KR101392757B1 - 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 대형 구조물의 건전도를 평가하기 위한 시스템에 관한 것으로, 상기 대상체의 서로 다른 위치에 장착되어, 상기 대상체의 소성변형에 따른 탄성파로부터 각각 균열발생에 의한 음향방출신호와 누설발생에 의한 음향진동신호를 포함하는 대상신호를 감지하는 복수의 센서들; 상기 각 센서로부터 센싱된 신호를 필터링 및 증폭하는 복수의 앰프들; 및 상기 각 앰프로부터 증폭된 신호를 수집하여 복수의 특징 신호들을 추출하고, 상기 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하며, 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 데이터 수집 장치를 포함한다.

Description

스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{SYSTEM, APPARATUS, METHOD AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM OF PROVIDING A SMART INTEGRITY HEALTH INDEX}

본 발명은 대형 구조물의 건전도를 평가하기 위한 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 LNG 선박과 같은 밀폐된 대형 저장용기, 일반 가스 저장용기, 수송용 압력용기, 지하매설배관, 풍력발전기, 발전용 대형 보일러, 철강회사의 고로(funace) 등과 같은 대형구조물에 대한 건전도를 평가하기 위한 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

최근 들어 사회가 급격하게 도시화, 산업화, 전문화되면서 효율적인 에너지 분배에 기초한 고출력 산업설비의 필요성이 고조되고 있으며, 이에 부응하여 수도관, 가스관 등의 에너지분배설비를 비롯한 보일러나 발전기 등의 에너지발생설비 구축이 계속되고 있다.

하지만 이들 대형산업설비의 구축사례가 증가함에 따라 안정성을 우려하는 목소리가 높아지고 있는데, 특히 외부에서 은폐된 해당 설비의 내부구조물에 결함이 발생된 경우에는 쉽게 관찰할 수 없어 안정성과 효율성이 크게 위협받는다. 따라서 산업설비용 내부구조물의 미세 변형, 미세 균열 등의 결함 여부를 초기에 감지하여 적절히 대처하는 것은 매우 중요하다. 이에 따라, 대상물에 손상을 가하지 않고 그 결함여부를 검사할 수 있는 비파괴검사법(non-destructive inspection) 등이 각광을 받고 있다.

일반적으로 비파괴검사법이란 재료가 가지는 물리적 현상을 이용하여 대상물에 손상을 가하지 않고 불완전성을 조사 및 판단하는 기술적 행위를 총칭하며, 구체적인 예로는 방사선투과법, 초음파 탐상법, 자기 탐상법, 침투 탐상법, 전자기 유도탐상법 등을 들 수 있다. 하지만 이들 대부분의 비파괴검사법은 대상물에 직접적이고 일회적인 에너지를 가함으로써 결함 유무를 검사하는 방식을 취하므로 접근이 제한된 내부구조물 등에는 적용이 힘들고, 특정 시점에서의 검사결과 이외에 실시간의 검사결과를 얻기 어렵기 때문에 상당한 손상이 진행된 이후에야 비로소 결함 여부를 파악할 수 있는 한계가 있다.

한편, 종래의 결함 진단 시스템은 대상체(object)에 설치된 센서로부터 해당 신호를 받아 기준 신호보다 높은 신호의 크기 및 특징값이 취득 및 확인이 되면 알람을 발생하여 관리에게 알려주는 단순한 감시 시스템이다.

예를 들면, 회전체의 결함신호는 대상의 결함주파수 분석과 RMS(Root Mean Square) 값의 기준신호보다 높은값의 상승 등으로 이상 유무를 파악하고 그 심각도를 판단할 수 있다.

이러한 종래의 시스템은 결함이 상당히 진행된 시점에서 특징적인 신호가 취득되어 사후정비에 의존하게 된다. 따라서, 조기결함탐지가 어렵기 때문에 고장이 명확이 판단된 시점에서는 시스템이 사용 정지되므로 이로 인한 손실규모가 막대하다는 문제가 있다.

또한, 기존의 저주파 측정용 장치, 고주파 측정용 장치, 온도 측정장치 등 각각의 분리된 시스템으로 진단하는 구조로는 데이터의 통합 및 진단에 어려움이 많다.

또한, 결함에 대한 위치는 신호원과 가장 가까운 곳에 위치한 센서로부터 입력된 신호의 대략적인 영역에 표시하여 대략적인 위치는 파악할 수 있으나, 주변환경에서 발생되는 노이즈의 혼입, 구조물의 감쇄 특성으로 인해 보다 세분화된 결함의 위치 파악에는 한계가 있다.

본 발명의 목적은 대형구조물에 대한 건전도를 평가할 수 있는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 목적은 대상체의 미세결함의 성장부터 파괴에 이르기까지의 전 과정에서 수반되는 모든 결함감시를 수행하고 나아가 조기결함을 탐지하여 최종 대상체의 건전도를 평가하여 경제효율을 높일 수 있는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 목적은 저주파 신호와 고주파 신호를 하나의 센서로 입력하고 복합신호 신호처리 장치에 의해 복합신호처리가 가능하여 경제성을 높일 수 있는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 목적은 발생된 결함을 판단하기 위해서 정상운전 데이터와 결함신호의 데이터를 각각 훈련함으로써 거짓알람(false alarm)을 발생시키지 않는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 목적은 대상체로부터 수집된 신호를 기반으로 각 설비 및 부위별 중요도에 따라 가중치를 두어 최종 건전도 지수로 표현하고, 이를 지수화(index)함으로써 건전도를 최종 평가할 수 있는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 목적은 3차원 포인트 위치(point location) 기술을 이용하여 x, y, z 공간좌표 상에 표시하고, 그 결함의 위치를 위치추정 알고리즘을 이용하여 직관적으로 제공함으로써 신속한 조치를 수행할 수 있는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특유의 효과를 달성하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 스마트 건전도 통합 평가 시스템은, 대상체의 결함진단을 위한 스마트 건전도 통합 평가 시스템으로서, 상기 대상체의 서로 다른 위치에 장착되어, 상기 대상체의 소성변형에 따른 탄성파로부터 각각 균열발생에 의한 음향방출신호와 누설발생에 의한 음향진동신호를 포함하는 대상신호를 감지하는 복수의 센서들; 상기 각 센서로부터 센싱된 신호를 필터링 및 증폭하는 복수의 앰프들; 및 상기 각 앰프로부터 증폭된 신호를 수집하여 복수의 특징 신호들을 추출하고, 상기 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하며, 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 데이터 수집 장치를 포함한다.

