KR101543146B1 - Method for estimating state of vibration machine - Google Patents
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Abstract
본 발명은 진동 장치의 진동 센싱 신호에 기초하여 진동 장치의 상태를 판단하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 진동 장치의 진동 센싱 신호로부터 생성한 스펙트럼 데이터와 기준 진동 센싱 신호로부터 생성한 기준 스펙트럼 데이터의 유사도에 기초하여 진동 센싱 신호와 가장 유사한 기준 진동 센싱 신호를 판단하고, 판단한 기준 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method of determining the state of a vibration device based on a vibration sensing signal of a vibration device, and more particularly, to a method of determining a state of a vibration device based on a vibration sensing signal of a vibration device, And a method for determining the state of the vibration device in a state corresponding to the determined reference sensing signal.
Description
본 발명은 진동 장치의 진동 센싱 신호에 기초하여 진동 장치의 상태를 판단하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 진동 장치의 진동 센싱 신호로부터 생성한 스펙트럼 데이터와 기준 진동 센싱 신호로부터 생성한 기준 스펙트럼 데이터의 유사도에 기초하여 진동 센싱 신호와 가장 유사한 기준 진동 센싱 신호를 판단하고, 판단한 기준 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method of determining the state of a vibration device based on a vibration sensing signal of a vibration device, and more particularly, to a method of determining a state of a vibration device based on a vibration sensing signal of a vibration device, And a method for determining the state of the vibration device in a state corresponding to the determined reference sensing signal.
기업에게 있어 제품의 훌륭한 초기 품질 확보는 중요한 이슈이다. 제품이 복잡한 조립을 요하는 경우 주로 조립공정 말단에서 조립이 제대로 수행되었는지의 여부를 판단하기 위한 관능 검사 또는 계측시스템을 이용한 검사를 수행하고 있다. 진동을 발생하는 일부 기계 제품의 경우 수많은 부품들이 복잡한 형태로 조립이 되어 있어 단순한 형태의 회전 기계와는 달리 매우 복잡한 진동 신호의 특성을 지닌다. 예를 들어, 엔진의 경우 회전 동력을 전달하는 기어와 체인, 풀리 등과 같은 수많은 진동 유발 장치들로 연결되어 있다. 그리고 회전 진동의 특징뿐만 아니라 실린더와 같이 상하 진동을 유발하는 장치, 터보차져와 컴프레셔 등 고주파 진동을 유발하는 장치가 통합 결합된다. 그러므로 회전에 의한 주기적인 진동과 더불어 크고 작은 진동들 간의 간섭으로 인한 감쇄 또는 증폭으로 인한 변동이 발생되는 복합적 형태의 진동특성이 나타난다.For companies, securing a good initial quality of product is an important issue. When the product requires complicated assembly, the inspections are usually carried out using a sensory test or a measurement system to determine whether the assembly has been properly performed at the end of the assembly process. In the case of some mechanical products that generate vibrations, many components are assembled in a complicated form, which, unlike a simple type of rotating machine, has very complex vibration signal characteristics. For example, in the case of an engine, it is connected to a number of vibration inducing devices such as a gear, a chain, a pulley, and the like that transmit rotational power. In addition to the features of rotational vibration, it also combines a device that causes vertical vibration such as a cylinder, and a device that generates a high frequency vibration such as a turbocharger and a compressor. Therefore, there is a complex vibration characteristic in which a periodic vibration due to rotation and a fluctuation due to attenuation or amplification due to interference between large and small vibrations occur.
진동 신호를 이용하여 검사하고자 하는 기계 장치의 상태를 판단하는 종래 방법으로 통계적 진단 방식과 주파수 분석 방식이 존재한다.A statistical diagnostic method and a frequency analysis method exist as a conventional method of determining the state of a mechanical device to be inspected using a vibration signal.
레볼드(Lebold)는 기어박스를 진단에 사용되는 유용한 통계량으로 서술하고 이에 대한 의미를 설명하였으며, 제시된 모든 유용한 통계량에 대한 검사를 수행하는 방법론을 제시하였다. 통계 분석을 통한 진단 방법은 계산이 용이하여 손쉽게 진단할 수 있다는 점에서 이점이 있으나, 엔진과 같이 진동 발생 과정에서 증폭과 감쇄를 반복하는, 반복적 증폭 감쇄 신호나 출현빈도가 낮은 이상신호에 대한 분석에 있어서는 취약점이 있다.Lebold describes the gearbox as a useful statistic used for diagnostics, explains its meaning, and presents a methodology for performing an inspection of all the available statistics. Diagnostic method through statistical analysis has an advantage in that it can be easily diagnosed by easy calculation, but it is advantageous in that it can perform repeated diagnosis such as repetitive amplification attenuation signal which repeats amplification and attenuation in vibration generation process such as engine, There is a vulnerability.
종래 주파수 분석 방식에 대해 살펴보면, 스레브(Shreve)는 진동 분석에 FFT(fast fourier transform)의 적용방법을 서술하였고, 베타(Betta)는 FFT 분석기를 이용하여 회전 장치의 상태 진단을 수행하였다. 주파수 분석 방식은 규칙적인 진동신호에 대해서는 용이하고 정확하게 진단을 분석할 수 있으나, 시간 분해능의 부재로 인해 복잡한 회전 진동 장치는 정확한 상태 진단이 불가능하다는 문제점을 가진다. In the conventional frequency analysis method, Shreve describes a method of applying an FFT (fast fourier transform) to vibration analysis, and Betta performs a condition diagnosis of a rotating device using an FFT analyzer. The frequency analysis method can easily and accurately analyze the diagnosis of regular vibration signals. However, due to the lack of time resolution, a complicated rotating vibration device can not accurately diagnose the condition.
본 발명은 위에서 언급한 종래 진동 장치의 상태 판단 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 진동 센싱 신호를 전처리하여 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성하고 생성한 스펙트럼 데이터와 기준 스펙트럼 데이터 사이의 유사도를 비교하여 진동 장치의 상태를 정확하게 진단할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The object of the present invention is to provide a method for determining the state of a conventional vibration apparatus, which comprises: generating a frequency-specific spectral data by preprocessing an oscillation sensing signal; And to provide a method for accurately diagnosing the state of the vibration device.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 진동 센싱 신호와 일치하는 기준 진동 센싱 신호를 검색하지 못한 경우, 수신한 진동 센싱 신호를 신규 기준 진동 센싱 신호로 저장하여 진동 장치의 새로운 상태를 학습 진단할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to provide a method for learning and diagnosing a new state of a vibration device by storing a received vibration sensing signal as a new reference vibration sensing signal when the reference vibration sensing signal corresponding to the vibration sensing signal can not be retrieved .
