하여 광범위한 전력설비에서 발생되는 이상신호를 감지할 수 있다는 장점이 있으나, 검출되는 이상신호가 전력설비 이외의 외란을 걸러낼 수 있는 장치가 부족한 태생적 한계가 있어 사용상 제약이 존재한다.
또한 고주파 검출장치(140)는 방향성이 부족하여 주변의 전력설비에서 이상신호가 발생되더라도 정확하게 어느 지점에서 발생되는 신호인지 확인하기가 쉽지 않고, 신호 또한 불분명하였으나, 이런 결점이 존재하는 고주파 검출장치(140)를 복합진단장비의 구성요소로 하는 이유는 방향성과 신호의 불분명함이 존재하나 전범위 전방향의 전력설비에서 발생되는 이상신호의 검출은 어느 장비보다 우수한 특성을 가지고 있기 때문에 이상신호 발생의 유·무를 확인하기 위함이다.
따라서 본 발명은 전력설비에서 이상신호가 발생하는지를 확인할 수 있는 고주파 검출장치(140)의 특성과 전력설비에서 발생되는 코로나의 자외선과 초음파의 세기와 방향성 그리고 열화정도를 파악하는 자외선 검출장치(110)와 초음파 검출장치(120)의 특성을 조합하여, 전력설비 이상열화를 진단할 때 정확하고도 성능을 발휘할 수 있다.
상기 자외선 검출장치(110), 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130), 고주파 검출장치(140)는 도2에서와 같이 각각 독립된 모듈로 구성되어 하나의 몸체인 복합센서모듈(10)로 제작되는데, 이들은 기능별로는 감지부(1)와 신호 처리부(2), 중앙 제어부(3), 출력부(4), 전원부(5) 그리고 입력부(6) 등으로 구분될 수 있다. 이하에서는 도1에서와 같이 발명의 이해를 돕기 위해 자외선 검출장치(110)는 자외선 센서(111)를 포함하는 구성으로, 초음파 검출장치(120)는 초음파 센서(121)를 포함하는 구성으로, 열화상 검출장치(130)는 열화상 센서(131)를 포함하는 구성으로, 고주파 검출장치(140)는 고주파 안테나(141)를 포함하는 구성으로 도시하고 설명한다.
실화상 카메라(11)와 복합센서 모듈(10)의 구성체는 자외선 센서(111)와 초음파 센서(121), 열화상 센서(131), 실화상 카메라(11)가 하나의 모듈로 구성되고, 고주파 안테나(141)는 별도의 공간에 독립적으로 설치된다.
각 센서(111)(121)(131)와 안테나(141) 그리고 실화상 카메라(11)와의 관계는 실화상 카메라(11)는 각 센서(111)(121)(131)와 안테나(141)가 지향하는 전력설비의 위치정보를 제어할 수 있는 정보와 열화상 센서(131) 이미지 표적인식 알고리즘적용에 이용할 영상을 제공하는 역할을 하며, 영산신호는 PAL 또는 NTSC규격에 따른 신호처리방식과 USB 규격에 따른 전송방식으로 신호를 전송한다.
자외선 센서(111)의 구성은 광증배관이나 UV-tron 센서, 반도체 센서를 사용할 수 있으며, 외란과 감도 증가를 위하여 센서구성은 두 개(Dual Sensor)의 센서로 구성하고, 센서의 전면부에 위치한 보호 렌즈로는 감지거리를 증대시키기 위하여 100% 수정(Quartz) 재질의 고배율의 렌즈를 가공하여 장착한다.
상기 전원부(5)는 DC12V를 사용하거나 외부로부터 공급되는 AC전압을 정류하여 사용하거나 리튬 폴리머 배터리를 사용하여 DC12V전원을 공급하는 것으로서 배터리(51)와, 외부전원을 이용하여 배터리(51)를 충전하는 충전부(52), 배터리(51)의 전력량을 감지하고 임계값 이하인 경우 이를 출력부(4)에 표시하기 위해 제어신호를 생성하는 전원감시 및 제어부(53) 및 도면에는 도시하지 않았으나, 충·방전에 따른 보호회로(P.C.M)가 포함될 수 있다.