바람직하게는, 상기 시스템은, 도파관을 상기 대상체에 부착하고, 상기 부착된 도파관에 상기 센서가 결합된다.

바람직하게는, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 각 센서로부터 돌발형 신호 및 연속 신호를 동시에 수집하여 처리함으로써, 고주파 신호와 저주파 신호를 동시에 처리한다.

바람직하게는, 상기 특징 신호는, 진폭, AE(Acoustic Emission) 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS(root mean square), 히트(Hit), 주파수 중에서 선택된 어느 하나 이상이다.

바람직하게는, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 선택된 특징 신호가 미리 설정된 문턱값을 초과할 경우 오류가 발생한 것으로 판단한다.

바람직하게는, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 오류 발생 시, 소스 위치 추적 알고리즘에 의해 상기 대상체의 결함이 발생한 위치를 포인트로 표시하고, 상기 표시된 포인트를 군집화하여 결함의 발생 위치를 3차원으로 표시한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 스마트 건전도 통합 평가 장치는, 대상체의 결함진단을 위한 데이터 수집 장치로서, 상기 각 센서로부터 센싱된 신호를 수집하는 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부에서 수집된 신호의 노이즈를 제거하고 원하는 신호를 필터링하는 데이터 전처리부; 상기 데이터 전처리부에서 필터링된 신호로부터 복수의 특징 신호들을 추출하는 특징 추출부; 상기 특징 추출부에서 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하는 특징 선택부; 및 상기 특징 선택부에서 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 통합 평가부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 각 센서로부터 돌발형 신호 및 연속 신호를 동시에 수집하여 처리함으로써, 고주파 신호와 저주파 신호를 동시에 처리한다.

바람직하게는, 상기 특징 신호는, 진폭, AE(Acoustic Emission) 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS(root mean square), 히트(Hit), 주파수 중에서 선택된 어느 하나 이상이다.

바람직하게는, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 선택된 특징 신호가 미리 설정된 문턱값을 초과할 경우 오류가 발생한 것으로 판단한다.

바람직하게는, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 오류 발생 시, 소스 위치 추적 알고리즘에 의해 상기 대상체의 결함이 발생한 위치를 포인트로 표시하고, 상기 표시된 포인트를 군집화하여 결함의 발생 위치를 3차원으로 표시한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 스마트 건전도 통합 평가 방법은, 스마트 건전도 통합 평가 방법으로서, 대상체의 결함진단을 위한 데이터 수집 장치에 의해 수행되는 각 단계가, 각 센서로부터 센싱된 신호를 수집하는 단계; 상기 수집된 신호의 노이즈를 제거하고 원하는 신호를 필터링하는 단계; 상기 필터링된 신호로부터 복수의 특징 신호들을 추출하는 단계; 상기 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하는 단계; 및 상기 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 방법은, 상기 각 센서로부터 돌발형 신호 및 연속 신호를 동시에 수집하여 처리함으로써, 고주파 신호와 저주파 신호를 동시에 처리한다.

바람직하게는, 상기 특징 신호는, 진폭, AE(Acoustic Emission) 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS(root mean square), 히트(Hit), 주파수 중에서 선택된 어느 하나 이상이다.

바람직하게는, 상기 방법은, 상기 선택된 특징 신호가 미리 설정된 문턱값을 초과할 경우 오류가 발생한 것으로 판단하는 단계를 더 포함한다.

바람직하게는, 상기 방법은, 상기 오류 발생 시, 소스 위치 추적 알고리즘에 의해 상기 대상체의 결함이 발생한 위치를 포인트로 표시하는 단계; 상기 표시된 포인트를 군집화하여 결함의 발생 위치를 3차원으로 표시하는 단계를 포함한다.

한편, 상기 스마트 건전도 통합 평가 방법을 수행하기 위한 정보는 서버 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함한다. 그 예로는, 롬(Read Only Memory), 램(Random Access Memory), CD(Compact Disk), DVD(Digital Video Disk)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 케리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한, 이러한 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면 대상체의 미세결함의 성장부터 파괴에 이르기까지의 전 과정에서 수반되는 모든 결함감시를 수행하고 나아가 조기결함을 탐지하여 최종 대상체에 건전도를 평가함으로써 경제효율을 높일 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 시스템에서는 저주파 신호와 고주파 신호를 하나의 센서로 입력하고 복합신호 신호처리 장치를 구비하여 복합신호처리가 가능하도록 함으로써 경제성을 높일 수 있다.

또한, 발생된 결함을 판단하기 위해서 정상운전 데이터와 결함신호의 데이터 베이스를 각각 훈련함으로써 거짓알람(false alarm)을 발생시키지 않는다.

또한, 본 발명에 따른 건전도 평가는 대상체로부터 수집된 신호를 기반으로 각 설비 및 부위별 중요도에 따라 가중치를 두어 최종 건전도 지수로 표현하고 이를 지수화(index)함으로써 건전도를 최종 평가할 수 있다.

그리고, 본 발명에 따르면 결함에 대한 위치를 3차원 포인트 위치 기술을 이용하여 x, y, z 공간좌표 상에 표시하고, 그 결함의 위치를 위치추정 알고리즘을 이용하여 직관적으로 제공함으로써 신속한 조치를 수행할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 스마트 건전성 진단 통합 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 시스템의 세부 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 실제 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 입력 신호 및 처리되는 신호를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 건전도 평가를 위한 각 기능 블록들을 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 건전도 평가를 위한 세부 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 결함 신호의 판별을 나타내는 그래프이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 결함 신호의 3차원 위치 추정 절차를 나타내는 도면이다.
도 9a 내지 도 9d는 클러스터링을 이용한 최종 결함에 대한 위치 추정 수행 결과를 나타내는 도면이다.
도 10a 내지 도 10g는 보일러 구조물에 대한 3차원 위치 추정의 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 풍력 발전기에 대한 결함 탐지 방법을 나타내는 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

본 발명은 LNG 선박과 같은 밀폐된 대형 저장용기, 일반 가스 저장용기, 수송용 압력용기, 지하매설배관, 풍력발전기, 발전용 대형 보일러, 철강회사의 고로(funace) 등과 같은 대형구조물에 대한 건전도를 평가할 수 있는 스마트 건전도 통합 평가 시스템, 장치 및 방법 등을 개시한다.