본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법은 진동 장치에 부착되어 있는 센서로부터 진동 센싱 신호를 수신하는 단계와, 진동 센싱 신호를 전처리하여 진동 센싱 신호에 대한 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계와, 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블에 스펙트럼 데이터를 적용하여 기준 진동 센싱 신호와 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산하는 단계와, 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of determining a state of a vibration device, the method comprising: receiving a vibration sensing signal from a sensor attached to the vibration device; Calculating spectral data by applying spectral data to a reference density estimation table generated from reference spectral data of a reference oscillation sensing signal to calculate a similarity degree between the reference oscillation sensing signal and the vibration sensing signal; And determining a state of the vibration device in a state corresponding to a reference vibration sensing signal having a high degree of similarity.
여기서 진동 장치에는 적어도 2개 이상의 센서들이 부착되어 있으며, 센서들로부터 각각 수신한 진동 센싱 신호를 전처리하여 생성되는 스펙트럼 데이터를 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성되는 기준 밀도 추정 테이블에 적용하여 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 한다.The spectral data generated by preprocessing the vibration sensing signals received from the sensors are applied to a reference density estimation table generated from the reference spectral data of the reference vibration sensing signal, Is calculated.
여기서 수신한 각 진동 센싱 신호로부터 생성되는 단위 스펙트럼 데이터는 시간 동기화되어 있는 것을 특징으로 한다.Wherein the unit spectral data generated from the received vibration sensing signals are time-synchronized.
바람직하게, 진동 장치의 상태를 판단하는 단계는 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호를 결정하는 단계와, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는지 판단하는 단계와, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는 경우, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of determining the state of the vibration device includes the steps of determining a reference vibration sense signal having the highest degree of similarity based on the degree of similarity, determining whether the degree of similarity of the reference vibration sense signal having the highest degree of similarity exceeds a threshold similarity And determining the state of the vibration device in a state corresponding to the reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity when the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity exceeds the critical similarity, do.
여기서 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하지 않는 경우, 수신한 진동 센싱 신호를 신규 진동 센싱 신호로 데이터베이스에 저장하고 신규 진동 센싱 신호가 저장되었음을 사용자에 알려준다.If the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity does not exceed the threshold similarity, the received vibration sensing signal is stored in the database as a new vibration sensing signal and the user is informed that the new vibration sensing signal has been stored.
바람직하게, 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계는 제1 센서로부터 수신한 제1 진동 센싱 신호와 제2 센서로부터 수신한 제2 진동 센싱 신호를 각각 단위 시간으로 나누어 단위 시간별로 제1 진동 센싱 신호의 제1 주파수 분포 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 제2 주파수 분포 데이터를 생성하는 단계와, 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터에 기초하여 주파수별 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계와, 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로부터 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of generating spectral data may include dividing the first vibration sensing signal received from the first sensor and the second vibration sensing signal received from the second sensor into unit time and outputting the first vibration sensing signal Generating second frequency distribution data of the second vibration sensing signal based on the first frequency distribution data and the second frequency distribution data; Generating unit spectrum data of the sensing signal and generating spectral data from a combination of the unit spectral data of the first vibration sensing signal and the unit spectral data of the second vibration sensing signal.
여기서 스펙트럼 데이터는 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제1축으로, 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제2축으로 하는 2차원 데이터인 것을 특징으로 한다.Wherein the spectral data is two-dimensional data having the first spectral data of the first vibration sensing signal as a first axis and the second spectral data of the second vibration sensing signal as a second axis.
여기서 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터의 유사도는 기준 진동 센싱 신호의 기준 밀도 추정 테이블에 스펙트럼 데이터를 적용하여 기준 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산하는 것을 특징으로 한다.Wherein the similarity of the reference spectral data and the spectral data of the reference vibration sensing signal is calculated by applying the spectral data to the reference density estimation table of the reference vibration sensing signal to calculate the similarity between the reference spectral data and the spectral data.
바람직하게, 유사도를 계산하는 단계는 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간을 등간격으로 나누어 각 등간격에서의 상기 스펙트럼 데이터의 분포 밀도를 생성하는 단계와, 스펙트럼 데이터의 분포 밀도와 동일한 등간격에 대한 기준 밀도 추정 테이블의 밀도값에 기초하여 각 등간격에서 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도를 계산하는 단계와, 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도의 전체 합으로부터 기준 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of calculating the degree of similarity includes the steps of: generating a distribution density of the spectral data at each equal interval by dividing the space in which the spectral data can appear into equal intervals; calculating a reference density Calculating the iso-degree similarity of the spectral data at each equal interval based on the density value of the estimation table, and calculating the similarity between the reference spectral data and the spectral data from the total sum of the iso-distance similarities of the spectral data .
여기서 스펙트럼 데이터의 유사도는 상기 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간의 수로 정규화되어 있는 것을 특징으로 한다.Wherein the similarity of the spectral data is normalized by the number of spaces in which the spectrum data can appear.
여기서 기준 확률 밀도 추정 테이블에는 등간격을 구성하는 격자점의 좌표와, 격자점 좌표에 매핑되어 있는, 기준 스펙트럼 데이터가 각 등간격에서 출현하는 기준 밀도값이 저장되어 있는 특징으로 한다.Here, the reference probability density estimation table stores the coordinates of the lattice points constituting the equal intervals and the reference density values, which are mapped to the lattice point coordinates, at which the reference spectrum data appears at each equal interval.
여기서 등각격(x(i,j))에서의 등간격 유사도(dsi ,j)는 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,Here, the equidistant similarity (ds i , j ) at the conformal value (x (i, j)) is calculated by the following equation (1)
[수학식 1][Equation 1]
여기서 nci ,j는 스펙트럼 데이터의 등간격(x(i,j))에서의 밀도를 의미하며 nsi,j는 기준 스펙트럼 데이터의 동일한 등간격(x(i,j))에서의 밀도를 의미하는 것을 특징으로 한다.Where nc i , j means the density at the equal interval (x (i, j)) of the spectral data and ns i, j means the density at the same equal interval (x (i, j) .
한편, 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 장치는 진동 장치에 부착되어 있는 센서로부터 수신한 진동 센싱 신호를 단위 시간별로 주파수 분석하여 각 단위 시간에 대한 주파수 분포 데이터를 생성하고, 주파수 분포 데이터로부터 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성하는 스펙트럼 데이터 생성부와, 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블에 스펙트럼 데이터를 적용하여 기준 진동 센싱 신호와 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산하는 유사도 계산부와, 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for determining a state of a vibration device, the apparatus comprising: a vibration sensor for detecting a vibration signal received from a sensor attached to the vibration device, A spectral data generator for generating frequency-specific spectral data from the frequency distribution data, and a spectral data generator for applying spectral data to a reference density estimation table generated from reference spectral data of the reference oscillation sensing signal, And a determination unit for determining the state of the vibration device in a state corresponding to the reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity based on the degree of similarity.
