KR101331579B1 - Automatic control system for diagnosis failure and controlling remaining life by pearson correlation coefficient analysis - Google Patents

Automatic control system for diagnosis failure and controlling remaining life by pearson correlation coefficient analysis Download PDF

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KR101331579B1 KR1020130083795A KR20130083795A KR101331579B1 KR 101331579 B1 KR101331579 B1 KR 101331579B1 KR 1020130083795 A KR1020130083795 A KR 1020130083795A KR 20130083795 A KR20130083795 A KR 20130083795A KR 101331579 B1 KR101331579 B1 KR 101331579B1
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김대균
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차희준
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(주) 퓨처파워텍
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Abstract

The present invention relates to an automatic control system for diagnosing and predicting failure and managing a remaining life by Pearson correlation coefficient analysis which can minimize an equipment downtime by predicting the generation of failure through failure diagnosis, transition analysis, and lift management based on load and efficiency and previously notifying an equipment manager of the generation of the failure. A system in the present invention comprises: a measuring unit for sensing and editing a device state and failure factors according to load; a load equipment information database for storing the information of load equipment; a computing unit for computing the efficiency of operation and the state of the failure factor by design according to the load by using the information of the load equipment information database; an analyzing unit for analyzing correlation between the measuring unit and the computing unit; a displaying unit for displaying failure and life data analyzed by the analyzing unit; an editing unit for editing remotely transmitted content in the displayed content; and a transmitting unit for transmitting, to the outside, data edited by the editing unit. The present invention has the effect that it can prevent an accident by notifying the equipment manager and user of time when a failure is predicted before the failure occurs through failure diagnosis, transition analysis, and life management based on load and efficiency, and can improve the efficiency of operation by minimizing the equipment downtime. [Reference numerals] (10) Load equipment;(100) Failure estimation leaflet system;(102) Internet;(104) Load equipment information DB;(110) Measuring unit;(112) Failure related factor measuring unit;(114) Efficient I/O factor/efficiency computing unit;(116) Change development measuring unit;(118) Using frequency/time accumulating unit;(120) Calculation unit;(122) Early warning calculation unit;(124) Design efficiency calculation unit;(126) Critical value setting unit;(128) Design lifetime calculation unit;(130) Analysis unit;(132) Early warning diagnosis unit;(134) Efficiency diagnosis unit;(135) Failure point of time estimation and analysis unit;(138) Remaining lifetime calculation unit;(140) Display unit;(142) Early warning display unit;(144) Efficiency warning display unit;(146) Estimated time display unit;(148) Remaining lifetime display unit;(150) Real time forward monitoring editing unit;(160) Wireless data transmitting unit;(170-1,170-2) Image synthesizer;(20) Measuring device;(30) CCTV image data transmitter;(40) CCTV image display;(50) CATV image display;(60) CATV image data transmitter;(70) Mobile device;(AA) DB unit

Description

피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템{AUTOMATIC CONTROL SYSTEM FOR DIAGNOSIS FAILURE AND CONTROLLING REMAINING LIFE BY PEARSON CORRELATION COEFFICIENT ANALYSIS}AUTOMATIC CONTROL SYSTEM FOR DIAGNOSIS FAILURE AND CONTROLLING REMAINING LIFE BY PEARSON CORRELATION COEFFICIENT ANALYSIS}

본 발명은 공장, 빌딩, 아파트 등과 같은 대형 건물에 설치된 전력설비, 조명설비, 공조설비, 위생설비, 방재설비 등의 각종 설비 운전을 위한 자동제어 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 각종 설비의 부하 및 효율에 기반한 고장 진단과 추이 분석 및 수명 관리를 통해 고장 발생을 예측하여 장비 관리자에게 미리 통보함으로써 고장으로 인한 설비 운전 중단 시간을 최소화할 수 있도록 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to an automatic control technology for operating various equipment such as power equipment, lighting equipment, air conditioning equipment, sanitary equipment, disaster prevention equipment installed in large buildings such as factories, buildings, apartments, and the like, and more specifically, loads of various equipment. Fault prediction and remaining life span using Pearson's Correlation Coefficient Analysis to minimize downtime due to failures by predicting failures and notifying equipment managers in advance through failure diagnosis, trend analysis and life cycle management based on efficiency and efficiency. Management automatic control system.

최근들어 건물들이 대형화 고기능화되어 감에 따라 공조, 위생, 전력, 조명, 방범, 방재, 수처리 등 각종 설비들이 복잡하게 설치되어 있고, 이들 설비들을 종합적으로 감시하고 제어하기 위해 다양한 자동제어 제어시스템이 제안되고 있다.In recent years, as buildings become larger and more functional, various facilities such as air conditioning, sanitation, electric power, lighting, crime prevention, disaster prevention, and water treatment are complicated, and various automatic control control systems are proposed to comprehensively monitor and control these facilities. It is becoming.

이러한 건물 설비 관리용 원방 감시 제어시스템은 운전이 대형화 및 자동화됨에 따라 운전 설비의 사고 방지와 원활한 운전을 위해 현장 기기들의 작동을 제어함과 아울러, 현장 기기의 정보를 수집하고 분석하여 자동제어 및 원격제어가 가능하도록 지원하고 있다. 이때 종래의 자동제어 시스템은 고장에 대하여는 고장 임계값을 설정한 후, 고장 임계값의 상한치를 넘을 경우 설비운전을 중단하고, 그에 따른 경보 데이터(DATA)를 각종 매체를 통해 유무선 송출하는 방식으로 운전되고 있다.The remote monitoring control system for building facility management controls the operation of field devices to prevent accidents and smooth operation of the operation facilities as the operation is enlarged and automated, and collects and analyzes the information of the field devices for automatic control and remote control. It supports the control. At this time, the conventional automatic control system sets a failure threshold value for a failure, stops the operation of the facility when the failure threshold is exceeded, and operates the wired / wireless transmission of alarm data (DATA) accordingly. It is becoming.

따라서 종래의 자동제어 시스템은 고장 진단 및 예측 기능이 미비하며, 고장 발생 후 경보의 송출로 인해 고장경보 발생시 장비의 운전 정지가 불가피하고, 운전자에게 사전 대처할 시간을 주지 못하는 문제가 있다. 또한 갑작스런 설비 고장은 시설 거주자들에게 매우 큰 불편을 주게 되므로 고장 예측 정보를 사전에 제공하여 사고 발생 전에 미리 조치할 필요가 있다.Therefore, the conventional automatic control system is inadequate in the diagnosis and prediction function, the operation of the equipment is inevitable when the failure alarm occurs due to the transmission of the alarm after the failure, there is a problem that does not give the driver time to respond in advance. In addition, the sudden failure of the facility is very inconvenient to the residents of the facility, so it is necessary to provide the failure prediction information in advance and take action before the occurrence of the accident.