따라서, 본 발명의 실시 예에 따라 대상체(object)의 미세결함의 성장부터 파괴에 이르기까지의 전 과정에서 수반되는 모든 결함감시를 수행하고 나아가 조기결함을 탐지하여 최종 대상체의 건전도를 평가함으로써 경제효율을 높일 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따라 저주파 신호와 고주파 신호를 하나의 센서로 입력하고 복합신호 신호처리 장치에 의해 복합신호처리가 가능하도록 한다.

아울러, 본 발명의 실시 예에 따라 발생된 결함을 판단하기 위해서 정상운전 데이터와 결함신호의 데이터를 각각 훈련함으로써 거짓알람(false alarm)이 발생하는 것을 방지할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따라 대상체로부터 수집된 신호를 기반으로 각 설비 및 부위별 중요도에 따라 가중치를 두어 최종 건전도 지수로 표현하고, 이를 지수화(index)함으로써 건전도를 최종 평가할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따라 3차원 포인트 위치(point location) 기술을 이용하여 결함의 위치를 x, y, z 공간좌표 상에 표시하고, 그 결함의 위치를 위치추정 알고리즘을 이용하여 직관적으로 제공함으로써 신속한 조치를 수행할 수 있다.

한편, 일반적으로 결함이라 하면 미시적인 관점과 거시적인 관점으로 분류된다. 미시적인 관점에서의 결함은 마이크로 크랙(micro crack)과 같이 육안관측이 어려운 수 마이크로 미터(micro mm)의 크기를 가진 신호로서 현미경 및 기타 다른 방법으로 탐지가 가능하다. 거시적인 관점에서의 결함은 육안관측이 가능한 부식(corrosion), 크랙(crack), 핀 홀(pin hole), 누설(leak), 파열(rupture) 등과 같이 분류된다.

일반적으로 결함의 생성은 산화 작용을 통한 부식이 되고 미세균열(micro crack)의 성장, 핀 홀(pin hole)과 같은 소규모의 누설(leakage), 파열 등의 일련의 과정을 수반하게 되는데, 본 발명에 따른 시스템은 대상체의 미세결함의 성장부터 파괴에 이르기까지의 전 과정에서 수반되는 모든 결함감시를 수행하고 나아가 조기결함을 탐지하여 최종 대상체에 대한 건전도를 평가함으로써 경제효율을 높일 수 있다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 시스템 및 장치의 구조를 설명하며, 다음으로 도 6 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 절차를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 스마트 건전성 진단 통합 시스템을 나타내는 도면이다. 본 발명에 따른 시스템은 LNG 선박과 같은 밀폐된 대형 저장용기, 일반 가스 저장용기, 수송용 압력용기, 지하매설배관, 풍력발전기, 발전용 대형 보일러, 철강회사의 고로(funace) 등과 같은 대형 구조물에 대한 건전도를 평가하는 시스템이다. 현장에는 이러한 대상체로부터 신호를 수집하기 위한 센싱장치, 신호처리 장치, 데이터 수집 및 분석 진단하는 기술로 구성된다.

도 1을 참조하면, 대상체의 누설(leakage), 균열(crack), 부식(corrosion), 온도(temperature) 등을 센싱하기 위해, 현장에서는 각종 센싱 장치들이 대상체에 부착된다. 이들 센서들로부터 센싱된 음향 ,진동, 온도 등의 정보에 의해 대상체의 특정 부위의 누설, 부식, 균열 등을 감지하게 된다.

이와 같이, 각 센서로부터 센싱된 신호는 증폭(amplifier) 모듈, 필터링(filter) 모듈, 트리거(trigger) 모듈 등을 포함하여 구성되는 신호 처리 기술에 의해 신호 처리된다.

상기 신호 처리된 데이터는 고속 데이터 신호 수집 기술에 의해 데이터가 수집되고, 유무선 인터페이스를 통한 고속 통신에 의해 원격에서 수집된다. 상기 수집된 데이터들은 대용량 데이터베이스에 저장되어 관리된다. 이때, 상기 수집된 데이터로부터 본 발명에 따라 결함 위치의 3D 위치 추정, 상태 기반의 정비, 결함의 예측 및 진단이 가능하게 된다. 한편, 상기 대용량 데이터베이스에는 물성 정보, 고장 정보, 과거 이력 정보 등이 구조화되어 저장될 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 시스템의 세부 구성을 나타내는 도면이다. 도 2를 참조하면, 스마트 건전성 평가를 수행하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 시스템 구성은 대형 발전설비와 같은 경우 설치장소에 따라 현장(field), 기기실(equipment room), 중앙제어실(Main control Room)로 구분되며, 크게 센싱 디바이스(Sensing Device) 부분, 신호 조절기(Signal conditioner) 부분, 데이터 수집 시스템(DAS ;Data Acquisition system) 부분, 사용자 기계 인터페이스(HMI; Human Machine Interface) 부분 등으로 구분될 수 있다.

세부적으로 상기 센싱 디바이스 부분은 각 대상체에 부착되는 도파관(202), 센서(203, 206), 프리 앰프(204) 등을 포함할 수 있으며, 신호 조절기 부분은 메인 앰프(205)로 구성될 수 있다. 또한, 상기 데이터 수집 시스템 부분은는 입출력 유닛(I/O(Input/Output) Unit)(207), DAS(208), 서버(209) 등을 포함하여 구성될 수 있다. 상기 사용자 기계 인터페이스 부분은 원격 클라이언트 단말(210)을 포함하며 상기 원격 클라이언트 단말(210)을 통해 3차원 소스 위치를 확인할 수 있다.