배터리(51)는 예를 들면, 리튬 폴리머 배터리로 640mAh 3Cell을 직렬 연결하여 정격 DC12V를 사용할 수 있으며, 잔량 표시는 백분율(%)로 출력부(4)에 표시될 수 있다.
상기 신호 처리부(2)는 감지부(1)로부터 전송되는 이상신호를 디지털신호로 변환하여 직류전압값을 산출하는 A/D 변환기(21)와, A/D 변환된 전압신호 중 전력설비의 진단을 위한 전압신호만을 통과시켜 증폭하는 필터 및 증폭기(22)를 포함할 수 있다.
상기 중앙 제어부(3)는 자외선 센서(111)로부터 입력되는 자외선신호가 신호 처리부(2)에 의해 직류전압 값으로 변환되어 입력되면, 이를 이용하여 전력설비의 이상 정도를 판단한다.
또한 중앙 제어부(3)는 열화상 센서(131)로부터 입력되는 열화상에 의해 지정된 피사체 영역의 온도차를 인식하여 가장 온도가 높은 화면을 지정하여 기 설정된 표식방법으로 출력신호를 표준치와 비교하여 전력설비의 이상 정도를 판단하기 위한 정보를 제공한다.
또한 중앙 제어부(3)는 초음파 센서(121)로부터 입력되는 초음파 신호에 포함된 주파수 성분을 스팩트럼(Spectrum)으로 분석하고 각각의 이상 전력설비에서 발생되는 음문(Wave Print)과 비교 분석하여 전력설비의 이상 정도를 판정하여 전력설비의 이상 정도를 출력부(4)에 비디오 또는 오디오 신호로 출력되도록 제어한다.
그리고 중앙 제어부(3)는 고주파 안테나(141)로부터 입력되는 고주파를 분석하여 이상신호의 검출여부를 판단하고, 그 결과가 "신호 있음"이나 "신호 없음"으로 경보창에 표시되도록 제어한다.
여기서, 중앙 처리부(3) 내에 위치하여 전력설비의 이상 정도(상태)를 판정하는 지능형 자가 진단시스템(31)은 자외선 센서(111), 초음파 센서(121), 열화상 센서(131), 고주파 안테나(141)로부터 입력되는 신호 데이터, 자외선(코로나) 센서(111)로부터 입사된 빛, 즉 자외선의 세기 및 자외선 펄스 발생주기와 고주파 안테나(141)의 주파수의 형태와 크기, 열화상 센서(131)의 온도차 그리고 초음파 센서(121)의 주파수 영역별 소리의 강도 등의 이상 신호를 제공받고, 이를 다중 데이터 분석프로그램(311)에 의해 세분하여 수치화한 후 전력설비의 이상상태를 판정하는 자가진단 프로그램에 입력하고 각각의 다중 데이터들의 상관관계를 연동하여 이들간의 상호작용을 분석하는 알고리즘을 적용함으로써 전력설비 이상 유무를 정확하게 진단하는 시스템이다.
또한 지능형 자가 진단시스템(31)이 보유한 지식 데이터 베이스(312)는 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 센서별 전력설비의 이상 정도를 판정하기 위한 기준값으로 데이터베이스화되어 있을 뿐더러 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 판정할 때 적용할 수 있는 각 센서 측정값의 우선순위가 기자재별로 설정되어 있는 데이터 베이스로서 자가 진단 프로그램(313)에 의해 전력설비의 이상 정도 및 불량 여부를 진단시 제공된다.
상기 입력부(6)는 자외선 검출장치(110), 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130), 고주파 검출 장치(140)의 조작을 위한 각각의 제어신호를 선택 아이콘 등을 이용하여 입력할 수 있는 입력수단이다.