(특허문헌 1) KR10-0448668 B1
(Patent Document 1) KR10-0448668 B1

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 부하 및 효율에 기반한 고장 조기 진단과, 추이 분석 및 수명 관리를 통해 고장을 예측 진단하여 장비 관리자에게 미리 통보함으로써 사고 발생을 예방하고, 장비 운전 중단 시간을 최소화 하여 손실을 줄일 수 있는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템을 제공하는 것이다.
The present invention has been proposed to solve the above problems, the object of the present invention is to predict the failure through the early failure diagnosis based on load and efficiency, and predictive failure through the trend analysis and life management to notify the equipment manager in advance the occurrence of an accident It is to provide an automatic control system for predicting failure diagnosis and remaining life by applying Pearson's correlation coefficient analysis method that can prevent loss and minimize downtime.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 시스템은, 부하에 따른 기기 상태 및 고장인자를 감지하고 편집하는 계측부; 부하장비의 정보를 보관하고 있는 부하장비 정보 데이터베이스부; 부하장비 정보 데이터베이스부의 정보를 이용하여 부하에 따른 설계상 운전시의 효율 및 고장인자의 상태를 연산하는 연산부; 상기 계측부와 상기 연산부의 상관 관계를 분석하는 분석부; 상기 분석부에서 분석된 고장 및 수명 데이터를 표시하는 표시부; 표시 내용중 원격 송출 내용을 편집하는 편집부; 및 상기 편집부에서 편집된 데이터를 외부로 전송하는 전송수단으로 구성된 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the system of the present invention, the measurement unit for detecting and editing the device state and failure factors according to the load; A load equipment information database unit for storing information of load equipment; An operation unit which calculates the efficiency and the state of the failure factor during operation according to the load by using the information of the load equipment information database unit; An analysis unit analyzing a correlation between the measurement unit and the calculation unit; A display unit displaying fault and life data analyzed by the analysis unit; An editing unit for editing the remote transmission contents among the displayed contents; And transmission means for transmitting the data edited by the editing unit to the outside.

또한 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 시스템은 부하장비의 정보를 보관하고 있는 부하장비 정보 데이터베이스; 상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 고장연관인자를 계산하고, 부하장비로부터 고장연관인자를 계측한 후 계산값과 계측값을 비교하여 설정치 이상 차이가 발생되면 조기고장경보를 표시하는 조기경보 진단수단; 상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 부하별 설계효율을 계산하고, 부하별 효율을 계측한 후 계산값과 계측값을 비교하여 설정치 이상 차이가 발생되면 효율경보를 표시하는 효율경보 진단수단; 상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 임계치를 설정하고, 변화추이를 계측한 후 고장시점을 예측하여 고장시점예측시간을 표시하는 고장시점 예측수단; 상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 설계수명을 연산하고, 사용횟수/시간을 적산하여 잔존수명을 계산한 후 잔존수명을 표시하는 잔존수명 진단수단; 상기 조기경보 진단수단과 상기 효율경보 진단수단, 고장시점 예측수단, 잔존수명 진단수단의 표시 내용중 원격 송출 내용을 편집하는 편집부; 및 상기 편집부에서 편집된 데이터를 외부로 전송하는 전송수단으로 구성된다.In addition, another system of the present invention to achieve the above object is a load equipment information database that stores the information of the load equipment; Early warning diagnostic means for calculating the fault association factor from the load equipment information database, measuring the fault association factor from the load equipment, comparing the calculated value with the measured value, and displaying an early failure alert if a difference occurs over the set value. ; Efficiency alarm diagnostic means for calculating design efficiency for each load using data obtained from the load equipment information database, measuring efficiency for each load, and comparing the calculated value with the measured value and displaying an efficiency alarm if a difference occurs over a set value; Failure point prediction means for setting a threshold value with data obtained from the load equipment information database, measuring a change trend, and predicting the failure point to display a failure time prediction time; Residual life diagnosis means for calculating a design life from the data obtained from the load equipment information database, calculating the remaining life by integrating the number of times / time of use, and displaying the remaining life; An editing unit for editing the remote transmission contents among the display contents of the early warning diagnosis means, the efficiency alarm diagnosis means, the failure time prediction means, and the remaining life diagnosis means; And transmission means for transmitting the data edited by the editing unit to the outside.

상기 조기경보 진단수단은 상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 부하에 따른 설계상 고장 연관 인자의 계산치를 연산하는 조기경보 연산부; 연산된 결과와 실 운전시 부하에 따라 계측된 고장 연관 인자 데이터와 상관관계 비교 분석을 통하여 고장의 유무를 판단하는 조기경보 진단부; 및 조기경보진단부에서 판단된 부하에 따른 고장 내용을 표시하는 조기경보표시부를 포함하는 것이다.The early warning diagnostic means includes an early warning calculation unit for calculating a calculated value of a failure-related factor in design according to a load by using the load equipment information database; Early warning diagnosis unit for determining the presence or absence of a failure through the correlation analysis and analysis of the failure-related factor data measured according to the calculated result and the load during the actual operation; And an early warning display unit for displaying the details of the failure according to the load determined by the early warning diagnosis unit.

상기 효율경보 진단수단은 상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 부하에 따른 설계상 효율을 계산하고 보정하여 연산하는 설계효율 연산부; 연산된 결과와 실 운전시, 부하에 따라 계측된 데이터를 이용하여 계산된 효율과의 상관관계를 비교 분석하여 고장의 유무를 판단하는 효율진단부; 및 상기 효율진단부에서 판단된 부하에 따른 효율 경보 내용을 표시하는 효율경보 표시부를 포함한다.The efficiency alarm diagnostic means includes a design efficiency calculation unit for calculating and correcting the design efficiency according to the load using the load equipment information database; An efficiency diagnosis unit that compares and analyzes the correlation between the calculated result and the efficiency calculated using the data measured according to the load during actual operation, and determines whether there is a failure; And an efficiency alarm display unit for displaying the contents of the efficiency alarm according to the load determined by the efficiency diagnosis unit.

상기 고장시점 예측수단은 상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 부하에 따른 설계상 고장인자의 임계값을 설정하는 임계값 설정부; 계측기로부터 계측된 고장인자의 변화 추이를 이용하여 임계값 도달 예상 시간을 연산하고, 시간표시 유무를 판단하는 고장시점 예측 분석부; 및 고장시점 도달 예상시간을 예측하여 표시하는 예측시간 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The failure point predicting means includes: a threshold setting unit for setting a threshold value of a failure factor in design according to a load using the load equipment information database; A failure time prediction analyzer for calculating an estimated time of reaching a threshold value by using a change trend of a failure factor measured from a measuring device and determining whether time is displayed; And a prediction time display unit for predicting and displaying the estimated failure time arrival time.

상기 잔존수명 진단수단은 상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 장비별 설계 수명을 설정하는 설계수명 연산부; 계측 데이터를 이용하여 장비 사용 시간 및 온-오프 회수를 적산하는 사용회수/시간 적산부; 적산 데이터와 설계수명을 대비 분석하여 잔존 수명을 계산하는 잔존수명 연산부; 및 잔존 수명을 레벨별로 표시하고 잔존수명을 표시하는 잔존수명 표시부를 포함하는 것이다.
The remaining life diagnostic means includes a design life calculation unit for setting the design life for each equipment using the load equipment information database; A frequency of use / time integrating unit for accumulating the equipment use time and the number of on-off times using the measurement data; Residual life calculation unit for calculating the remaining life by comparing the integrated data and design life; And a remaining life display unit for displaying the remaining life for each level and displaying the remaining life.

본 발명은 설비의 부하 및 효율에 기반한 고장 진단과 추이 분석 및 잔존 수명 관리를 통해 고장 상황 발생 이전에 고장 발생 예상 시점을 조기 예측하여 자동제어를 실시하고, 장비 관리자에게 통보함으로써 사고 발생을 예방하고, 장비 중지 시간을 최소화 하여 운전 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.The present invention prevents the occurrence of an accident by performing the automatic control by predicting the expected time of failure before the occurrence of the failure situation through failure diagnosis, trend analysis, and remaining life management based on the load and efficiency of the facility, and notifying the equipment manager. In addition, the efficiency of the operation can be improved by minimizing the equipment down time.

또한 본 발명은 설비 관리자 뿐 아니라 시설 거주자들에게도 설비 상태를 전달하여 능동적으로 사고 예방에 협조하여 사고 발생 가능성을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
In addition, the present invention has the effect of minimizing the possibility of accidents by actively assisting in the prevention of accidents by transmitting the status of facilities to facility residents as well as facility managers.