도 2를 참조하여 상기 시스템의 처리 절차를 설명한다.

먼저, 대상체(201)에서 발생한 결함 신호는 다양한 센서(202, 206)를 통해 입력된다. 이때 입력되는 대상체(201)가 고온 지역 등으로 센서를 직접부착 하기 힘든 경우 도파관(waveguide)(202)을 대상체(201)에 부착(예컨대, 용접)하고 그 위에 센서(203)를 결합하는 형태로 구성된다. 반면, 직접 설치가 가능한 경우, 센서(206)는 입출력 유닛(207)을 통해서 모든 신호의 입력이 이루어진다.

한편, 상기 센서(202)가 균열검출용 AE(Acoustic Emission) 센서의 경우 프리 앰프(Pre-Amp)(204)에 의해 수 μV의 미약한 신호를 수 mV 신호로 1차 증폭한다.

그런 다음, 상기 메인 앰프(Main-Amp)(205)에서는 상기 프리 앰프(204)에 의해 전치 증폭된 신호를 2차 증폭하여 특정 주파수로 필터링(Filter)된 RMS(root mean square) 신호로 출력시킨다.

상기에서 증폭 및 필터링된 신호는 입출력 유닛(207)을 통해 DAS(208)로 입력되고, DAS(208)에서는 본 발명의 실시 예에 따라 건전도 평가를 위한 고속 신호 처리를 수행한다. 이때, 전용 소프트웨어(Software)에서 AE 신호의 특징 변수를 추출하여 신호처리하고, 분석함으로써 결함 위치의 추정을 수행한다. 한편, 상기 분석 대상 설비가 발전 설비인 경우 신호 레벨을 판단하여 경보 및 알람 기능을 제공할 수도 있다.

이와 같이 수집된 데이터는 현장에 설치된 모니터링 PC 뿐만 아니라, 원격지에 설치된 모니터링 시스템을 이용하여 본사 및 지역 사업소에서 실시간 감시 및 진단을 수행할 수 있도록 구성될 수 있다.

상기 센싱 디바이스(Sensing device) 부분은 고온지역이나, 접근하기 어려운 곳의 경우 상술한 바와 같이 도파관(waveguide), 센서(sensor), 프리 앰프(preamplifier; Pre-Amp)로 구성되거나, 도파관(waveguide) 또는 프리 앰프/메인 앰프(Preamp/Main Amp) 없이 직접신호의 입력으로 구성되는 형태로 제공될 수 있다.

현장에서 센서로부터 입력된 신호는 기기실(Equipment Room)에 설치된 입출력 유닛(I/O(Input / Output) Unit)(207))을 통해 데이터 수집장치(DAS)(208)로 신호의 입력이 이루어진다.

신호 조절기(Signal conditioner) 부분은 센싱 디바이스(sensing device) 부분으로부터 입력된 미약한 신호를 증폭하고, 필터에 의해 특정주파수 범위만 추출하며, 원거리에 있는 센서에 대한 전원 공급 및 신호의 수집을 동시에 수행할 수 있다.

한편, 현장에서 입력되는 모든 신호는 입출력 유닛(207)에서 통합하여 입력이 되며, 데이터 수집 장치(DAS)(208)를 통해 고속데이터 수집 및 신호처리가 이루어지며, 서버(Sever)(209)는 입력되는 모든 데이터의 수집 및 관리를 수행한다.

중앙 제어실(Main Control Room)에서는 상기 서버(server)(209)로부터 입력된 데이터를 원격에서 클라이언트(Client) PC로 데이터를 수집하여, 결함에 대한 진단 및 결함의 위치추정을 수행하게 된다.

상기 센서(202, 206)의 예는 다음과 같으며, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다.

1) 고장진단음 탐지용 음향센서 : 마이크로폰을 이용한 기계 이상음(이음) 및 파열음 등에 대한 감시

2) 구조물 결함 탐지용 음향방출 센서 : 저주파 가속도 신호(2~20kHz)와 고주파 음향방출 신호(20kHz ~ 2MHz)를 동시에 입력받아 감시하기 위한 센서

3) 온도센서 : 대상체의 주요부위에 열전도형 센서가 부착되어 결함발생에 따른 온도 변화량을 감시하기 위한 센서

4) 기타센서 : 정상동작 및 운전시에 입력되는 외부입력신호(온도, 압력, 힘, 변위 등)에 의해 시스템이 정상동작 및 문제발생에 따른 상관관계를 파악하기 위한 센서

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 실제 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 결함 진단을 위한 하드웨어의 세부 구성은 대상체에 부착된 센서(301), 프리 앰프(302), 메인 앰프(303), 신호 조절기(304), 데이터 수집 장치(305) 등을 포함할 수 있으며, 상기 데이터 수집 장치(305)에 의해 수집된 데이터는 실시간 후처리 분석 소프트웨어(306)에 의해 분석되어, 특징 추출 및 선택, 클러스터링, 소스 위치 추정 등의 기능을 수행할 수 있다. 한편, 상기 데이터 수집 장치(305)는 ADC(Analog Digital Convert), DSP(Digital Signal Processor), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

보다 구체적으로 설명하면, 대상체에 자극(stimulus)이 가해지면 대상체로부터 신호가 센서(sensor)(301)로 전달된다.

이때, 센서(301)로부터 입력된 신호는 센서의 종류 및 특성에 적합한 신호 조절(signal conditioning)을 수행하게 되며, 데이터 수집 장치(305)에서 ADC, DSP, FPGA를 통해 특징의 추출 및 연산을 수행할 수 있다.

한편, 센서(301)로부터 입력되는 신호는 도 4에 도시된 바와 같이 돌발형 신호(Burst signal)와 연속 신호(continuous signal)로 구성되며, 이러한 신호의 입력을 각각 해당 결함 주파수에 적합하도록 필터링 및 증폭하는 것이 중요하다. 이러한 역할은 프리 앰프 및 메인 앰프를 통해 수행할 수 있다.