바람직하게, 본 발명의 일 실시예에 따른 스펙트럼 데이터 생성부는 제1 센서로부터 수신한 제1 진동 센싱 신호와 제2 센서로부터 수신한 제2 진동 센싱 신호를 각각 단위 시간으로 나누어 단위 시간별로 제1 진동 센싱 신호의 제1 주파수 분포 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 제2 주파수 분포 데이터를 생성하는 주파수 분포 데이터 생성부와, 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터에 기초하여 주파수별 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 생성하는 단위 스펙트럼 데이터 생성부와, 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로부터 스펙트럼 데이터를 생성하는 조합 스펙트럼 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the spectral data generator according to an embodiment of the present invention divides the first vibration sensing signal received from the first sensor and the second vibration sensing signal received from the second sensor into unit time, A frequency distribution data generation unit for generating first frequency distribution data of the sensing signal and second frequency distribution data of the second vibration sensing signal based on the first frequency distribution data and the second frequency distribution data, A unit spectrum data generation unit for generating unit spectrum data of the first vibration sensing signal and unit spectrum data of the second vibration sensing signal and a unit spectrum data generator for generating spectral data from a combination of the unit spectral data of the first vibration sensing signal and the unit spectral data of the second vibration sensing signal And a combined spectrum generating unit for generating a combined spectrum.
바람직하게, 본 발명의 일 실시예에 따른 판단부는 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호를 선택하는 선택부와, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도와 임계 유사도를 비교하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는지 판단하는 비교부와, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는 경우, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 상태 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the determination unit according to an exemplary embodiment of the present invention further includes a selection unit that selects a reference vibration sense signal having the highest similarity based on the similarity, and a comparison unit that compares the similarity and the critical similarity of the reference vibration sense signal having the highest similarity, A comparison unit for determining whether the similarity degree of the reference vibration sense signal having the highest degree of similarity exceeds a threshold similarity degree and a comparison unit for comparing the similarity degree of the reference vibration sense signal having the highest degree of similarity, And a state determination unit for determining a state of the vibration device in a state corresponding to the signal.
바람직하게, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도 계산부는 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간을 등간격으로 분할하고 각 등간격에서의 스펙트럼 데이터의 분포 밀도를 생성하는 분포 밀도 생성부와, 스펙트럼 데이터의 분포 밀도와 동일한 등간격에 대한 기준 밀도 추정 테이블의 밀도값에 기초하여 각 등간격에서 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도를 계산하는 등간격 유사도 계산부와, 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도의 전체 합으로부터 기준 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산하는 전체 유사도 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the similarity calculation unit according to an embodiment of the present invention includes: a distribution density generation unit that divides space where spectrum data can appear at equal intervals and generates a distribution density of spectral data at each equal interval; An equal distance similarity calculation unit for calculating the equal distance similarity of spectral data at each equal interval on the basis of the density value of the reference density estimation table for equal intervals equal to the reference spectral data, And a total similarity calculation unit for calculating the similarity of the spectral data.
본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법 및 그 장치는 다음과 같은 효과를 가진다.The method and apparatus for determining the state of a vibration device according to the present invention have the following effects.
먼저 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법은 진동 센싱 신호를 전처리하여 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성하고 생성한 스펙트럼 데이터와 기준 스펙트럼 데이터 사이의 유사도를 비교함으로써, 간단한 프로세스로 진동 장치의 상태를 정확하게 진단할 수 있다.First, the method for determining the state of the vibration device according to the present invention prepares the vibration sensing signal to generate frequency-specific spectral data, and compares the generated spectral data with the reference spectral data to thereby accurately diagnose the state of the vibration device can do.
또한 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법은 진동 센싱 신호와 일치하는 기준 진동 센싱 신호를 검색하지 못한 경우, 수신한 진동 센싱 신호를 신규 기준 진동 센싱 신호로 등록 저장함으로써, 신규 진동 센싱 신호의 학습을 통해 다양한 상태를 진단할 수 있다.The method of determining the state of the vibration apparatus according to the present invention may further include the steps of: when the reference vibration sensing signal matching the vibration sensing signal is not retrieved, registering the received vibration sensing signal as a new reference vibration sensing signal, Can be used to diagnose various conditions.
도 1은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에서 진동 장치의 일 예로 엔진에 부착된 진동 센서의 일 예를 도시하고 있다.
도 3은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법에서 진동 센싱 신호의 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계의 일 예를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 다양한 기본 진동 센싱 신호에 대한 주파수 분포 데이터 그래프의 일 예를 도시하고 있다.
도 7은 단위 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터의 일 예를 도시하고 있다.
도 8은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법에서 유사도를 계산하는 단계의 일 예를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제1축으로 하고 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제2축으로 하는 등간격의 일 예를 도시하고 있다.
도 10은 등간격에서 분포 밀도에 기초하여 생성된 그래프의 일 예를 도시하고 있다.
도 11은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태를 판단하는 방법에서 상태를 판단하는 단계의 일 예를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a functional block diagram for explaining an apparatus for determining a state of a vibration device according to the present invention.
2 shows an example of a vibration sensor attached to an engine as an example of the vibration device in the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method for determining a state of a vibration device according to the present invention.
5 is a flowchart for explaining an example of a step of generating spectral data of an oscillation sensing signal in the method for determining the state of the oscillator according to the present invention.
FIG. 6 shows an example of a frequency distribution data graph for various basic vibration sensing signals.
7 shows an example of unit spectrum data and spectral data.
8 is a flowchart for explaining an example of the step of calculating the degree of similarity in the method for determining the state of the vibration device according to the present invention.
9 shows an example of equal intervals in which the unit spectrum data of the first vibration sensing signal is taken as the first axis and the unit spectrum data of the second vibration sensing signal is taken as the second axis.
FIG. 10 shows an example of a graph generated based on the distribution density at equal intervals.
11 is a flowchart for explaining an example of a step of determining the state in the method of determining the state of the vibration device according to the present invention.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법 및 그 장치에 대해 보다 구체적으로 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method and apparatus for determining a state of a vibration device according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
이하에서 진동 센싱 신호는 설명의 편의상 간단히 표현한 것으로, 진동 장치의 상태를 판단하는데 이용 가능한 신호로서 소음 신호나, 소음 신호와 진동 신호를 포함한 신호 등으로 대체 가능하다.
Hereinafter, the vibration sensing signal is simply expressed for convenience of explanation, and it can be replaced with a noise signal, a signal including a noise signal and a vibration signal, or the like as a signal usable for determining the state of the vibration device.
도 1은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram for explaining an apparatus for determining a state of a vibration device according to the present invention.