도 1은 본 발명에 따른 자동제어 시스템의 전체 구성 블럭도,
도 2는 본 발명에 따라 상관관계 감시분석을 통해 고장을 진단 및 예측하는 절차를 도시한 순서도,
도 3은 본 발명에 따라 부하에 의한 조기 경보 발생을 설명하기 위한 도표,
도 4는 본 발명에 따른 효율 경보 발생을 설명하기 위한 도표,
도 5는 본 발명에 따라 변화 추이에 의해 고장 시점 예측 경보 발생을 설명하기 위한 도표이다.
1 is a block diagram showing the overall configuration of an automatic control system according to the present invention;
2 is a flowchart illustrating a procedure for diagnosing and predicting a failure through correlation monitoring analysis according to the present invention;
3 is a table for explaining the occurrence of an early warning by the load in accordance with the present invention,
4 is a diagram for explaining an efficiency alarm generation according to the present invention;
5 is a diagram illustrating a failure point prediction alarm generation due to a change trend according to the present invention.

본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 보다 명확해질 것이다. 다음의 실시예들은 단지 본 발명을 설명하기 위하여 예시된 것에 불과하며, 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, features, and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of the present invention when taken in conjunction with the accompanying drawings. The following examples are merely illustrative of the present invention and are not intended to limit the scope of the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 자동제어 시스템의 전체 구성 블럭도이다.1 is a block diagram showing the overall configuration of an automatic control system according to the present invention.

본 발명에 의한 자동제어 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 고장진단기능, 고장예측기능, 자동제어 기능을 가진 자동제어 시스템으로 실제 부하 장비(10), 계측장비(20)를 통해 부하에 따른 기기 상태 및 고장인자를 감지하고 편집하는 계측부(110)와, 부하장비의 정보를 보관하는 부하장비 정보DB(104), DB의 정보를 이용하여 부하에 따른 설계상 운전시의 효율 및 고장인자의 상태를 연산하는 연산부(120), 계측부(110)와 연산부(120)의 상관 관계를 분석하는 분석부(130), 분석된 고장 및 수명 DATA를 표시하는 표시부(140)와, 표시 내용 중 원격 송출 내용을 편집하는 편집부(150), 그리고 편집된 DATA를 CCTV(40) 및 CATV(50)로 영상을 송출하여 영상을 혼합하는 영상합성기(170-1,170-2), 이동식 단말기(70)로 편집된 내용을 송출하는 무선 DATA 송출부(160)로 구성되어 있다.As shown in FIG. 1, the automatic control system according to the present invention is an automatic control system having a failure diagnosis function, a failure prediction function, and an automatic control function according to a load through an actual load device 10 and a measurement device 20. Measurement unit 110 for detecting and editing device status and failure factors, load equipment information DB 104 for storing load equipment information, and information of DB for efficiency and failure factors during design operation according to load. The calculation unit 120 for calculating the state, the analysis unit 130 for analyzing the correlation between the measurement unit 110 and the operation unit 120, the display unit 140 for displaying the analyzed failure and lifespan DATA, and remote transmission of the display content The editing unit 150 for editing the contents, and the video synthesizer (170-1, 170-2) and the mobile terminal 70 for mixing the images by sending the video to the CCTV (40) and CATV (50) edited edited It is comprised by the wireless DATA sending part 160 which sends a content.

여기서 고장인자는 온도, 습도, 압력, 진동, 유량, 청정도 등 부하 및 효율과 상관관계를 갖는 대상 모두가 가능하며, 이는 피어슨의 상관관계 이론에 따라 다음식,Here, the failure factor can be any object that has a correlation with load and efficiency such as temperature, humidity, pressure, vibration, flow rate, cleanliness, etc., according to Pearson's correlation theory,

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Figure 112013064159597-pat00002
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Figure 112013064159597-pat00003
Figure 112013064159597-pat00004
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Figure 112013064159597-pat00005
Figure 112013064159597-pat00005

에 따라 T의 절대값이 t보다 크면 상관관계에 있는 것으로, 절대값 T가 0.3~0.7 사이면 뚜렷한 상관관계에, 0.7~1 사이에 있으면 강한 상관관계에 있다고 할 수 있다.In other words, if the absolute value of T is greater than t, it is correlated. If the absolute value T is between 0.3 and 0.7, it is clearly correlated, and if it is between 0.7 and 1, it is strongly correlated.

이러한 일련의 과정은 spss나 sar, r 같은 패키지로 쉽게 계산할 수 있다. 따라서, 상기 시스템을 적용하기 위한 고장인자는 자동제어 대상 및 환경에 따라 적절히 상관계수가 큰 고장 인자를 선정하여 적용할 수 있다.This sequence can be easily calculated with packages such as spss, sar, or r. Therefore, the failure factor for applying the system can be appropriately selected and applied to the failure factor having a large correlation coefficient according to the automatic control object and the environment.

먼저, 본 발명은 부하변동에 추종하여 설계상 운전시와 실제 운전시의 상관관계를 비교 분석하여 고장 조기진단이 가능하게 하고 이론상 설계 효율과 실운전 효율의 연관관계를 분석하여 비효율적 운전 및 고장을 사전에 진단하고, 고장인자의 추이 변화폭을 분석하여 임계값 도달 예상시간을 산출하며, 전기기기의 잔존수명을 연산하여 운전자에게 정보를 제공함과 동시에 제공 DATA 중 자동제어 및 감시가 필요한 DATA를 편집하여 CCTV, CATV, 이동식 단말기로 운전자 및 사용자에게 DATA를 원격 송출한다. 따라서 본 발명은 고장의 임계치만을 송출하는 종래 시스템에 비해 사고방지 및 유지보수에 소비되는 시간과 비용을 절감할 수 있으며, 임계치 고장이 발생하기 전에 고장을 진단 예측함으로 사고방지 및 장비의 정지 시간 및 회수를 감소시켜 효율적인 운전이 가능하게 하여 감시제어 성능을 높일 수 있다.First, the present invention follows the load variation and compares the correlation between the operation during operation and the actual operation to enable early diagnosis of the failure, and theoretically analyzes the relationship between the design efficiency and the actual operation efficiency to solve the inefficient operation and failure. Diagnose in advance, analyze the change in the trend of failure factors, calculate the estimated time to reach the threshold value, calculate the remaining life of electrical equipment to provide the driver with information, and edit the data that need automatic control and monitoring among the provided data. Remotely transmits data to drivers and users through CCTV, CATV, and mobile terminals. Therefore, the present invention can reduce the time and cost spent in the prevention and maintenance of the accident compared to the conventional system that sends only the threshold of failure, and diagnose the failure before the threshold failure occurs to prevent accidents and equipment down time and By reducing the number of times, efficient operation is possible, and the monitoring control performance can be improved.

도 1을 참조하면, 부하장비(10) 및 계측장비(20)는 고장 및 효율 관리가 필요한 제어 대상 설비이고, 부하장비(10)의 제어 및 관리에 필요한 신호가 계측장비(20)에 의해 감지되어 통신 또는 배선 방식으로 본 발명의 고장 예측 진단 시스템(100)으로 전달된다.Referring to FIG. 1, the load device 10 and the measurement device 20 are facilities to be controlled that require failure and efficiency management, and a signal necessary for controlling and managing the load device 10 is detected by the measurement device 20. And communicated to the failure prediction diagnosis system 100 of the present invention by a communication or wiring method.

부하장비 정보DB(104)는 제어 감시 대상에 대해 연산부(120)에서 필요로 하는 DATA를 장비의 특성 및 현장 설치 조건에 따라 편집 가공하여 저장하여 두는 기능을 담당한다.The load equipment information DB 104 is responsible for storing and editing the data required by the operation unit 120 for the control monitoring target according to the characteristics of the equipment and the site installation conditions.