상기와 같이, 종래의 시스템은 각각의 센서를 이용하여 저주파 및 고주파 신호를 각각 수집 및 처리하는 시스템으로 구성되어 있으나, 본 발명의 시스템은 저주파와 고주파에 대해 동시에 특징 신호의 수집이 가능한 시스템으로 구성된다. 즉, 입력되는 신호를 저주파 및 고주파 성분을 각각 분리하고 해당되는 신호의 처리(증폭 및 필터링)를 수행하여 특징신호를 구분해 내는 방식으로 처리된다.

한편, 상기 장치의 각각의 구성요소들은 기능 및 논리적으로 분리될 수 있음을 나타나기 위해 별도로 도면에 표시한 것이며, 물리적으로 반드시 별도의 구성요소이거나 별도의 코드로 구현되는 것을 의미하는 것은 아니다.

그리고 본 명세서에서 각 기능부(또는 모듈)라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 각 기능부는 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 데이터베이스라 함은, 각각의 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장하는 소프트웨어 및 하드웨어의 기능적 구조적 결합을 의미할 수 있다. 데이터베이스는 상기 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장할 수 있는 모든 데이터 저장매체 및 데이터 구조를 포함한다.

이상으로, 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 시스템 및 장치의 구조를 설명하였다. 이하, 도 5 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 절차를 상세히 설명한다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 건전도 평가를 위한 각 기능 블록들을 나타내는 블록도이고, 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 건전도 평가를 위한 세부 절차를 나타내는 흐름도이다. 즉, 본 발명의 실시 예에 따른 건전도 평가를 위한 기능 블록들은 대상체(501)에 부착된 각종 센서들(502), 데이터 수집부(Data Acquisition)(503), 데이터 전처리부(Data Preprocessing)(504), 특징 표현부(Feature Representation)(505), 특징 추출부(Feature Extraction)(506), 특징 선택부(Feature Selection)(507), 통합 평가부(Integrity Evaluation)(508) 등을 포함할 수 있다.

도 5를 참조하면, 건전도 평가를 위해 먼저 대상체(Object)(501)에 설치된 센서(sensor)(502)로부터 다양한 신호의 입력을 받는다.

입력된 신호는 데이터 수집부(503)를 통해 다채널 신호의 입력이 이루어지고, 데이터 전처리부(504)에서 입력된 신호의 노이즈제거, 필터링과 같은 데이터의 전처리 과정(Data Preprocessing)을 거친다.

이와 같이, 전처리된 신호는 특징 표현부(Feature Representation)(505), 특징 추출부(Feature Extraction)(506), 특징 선택부(Feature Selection)(507) 등에서 대상체의 결함을 잘 판단할 수 있는 특징 신호 추출 처리과정을 통하여 특징신호로 분류 및 표시하는 과정을 거지게 된다. 예를 들면, 누설의 경우 누설 주파수분석(FFT), RMS(root mean square) 등이 특징 표현부(505)에 의해 대표적인 특징 정보로 표시될 수 있다.

그런 다음, 특징 추출부(506)에서는 상기 정의된 특징 정보로부터 특징 신호를 추출(feature extraction)하게 된다. 이때, 특징 선택부(507)는 추출된 신호 중에서 결함에 잘 반응하는 특징 신호를 선택(feature selection)한다.

통합 평가부(508)에서는 이와 같이 선정된 특징 신호를 기반으로 본 발명의 실시 예에 따라 건전도를 평가(integrity evaluation)한다.

상기 평가 결과, 결함이라고 판단이 되면, 결함에 대한 위치 추정(source location)k 건전도 지수화 표시(Integrity Health Index), 수명예측 (Estimate Life)를 수행한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 건전도 평가를 수행하는 과정을 보다 세분화하여 하드웨어 및 소프트웨어로 구분한 흐름도이다. 한편, 하드웨어에서 수행한다는 의미는 하드웨어 내부 메모리에 위치한 FPGA나 DSP 칩을 통한 내부/외부메모리에서 처리하는 방식을 의미한다.

도 6을 참조하면, 먼저 현장에서 센서로부터 입력되는 신호 중 가공되지 않은 신호(이하, '로우 데이터(Raw data)'라 한다)를 입력(S601)받는다.

이때, 상기 입력된 신호는 미약하기 때문에 증폭을 수행하는 엠프(AMP), 특정신호만을 추출하는 필터(Filter), 신호의 평균화를 위한 RMS(Root Mean Square) 값으로 각각 아날로그 신호 처리를 수행(S602)한다.

한편, 상기 1차 처리된 신호는 수많은 잡음신호를 포함하고 있기 때문에, 디지털 필터(Digital Filter)를 이용한 신호처리 및 노이즈 제거(denosing)를 신호처리 알고리즘을 통해 수행(S603)한다.

상기 아날로그 및 디지털 신호처리된 신호는 대상체가 가진 결함신호를 가장 잘 표현해낼 수 있는 특징신호(예컨대, Hit, ASL, Energy, Count, Duration, FFT 등)를 찾아내기 위한 특징 추출(feature extraction) 과정의 연산처리를 수행(S604)한다.

그런 다음, 상기 추출된 신호중 결함을 가장 잘 표현할 수 있는 신호로 특징신호를 선택(feature selection)과정을 수행(S605)한다.

상기 선택된 특징 신호로부터 최종 결함신호에 대한 판단 알고리즘으로 판단을 수행(S606)한다.

상기 판단 결과, 결함신호로 판정이 나면, 대상체에 대한 결함의 위치를 파악하기 위해 위치추정 알고리즘 기반의 2D, 3D 위치추정을 수행(S607)하게 된다. 상기 위치추정에 의해 결함의 소스 위치(source location)가 1D, 2D, 3D의 형태로 표시(S608)될 수 있다.

한편, 상기에서 결함 신호의 판별은 도 7을 참조하여 다음과 같이 수행될 수 있다.

예컨대, 현장에서 수집되는 신호는 배경 잡음가 섞여 있다. 따라서, 배경 잡음(Background noise) 신호와 실제 결함신호를 구분해야 한다. 따라서, 도 7에 도시된 바와 같이 잡음신호에서 문턱 값(voltage threshold)을 넘어서게 되면 이때부터 이벤트(Event)가 발생한 것으로 간주하게 되며, 신호의 특징 연산을 수행하게 된다.