도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 스펙트럼 데이터 생성부(110)는 검사하고자 하는 진동 장치에 부착되어 있는 센서로부터 수신한 진동 센싱 신호를 단위 시간별로 주파수 분석하여 각 단위 시간에 대한 주파수 분포 데이터를 생성하고, 주파수 분포 데이터로부터 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성한다. 여기서 진동 장치는 상태를 검사하고자 하는 장치로, 작동 중 진동과 소음 또는 진동을 발생시키는 장치를 의미한다.1, the
유사도 계산부(120)는 데이터베이스(130)에 저장되어 있는 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블에 스펙트럼 데이터를 적용하여 기준 진동 센싱 신호와 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산한다. 데이터베이스(130)에는 진동 장치의 상태별 기준 진동 센싱 신호, 예를 들어 정상 상태에서 진동 장치가 동작시 발생하는 기준 진동 센싱 신호, 다양한 불량 조립 상태 또는 다양한 불량 부품이 조립된 상태에서 진동 장치가 동작시 발생하는 각 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블이 저장되어 있는데, 유사도 계산부(120)는 각 기준 밀도 추정 테이블에 진동 장치로부터 획득한 스펙트럼 데이터를 적용하여 다양한 기준 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터 사이의 유사도를 계산한다. 여기서 기준 밀도 추정 테이블은 각 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성되는, 기준 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간의 등간격에서 분포 밀도를 나타내는데, 기준 밀도 추정 테이블에는 등각격을 구성하는 격자점의 좌표와 격자점 좌표에 매핑된 등간격에서 기준 스펙트럼 데이터가 출현하는 기준 분포 밀도가 저장되어 있다.The
판단부(140)는 계산한 유사도에 기초하여 진동 센싱 신호와 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단한다. 바람직하게, 판단부(140)는 판단한 상태에 대한 정보를 사용자 인터페이스(150)를 통해 사용자에 제공한다. 여기서 사용자 인터페이스는 사용자에 진동 장치의 상태 정보를 출력하고, 사용자로부터 사용자 명령을 입력받기 위한 장치를 구비한다.
The
바람직하게, 상태를 검사하고자 하는 진동 장치로부터 진동 센싱 신호를 획득하기 위하여 다수의 센서가 진동 장치에 부착될 수 있는데, 도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 진동 장치의 일 예로 동작 중인 엔진의 상태를 판단하는 경우 엔진의 상단과 하단에 각각 총 2개의 진동 센서를 부착하며, 각 진동 센서를 통해 진동 센싱 신호를 획득한다. 획득한 2개의 진동 센싱 신호의 조합으로부터 엔진의 상태를 판단하는 경우, 2개의 진동 센싱 신호의 스펙트럼 데이터의 분포 형태로부터 보다 정확하게 엔진의 상태를 판단할 수 있다. Preferably, a plurality of sensors may be attached to the vibrating device to obtain a vibration sensing signal from the vibrating device for which the condition is to be inspected. As shown in FIG. 2, When judged, a total of two vibration sensors are attached to the upper and lower ends of the engine, respectively, and vibration sensing signals are acquired through the respective vibration sensors. The state of the engine can be more accurately determined from the distribution form of the spectrum data of the two vibration sensing signals when the state of the engine is determined from the combination of the obtained two vibration sensing signals.
이렇게 2개의 진동 센싱 신호로부터 진동 장치의 상태를 판단하는 경우, 각 진동 센싱 신호로부터 생성한 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로 스펙트럼 데이터를 생성하고 스펙트럼 데이터와 기준 스펙트럼 데이터 사이의 유사도를 판단하여 진동 장치의 상태를 판단한다.
In the case of determining the state of the vibration device from the two vibration sensing signals, spectrum data is generated by a combination of unit spectrum data generated from each vibration sensing signal, and the degree of similarity between the spectrum data and the reference spectrum data is determined, .
도 3은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method for determining a state of a vibration device according to the present invention.
도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 검사하고자 하는 진동 장치에 부착되어 있는 진동 센서로부터 진동 센싱 신호를 수신한다(S110). 여기서 진동 센싱 신호는 도 4의 (a)와 (b)에 도시되어 있는 바와 같이, 시간에 따른 진동의 진폭 크기의 그래프 형태로 진동 센싱 신호를 수신할 수 있다. 3, a vibration sensing signal is received from a vibration sensor attached to a vibration device to be inspected (S110). Here, as shown in FIGS. 4A and 4B, the vibration sensing signal can receive the vibration sensing signal in the form of a graph of the amplitude magnitude of the vibration with respect to time.
그러나 시간에 따른 진폭 데이터만으로는 진동의 특성을 세밀하게 판단하기 곤란하며, 따라서 진동 센싱 신호를 전처리하여 진동 센싱 신호에 대한 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성한다(S120). However, it is difficult to precisely determine the characteristics of the vibration with the amplitude data according to time, and thus, the vibration sensing signal is preprocessed to generate spectrum-specific spectral data for the vibration sensing signal (S120).
데이터베이스에 저장되어 있는 정상 상태, 불량상태1, 불량상태2,..., 불량상태n에 대한 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블에 생성한 스펙트럼 데이터를 적용하여 각 기준 진동 센싱 신호와 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산한다(S130). 계산한 각 기준 진동 센싱 신호와 진동 센싱 신호 사이의 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단한다(S140).
The spectral data generated in the reference density estimation table generated from the reference spectral data of the reference vibration sensing signal for the steady state,
도 5는 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법에서 진동 센싱 신호의 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계의 일 예를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart for explaining an example of a step of generating spectral data of an oscillation sensing signal in the method for determining the state of the oscillator according to the present invention.
도 5를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 검사하고자 하는 진동 장치에 배치되어 있는 제1 센서로부터 수신한 제1 진동 센싱 신호와 제2 센서로부터 수신한 제2 진동 센싱 신호를 각각 단위 시간(UT)으로 나누어 단위 시간별로 제1 진동 센싱 신호의 제1 주파수 분포 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 제2 주파수 분포 데이터를 생성한다(S121). 도 4(a)에 도시되어 있는 바와 같이 제1 센서로부터 수신한 제1 진동 센싱 신호를 단위 시간(UT)별로 분할하고, 각 단위 시간별로 제1 주파수 분포 데이터를 생성하며, 도 4(b)에 도시되어 있는 바와 같이 제2 센서로부터 수신한 제2 진동 센싱 신호를 단위 시간(UT)별로 분할하고, 각 단위 시간별로 제2 주파수 분포 데이터를 생성한다. 바람직하게, 각 단위 시간은 서로 겹치도록 분할되는 것을 특징으로 한다.5, the first vibration sensing signal received from the first sensor disposed in the vibration device to be inspected and the second vibration sensing signal received from the second sensor are respectively converted into a unit time UT The first frequency distribution data of the first vibration sensing signal and the second frequency distribution data of the second vibration sensing signal are generated for each unit time (S121). As shown in FIG. 4 (a), the first vibration sensing signal received from the first sensor is divided for each unit time (UT), first frequency distribution data is generated for each unit time, , The second vibration sensing signal received from the second sensor is divided by the unit time (UT), and the second frequency distribution data is generated for each unit time. Preferably, each unit time is divided so as to overlap with each other.