고장 예측 진단 시스템의 계측부(110)는 고장연관인자 계측부(112)와, 효율입출력인자/효율계산부(114)와, 변화추이 계측부(116)와, 사용횟수/시간적산부(118)로 이루어진다.The measurement unit 110 of the failure prediction diagnosis system includes a failure association factor measurement unit 112, an efficiency input / output factor / efficiency calculation unit 114, a change trend measurement unit 116, and a use frequency / time integration unit 118.

고장 연관인자 계측부(112)는 고장인자가 부하와 상관관계를 가지는 대상물에 대한 것으로, 변압기 부하와 변압기 온도, 부스바 부하와 부스바 온도, 모터 부하와 권선 온도, 펌프 출력 또는 압력 또는 진동 등 부하와 연동하여 변화되는 고장인자의 계측에 대한 사항으로 제어 대상물 또는 현장 상황에 따라 가변하여 적용할 수 있다. 효율입출력인자/효율 계산부(114)는 제어 대상 설비중 효율 측정이 가능한 대상물에 대한 DATA 계측 및 효율 계산에 대한 것으로, 펌프 부하와 유량, 변압기 입력 전원대 출력 전원, 조명 사용전력 대 조도, 공조기 부하 대비 공조 풍량과 온도 등에 적용 가능하며, 감시제어 대상 설비 및 현장 조건에 따라 실재 사용 효율을 계산하여 적용할 수 있다. 변화 추이 계측부(116)는 실시간 변화 추이가 있고, 계측 가능한 고장 인자로 온도, 압력, 습도, 농도 등이 대상이 될 수 있다, 사용 회수 및 시간 적산부(118)은 수명 관리가 필요한 기기로 제품의 수명을 추정할 수 있는 대상물로 조명기기, 전기기기, 설비기기 등이 대상이 되며, 필요에 따라 운용자가 수명을 추정하여 관리 대상으로 삼을 수 있고, 대상 기기의 사용시간 및 사용 회수를 적산하여 잔존 수명예측의 비교 DATA를 실시간 확보하는 역할을 한다.Fault associated factor measurement unit 112 is for the object that the failure factor is correlated with the load, load such as transformer load and transformer temperature, busbar load and busbar temperature, motor load and winding temperature, pump output or pressure or vibration It is about the measurement of the failure factor that is changed in conjunction with, and it can be applied by varying according to the control object or the site situation. The efficiency input / output factor / efficiency calculation unit 114 is for measuring data and calculating efficiency for the objects whose efficiency can be measured in the equipment to be controlled. The pump load and flow rate, transformer input power versus output power, lighting power vs. illuminance, and air conditioner It can be applied to air-conditioning air volume and temperature, etc., and it can be applied by calculating the actual use efficiency according to the monitoring target equipment and site conditions. The change trend measurement unit 116 has a real-time change trend, and may be a target of temperature, pressure, humidity, concentration, etc. as a measurable failure factor. The number of times of use and time integration unit 118 are products that require life management. Targets can be used to estimate the lifespan of lighting equipment, lighting equipment, electrical equipment, equipment, etc., and the operator can estimate the lifespan as the management target if necessary, and accumulate the usage time and the number of times of use of the target equipment. This function secures comparative data of remaining life prediction in real time.

연산부(120)는 조기경보연산부(122)와, 설계효율연산부(124), 임계값설정부(126), 설계수명연산부(128)로 이루어진다.The calculation unit 120 includes an early warning calculator 122, a design efficiency calculator 124, a threshold value setting unit 126, and a design life calculator 128.

조기경보 연산부(122)는 부하장비정보DB(104)의 DATA를 활용하여 감시제어 대상의 이론적 부하에 따른 고장인자의 정상값을 계산하여 조기경보진단부(132)로 보내는 역할을 하며, 계산시 정상 운전시의 고장인자의 값을 보정하여 부하에 따른 고장인자의 정상가값이 현실성이 있게 조정되어야 한다. 부하에 따른 설계효율연산부(124)는 부하장비 정보DB(104)의 DATA를 활용하여 감시제어 대상의 이론적 효율을 계산하여 효율진단부(134)로 보내는 역할을 하며, 계산시 정상 운전시의 효율DATA를 반영함으로써 효율 계산값이 현실성이 있게 조정되어야 한다. 임계값설정부(126)는 부하장비 정보DB(104)의 DATA를 활용하여 감시제어 대상의 특성에 따라 임계값을 설정하여 고장시점예측분석부(136)로 보내는 역할을 하며, 정산 운전시의 헌팅량을 반영함으로써 설정값이 현실성이 있게 조정되어야 한다.The early warning operation unit 122 calculates the normal value of the failure factor according to the theoretical load of the monitoring control object by using the data of the load equipment information DB 104 and sends it to the early warning diagnosis unit 132. By correcting the value of the failure factor in normal operation, the normal value of the failure factor according to the load should be adjusted to be realistic. The design efficiency calculation unit 124 according to the load calculates the theoretical efficiency of the monitoring and control target by using the data of the load equipment information DB 104 and sends it to the efficiency diagnosis unit 134, and calculates the efficiency during normal operation. By reflecting the data, the efficiency calculations should be adjusted to be realistic. Threshold setting unit 126 serves to set the threshold value according to the characteristics of the monitoring control object by using the data of the load equipment information DB 104 to send to the failure point prediction analysis unit 136, By reflecting the hunting amount, the setpoint must be adjusted in a realistic manner.

설계수명 연산부(128)는 부하장비정보DB(104)의 DATA를 활용하여 감시제어 대상의 이론적 수명을 도출하고 사용자의 의견을 반영하여 설계 수명을 확정하여 잔존수명연산부(138)로 보내는 역할을 하며, 설계수명 확정시 사용자의 의견 및 기기의 사용 여건에 따라 가변 적용함으로 현실성 있는 실 사용 수명과 유사하게 조정 되어야 한다.The design life calculator 128 derives the theoretical life of the monitoring and control target by utilizing the data of the load equipment information DB 104, determines the design life by reflecting the user's opinion, and sends it to the remaining life calculation unit 138. However, it should be adjusted similarly to the actual life expectancy by varying the application according to the user's opinion and the use condition of the device when confirming the design life.

분석부(130)는 조기경보진단부(132)와, 효율진단부(134), 고장시점예측분석부(136), 잔존수명연산부(138)로 이루어진다.The analysis unit 130 includes an early warning diagnosis unit 132, an efficiency diagnosis unit 134, a failure point prediction analysis unit 136, and a remaining life calculation unit 138.

조기경보진단부(132)는 조기경보연산부(122)와 고장연관인자계측부(112)에서 보낸 DATA를 비교하여 부하별로 설정치 이상의 차이가 발생시 조기경보 표시부(142)로 DATA를 전송하는 역할을 한다. 효율진단부(134)는 설계효율연산부(124)와 효율입출력인자/효율계산부(114)에서 보낸 DATA를 비교하여 부하별로 효율값이 설정치 이상의 차이가 발생시 효율경보 표시부(144)로 DATA를 전송하는 역할을 한다. 고장시점예측분석부(136)는 변화추이계측부(116)에서 보낸 추이계측값을 이동 평균하여 기울기를 구하고 임계값설정부(126)의 설정치에 도달 예상시간을 산출하여 예측시간표시부(146)로 DATA를 전송하는 역할을 하다. 잔존수명연산부(138)는 설계수명연산부(128)와 사용회수/시간적산부(118)에서 보낸 DATA를 사용하여 잔여 수명을 계산하고, 잔존 수명을 환산하고 경보 LEVEL을 자동 설정하여 잔존수명표시부(148)로 DATA를 전송하는 역할을 한다.The early warning diagnosis unit 132 compares the data sent from the early warning operator 122 and the failure-related factor measuring unit 112 and transmits the data to the early warning display unit 142 when a difference of more than a set value occurs for each load. The efficiency diagnosis unit 134 compares the data sent from the design efficiency calculation unit 124 and the efficiency input / output factor / efficiency calculation unit 114 and transmits the data to the efficiency alarm display unit 144 when a difference in efficiency value exceeds a set value for each load occurs. It plays a role. The failure point prediction analysis unit 136 calculates a slope by moving average of the trend measurement value sent from the change trend measurement unit 116 and calculates an estimated time of reaching the set value of the threshold value setting unit 126 to the prediction time display unit 146. It plays a role of transmitting DATA. The remaining life calculation unit 138 calculates the remaining life using the data sent from the design life calculation unit 128 and the number of times / time integrating unit 118, converts the remaining life, and automatically sets the alarm level to display the remaining life of the life unit 148. It transmits DATA to).