상기 도 7을 통해, 진폭, AE 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS, 히트, 주파수 등과 같은 특징들을 추출할 수 있다.

보다 구체적으로 설명하면, 진폭(Amplitude)은 신호의 전압값의 절대값으로서 최대진폭을 의미하며, AE 카운트(Count)는 신호의 지속시간 동안 문턱값(Threshold)을 초과한 횟수를 의미한다. 또한, 상승 시간(Rise Time)은 신호의 시작부터 피크(Peak) 진폭까지 걸린 시간을 의미하며, 시간 구간(Duration)은 신호의 시작과 종료에 이르기까지의 시간을 의미한다.

또한, AE 에너지(Energy)는 히트(Hit) 구간 내의 정류 신호의 적분값을 의미하며, RMS는 지속시간에서의 신호 에너지의 시간평균 제곱근을 의미한다. 히트(Hit)는 문턱값(Threshold)을 초과하고 시스템 채널에 데이터 축척을 알리는 신호를 나타내며, 주파수(Frequency)는 시간 파형(Time waveform) 데이터를 주파수로 변환하여 누설 중심대역 주파수를 판단한다.

한편, 상술한 바와 같은 특징 추출에 의해 결함이 발생한 것으로 판단될 경우, 본 발명의 실시 예에 따라 결함 신호로부터 3차원 위치추정을 수행한다.

도 8은 대상체로부터 결함 신호를 받아 결함 신호에 대한 3차원 위치추정을 수행하는 절차를 나타내는 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 먼저 대상체에 부착된 센서로부터 로우 데이터(Raw data)의 신호가 입력(S801)되고, 입력된 신호중 결함의 특징을 추출(Feature Extraction)(S802)한다.

그런 다음, 추출된 결함 신호중 해당 결함을 가장 잘 나타내는 특징 신호를 선택(Feature selection)(S803)한다.

이때, 대상체의 X, Y, Z 축에 각각 해당 특징신호를 적용(S084a, S804b, S804c)한다.

그런 다음, 특징 분류기(Feature Classsification)를 통한 3차원 위치추정 수행(S805)한다.

다음으로, 위치추정에 따른 시뮬레이션(simulation) 및 오차 확인(S806)을 하고, 현장에서 수집된 특성 DB(database)를 이용한 신호와 노이즈원을 구분하고, 최적화(S807)시킨다.

다음으로, 결함 신호에 대한 위치표정을 점(point)으로 표시하여, 군집도(clustering)가 높은 곳에 결함이 있다는 것을 3차원 포인트 위치(point location) 기법을 이용하여 통보(S808)한다.

마지막으로, 결함에 대한 건전도(Integrity)를 지수화(Index)함으로써 구조물 안전 관리를 수행(S809)한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상으로, 본 발명의 실시예에 따른 스마트 건전도 통합 평가 절차를 상세히 설명하였다. 이하, 본 발명의 실시예에 따라 구현된 서비스의 예를 설명한다.

실시예

도 9a 내지 도 9d는 클러스터링(clustering)을 이용한 최종 결함에 대한 위치추정을 수행한 결과를 나타낸다.

도 9a는 발전소용 대형 구조물(보일러)의 내부 및 외부 결함(누설, 균열, 부식)에 따른 3차원 위치 추정의 예를 나타내며, 도 9b는 LNG 선박과 같은 대형구조물의 결함에 따른 3차원 위치추정의 예를 나타낸다.

도 9c는 지하매설관로의 누설에 따른 3차원 위치추정의 예를 나타내며, 도 9d는 풍력발전기와 같은 구조물의 결함에 따른 3차원 위치추정의 예를 나타낸다.

도 9a 내지 도 9d에 표시된 바와 같이 결함 신호에 대한 위치표정을 점(point)으로 표시하여, 군집도(clustering)가 높은 곳에 결함이 있다는 것을 3차원 포인트 위치(point location) 기법을 이용하여 표시할 수 있다.

이하, 도 10a 내지 도 10g를 참조하여 보일러 구조물에 대한 3차원 위치 추정의 예를 설명한다.

도 10a는 화력발전설비의 보일러 구조도 및 센서 위치도의 예이다. 또한, 도 10b는 도 10a의 CH1 지점에서의 유사누설 신호 발생에 따른 신호 감쇄 특성을 나타내는 그래프이며, 도 10c는 도 10a의 CH14 지점에서의 유사누설 신호 발생에 따른 신호 감쇄 특성을 나타내는 그래프이다.

따라서, 상기 그래프의 분석을 통해 3차원 포인트 위치 추정을 하면 도 10d와 같이 결함의 위치가 표시될 수 있다.

다음으로, 도 10e는 포물선 방정식을 이용한 결함 위치추정 방법을 나타내며, 도 10f는 1차원 포물선 방정식, 도 10g는 2차원 포물선 방정식을 나타낸다.

보다 구체적으로 설명하면, 상술한 영역 위치(zone location) 추정 방법의 경우 많은 센서를 사용할수록 추정된 위치의 영역은 줄어들겠지만, 최종 특정 점으로 표시할 수는 없다는 한계가 있다.

따라서, 본 발명의 실시 예에 따라 도 10b 및 도 10c와 같이 영역 위치에 신호의 크기 비를 추가함으로써 해당 영역 내부에 보다 정밀하게 포인트로 위치 표정을 하면서 그 군집도를 누적으로 파악할 수 있도록 적용한다.

상기 영역 위치를 이용한 신호의 크기 비는 대상체가 큰 지역으로 대략적으로 구분할 수 있으나, 누설의 위치를 단위구역으로 나누어 파악하는데 한계가 있다. 즉, 해당 영역 내부를 보다 세분화된 구역으로 나누어 위치추정의 정밀도를 높이기 위해 포인트로써 해당 영역 내부를 보다 정밀하게 위치를 수행하는 방법을 도 10d와 같이 적용한다.