도 6은 다양한 기본 진동 센싱 신호에 대한 주파수 분포 데이터 그래프의 일 예를 도시하고 있다. 도 6(a)을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 정상 상태(N)의 기본 진동 센싱 신호를 단위 시간별로 분할하고, 각 단위 시간별로 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터를 생성한다. 여기서 주파수 분포 데이터는 각 주파수 대역에서의 세기 또는 강도를 의미한다. 도 6(a)에 도시되어 있는 바와 같이 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터는 각 단위 시간에서의 주파수 분포 데이터가 적층되어 전체 센싱 시간에 대한 주파수 분포 데이터를 생성한다. 이와 동일하게 도 6(b) 내지 도 6(d)을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 불량상태1(F1), 불량상태2(F2), 불량상태3(F3)의 기본 진동 센싱 신호를 단위 시간별로 분할하고, 각 단위 시간별로 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터를 생성한다. 도 6(b) 내지 도 6(d)에 도시되어 있는 바와 같이 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터는 각 단위 시간에서의 주파수 분포 데이터가 적층되어 전체 센싱 시간에 대한 주파수 분포 데이터를 생성한다. FIG. 6 shows an example of a frequency distribution data graph for various basic vibration sensing signals. 6A, the basic vibration sensing signal in the steady state N is divided by unit time, and the first frequency distribution data and the second frequency distribution data are generated for each unit time. Here, the frequency distribution data means the intensity or intensity in each frequency band. As shown in Fig. 6 (a), the first frequency distribution data and the second frequency distribution data are stacked with frequency distribution data in each unit time to generate frequency distribution data for the entire sensing time. 6 (b) to 6 (d), the basic vibration sensing signal of the defective state 1 (F1), the defective state 2 (F2), and the defective state 3 (F3) And generates the first frequency distribution data and the second frequency distribution data for each unit time. As shown in Figs. 6 (b) to 6 (d), the first frequency distribution data and the second frequency distribution data are generated by stacking frequency distribution data in each unit time to generate frequency distribution data for the entire sensing time do.
다시 도 5를 참고로 살펴보면, 생성한 제1 주파수 분포 데이터와 제2 주파수 분포 데이터에 기초하여 주파수별 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 생성한다(S123). 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로부터 스펙트럼 데이터를 생성한다(S125). 여기서 단위 스펙트럼 데이터는 전체 단위 시간에서 주파수별 주파수 세기를 나태는 데이터로 도 7은 본 발명에 따른 단위 스펙트럼 데이터의 일 예를 도시하고 있다.Referring again to FIG. 5, the unit spectral data of the first vibration sensing signal and the unit spectral data of the second vibration sensing signal are generated based on the generated first frequency distribution data and second frequency distribution data (S123 ). Spectral data is generated from a combination of the unit spectral data of the first vibration sensing signal and the unit spectral data of the second vibration sensing signal (S125). Herein, the unit spectral data is data indicating frequency intensities per frequency in the whole unit time, and FIG. 7 shows an example of the unit spectral data according to the present invention.
도 7(a)은 제1 진동 센싱 신호의 제1 주파수 분포 데이터로부터 생성한 단위 스펙트럼 데이터이며, 도 7(b)는 제2 진동 센싱 신호의 제2 주파수 분포 데이터로부터 생성한 단위 스펙트럼 데이터이며, 도 7(c)는 제1 주파수 분포 데이터로부터 생성한 단위 스펙트럼 데이터와 제2 주파수 분포 데이터로부터 생성한 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로부터 생성한 스펙트럼 데이터이다.
7 (a) is unit spectrum data generated from the first frequency distribution data of the first vibration sensing signal, Fig. 7 (b) is unit spectrum data generated from the second frequency distribution data of the second vibration sensing signal, Fig. 7 (c) is spectrum data generated from the combination of the unit spectrum data generated from the first frequency distribution data and the unit spectrum data generated from the second frequency distribution data.
도 8은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법에서 유사도를 계산하는 단계의 일 예를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.8 is a flowchart for explaining an example of the step of calculating the degree of similarity in the method for determining the state of the vibration device according to the present invention.
도 8을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간을 등간격으로 나누어 각 등간격에서의 스펙트럼 데이터의 분포 밀도를 생성한다(S131). 도 9에 도시되어 있는 바와 같이 2개의 진동 센서로부터 생성된 스펙트럼 데이터는 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제1축으로 하고 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제2축으로 하는 2차원(x, y) 데이터이며, 2차원 데이터가 위치하는 좌표를 출현 가능한 공간으로 하여, 2차원 데이터가 위치하는 좌표에 기초하여 2차원 데이터가 등간격에 분포된 수를 판단한다. 도 7(c)에 생성한 각 단위 시간에서의 단위 스펙트럼 데이터의 조합을 2차원 좌표로 하여 등간격에 분포시켜 스펙트럼 데이터의 분포 밀도를 생성한다. More specifically, referring to FIG. 8, the distribution density of spectral data at each equal interval is generated by dividing the space in which spectrum data can appear at equal intervals (S131). 9, the spectral data generated from the two vibration sensors is a two-dimensional image having unit spectrum data of the first vibration sensing signal as the first axis and unit spectrum data of the second vibration sensing signal as the second axis (x, y) data, and the coordinates where the two-dimensional data are located can be made appearable, and the number of two-dimensional data distributed at equal intervals is determined based on the coordinates at which the two-dimensional data are located. The distribution of spectral data is generated by distributing the combination of the unit spectral data at each unit time generated in Fig. 7 (c) at equal intervals as two-dimensional coordinates.