상기 출력부(4)는 전력설비의 이상 정도를 표시하는 비디오 출력부(41) 및 알람 등의 오디오 신호를 출력하는 오디오 출력부(42)를 포함할 수 있다.
외부센서모듈 접속부(7)는 예를 들면, 복합센서모듈(10)을 도2에서와 같이 일체형으로 방수처리하여 하나의 모듈로 제작한 경우 복합센서모듈(10)과 중앙 제어부(3)와의 전기적인 접속을 위한 연결포트이다.
여기서, 외부로 노출된 복합센서모듈(10) 탑재장치의 펜틸트는 도2에서와 같이 노출된 배선 없이 간단한 형태로 구성되며, 보호 함체(400)는 개폐식 적용으로 복합센서모듈(10)을 충격으로부터 보호하고 방수 및 이물질 부착을 방지하는 구조로 구성된다.
도3은 전력설비에서 발생되는 코로나의 빛, 음파, 열, 고주파를 복합진단장비로 감지하여 해당 전력설비의 이상 상태를 판정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도3을 참조하면, 검사하고자 하는 전력설비에 복합센서모듈(10)을 조준하면, 자외선 센서(111)와 초음파 센서(121), 열화상 센서(131) 그리고 고주파 안테나(141)는 전력설비에서 발생되는 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 신호를 동시에 감지한다(S210). 이때 실화상 카메라(11)의 줌기능과 검출영역 사전 지정장치를 이용하여 복합센서모듈(10)이 지향하는 방향을 조절할 수 있으므로 검출하고자 하는 전력설비를 더욱 정밀하게 조준할 수 있다.
자외선 센서(111)와 초음파 센서(121), 열화상 센서(131) 그리고 고주파 안테나(141)에 의해 얻어진 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 신호를 전송받은 신호 처리부(2)는 A/D 변환기(21)에 의해 각 신호의 정량 특성에 맞는 신호를 변환한다(S220).
상기 S220 단계에서 변환된 자외선, 초음파, 열화상, 고주파는 필터 및 증폭기(22)에 의해 노이즈 성분이 제거되고 증폭된다(S230). 이는 자외선, 초음파의 세기가 미약할 경우가 많기 때문이다.
S220, S230 단계를 통해 얻어진 각각의 신호는 지능형 자가 진단시스템(31)의 다중 데이터 분석프로그램(311)에 의해 설정된 표준값과 비교할 수 있도록 처리(S240), 즉 자외선은 세기로, 고주파는 주파수의 크기를 dB로, 열화상은 온도차로, 초음파는 주파수 영역별 음의 강도, 펄스의 개수, 신호간격 시간, 펄스의 적분값 등으로 처리된다(S240).
다중 데이터 분석프로그램(311)에 의해 처리된 신호들이 입력되는 지능형 자가 진단시스템(31)은 이 신호들을 자가 진단프로그램(313)에 적용하여 지식 데이터 베이스(312)의 경험치, 실험값 등과 같은 표준값과 비교 분석하여 전력설비의 이상정도를 판정한다(S250).
여기서 지식 데이터 베이스(312)는 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 센서별 전력설비의 이상 정도를 판정하기 위한 기준값으로 데이터베이스화되어 있을 뿐더러 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 판정할 때 적용할 수 있는 각 센서 측정값의 우선순위가 기자재별로 설정되어 있는 데이터 베이스로서 자가 진단 프로그램(313)에 의해 전력설비의 이상 정도 및 불량 여부를 진단시 제공하는 역할을 한다.
위 S250 단계에서 자가 진단 프로그램(313)에 의해 얻어진 전력설비에 대한 이상 정도는 출력부(4)의 비디오 출력부(41)와 오디오 출력부(42)를 통해 비디오 신호와 오디오 신호로 출력된다(S260).