표시부(140)는 조기경보 표시부(142)와 효율경보 표시부(144), 예측시간 표시부(146), 잔존수명 표시부(148)로 구성된다.The display unit 140 includes an early warning display unit 142, an efficiency alarm display unit 144, a prediction time display unit 146, and a remaining life display unit 148.

조기경보표시부(142)는 조기고장진단부(132)에서 보낸 DATA를 편집하여 운전자가 인식하기 좋게 표시하는 역할을 수행한다. 효율경보표시부(144)는 효율진단부(134)에서 보낸 DATA를 편집하여 운전자가 인식하기 좋게 표시하는 역할을 수행한다. 예측시간표시부(146)는 고장시점예측분석부(136))에서 보낸 DATA를 편집하여 운전자가 인식하기 좋게 표시하는 역할을 수행한다. 예측시간 표시시 시간에 따른 조기 경보 LEVEL을 그래픽으로 표시함으로 가시성을 높이고, 운전자에게 집중 감시 대상물을 선정하기 좋게 함으로써 운전 지원을 할 수 있게 한다. 잔존수명표시부(148)는 잔존수명연산부(138)에서 보낸 DATA를 편집하여 다음 표1과 같이 운전자가 인식하기 좋게 표시하는 역할을 수행한다.The early warning display unit 142 edits the data sent from the early failure diagnosis unit 132 and serves to display the driver so as to be recognized. The efficiency alarm display unit 144 edits the data sent from the efficiency diagnosis unit 134 and serves to display the driver easily. The prediction time display unit 146 edits the data sent from the failure time prediction analysis unit 136 and serves to display the driver so as to be recognized. When the forecast time is displayed, the early warning level according to the time is displayed graphically, which increases visibility and enables the driver to assist the driver by selecting a concentrated monitoring object. The remaining life display unit 148 edits the data sent from the remaining life calculation unit 138 and serves to display the driver so that it can be easily recognized as shown in Table 1 below.


기기명

Device name
설계수명Design life 사용수명Service life 잔여수명Remaining life 잔존수명Remaining life
리드타임Lead time 시간time 회수collection 시간time 회수collection 시간time 회수collection 시간time 경보레벨Alarm level aa bb cc dd ee ff gg hh ii jj

상기 표1에서 a는 수명이 있는 기기명이고, b는 자재를 수배하는대 걸리는 시간이며, c는 해당 기기의 사용 가능 시간, d는 해당 기기의 사용 가능 on-off 회수, e는 해당 기기의 실사용 적산시간, f는 해당 기기의 실사용 on-off 적산회수, g는 설계수명시간-사용수명시간으로 계산(c-e=g)하고, h는 설계수명회수-사용수명회수로 계산(d-f=h)하며, i는 잔여수명시간값과 1회당 실제 사용시간에 잔여 회수를 곱한 값 중 적은 값을 표시한다. 이때 계산식은 g 값과 “e/f x h”의 값중 적은 값과 같다. j는 경보레벨로서, 경보1LEVEL은 잔여 시간 또는 수명이 10% 이내 또는 리드타임+7일 보다 시간이 짧을 경우 노란색 표시으로 표시하고, 경보2LEVEL은 시간이 리드타임 보다 짧으면 빨간색 표시하고, 경보3LEVEL은 시간 및 회수가 -10% 이하인 경우 또는 잔존 수명이 -값이면 빨간색 프리커 등으로 경보 LEVEL별 경보 방법을 달리하여 가시성을 높인다.In Table 1, a is a name of a device having a lifespan, b is a time taken for arranging materials, c is the available time of the device, d is the number of available on-offs of the device, and e is the actual use of the device. Integration time, f is the actual on-off integration count of the equipment, g is calculated as design life time-life time (ce = g), and h is calculated as design life-time life time (df = h) I denotes the lesser of the remaining life time value multiplied by the remaining number of times of actual use time per time. At this time, the formula is equal to the smaller of g and “e / f x h”. j is the alarm level. Alarm 1 LEVEL is displayed in yellow when the remaining time or life is less than 10% or less than lead time + 7 days. Alarm 2 LEVEL is displayed in red when the time is shorter than lead time. Alarm 3 LEVEL is displayed. If the time and number of times is less than -10% or if the remaining life is-value, the visibility is increased by changing the alarm method for each alarm level with a red precursor.

다시 도 1을 참조하면, 실시간원방감시 편집부(150)는 조기경보표시부(142), 효율경보표시부(144), 예측시간표시부(146), 잔존수명표시부(148)로 부터 받은 DATA를 원방제어에 적합하도록 편집하여 무선DAT송출부(160), CCTV영상표시기(40), CATV영상표시기(50)로 전송한다. 무선 DATA송출부(160)은 실시간 원방감시편집부(150)에서 편집된 내용을 이동식 단말기(70)로 송출하는 기능을 담당한다.Referring back to FIG. 1, the real-time remote monitoring editing unit 150 receives the data received from the early warning display unit 142, the efficiency alarm display unit 144, the prediction time display unit 146, and the remaining life display unit 148 in the far-field control. It is edited to be suitable for transmission to the wireless DAT transmitter 160, CCTV video display 40, CATV video display 50. The wireless DATA transmitter 160 is responsible for transmitting the contents edited by the real-time remote monitoring editor 150 to the mobile terminal 70.

제1 영상합성기(170-1)은 원방감시편집부(150)에서 편집된 내용을 CCTV영상 DATA 송출기(30)와 CCTV영상표시기(40)를 연결하는 동축 케이블 상에 설치하여 CCTV 시스템의 추가 변경 없이 영상 DATA를 합성하는 역할을 한다. 제2 영상합성기(170-2)은 원방감시편집부(150)에서 편집된 내용을 CATV영상 DATA 송출기(60)와 CATV영상표시기(50)를 연결하는 동축 케이블 상에 설치하여 CATV 시스템의 추가 변경없이 영상 DATA를 합성하는 역할을 한다.The first video synthesizer 170-1 is installed on the coaxial cable connecting the CCTV video data transmitter 30 and the CCTV video display 40 with the content edited by the remote surveillance editing unit 150 without further modification of the CCTV system. It plays a role in synthesizing image data. The second image synthesizer 170-2 is installed on the coaxial cable connecting the CATV image data transmitter 60 and the CATV image display unit 50 with the edited contents of the remote surveillance editing unit 150 without further modification of the CATV system. It plays a role in synthesizing image data.

도 2는 본 발명에 따라 상관관계 감시분석을 통해 고장을 진단 및 예측하는 절차를 도시한 순서도이다2 is a flowchart illustrating a procedure for diagnosing and predicting a failure through correlation monitoring analysis according to the present invention.