등간격에서 스펙트럼 데이터의 분포 밀도와 동일한 등간격에 대한 기준 밀도 추정 테이블의 밀도값에 기초하여 각 등간격에서 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도를 계산한다(S133). 예를 들어, 등간격(1)에서 스펙트럼 데이터의 분포 밀도는 등간격(1)에 위치하는 스펙트럼 데이터의 수로 총 2개이며, 등간격(2)에서 스펙트럼 데이터의 분포 밀도는 등간격(2)에 위치하는 스펙트럼 데이터의 수로 총 6개이며, 등간격(3)에서 스펙트럼 데이터의 분포 밀도는 등간격(3)에 위치하는 스펙트럼 데이터의 수로 총 2개이며, 등간격(4)에서 스펙트럼 데이터의 분포 밀도는 등간격(4)에 위치하는 스펙트럼 데이터의 수로 총 3개이다. 여기서 바람직하게, 등간격은 등간격을 구성하는 격자점의 좌표값으로 매핑되어 있는데, 예를 들어 등간격(1)은 격자점 O(i,j)의 좌표값으로 매핑되어 있으며 등간격(2)는 격자점 O(i+1,j)의 좌표값으로 매핑되어 있으며, 등간격(3)은 격자점 O(i,j+1)의 좌표값으로 매핑되어 있으며, 등간격(4)는 격자점 O(i+1,j+1)의 좌표값으로 매핑되어 있다.(Step S133), based on the density values of the reference density estimation tables for equal intervals equal to the distribution density of the spectral data at equal intervals. For example, the distribution density of spectral data at equal intervals (1) is a total of two, that is, the number of spectral data located at equal intervals (1), and the distribution density of spectral data at equal intervals (2) And the distribution density of the spectrum data at
한편, 기준 밀도 추정 테이블에는 동일한 등간격을 구성하는 격자점의 좌표와, 격자점 좌표에 매핑되어 있는, 기준 스펙트럼 데이터가 각 상기 등간격에서 출현하는 기준 분포 밀도(동일한 등간격(1)에서 출현(위치)하는 스펙트럼 데이터의 총 수)가 저장되어 있다.On the other hand, in the reference density estimation table, the coordinates of the lattice points constituting the same equal interval and the reference spectral data mapped to the lattice point coordinates appear at the equal distribution intervals (at equal intervals (1) (The total number of spectral data to be located).
바람직하게, 등각격(o(i,j))에서의 등간격 유사도(dsi ,j)는 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,Preferably, the equidistant similarity (ds i , j ) at the conformal interval (o (i, j)) is calculated by the following equation (1)
[수학식 1][Equation 1]
여기서 nci ,j는 스펙트럼 데이터의 등간격(o(i,j))에서의 분포 밀도를 의미하며 nsi ,j는 기준 스펙트럼 데이터의 동일한 등간격(x(i,j))에서의 기준 분포 밀도를 의미한다. Where nc i , j means the distribution density at the equal interval (o (i, j)) of the spectral data and ns i , j means the reference distribution at the same uniform interval (x (i, j) Density.
스펙트럼 데이터의 등간격 유사도의 전체 합으로부터 기준 스펙트럼 데이터와 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산한다(S135). 바람직하게, 스펙트럼 데이터의 유사도는 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 등간격의 수로 정규화되어 있는 것을 특징으로 한다.
The similarity between the reference spectral data and the spectral data is calculated from the total sum of the equal interval similarities of spectral data (S135). Preferably, the similarity of the spectral data is characterized by being normalized to the number of equal intervals at which the spectral data can appear.
도 10은 등간격에서 분포 밀도에 기초하여 생성된 그래프의 일 예를 도시하고 있다. FIG. 10 shows an example of a graph generated based on the distribution density at equal intervals.
도 10(a)에는 센서1의 단위 스펙트럼 데이터 값을 x 좌표, 센서2의 단위 스펙트럼 데이터 값을 y 좌표 및 등간격에서 분포 밀도를 z 좌표로 하여 정상 상태의 경우 분포 밀도에 기초하여 생성된 그래프와 불량상태1의 경우 분포 밀도에 기초하여 생성된 그래프와 불량상태2의 경우 분포 밀도에 기초하여 생성된 그래프가 그려져 있다. 도 10(b)는 도 10(a)의 그래프를 위에서 보았을 때를 도시하고 있다.10 (a) shows a graph generated based on the distribution density in the steady state, with the unit spectral data value of the
이와 같이 각 진동 센서에서 획득한 진동 센싱 신호로부터 다수의 단위 스펙트럼 데이터를 생성하고, 등간격에서 분포 밀도의 유사도를 판단함으로써 진동 센싱 신호의 유사도를 정확하게 판단할 수 있으며, 이러한 방식으로 기준 진동 센싱 신호와 획득한 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산하여 진동 장치의 상태를 정확하게 판단할 수 있다.
As described above, a plurality of unit spectral data are generated from the vibration sensing signals obtained from the vibration sensors, and the similarity of the vibration sensing signals can be accurately determined by determining the similarity of the distribution density at equal intervals. In this way, And the degree of similarity between the obtained vibration sensing signal and the state of the vibration device can be accurately determined.
도 11은 본 발명에 따른 진동 장치의 상태를 판단하는 방법에서 상태를 판단하는 단계의 일 예를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.11 is a flowchart for explaining an example of a step of determining the state in the method of determining the state of the vibration device according to the present invention.
도 11을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 진동 센싱 신호와 각 기준 진동 센싱 신호로부터 생성한 스펙트럼 데이터 사이의 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호를 판단한다(S141). 진동 센싱 신호와 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도(SH)가 임계 유사도(STH)를 초과하는지 판단한다(S143).11, the reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity is determined based on the similarity between the vibration sensing signal and the spectral data generated from each reference vibration sensing signal (S141). It is determined whether the similarity (S H ) of the reference vibration sensing signal having the highest similarity to the vibration sensing signal exceeds the threshold similarity (S TH ) (S 143).
가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는 경우, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단한다(S145). 그러나 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하지 않는 경우, 신규 진동 센싱 신호가 획득되었음을 사용자에 알린다(S147). 사용자 인터페이스를 통해 신규 진동 센싱 신호를 저장하기 위한 사용자 명령이 입력되는 경우, 신규 진동 센싱 신호의 등간격 좌표와 각 좌표에서 매핑되어 있는 분포 밀도로부터 신규 진동 센싱 신호의 기준 밀도 추정 테이블을 생성하고, 생성한 신규 진동 센싱 신호의 기준 밀도 추정 테이블을 데이터베이스에 저장 등록한다(S149).If the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity exceeds the critical similarity, the state of the vibration device is determined in a state corresponding to the reference vibration sensing signal having the highest similarity (S145). However, if the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity does not exceed the critical similarity, the user is notified that the new vibration sensing signal has been acquired (S147). When a user command for storing a new vibration sensing signal is input through a user interface, a reference density estimation table of a new vibration sensing signal is generated from equidistant coordinates of a new vibration sensing signal and a distribution density mapped at each coordinate, The reference density estimation table of the generated new vibration sensing signal is stored and registered in the database (S149).
본 발명에 따른 진동 장치의 상태 판단 방법은 데이터베이스에 등록 저장되어 있지 않은 신규 진동 센싱 신호가 감지되는 경우, 신규 진동 센싱 신호를 사용자에 알려 사용자는 신규 진동 센싱 신호에 대한 진동 장치의 상태를 규정하고 규정한 신규 진동 센싱 신호에 대한 기준 밀도 추정 테이블을 데이터베이스에 갱신하여 진동 상태의 신규 상태를 학습하여 갱신할 수 있다.