도4는 본 발명의 실시예로 복합진단장비를 조작하거나 측정자료를 표시하는 화면 예시도로서 고해상도 실화상카메라(11)를 이용하여 전력설비를 지향하는 복합진단장비의 방향을 설정하는 동시에 4개의 서로 다른 특성을 가지는 센서들로 이루어지는 복합진단장비를 조작하거나 복합진단장비의 측정결과를 보여주는 입력 및 출력수단이다.
이 화면(모니터)은 중앙 처리부(2)의 지능형 자가 진단시스템(31)과 함께 별도의 구성요소(단말과 모니터)로 구성될 수도 있으나, 본 실시예에서는 화면은 입력부(6)와 출력부(4)에, 그리고 지능형 자가 진단시스템(31)은 중앙 제어부(2)에 포함된 것을 예로 설명한다.
메인화면(420)은 고해상도의 일반영상(410)과 열화상(411)으로 구성되는데, 필요에 따라 일반영상(410)을 열화상(411)으로, 열화상(411)을 일반화상(410)으로 전환 가능하다. 화면의 좌측상단에는 자외선 측정값과 초음파 측정치가 숫자로 표시되는 측정 표시창(412)이 위치하고, 화면의 하단에는 열화상 온도와 펄스 주기가 표시되는 측정 표시창(413)이 위치하는데, 측정 표시창(413)에 표시되는 열화상 온도와 펄스 주기도 실시간 아이콘으로 전환이 가능하다.
도1의 구성은 본 발명의 목적 달성을 위해 상이한 측정방식을 가지는 4개의 장비를 하나의 복합진단장비로 통합한 구성이며, 복합진단장비에 탑재된 지능형 자가 진단시스템(31)의 다중 데이터 분석 프로그램(311)과 자가 진단프로그램(313)을 포함하는 알고리즘은 장비의 통합과 복합진단장비를 이용하여 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 효율적으로 판정할 수 있도록 검출성능을 향상시킨 새로운 방식의 전력설비 진단장비이다.
표1은 지능형 자가 진단시스템(31)에 의해 전력설비 진단시 상호 작용을 적용하여 분석할 지식 데이터베이스(312)에 데이터베이스화되어 있는 경험치 및 실험값에 의한 기준값의 일 예를 보인 것이다.
즉, 지능형 자가 진단시스템(31)은 자외선 센서(111)와 초음파 센서(121), 열화상 센서(131), 고주파 안테나(141)로부터 입력되는 각종 신호들을 지식 데이터베이스(312)에 미리 설정된 복수의 기준값인 자외선 측정값[V], 초음파 측정값[dB], 열화상 측정값[℃], 고주파 측정치[신호 "유","무"] 값들과 비교하여, 결과 값에 따라 전력설비의 이상 정도를 표1에서와 같이 주의, 경고 및 교체 등의 상태로 판단할 수 있다.
| 개별판정단계 | 완(주의) | 급(경고) | 즉(교체) |
| 절연저항[MO] | 700이상 | 700-400 | 400미만 |
| 자외선측정값[V] | 30 이하 | 30~50 이하 | 50 이상 |
| 초음파측정치[dB] | 20이하 | 20이상 | - |
| 열화상온도차[℃] | 4이하 | 4~6 | 6 이상 |
| 고주파측정치 | 신호값[유] | 좌동 | 좌동 |
| 기자재종류 | 시스템에서지정 | 좌동 | 좌동 |
| 종합판정 | 단독신호기준치이상 |
- 2개이상 중복 신호시
- 단독신호기준치이상 |
2개이상 중복 신호시
(이상신호값 높은 경우) |
더 나아가서 지능형 자가 진단시스템(31)은 각각의 개별신호의 중복과 신호의 강도 증가와 전력설비 기자재의 유형에 따라 표1에서와 같이 종합판정을 더욱 신속하고 정확하게 판정할 수 있다.
상기한 지능형 자가 진단시스템(31)은 센서(111)(121)(131)(141)가 검출한 신호들을 분석 알고리즘을 적용하여 전력설비 기자재의 불량을 판정하도록 구현된 프로그램 기술로서 신호의 세기 분석, 이상신호를 발생하는 기자재의 특성별 분석, 기타 측정변수 분석 등 크게 3가지 요소로 구성되어 있다.