최종 누설신호에 대한 위치를 클라이언트 소프트웨어에서 3D 맵에 3D 좌표상의 포인트로 표시하여 군집도가 높은 곳이 누설 의심 지역임을 확인할 수 있도록 위치추정의 정밀도를 높일 수 있다.

한편, 누설 신호는 발전 정지 시까지 연속적으로 입력되기 때문에, 위치 표정 결과는 일정 간격으로 3D 화면에 표시하게 된다. 표시된 3D 위치 표정 결과는 화면에 누적 표시되어 군집(cluster)을 이룰 것이며, 이를 통해 보다 정확한 누설 위치를 추정을 수행한다.

이때, 영역 위치의 신뢰성을 높이기 위해 발전소가 운전중일 때 보일러 내부의 먼지(dust)를 제거하기 위해 5~10bar의 스팀(steam) 신호를 발생하는 장치인"soot blower" 신호를 이용하였다.

"Soot blower"로부터 발생되는 진동과 음향신호는 작은 규모의 누설신호와 유사하므로 누설감시 시스템에서 자칫하면 누설신호로 오해하여 오류 알람(false alarm)을 발생시킬 수 있다. 이러한 신호의 특징을 정확히 파악하여 실제 누설신호와 구분해 내는 것이 중요하다.

도 10a에 도시된 바와 같이 "soot blower"는 센서가 설치된 채널 주변에 위치하게 되며, 도 10b의 경우 CH1번 근처에, 도 10c의 경우 CH 14번 근처에서 "soot blower" 신호가 발생되었을 때 거리에 따른 신호의 감쇄 특성 변화를 이용하였다.

이러한 방식으로, 발전소가 운전 중일 때 약 62개소에 해당되는 "soot blower" 신호를 각각 발생시켜 그와 유사한 위치에 3차원 포인트 위치(point location)가 유사한 위치에 표시됨을 확인할 수 있다.

3차원으로 포인트 위치(point location) 추정을 수행하는 방법은 설치된 센서간의 거리를 이용한 포물선 방정식을 도 10d와 같이 이용하여 누설이 발생하는 신호의 위치를 찾아낸다.

포물선 방정식은 1차원 포물선 위치추정 개념도인 도 10f와 같이 나타낼 수 있으며, 2차원의 경우 도 10g와 같이 교차법을 이용하여 위치를 찾아낼 수 있다.

이러한 방식으로 3차원 구조물에 대한 위치추정이 가능하다.

도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 풍력 발전기에 대한 결함 탐지 방법을 나타내는 도면이다. 도 11을 참조하면, 풍력 발전기의 내부에 음향, 진동, 음향 방출 센서, 온도, 윤활 감지 센서 등을 부착하여 풍력 발전기의 내부를 감시할 수 있다. 아울러, 풍력 발전기의 외부 구조물에도 음향 방출 센서, 부식 감지 센서 등을 부착하여 외부 구조물의 감시를 동시에 할 수 있다.

상기 센서들로부터 수집된 데이터는 본 발명의 실시 예에 따라 통합 수집되어 처리됨으로써 결함에 대한 진단 및 예측과 아울러 건전성을 평가할 수 있다.

예컨대, 기어, 베어링 손상, 정렬 불량, 오일 등에 대한 감시, 온도, 화재 감시, 터빈 블레이드 감시, 터빈 타워 건전성 감시 등을 수행할 수 있다. 이와 같이 고장에 대한 실시간 감시 및 예지 진단을 통해 고장 전 정보가 가능해진다. 또한, 화재 감시 센서를 이용하여 화재가 발생하면, 자동으로 압력 밸브를 릴리즈하여, 소화액을 분사하고, 화재 발생 지역에 소화액을 분사하여 화재를 진압할 수 있다. 아울러, 정기 보고서를 자동 생성하여 발송하고, 정비 시점을 각 단말로 알릴 수 있다.

한편, 도 11에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 내부 감시, 외부 감시 데이터에 의해 리스크 매트릭스(risk matrix) 기반으로 풍력 발전기 심각도(severity)를 평가할 수 있다.

본 발명은 특정 기능들 및 그의 관계들의 성능을 나타내는 방법 단계들의 목적을 가지고 위에서 설명되었다. 이러한 기능적 구성 요소들 및 방법 단계들의 경계들 및 순서는 설명의 편의를 위해 여기에서 임의로 정의되었다. 상기 특정 기능들 및 관계들이 적절히 수행되는 한 대안적인 경계들 및 순서들이 정의될 수 있다. 임의의 그러한 대안적인 경계들 및 순서들은 그러므로 상기 청구된 발명의 범위 및 사상 내에 있다. 추가로, 이러한 기능적 구성 요소들의 경계들은 설명의 편의를 위해 임의로 정의되었다. 어떠한 중요한 기능들이 적절히 수행되는 한 대안적인 경계들이 정의될 수 있다. 마찬가지로, 흐름도 블록들은 또한 어떠한 중요한 기능성을 나타내기 위해 여기에서 임의로 정의되었을 수 있다. 확장된 사용을 위해, 상기 흐름도 블록 경계들 및 순서는 정의되었을 수 있으며 여전히 어떠한 중요한 기능을 수행한다. 기능적 구성 요소들 및 흐름도 블록들 및 순서들 둘 다의 대안적인 정의들은 그러므로 청구된 본 발명의 범위 및 사상 내에 있다.