In the method of determining the state of the vibration device according to the present invention, when a new vibration sensing signal that is not registered and stored in the database is sensed, the user informs the user of the new vibration sensing signal to define the state of the vibration device with respect to the new vibration sensing signal The reference density estimation table for the specified new vibration sensing signal can be updated in the database to learn and update the new state of the vibration state.
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. The above-described embodiments of the present invention can be embodied in a general-purpose digital computer that can be embodied as a program that can be executed by a computer and operates the program using a computer-readable recording medium.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
The computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (e.g., ROM, floppy disk, hard disk, etc.), an optical reading medium (e.g. CD ROM, Lt; / RTI > transmission).
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
110: 스펙트럼 데이터 생성부 120: 유사도 계산부
130: 데이터베이스 140: 판단부
150: 사용자 인터페이스110: spectral data generation unit 120: similarity calculation unit
130: Database 140:
150: User interface
Claims (20)
상기 진동 센싱 신호를 전처리하여 상기 진동 센싱 신호에 대한 주파수별 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계;
기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블에 상기 스펙트럼 데이터를 적용하여 상기 기준 진동 센싱 신호와 상기 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산하는 단계; 및
상기 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 상기 진동 장치의 상태를 판단하는 단계를 포함하고,
상기 진동 장치에는 적어도 2개 이상의 센서들이 부착되어 있으며,
상기 센서들로부터 각각 수신한 진동 센싱 신호를 전처리하여 생성되는 스펙트럼 데이터를 상기 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성되는 기준 밀도 추정 테이블에 적용하여 유사도를 계산하며,
상기 스펙트럼 데이터를 구성하는, 수신한 각 진동 센싱 신호로부터 생성되는 단위 스펙트럼 데이터는 시간 동기화되어 있으며,
상기 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계는
제1 센서로부터 수신한 제1 진동 센싱 신호와 제2 센서로부터 수신한 제2 진동 센싱 신호를 각각 단위 시간으로 나누어 상기 단위 시간별로 상기 제1 진동 센싱 신호의 제1 주파수 분포 데이터와 상기 제2 진동 센싱 신호의 제2 주파수 분포 데이터를 생성하는 단계;
상기 제1 주파수 분포 데이터와 상기 제2 주파수 분포 데이터에 기초하여 주파수별 상기 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 상기 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 상기 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로부터 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법. Receiving a vibration sensing signal from a sensor attached to the vibration device;
Pre-processing the vibration sensing signal to generate frequency-specific spectral data for the vibration sensing signal;
Calculating the similarity between the reference vibration sensing signal and the vibration sensing signal by applying the spectral data to a reference density estimation table generated from reference spectral data of the reference vibration sensing signal; And
Determining a state of the vibration device in a state corresponding to a reference vibration sense signal having the highest degree of similarity based on the similarity,
At least two sensors are attached to the vibration device,
The spectral data generated by pre-processing the vibration sensing signals received from the sensors is applied to a reference density estimation table generated from reference spectral data of the reference vibration sensing signal to calculate the similarity,
The unit spectral data generated from each received vibration sensing signal constituting the spectrum data are time-synchronized,
The step of generating the spectral data
The first vibration sensing signal received from the first sensor and the second vibration sensing signal received from the second sensor are divided into unit time, and the first frequency distribution data of the first vibration sensing signal and the second vibration sensing data of the second vibration sensing signal, Generating second frequency distribution data of the sensing signal;
Generating unit spectral data of the first vibration sensing signal and unit spectral data of the second vibration sensing signal for each frequency based on the first frequency distribution data and the second frequency distribution data; And
And generating spectral data from a combination of the unit spectral data of the first vibration sensing signal and the unit spectral data of the second vibration sensing signal.
상기 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호를 결정하는 단계;
상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는지 판단하는 단계; 및
상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는 경우, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법.4. The method of claim 3, wherein determining the condition of the vibrating device
Determining a reference vibration sense signal having the highest similarity based on the similarity;
Determining whether a similarity of the reference vibration sense signal having the highest similarity exceeds a threshold similarity; And
And determining a state of the vibration device in a state corresponding to a reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity when the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity exceeds the critical similarity, A method of determining the status of a device.
상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하지 않는 경우,
상기 수신한 진동 센싱 신호를 신규 진동 센싱 신호로 데이터베이스에 저장하고 상기 신규 진동 센싱 신호가 저장되었음을 사용자에 알려주는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법. 5. The method of claim 4,
If the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity does not exceed the threshold similarity,
Storing the received vibration sensing signal in a database as a new vibration sensing signal, and notifying a user that the new vibration sensing signal has been stored.
상기 기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터와 상기 스펙트럼 데이터의 유사도는 기준 진동 센싱 신호의 기준 밀도 추정 테이블에 상기 스펙트럼 데이터를 적용하여 상기 기준 스펙트럼 데이터와 상기 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법.The method of claim 3,
Wherein the similarity between the reference spectral data and the spectral data of the reference vibration sensing signal is calculated by applying the spectral data to a reference density estimation table of the reference vibration sensing signal to calculate the similarity between the reference spectral data and the spectral data. A method of determining the status of a device.
상기 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간을 등간격으로 나누어 각 등간격에서의 상기 스펙트럼 데이터의 분포 밀도를 생성하는 단계;
상기 스펙트럼 데이터의 분포 밀도와 동일한 등간격에 대한 기준 밀도 추정 테이블의 밀도값에 기초하여 각 등간격에서 상기 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도를 계산하는 단계; 및
상기 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도의 전체 합으로부터 상기 기준 스펙트럼 데이터와 상기 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법. 9. The method of claim 8, wherein calculating the similarity comprises:
Generating a distribution density of the spectral data at each equal interval by dividing the space where the spectrum data can appear into equal intervals;
Calculating an equidistant similarity of the spectral data at each equal interval based on a density value of a reference density estimation table for equal intervals equal to the distribution density of the spectrum data; And
And calculating the similarity between the reference spectral data and the spectral data from the total sum of the equal interval similarities of the spectral data.
상기 스펙트럼 데이터의 유사도는 상기 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간의 수로 정규화되어 있는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법. 10. The method of claim 9,
Wherein the similarity of the spectral data is normalized by the number of spaces in which the spectrum data can appear.
상기 등간격을 구성하는 격자점의 좌표와, 상기 격자점 좌표에 매핑되어 있는, 상기 기준 스펙트럼 데이터가 각 상기 등간격에서 출현하는 기준 밀도값이 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법.The apparatus of claim 9, wherein the reference density estimation table
A reference density value at which the reference spectral data appearing at the equal intervals are stored, the reference density values being coordinates of the lattice points constituting the equal intervals and mapped to the lattice point coordinates .