본 발명에 따라 상관관계 감시분석을 통해 고장을 진단 및 예측하는 절차는 도 2에 도시된 바와 같이, 부하장비에 대한 데이터베이스를 구축하는 단계(S1)와, 각종 파라메터값을 설정하는 단계(S2)와, 조기경보진단이면 고장연관인자를 계산하고, 고장연관인자를 계측한 후 계산값과 계측값을 비교하여 설정치 이상 차이가 발생되면 조기고장경보를 표시하는 단계(S3~S16)와, 효율경보진단이면 부하별 설계효율을 계산하고, 부하별 효율을 계측한 후 계산값과 계측값을 비교하여 설정치 이상 차이가 발생되면 효율경보를 표시하는 단계(S21~S26)와, 고장시점예측이면 임계치를 설정하고, 변화추이를 계측한 후 고장시점을 예측하여 고장시점예측시간을 표시하는 단계(S31~S35)와, 잔존수명진단이면 설계수명을 연산하고, 사용횟수/시간을 적산하여 잔존수명을 계산한 후 잔존수명을 표시하는 단계(S41~S45)로 구성된다.According to the present invention, a procedure for diagnosing and predicting a failure through correlation monitoring analysis, as shown in FIG. 2, constructs a database for a load device (S1) and sets various parameter values (S2). And, if the early warning diagnosis, the failure factor is calculated, the failure factor is measured and the calculated value and the measured value is compared to the step of displaying the early failure alarm when the difference is greater than the set value (S3 ~ S16) and the efficiency alarm If it is a diagnosis, it calculates the design efficiency for each load, measures the efficiency for each load, compares the calculated value with the measured value, and displays an efficiency alarm when a difference occurs over the set value (S21 to S26); Setting and measuring the change trend and predicting the failure time to display the failure time prediction time (S31 ~ S35); if the remaining life diagnosis is performed, the design life is calculated, and the remaining life is calculated by integrating the number of use / time After the calculation consists of the steps (S41 ~ S45) for displaying the remaining life.

또한 본 발명에 따른 상관관계 감시분석을 통해 고장을 진단 및 예측하는 절차는 표시내용을 편집하는 단계와, 편집된 영상을 CCTV 영상이나 CATV 영상에 합성하여 해당 장치로 출력하는 단계와, 편집된 정보를 이동단말기로 무선송출하는 단계를 더 구비할 수 있다.In addition, the procedure for diagnosing and predicting a fault through correlation monitoring analysis according to the present invention includes the steps of editing the display content, synthesizing the edited video into a CCTV image or a CATV image, and outputting the edited information to a corresponding device; Wireless transmission to the mobile terminal may be further provided.

도 3은 본 발명에 따라 부하에 의한 조기 경보 발생을 설명하기 위한 도표이다.3 is a diagram illustrating an early warning generation by a load according to the present invention.

조기경보진단은 조기경보연산부(122)와 고장연관인자계측부(112)에서 보낸 DATA를 비교하여 부하별로 설정치 이상의 차이가 발생시 조기경보 표시부(142)로 DATA를 전송하는데, 도 3에 도시된 부하에 의한 조기 경보 발생 도표에서 보는 바와 같이 설정치는 조기경보 고장인자 및 현장 상황에 따라 가변 적용한다.The early warning diagnosis compares the data sent from the early warning calculation unit 122 and the failure-related factor measurement unit 112 and transmits the data to the early warning display unit 142 when a difference is greater than the set value for each load. As shown in the table, the setpoint is variable depending on the early warning failure factor and the site situation.

도 3을 참조하면, 부스바의 온도를 예로든 경우로서 횡축은 부하를 나타내고, 종축은 온도를 나타낸다.Referring to FIG. 3, the horizontal axis represents the load and the vertical axis represents the temperature as a case where the temperature of the busbar is taken as an example.

도 4는 본 발명에 따른 효율 경보 발생을 설명하기 위한 도표로서, 횡축은 부하를 나타내고 종축은 효율을 나타낸다.4 is a diagram illustrating an efficiency alarm generation according to the present invention, in which the horizontal axis represents load and the vertical axis represents efficiency.

도 4를 참조하면, 효율진단은 설계효율연산부(124)와 효율입출력인자/효율계산부(114)에서 보낸 DATA를 비교하여 부하별로 효율값이 설정치 이상의 차이가 발생시 효율경보 표시부(144)로 DATA를 전송한다. 이때 도 4의 효율에 따른 효율 경보 발생 도표에서 보는 바와 같이 설정치는 장비 특성에 따른 효율 및 현장 상황에 따라 가변 적용되어야 한다.Referring to FIG. 4, the efficiency diagnosis is performed by comparing the data sent from the design efficiency calculation unit 124 and the efficiency input / output factor / efficiency calculation unit 114 to the efficiency alarm display unit 144 when a difference in efficiency value exceeds a set value for each load occurs. Send it. In this case, as shown in the efficiency alarm generation chart according to the efficiency of FIG. 4, the set value should be variable according to the efficiency and the site situation according to the equipment characteristics.

도 5는 본 발명에 따라 변화 추이에 의해 고장 시점 예측 경보 발생을 설명하기 위한 도표로서, 횡축은 시간을 나타내고 종축은 고장인자를 나타낸다.FIG. 5 is a diagram illustrating a failure point prediction alarm generation due to a change trend according to the present invention, wherein the horizontal axis represents time and the vertical axis represents failure factor.

도 5를 참조하면, 고장시점예측은 변화추이계측부(116)에서 보낸 추이계측값을 이동 평균하여 기울기를 구하고, 임계값설정부(126)의 설정치에 도달 예상시간을 산출하여 예측시간표시부(146)로 DATA를 전송한다.Referring to FIG. 5, the failure point prediction calculates a slope by moving average of the trend measurement value sent from the change trend measurement unit 116, calculates an estimated time of reaching the set value of the threshold value setting unit 126, and then estimates the estimated time display unit 146. Send DATA to).

이때 도 5의 변화추이에 따른 고장 시점 예측 경보 발생 도표에서 보는 바와 같이 고장 발생 예측 시간을 산정하면 된다. 시간 산정시 계측신호의 헌팅 및 변화폭 및 변화 속도에 따라 고장발생 예측시간의 적합성이 떨어질 수 있으니, 갱년DATA의 추이를 고려하여 가중이동평균값의 적절한 설정이 필요하며, 고장 DATA의 특성에 따른 설정 및 현장 상황에 따라 가변 적용되어야 한다.In this case, as shown in the failure point prediction alarm generation chart according to the change trend of FIG. 5, the failure occurrence prediction time may be calculated. When calculating the time, the suitability of the predicted failure time may be deteriorated depending on the hunting signal, the change width, and the change rate of the measurement signal. Therefore, it is necessary to appropriately set the weighted moving average value in consideration of the trend of the menopausal data. It should be adapted to the site situation.

한편, 잔존수명연산부(138)는 설계수명연산부(128)와 사용회수/시간적산부(118)에서 보낸 DATA를 사용하여 잔여 수명을 계산하여 잔존 수명으로 환산한다. 이때 도 5의 변화추이에 따른 고장 시점 예측 경보 발생 도표 및 상기 표1의 표시방안에서 보는 것과 같이 잔여수명시간=설계수명시간-사용수명시간으로 계산(c-e=g)하고, 잔여수명회수= 설계수명회수-사용수명회수로 계산(d-f=h)하며, 잔존수명은 잔여수명시간값과 1회당 실제 사용시간에 잔여 회수를 곱한 값 중 적은 값으로 계산한다.On the other hand, the remaining life calculation unit 138 calculates the remaining life using the data sent from the design life calculation unit 128 and the number of times / time integration unit 118 converted to the remaining life. At this time, as shown in the failure point prediction alarm occurrence chart according to the change trend of FIG. 5 and the display scheme of Table 1, the remaining life time = design life time-use life time is calculated (ce = g), and the remaining life recovery = design The number of lifetimes is calculated by the number of times of service life (df = h), and the remaining life is calculated from the lesser of the remaining life time times the actual number of times multiplied by the remaining times.

이상에서 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims.