도5는 복합진단장비의 지능형 자가 진단시스템(31)에 의해 전력설비의 불량을 판정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
서로 다른 특성을 가지는 자외선 센서(111)와 초음파 센서(121), 열화상 센서(131) 및 고주파 안테나(141)에 의해 전력설비에서 발생되는 이상신호가 검출되어 입력(S510)되면, 지능형 자가 진단시스템(31)의 자가 진단프로그램(313)은 이상신호의 세기를 분석(S511)하여 이상신호 검출값이 각 센서(111)(121)(131)(141)별로 설정된 기준값 이상이면 다음 판정단계로 넘어가 기자재 특성별 분석을 시행(S513)하고, 설정된 기준값 이하이면 무시되고 다시 S511 단계로 되돌아간다(S512).
이때 지능형 자가 진단시스템(31)의 자가 진단프로그램(313)에는 지식 데이터베이스(312)로부터 미리 설정된 전력설비의 이상발생의 기준이 되는 기준값, 즉 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값과 함께 전력설비의 기자재에 따라 어떤 센서의 측정값과 미리 설정된 기준값을 비교 분석할 지 정해진 우선순위가 제공된다.
위 S512 단계에서의 이상신호 세기분석결과, 자가 진단프로그램(313)은 이상신호, 즉 자외선 센서(111)의 자외선 측정값이 20[V]이고, 열화상 센서(131)의 열화상 측정값이 5℃이며, 초음파 센서(121)의 초음파 측정값이 '없음'인 경우, 열화상은 이상발생온도인 온도차 5℃이상을 초과하지만, 자외선이 30[V]을 초과하지 않고, 초음파와 고주파신호가 검출되지 않으므로 해당 이상신호를 발생시킨 전력설비의 기자재가 불량인지 아닌지를 확실하게 판단할 수 없다.
따라서 지능형 자가 진단시스템(31)의 자가 진단프로그램(313)은 다음 단계(S513)(S514)로 넘어가 기재재별 특성분석(S513)(S314)을 통해 해당 전력설비의 이상유무를 판정할 수 있다.
그 예로서 위에서 언급한 이상신호가 발생되는 전력설비의 기자재가 피뢰기인 경우, 자가 진단프로그램(313)은 자외선 신호와 열화상 신호가 발생하므로 자외선 신호보다는 열화상 신호를 우선적으로 적용하여 피뢰기가 건전한 것으로 판정(S514)하고, S510 단계로 되돌아간다.
이는 피뢰기의 기자재별 분석조건으로, 자외선 신호보다는 열화상 신호를 우선 적용하고, 피뢰기의 이상 발생 가능온도를 6℃ 이상으로 미리 설정하였기 때문이다.
다른 예로서 자외선신호가 45[V]로, 열화상 온도차 0℃로, 초음파신호의 세기가 20dB로, 고주파 신호가 [없음]인 경우 지능형 자가 진단시스템(31)은 자외선 신호와 초음파 신호가 이상신호 이상이므로 다음 단계인 기자재 특성별 분석을 진행하는데, 이때 이상신호가 발생되는 기자재로 "LP 애자"를 지정하고, 판정의 우선순위는 자외선→초음파→고주파→열화상 순으로 설정할 수 있다.
기자재 지정의 또 다른 실시예로 "현수애자"인 경우 판정의 우선순위는 열화상→자외선→초음파→고주파 순으로 설정할 수 있다.
기자재 지정의 또 다른 실시예로 "바인드, 전선"인 경우 판정의 우선순위는 자외선→초음파→곶고주파→열화상으로 설정할 수 있다.
기자재지정의 또 다른 실시예로 "개폐기"인 경우 판정의 우선순위는 초음파→고주파→열화상→자외선으로 설정할 수 있다.