[수학식 1]
여기서 nci ,j는 스펙트럼 데이터의 등간격(x(i,j))에서의 밀도를 의미하며 nsi,j는 기준 스펙트럼 데이터의 동일한 등간격(x(i,j))에서의 밀도를 의미하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법. 12. The method of claim 11, wherein the equidistant similarity (ds i , j ) at the conformal value (x (i, j)) is calculated by the following equation (1)
[Equation 1]
Where nc i , j means the density at the equal interval (x (i, j)) of the spectral data and ns i, j means the density at the same equal interval (x (i, j) Wherein the vibration of the vibrating device is detected by the vibration detecting device.
기준 진동 센싱 신호의 기준 스펙트럼 데이터로부터 생성한 기준 밀도 추정 테이블에 상기 스펙트럼 데이터를 적용하여 상기 기준 진동 센싱 신호와 상기 진동 센싱 신호 사이의 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 및
상기 유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 상기 진동 장치의 상태를 판단하는 판단부를 포함하고,
상기 스펙트럼 데이터 생성부는
제1 센서로부터 수신한 제1 진동 센싱 신호와 제2 센서로부터 수신한 제2 진동 센싱 신호를 각각 단위 시간으로 나누어 상기 단위 시간별로 상기 제1 진동 센싱 신호의 제1 주파수 분포 데이터와 상기 제2 진동 센싱 신호의 제2 주파수 분포 데이터를 생성하는 주파수 분포 데이터 생성부;
상기 제1 주파수 분포 데이터와 상기 제2 주파수 분포 데이터에 기초하여 주파수별 상기 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 상기 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 생성하는 단위 스펙트럼 데이터 생성부; 및
상기 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터와 상기 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터의 조합으로부터 스펙트럼 데이터를 생성하는 조합 스펙트럼 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 장치. A spectrum data generation unit for generating spectrum data for each unit time by frequency-analyzing the vibration sensing signal received from the sensor attached to the vibration apparatus by unit time and generating frequency spectrum data from the frequency distribution data;
A similarity calculation unit for calculating the similarity between the reference vibration sensing signal and the vibration sensing signal by applying the spectrum data to a reference density estimation table generated from reference spectral data of the reference vibration sensing signal; And
And a determination unit for determining a state of the vibration device in a state corresponding to a reference vibration sensing signal having the highest similarity based on the similarity,
The spectral data generator
The first vibration sensing signal received from the first sensor and the second vibration sensing signal received from the second sensor are divided into unit time, and the first frequency distribution data of the first vibration sensing signal and the second vibration sensing data of the second vibration sensing signal, A frequency distribution data generation unit for generating second frequency distribution data of the sensing signal;
A unit spectral data generator for generating unit spectral data of the first vibration sensing signal and unit spectral data of the second vibration sensing signal for each frequency based on the first frequency distribution data and the second frequency distribution data; And
And a combined spectral data generator for generating spectral data from a combination of the unit spectral data of the first vibration sensing signal and the unit spectral data of the second vibration sensing signal.
상기 스펙트럼 데이터는 상기 제1 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제1축으로, 상기 제2 진동 센싱 신호의 단위 스펙트럼 데이터를 제2축으로 하는 2차원 데이터인 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 장치.15. The method of claim 14,
Wherein the spectral data is two-dimensional data having unit spectrum data of the first vibration sensing signal as a first axis and unit spectrum data of the second vibration sensing signal as a second axis. .
유사도에 기초하여 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호를 선택하는 선택부;
상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도와 임계 유사도를 비교하여 상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는지 판단하는 비교부; 및
상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하는 경우, 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호에 해당하는 상태로 진동 장치의 상태를 상태 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 방법.16. The apparatus of claim 15, wherein the determination unit
A selection unit for selecting a reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity based on the similarity;
A comparison unit comparing the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity with the critical similarity to determine whether the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest similarity exceeds the critical similarity; And
And a state determination unit for determining a state of the vibration device in a state corresponding to a reference vibration sense signal having the highest degree of similarity when the similarity degree of the reference vibration sense signal having the highest degree of similarity exceeds the critical similarity degree, .
상기 가장 높은 유사도를 가지는 기준 진동 센싱 신호의 유사도가 임계 유사도를 초과하지 않는 경우, 상기 수신한 진동 센싱 신호를 신규 진동 센싱 신호로 데이터베이스에 저장하고 상기 신규 진동 센싱 신호가 저장되었음을 사용자에 알려주는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 장치. 17. The apparatus of claim 16, wherein the state determiner
Storing the received vibration sensing signal as a new vibration sensing signal in a database and notifying a user that the new vibration sensing signal has been stored if the similarity of the reference vibration sensing signal having the highest degree of similarity does not exceed the critical similarity Wherein the vibrating device comprises:
상기 스펙트럼 데이터가 출현 가능한 공간을 등간격으로 분할하고 각 등간격에서의 스펙트럼 데이터의 분포 밀도를 생성하는 분포 밀도 생성부;
상기 스펙트럼 데이터의 분포 밀도와 동일한 등간격에 대한 기준 밀도 추정 테이블의 밀도값에 기초하여 각 등간격에서 상기 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도를 계산하는 등간격 유사도 계산부;
상기 스펙트럼 데이터의 등간격 유사도의 전체 합으로부터 상기 기준 스펙트럼 데이터와 상기 스펙트럼 데이터의 유사도를 계산하는 전체 유사도 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 장치. 16. The apparatus of claim 15, wherein the similarity calculation unit
A distribution density generation unit that divides the space where the spectrum data can appear at equal intervals and generates a distribution density of spectral data at each equal interval;
An equal interval similarity calculator for calculating an equal interval similarity of the spectrum data at each equal interval based on a density value of a reference density estimation table for equal intervals equal to the distribution density of the spectrum data;
And a total similarity calculation unit for calculating the similarity between the reference spectral data and the spectral data from the total sum of the equal interval similarities of the spectral data.
상기 등간격을 구성하는 격자점의 좌표와, 상기 격자점 좌표에 매핑되어 있는, 상기 기준 스펙트럼 데이터가 각 상기 등간격에서 출현하는 기준 밀도값을 구비하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 장치.19. The method of claim 18, wherein the reference probability density estimation table
Wherein the coordinates of the lattice points constituting the equal interval and the reference spectral data mapped to the lattice point coordinates include a reference density value appearing at each of the equal intervals.
[수학식 2]
여기서 nci ,j는 스펙트럼 데이터의 등간격(x(i,j))에서의 밀도를 의미하며 nsi,j는 기준 스펙트럼 데이터의 동일한 등간격(x(i,j))에서의 밀도를 의미하는 것을 특징으로 하는 진동 장치의 상태 판단 장치. 20. The method of claim 19, wherein the equidistant similarity (ds i , j ) at the conformal interval (x (i, j)) is calculated by the following equation (2)
&Quot; (2) "
Where nc i , j means the density at the equal interval (x (i, j)) of the spectral data and ns i, j means the density at the same equal interval (x (i, j) The vibration state of the vibration device.
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