10: 부하장비 20: 계측장비
30: CCTV 영상데이터 송출기 40:CCTV 영상 표시기
50: CATV 영상표시기 60:CATV 영상데이터 송출기
70: 이동식 단말기 102: 인터넷
100: 고장예측진단시스템 110: 진단부
120: 연산부 130; 분석부
140: 표시부 150: 실시간 원방감시 편집부
150: 무선데이터 송출부 170-1,170-2: 영상 합성기
10: load equipment 20: measurement equipment
30: CCTV video data transmitter 40: CCTV video display
50: CATV video display 60: CATV video data transmitter
70: mobile terminal 102: Internet
100: failure diagnosis system 110: diagnostic unit
120: arithmetic unit 130; Analysis department
140: display unit 150: real-time remote monitoring editing unit
150: wireless data transmitter 170-1, 170-2: video synthesizer

Claims (6)

부하에 따른 기기 상태 및 고장인자를 감지하고 편집하는 계측부;
부하장비의 정보를 보관하고 있는 부하장비 정보 데이터베이스부;
부하장비 정보 데이터베이스부의 정보를 이용하여 부하에 따른 설계상 운전시의 효율 및 고장인자의 상태를 연산하는 연산부;
상기 계측부와 상기 연산부의 상관 관계를 분석하는 분석부;
상기 분석부에서 분석된 고장 및 수명 데이터를 표시하는 표시부;
표시 내용중 원격 송출 내용을 편집하는 편집부; 및
상기 편집부에서 편집된 데이터를 외부로 전송하는 전송수단으로 구성되고,
상기 연산부는 조기경보연산부와, 설계효율연산부, 임계값설정부, 설계수명연산부로 이루어지며,
상기 조기경보 연산부는 부하장비 정보 데이터베이스부의 데이터를 활용하여 감시제어 대상의 이론적 부하에 따른 고장인자의 정상값을 계산하여 조기경보진단부로 보내는 역할을 하며, 상기 설계효율연산부는 부하장비 정보 데이터베이스부의 데이터를 활용하여 감시제어 대상의 이론적 효율을 계산하여 효율진단부로 보내는 역할을 하며, 상기 임계값설정부는 부하장비 정보 데이터베이스부의 데이터를 활용하여 감시제어 대상의 특성에 따라 임계값을 설정하여 고장시점예측분석부로 보내는 역할을 하며, 상기 설계수명연산부는 부하장비 정보 데이터베이스부의 데이터를 활용하여 감시제어 대상의 이론적 수명을 도출하고 사용자의 의견을 반영하여 설계 수명을 확정하여 잔존수명연산부로 보내는 역할을 하는 것을 특징으로 하는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템.
A measuring unit which detects and edits a device state and a failure factor according to a load;
A load equipment information database unit for storing information of load equipment;
An operation unit which calculates the efficiency and the state of the failure factor during operation according to the load by using the information of the load equipment information database unit;
An analysis unit analyzing a correlation between the measurement unit and the calculation unit;
A display unit displaying fault and life data analyzed by the analysis unit;
An editing unit for editing the remote transmission contents among the displayed contents; And
It consists of a transmission means for transmitting the data edited by the editing unit to the outside,
The operation unit comprises an early warning operation unit, a design efficiency operation unit, a threshold value setting unit, a design life calculation unit,
The early warning calculation unit calculates the normal value of the failure factor according to the theoretical load of the monitoring control object by using the data of the load equipment information database unit, and sends it to the early warning diagnosis unit. Calculate the theoretical efficiency of the monitoring control object and send it to the efficiency diagnosis unit using the data, and the threshold setting unit utilizes the data of the load equipment information database unit to set the threshold value according to the characteristics of the monitoring control object to predict the failure point. The design life calculation unit derives the theoretical life of the monitoring and control object by using data from the load equipment information database unit, and determines the design life by reflecting the user's opinion and sends it to the remaining life calculation unit. Pearson's Care Fault diagnosis prediction and remaining life control automatic control system using coefficient analysis method.
부하장비의 정보를 보관하고 있는 부하장비 정보 데이터베이스;
상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 고장연관인자를 계산하고, 부하장비로부터 고장연관인자를 계측한 후 계산값과 계측값을 비교하여 설정치 이상 차이가 발생되면 조기고장경보를 표시하는 조기경보 진단수단;
상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 부하별 설계효율을 계산하고, 부하별 효율을 계측한 후 계산값과 계측값을 비교하여 설정치 이상 차이가 발생되면 효율경보를 표시하는 효율경보 진단수단;
상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 임계치를 설정하고, 변화추이를 계측한 후 고장시점을 예측하여 고장시점예측시간을 표시하는 고장시점 예측수단;
상기 부하장비 정보 데이터베이스로부터 가져온 데이터로 설계수명을 연산하고, 사용횟수/시간을 적산하여 잔존수명을 계산한 후 잔존수명을 표시하는 잔존수명 진단수단;
상기 조기경보 진단수단과 상기 효율경보 진단수단, 고장시점 예측수단, 잔존수명 진단수단의 표시 내용중 원격 송출 내용을 편집하는 편집부; 및
상기 편집부에서 편집된 데이터를 외부로 전송하는 전송수단으로 구성된 것을 특징으로 하는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템.
A load equipment information database that stores load equipment information;
Early warning diagnostic means for calculating the fault association factor from the load equipment information database, measuring the fault association factor from the load equipment, comparing the calculated value with the measured value, and displaying an early failure alert if a difference occurs over the set value. ;
Efficiency alarm diagnostic means for calculating design efficiency for each load using data obtained from the load equipment information database, measuring efficiency for each load, and comparing the calculated value with a measured value and displaying an efficiency alarm if a difference occurs over a set value;
Failure point prediction means for setting a threshold value with data obtained from the load equipment information database, measuring a change trend, and predicting the failure point to display a failure time prediction time;
Residual life diagnosis means for calculating a design life from the data obtained from the load equipment information database, calculating the remaining life by integrating the number of times / time of use, and displaying the remaining life;
An editing unit for editing the remote transmission contents among the display contents of the early warning diagnosis means, the efficiency alarm diagnosis means, the failure time prediction means, and the remaining life diagnosis means; And
Automatic diagnosis system for predicting failure and remaining life by applying the Pearson correlation coefficient analysis method characterized in that the transmission means for transmitting the data edited by the editing unit to the outside.
제2항에 있어서, 상기 조기경보 진단수단은
상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 부하에 따른 설계상 고장 연관 인자의 계산치를 연산하는 조기경보 연산부;
연산된 결과와 실 운전시 부하에 따라 계측된 고장 연관 인자 데이터와 상관관계 비교 분석을 통하여 고장의 유무를 판단하는 조기경보 진단부; 및
조기경보 진단부에서 판단된 부하에 따른 고장 내용을 표시하는 조기경보표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템.
The method of claim 2, wherein the early warning diagnostic means
An early warning calculator configured to calculate a calculated value of a design failure-related factor according to the load by using the load equipment information database;
Early warning diagnosis unit for determining the presence or absence of a failure through the correlation analysis and analysis of the failure-related factor data measured according to the calculated result and the load during the actual operation; And
An automatic control system for predicting failure and remaining lifetime management by applying the Pearson correlation coefficient analysis method, which comprises an early warning display unit for displaying the failure details according to the load determined by the early warning diagnosis unit.
제2항에 있어서, 상기 효율경보 진단수단은
상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 부하에 따른 설계상 효율을 계산하고 보정하여 연산하는 설계효율 연산부;
연산된 결과와 실 운전시, 부하에 따라 계측된 데이터를 이용하여 계산된 효율과의 상관관계를 비교 분석하여 고장의 유무를 판단하는 효율진단부; 및
상기 효율진단부에서 판단된 부하에 따른 효율 경보 내용을 표시하는 효율경보 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템.
The method of claim 2, wherein the efficiency alarm diagnostic means
A design efficiency calculation unit for calculating, correcting and calculating design efficiency according to load using the load equipment information database;
An efficiency diagnosis unit that compares and analyzes the correlation between the calculated result and the efficiency calculated using the data measured according to the load during actual operation, and determines whether there is a failure; And
And an efficiency alarm display unit displaying an efficiency alarm content according to the load determined by the efficiency diagnosis unit.
제2항에 있어서, 상기 고장시점 예측수단은
상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 부하에 따른 설계상 고장인자의 임계값을 설정하는 임계값 설정부;
계측기로부터 계측된 고장인자의 변화 추이를 이용하여 임계값 도달 예상 시간을 연산하고, 시간표시 유무를 판단하는 고장시점 예측 분석부; 및
고장시점 도달 예상시간을 예측하여 표시하는 예측시간 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템.
The method of claim 2, wherein the failure point prediction means
A threshold setting unit for setting a threshold value of a design failure factor according to a load by using the load equipment information database;
A failure time prediction analyzer for calculating an estimated time of reaching a threshold value by using a change trend of a failure factor measured from a measuring device and determining whether time is displayed; And
A failure diagnosis prediction and residual life control automatic control system using the Pearson correlation coefficient analysis method characterized in that it comprises a prediction time display unit for predicting and displaying the estimated time of failure arrival time.
제2항에 있어서, 상기 잔존수명 진단수단은
상기 부하장비정보 데이터베이스를 이용하여 장비별 설계 수명을 설정하는 설계수명 연산부;
계측 데이터를 이용하여 장비 사용 시간 및 온-오프 회수를 적산하는 사용회수/시간 적산부;
적산 데이터와 설계수명을 대비 분석하여 잔존 수명을 계산하는 잔존수명 연산부; 및
잔존 수명을 레벨별로 표시하고 잔존수명을 표시하는 잔존수명 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피어슨 상관계수 분석기법을 적용한 고장진단 예측 및 잔존 수명 관리 자동제어 시스템.
The method of claim 2, wherein the remaining life diagnostic means
A design life calculator configured to set a design life for each equipment by using the load equipment information database;
A frequency of use / time integrating unit for accumulating the equipment use time and the number of on-off times using the measurement data;
Residual life calculation unit for calculating the remaining life by comparing the integrated data and design life; And
A failure diagnosis prediction and residual life management automatic control system using the Pearson correlation coefficient analysis method, characterized in that it comprises a remaining life display unit for displaying the remaining life by level and the remaining life.
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180046598A (en) 2016-10-28 2018-05-09 삼성에스디에스 주식회사 A method and apparatus for detecting and managing a fault
KR20180066714A (en) * 2016-12-09 2018-06-19 주식회사 뉴스젤리 Apparatus and method for refining data by eliminating problems that is inherent in data
KR20180078649A (en) * 2016-12-30 2018-07-10 주식회사 히타치터미널솔루션즈코리아 Failure prediction and circulation information management system for bill handling apparatus
KR20190043571A (en) * 2016-10-14 2019-04-26 미츠비시 히타치 파워 시스템즈 가부시키가이샤 A guide information presentation system, a guide information presentation method, a program stored in a recording medium, and a guide information presentation device
CN111775836A (en) * 2020-06-29 2020-10-16 一汽解放汽车有限公司 Reminding method, device, equipment and storage medium
KR20210100819A (en) * 2020-02-07 2021-08-18 한국항공대학교산학협력단 Virtual lifetime data generation apparatus based on mutual similarity between data and method thereof
CN113670536A (en) * 2021-07-06 2021-11-19 浙江浙能台州第二发电有限责任公司 Method for monitoring and informatization management of power and water utilization of thermal power plant
CN114047733A (en) * 2021-11-15 2022-02-15 界首市粮食机械有限责任公司 Safety control system based on flexible production line of bearing roller
CN115046764A (en) * 2022-05-05 2022-09-13 燕山大学 Early fault diagnosis method for rolling bearing
CN116845887A (en) * 2023-09-01 2023-10-03 华北电力科学研究院有限责任公司 Fault processing method and device for single-side auxiliary machine configuration unit
KR102606063B1 (en) 2023-05-19 2023-11-24 이에스콘트롤스(주) Building Automation System with failure prediction function
CN117884695A (en) * 2024-03-15 2024-04-16 廊坊市伊贝格机械有限公司 Operation monitoring method, system, equipment and medium for five-axis linkage double-pendulum milling head