위에서 언급한 기자재 종류에 따른 판정의 우선순위는 실험에 의해 얻어진 실험값과 현장 경험에서 얻어진 경험치로 설정하고 상황의 변화에 따라 판정알고리즘은 우선순위 변경이 조작 아이콘으로 간단히 바꿀 수 있다.
따라서 "LP애자"의 판정은 자외선 신호와 초음파 신호에 이상이 있는 기자재로 판단하여 다음 단계(S515)인 특성별 요인으로 진행된다.
S515 단계에서 자가 진단프로그램(313)은 우선순위에 의해서 자외선의 발생빈도 즉 "펄스/분"을 비교 분석한 후 초음파의 주파수별(FFT), 초음파 발생 빈도를 비교 분석하여 정확한 이상 정도를 처리하여 마지막 단계인 전력설비의 불량여부를 판정하는 통합판정을 해준다(S516).
상기한 자가 진단프로그램(313)에 의한 통합판정은 불량기자재의 종류, 결합의 정도(신호 세기에 따라), 조치수준 "주의" 지속적인 관심으로 데이터가 관리가 필요한 수준, "급"가까운 시일내에 고장발생이 예상되는 수준, "즉" 실시간으로 기자재의 교체 및 보수가 필요한 고장으로 판정하여 종합적인 판단을 해주는 프로그램이다.
또한 본 발명에 따른 복합진단장비의 지능형 자가 진단시스템(31)은 별도의 저장 명령없이 전력설비에서 이상발생시 해당 전력설비의 기자재에 대한 측정정보 전체를 자동 저장 관리한다.
또한 본 발명에 따른 복합진단장비는 전력설비 특히 송배전선로 점검 및 유지보수 시에 순시 점검원이 차량에 승차한 상태에서 송배전 전력설비나 선로에 지향(指向)하여 설비 이상 시에 발생되는 각종신호를 한번의 스캔으로 검출하여 빠른 시간 내에 많은 점검 개소를 정확히 점검할 수 있다.
또한 본 발명에 따른 복합진단장비는 한번에 서로 다른 특성을 가지는 4개의 측정결과가 전력설비의 이상 정도를 판정하기 위한 정보로 제공되므로 누구라도 설비 이상유무(異常有無)를 기준이 제시된 판정을 내려주기 때문에 후속조치를 신속하고 정확하게 시행할 수 있다.
또한 본 발명의 복합진단장비는 기존 검출기의 개별기능의 통합에 따른 중복부품 공유로 제작비용이 저렴하고 운용비용은 획기적으로 절감되며, 통합에 따른 검출효율 상승으로 기존의 장비와는 비교할 수 없을 정도로 점검효율성을 향상시킬 수 있다.
또한 본 발명의 복합설비는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1 : 감지부 2 : 신호 처리부
3 : 중앙 제어부 4 : 출력부
5 : 전원부 6 : 입력부
7 : 외부센서모듈 접속부 10 : 복합센서모듈
11 : 실화상 카메라 12 : 고전압 발생기
21 : A/D 변환기 22 : 필터 및 증폭기
31 : 지능형 자가 진단시스템 41 : 비디오 출력부
42 : 오디오 출력부 51 : 배터리
52 : 충전부 53 : 전원 감시 및 제어부
110 : 자외선 검출장치 111 : 자외선 센서
120 : 초음파 검출장치 121 : 초음파 센서
130 : 열화상 검출장치 131 : 열화상센서
140 : 고주파 검출장치 141 : 고주파 안테나
311 : 다중데이터 분석프로그램 312 : 지식 데이터베이스
313 : 자가 진단프로그램 400 : 함체
3 : 중앙 제어부 4 : 출력부
5 : 전원부 6 : 입력부
7 : 외부센서모듈 접속부 10 : 복합센서모듈
11 : 실화상 카메라 12 : 고전압 발생기
21 : A/D 변환기 22 : 필터 및 증폭기
31 : 지능형 자가 진단시스템 41 : 비디오 출력부
42 : 오디오 출력부 51 : 배터리
52 : 충전부 53 : 전원 감시 및 제어부
110 : 자외선 검출장치 111 : 자외선 센서
120 : 초음파 검출장치 121 : 초음파 센서
130 : 열화상 검출장치 131 : 열화상센서
140 : 고주파 검출장치 141 : 고주파 안테나
311 : 다중데이터 분석프로그램 312 : 지식 데이터베이스
313 : 자가 진단프로그램 400 : 함체
Claims (21)
- 전력설비에서 발생하는 코로나의 빛, 음, 열, 전자파의 세기를 동시에 감지하는 각기 다른 기능을 수행하는 독립된 자외선 검출장치(110)와 초음파 검출장치(120), 열화상 검출장치(130) 및 고주파 검출장치(140)를 구비한 감지부(1) ;
감지된 각각의 이상신호를 디지털신호로 변환하여 필터링한 후 증폭시키는 신호 처리부(2) ;