본 발명은 또한 하나 이상의 실시예들의 용어로, 적어도 부분적으로 설명되었을 수 있다. 본 발명의 실시예는 본 발명, 그 측면, 그 특징, 그 개념, 및/또는 그 예를 나타내기 위해 여기에서 사용된다. 본 발명을 구현하는 장치, 제조의 물건, 머신, 및/또는 프로세스의 물리적인 실시예는 여기에 설명된 하나 이상의 실시예들을 참조하여 설명된 하나 이상의 측면들, 특징들, 개념들, 예들 등을 포함할 수 있다. 더구나, 전체 도면에서, 실시예들은 상기 동일한 또는 상이한 참조 번호들을 사용할 수 있는 상기 동일하게 또는 유사하게 명명된 기능들, 단계들, 모듈들 등을 통합할 수 있으며, 그와 같이, 상기 기능들, 단계들, 모듈들 등은 상기 동일한 또는 유사한 기능들, 단계들, 모듈들 등 또는 다른 것들일 수 있다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

201 : 대상체 202 : 도파관
203 : 센서 204 : 프리앰프
205 : 메인 앰프 207 : I/O 유닛
208 : DAS 209 : 서버
210 : 원격 클라이언트 301 : 대상체
302 : 프리앰프 303 : 메인 앰프
304 : 신호 조절기 305 : 데이터 수집 장치
306 : 실시간 후처리 분석 S/W 501 : 대상체
502 : 센서 503 : 데이터 수집부
504 : 데이터 전처리부 505 : 특징 표현부
506 : 특징 추출부 507 : 특징 선택부
508 : 통합 평가부

Claims (17)

1. 대상체의 결함진단을 위한 스마트 건전도 통합 평가 시스템으로서,
   상기 대상체의 서로 다른 위치에 장착되어, 상기 대상체의 소성변형에 따른 탄성파로부터 각각 균열발생에 의한 음향방출신호와 누설발생에 의한 음향진동신호를 포함하는 대상신호를 감지하는 복수의 센서들;
   상기 각 센서로부터 센싱된 신호를 필터링 및 증폭하는 복수의 앰프들; 및
   상기 각 앰프로부터 증폭된 신호를 수집하여 복수의 특징 신호들을 추출하고, 상기 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하며, 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 데이터 수집 장치를 포함하되,
   상기 데이터 수집 장치는,
   하나의 센서로 돌발형 신호 및 연속 신호를 동시에 수집하여 처리함으로써, 고주파 신호와 저주파 신호를 동시에 처리하고, 상기 선택된 특징 신호가 미리 설정된 문턱값을 초과할 경우 오류가 발생한 것으로 판단하며, 상기 오류 발생 시, 상기 대상체의 X, Y, Z축에 각각 상기 선택된 특징 신호를 적용하여 소스 위치 추적 알고리즘에 의해 상기 대상체의 결함이 발생한 위치를 포인트로 표시하고, 상기 표시된 포인트를 군집화하여 결함의 발생 위치를 3차원으로 표시하며, 결함에 대한 건전도(Integrity)를 지수화(Index)하는 것을 특징으로 하는 스마트 건전도 통합 평가 시스템.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 시스템은,
   도파관을 상기 대상체에 부착하고, 상기 부착된 도파관에 상기 센서가 결합되는, 스마트 건전도 통합 평가 시스템.
   
3. 삭제
4. 제1항에 있어서, 상기 특징 신호는,
   진폭, AE(Acoustic Emission) 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS(root mean square), 히트(Hit), 주파수 중에서 선택된 어느 하나 이상인, 스마트 건전도 통합 평가 시스템.
   
5. 삭제
6. 삭제
7. 대상체의 결함진단을 위한 데이터 수집 장치로서,
   각 센서로부터 센싱된 신호를 수집하는 데이터 수집부;
   상기 데이터 수집부에서 수집된 신호의 노이즈를 제거하고 원하는 신호를 필터링하는 데이터 전처리부;
   상기 데이터 전처리부에서 필터링된 신호로부터 복수의 특징 신호들을 추출하는 특징 추출부;
   상기 특징 추출부에서 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하는 특징 선택부; 및
   상기 특징 선택부에서 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 통합 평가부를 포함하되,
   하나의 센서로 돌발형 신호 및 연속 신호를 동시에 수집하여 처리함으로써, 고주파 신호와 저주파 신호를 동시에 처리하고, 상기 선택된 특징 신호가 미리 설정된 문턱값을 초과할 경우 오류가 발생한 것으로 판단하며, 상기 오류 발생 시, 상기 대상체의 X, Y, Z축에 각각 상기 선택된 특징 신호를 적용하여 소스 위치 추적 알고리즘에 의해 상기 대상체의 결함이 발생한 위치를 포인트로 표시하고, 상기 표시된 포인트를 군집화하여 결함의 발생 위치를 3차원으로 표시하며, 결함에 대한 건전도(Integrity)를 지수화(Index)하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
   
8. 삭제
9. 제7항에 있어서, 상기 특징 신호는,
   진폭, AE(Acoustic Emission) 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS(root mean square), 히트(Hit), 주파수 중에서 선택된 어느 하나 이상인, 데이터 수집 장치.
   
10. 삭제
11. 삭제
12. 스마트 건전도 통합 평가 방법으로서, 대상체의 결함진단을 위한 데이터 수집 장치에 의해 수행되는 각 단계가,
    각 센서로부터 센싱된 신호를 수집하는 단계;
    상기 수집된 신호의 노이즈를 제거하고 원하는 신호를 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 신호로부터 복수의 특징 신호들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 신호들 중에서 적어도 하나의 특징 신호를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 특징 신호를 기반으로 상기 대상체의 건전도를 평가하는 단계를 포함하되,
    하나의 센서로 돌발형 신호 및 연속 신호를 동시에 수집하여 처리함으로써, 고주파 신호와 저주파 신호를 동시에 처리하고,
    상기 선택된 특징 신호가 미리 설정된 문턱값을 초과할 경우 오류가 발생한 것으로 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 오류 발생 시, 상기 대상체의 X, Y, Z축에 각각 상기 선택된 특징 신호를 적용하여 소스 위치 추적 알고리즘에 의해 상기 대상체의 결함이 발생한 위치를 포인트로 표시하고, 상기 표시된 포인트를 군집화하여 결함의 발생 위치를 3차원으로 표시하며, 결함에 대한 건전도(Integrity)를 지수화(Index)하는 것을 특징으로 하는 스마트 건전도 통합 평가 방법.
    
13. 삭제
14. 제12항에 있어서, 상기 특징 신호는,
    진폭, AE(Acoustic Emission) 카운트, 상승 시간, 시간 구간, AE 에너지, RMS(root mean square), 히트(Hit), 주파수 중에서 선택된 어느 하나 이상인, 스마트 건전도 통합 평가 방법.
    
15. 삭제
16. 삭제
17. 청구항 12 또는 청구항 14 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

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