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288231A (en) 2003-01-27 2003-10-10 Mitsubishi Electric Corp Failure diagnosis system
KR20110118023A (en) * 2010-04-22 2011-10-28 주식회사 지오네트 Producing method of diagnostic algorithm model for online early fault detection

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288231A (en) 2003-01-27 2003-10-10 Mitsubishi Electric Corp Failure diagnosis system
KR20110118023A (en) * 2010-04-22 2011-10-28 주식회사 지오네트 Producing method of diagnostic algorithm model for online early fault detection

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102341915B1 (en) * 2016-10-14 2021-12-21 미츠비시 파워 가부시키가이샤 Guide information presentation system, guide information presentation method, program stored in a recording medium and guide information presentation device
KR20190043571A (en) * 2016-10-14 2019-04-26 미츠비시 히타치 파워 시스템즈 가부시키가이샤 A guide information presentation system, a guide information presentation method, a program stored in a recording medium, and a guide information presentation device
KR20180046598A (en) 2016-10-28 2018-05-09 삼성에스디에스 주식회사 A method and apparatus for detecting and managing a fault
KR20180066714A (en) * 2016-12-09 2018-06-19 주식회사 뉴스젤리 Apparatus and method for refining data by eliminating problems that is inherent in data
KR101964454B1 (en) 2016-12-09 2019-04-01 주식회사 뉴스젤리 Apparatus and method for refining data by eliminating problems that is inherent in data
KR20180078649A (en) * 2016-12-30 2018-07-10 주식회사 히타치터미널솔루션즈코리아 Failure prediction and circulation information management system for bill handling apparatus
KR102385534B1 (en) * 2020-02-07 2022-04-11 한국항공대학교산학협력단 Virtual lifetime data generation apparatus based on mutual similarity between data and method thereof
KR20210100819A (en) * 2020-02-07 2021-08-18 한국항공대학교산학협력단 Virtual lifetime data generation apparatus based on mutual similarity between data and method thereof
CN111775836A (en) * 2020-06-29 2020-10-16 一汽解放汽车有限公司 Reminding method, device, equipment and storage medium
CN113670536A (en) * 2021-07-06 2021-11-19 浙江浙能台州第二发电有限责任公司 Method for monitoring and informatization management of power and water utilization of thermal power plant
CN113670536B (en) * 2021-07-06 2024-03-05 浙江浙能台州第二发电有限责任公司 Power plant electricity water monitoring and informationized management method
CN114047733B (en) * 2021-11-15 2023-12-29 界首市粮食机械有限责任公司 Safety control system based on flexible production line of bearing roller
CN114047733A (en) * 2021-11-15 2022-02-15 界首市粮食机械有限责任公司 Safety control system based on flexible production line of bearing roller
CN115046764A (en) * 2022-05-05 2022-09-13 燕山大学 Early fault diagnosis method for rolling bearing
KR102606063B1 (en) 2023-05-19 2023-11-24 이에스콘트롤스(주) Building Automation System with failure prediction function
CN116845887A (en) * 2023-09-01 2023-10-03 华北电力科学研究院有限责任公司 Fault processing method and device for single-side auxiliary machine configuration unit
CN116845887B (en) * 2023-09-01 2023-11-10 华北电力科学研究院有限责任公司 Fault processing method and device for single-side auxiliary machine configuration unit
CN117884695A (en) * 2024-03-15 2024-04-16 廊坊市伊贝格机械有限公司 Operation monitoring method, system, equipment and medium for five-axis linkage double-pendulum milling head

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