상기 신호 처리부(2)로부터 제공되는 이상신호를 분석하여 자외선은 세기로, 고주파는 주파수의 크기를 dB로, 열화상은 온도차로, 초음파는 주파수 영역별 음의 강도, 펄스의 개수, 신호간격 시간, 펄스의 적분값으로 세분하여 수치화하는 다중 데이터 분석프로그램(311)과, 수치화된 전력설비를 이상신호를 지식 데이터베이스(312)에 데이터베이스화되어 있는 기준값 및 기자재별 우선순위와 비교 분석하여 해당 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 판정하는 자가 진단프로그램(313)이 탑재된 지능형 자가 진단시스템(31)을 구비한 중앙 제어부(3)
를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 자외선 검출장치(110)는 자외선 센서(111)를 포함하는 장치로서 상기 자외선 센서(111)는 두 개가 한 쌍으로 이루어지는 광증배관이나 UV-tron 센서 또는 반도체 센서 중 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 초음파 검출장치(120)는 감도를 높이기 위해 다수의 초음파 센서(121)가 직렬로 배열되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 감지부(1)에 실화상 카메라(11)가 더 구비되어, 상기 중앙 제어부(3)의 제어로 상기 실화상 카메라(11)에 의해 얻어진 이미지에 표적인식 알고리즘을 활용하여 전력설비의 검출하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 열화상 검출장치(130)에 의해 획득된 열화상 이미지에서 전력설비 영역의 온도편차를 기준으로 각 기자재의 이미지마다 온도스팬과 레벨을 설정하고, 검출영역 내부와 외부의 온도에 따른 슈도(shudo) 칼라 처리를 통하여 검출하고자 하는 영역의 시각화를 극대화시킬 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 열화상 검출장치(130)는 열화상 센서(131) 또는 비접촉식 온도측정장치를 사용하여 전력설비의 온도차를 측정하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 자외선 검출장치(110)와 상기 초음파 검출장치(120), 상기 열화상 검출장치(130)는 하나의 함체(400) 내에 일체형으로 구성되어, 방수, 충격흡수, 먼지를 차단하는 기능을 가지는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 지능형 자가 진단시스템(31)은 각 검출장치(110)(120)(130)(140)에 의해 감지되는 이상신호의 세기 분석, 이상신호를 발생하는 기자재의 특성별 분석, 측정변수 분석을 통해 전력설비의 이상 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 자가 진단프로그램(313)은 각 장치(110)(120)(130)(140)로부터 입력되는 이상신호를 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스(312)의 센서별 기준값과 비교 분석하여 전력설비의 이상 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제1항에 있어서,
상기 자가 진단 프로그램(313)은 전력설비에 이상 발생시 각 장치(110)(120)(130)(140)로부터 입력되는 이상신호를 각 기자재별 우선순위에 따라 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스(312)의 센서별 기준값과 비교 분석하여 전력설비의 불량 여부를 통합 판정하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제9항에 있어서,
상기 지식 데이터베이스(312)에 미리 설정되어 있는 기자재별 우선순위는 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 제9항에 있어서,
상기 기자재별 우선 순위는 외부입력에 의해 수정 가능한 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템. - 검출하고자 하는 전력설비에 복합센서모듈(10)을 조준하고, 전력설비에서 발생되는 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 신호를 서로 다른 특성을 가지는 4개의 검출장치(110)(120)(130)(140)를 이용하여 동시에 감지하는 제1단계 ;
상기 자외선, 초음파, 열화상, 고주파 신호를 신호 처리부(2)에 의해 A/D 변환하여 필터링 및 증폭시키는 제2단계 ;
증폭된 이상신호를 지능형 자가 진단시스템(31)의 다중 데이터 분석프로그램(311)으로 분석하여 자외선은 세기로, 고주파는 주파수의 크기를 dB로, 열화상은 온도차로, 초음파는 주파수 영역별 음의 강도, 펄스의 개수, 신호간격 시간, 펄스의 적분값으로 세분하여 수치화하는 제3단계 ; 및
수치화된 전력설비의 이상신호를 지능형 자가 진단시스템(31)의 자가 진단프로그램(313)으로 지식 데이터베이스(312)에 데이터베이스화되어 있는 기준값 및 기자재별 우선순위와 비교 분석하여 해당 전력설비의 이상 정도와 불량여부를 판정하는 제4단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
상기 자외선 신호는 두 개가 한 쌍으로 되는 광증배관이나 UV-tron 센서 또는 반도체 센서 중 하나의 자외선 센서(111)에 의해 검출되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
상기 초음파 신호는 직렬 배열된 다수의 초음파 센서(121)에 의해 검출되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
실화상 카메라(11)에 의해 얻어진 이미지에 표적인식 알고리즘을 활용하여 전력설비의 검출하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 열화상 검출장치(130)에 의해 획득된 열화상 이미지에서 전력설비 영역의 온도편차를 기준으로 각 기자재의 이미지마다 온도스팬과 레벨을 설정하고, 검출영역 내부와 외부의 온도에 따른 슈도(shudo) 칼라 처리를 통하여 검출하고자 하는 영역의 시각화를 극대화시킬 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
상기 열화상 검출장치(130)는 열화상 센서(131) 또는 비접촉식 온도측정장치를 사용하여 전력설비의 온도차를 측정하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
상기 지능형 자가 진단시스템(31)은 각 검출장치(110)(120)(130)(140)에 의해 감지되는 이상신호의 세기 분석, 이상신호를 발생하는 기자재의 특성별 분석, 측정변수 분석을 통해 전력설비의 이상 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
상기 전력설비의 이상 정도는 상기 자가 진단프로그램(313)에 의한 각 장치(110)(120)(130)(140)로부터 입력되는 이상신호와 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스(312)의 센서별 기준값과의 비교 분석에 의해 판정되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제12항에 있어서,
상기 전력설비의 불량여부는 상기 자가 진단 프로그램(313)에 의한 전력설비에 이상 발생시 각 장치(110)(120)(130)(140)로부터 입력되는 이상신호와 각 기자재별 우선순위에 따라 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값이 데이터베이스화되어 있는 지식 데이터베이스(312)의 센서별 기준값과의 비교 분석에 의해 통합 판정되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제19항에 있어서,
상기 지식 데이터베이스(312)에 미리 설정되어 있는 기자재별 우선순위는 경험에 의해 얻어진 경험치와 실험에 의해 얻어진 실험값에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법. - 제19항에 있어서,
상기 기자재별 우선 순위는 외부입력에 의해 수정 가능한 것을 특징으로 하는 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020110096683A KR101235777B1 (ko) | 2011-09-26 | 2011-09-26 | 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템 |
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| KR1020110096683A KR101235777B1 (ko) | 2011-09-26 | 2011-09-26 | 복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템 |
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