KR101752298B1 - 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치 및 이를 이용하는 감시 방법 - Google Patents

회전익 진동 기반 건전성 감시 장치 및 이를 이용하는 감시 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법은, 회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득하는 센서 데이터 획득 단계; 상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득하는 속도 프로파일 획득 단계; 상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득하는 시간 영역 처리 단계; 및 상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득하는 주파수 영역 처리 단계를 포함하고, 다양한 건전성 감시 환경에 적용 가능한 건전성 감시 방법을 제공할 수 있다.

Description

회전익 진동 기반 건전성 감시 장치 및 이를 이용하는 감시 방법{Health monitoring apparatus based on configuration information and method thereof}
본 발명은 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치 및 이를 이용하는 감시 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 상기 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치 및 이를 이용하는 감시 방법은 풍력발전 트랜스미션, 일반 기계, 발전소 터빈, 선박 엔진 등 기계 시스템 건전성 감시에 활용 가능하다.
일반 기계 시스템의 건전성 감시 기술은 특별한 노이즈 제거를 위한 기술이 필요없이 건전성 감시 기능을 구현할 수가 있다. 이러한 기술들 또한 건전성 감시 알고리즘은 시스템이 바뀔 때마다 또는 기계 시스템의 복잡도가 높아질수록 적용이 어렵거나 이를 위한 새로운 알고리즘을 개발하여야 하는 단점이 있다.
이와 관련하여, 종래의 기계 시스템에서 건전성 감시를 위하여, 센서 데이터로부터 획득된 상태 정보가 다양한 기계 시스템의 건전성 감시를 위하여 일반적으로 활용될 수 없었다. 즉, 건전성 감시를 위하여 서로 다른 시스템에 적용하거나 또는 구성 부분이 추가/변경/삭제될 때마다, 건전성 감시 시스템을 새로 설계해야 하는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 다양한 건전성 감시 환경에 적용 가능한 건전성 감시 장치 및 방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 충분히 넓은 주파수 분석 영역을 커버하는 건전성 감시 장치 및 방법을 제공하는 데에 또 다른 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법은, 회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득하는 센서 데이터 획득 단계; 상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득하는 속도 프로파일 획득 단계; 상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득하는 시간 영역 처리 단계; 및 상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득하는 주파수 영역 처리 단계를 포함하고, 다양한 건전성 감시 환경에 적용 가능한 건전성 감시 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 시간 영역 처리 단계는, 상기 속도 프로파일의 복수의 샘플들을 평균화하고, 상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간 평균 신호를 출력하는 단계; 및 상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간에 따른 포락선(time envelope) 신호를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 포락선 신호를 출력하는 단계는, 상기 시간 평균 신호를 대역 통과 필터링(BPF: Band Pass Filtering)하고, 힐버트 변환(Hilbert transform)하는 단계; 및 상기 힐버트 변환된 시간 평균 신호에 대하여 정류(rectification)를 수행하고, 상기 정류된 시간 평균 신호에 대하여 상기 포락선 신호를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 주파수 영역 처리 단계는, 상기 속도 프로파일에 대하여 시간 영역에서 적어도 일부가 중첩되는 복수의 샘플들을 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여 시간 간격으로 등분하는 단계; 상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 포락선 검출을 수행하는 단계; 상기 포락선 검출된 복수의 샘플들에 대하여 저역 통과 필터링(LPF: Low Pass filtering)하여 전력 스펙트럼을 생성하는 단계; 및 상기 전력 스펙트럼 생성된 복수의 샘플들에 대한 스펙트럼 평균을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 포락선 검출을 수행하는 단계는, 상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 대역 통과 필터링과 힐버트 변환을 수행하는 단계; 및 상기 대역 통과 필터링과 힐버트 변환된 복수의 샘플들을 정류를 수행하고, 상기 정류된 복수의 샘플들에 대하여 상기 포락선 검출을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 회전익의 구성부분에 대하여 상기 제1상태지시기 값과 상기 제2상태지시기 값 중 적어도 하나와 상기 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 양상에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치는, 회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득하고, 상기 회전익의 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보를 수신하는 인터페이스부; 및 상기 인터페이스부로부터 상기 센서 데이터를 획득하고, 상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득하고, 상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득하고, 그리고 상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득히는 제어부를 포함한다. 한편, 상기 제어부는, 상기 회전익의 구성부분에 대하여 상기 제1상태지시기 값과 상기 제2상태지시기 값 중 적어도 하나와 상기 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가할 수 있다.
본 발명에 따른 건전성 감시 장치 및 방법은, 복잡한 기어, 샤프트 및 베어링이 맞물려 운용되는 트랜스미션 시스템에 적용 가능한 진동신호 기반 건전성 감시 기능 적용으로 기계시스템을 최소비용으로 최대효과로 활용 가능하다는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 건전성 감시 장치 및 방법은, 상태감시 알고리즘 기반 상태감시시스템은 기계시스템의 유지보수에 대한 현재 트렌드인 조건기반 정비를 위한 핵심으로서, 다양한 산업 영역에서 상태진단 알고리즘 기반 시스템 개발 활용이 가능하다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치의 구성을 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 센서로부터 시간에 따라 측정되어 수신된 진동 가속도 신호를 나타낸다.
도 4는 본 발명에 따른 시간 영역 처리 단계 또는 주파수 영역 처리 단계 이전에 노이즈 제거 처리 과정을 상세하게 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 시간 영역 처리 단계 또는 주파수 영역 처리 단계에서 구체적인 데이터 처리 과정을 도시한다.
도 6은 본 발명에 따른 속도 프로파일(Speed profile)을 이용한 시간 영역 처리부에서의 평균화 과정을 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 시간 평균 신호를 이용한 시간 영역 처리부에서 포락선 신호 출력을 포함하는 시간 영역 처리 과정을 도시한다.
도 8은 본 발명에 따른 속도 프로파일(Speed profile)을 이용한 주파수 영역 처리부에서의 평균화 과정을 도시한다.
도 9는 본 발명에 따른 주파수 영역 평균 신호를 이용한 주파수 영역 처리부에서 포락선 신호 출력을 포함하는 주파수 영역 처리 과정을 도시한다.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제1, 제2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈", "블록" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 당해 분야에 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명한다. 하기에서 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지의 기능 또는 공지의 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치에 대해 살펴보면 아래와 같다. 도 1은 본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치의 구성을 도시한다. 상기 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치(1000)는 센서(100), 인터페이스부(200), 제어부(300), 메모리(400)를 포함한다.
상기 센서(100)는 회전익 또는 상기 회전익을 구성하거나 또는 이에 포함되는 구조에 부착되어, 상기 회전익 또는 상기 회전익의 구성부로부터 특정 물리량과 관련된 센서 데이터를 검출된다.
상기 인터페이스부(200)는 상기 센서(100)와 연결되고, 회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득한다. 또한, 상기 인터페이스부(200)는 상기 회전익의 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보를 상기 메모리(400)로부터 수신한다. 이와 관련하여, 상기 인터페이스부(200)는 상기 회전익 진동 기반 건전성 감시를 수행하기 위한 정보를 수신한다.
상기 제어부(300)는 상기 인터페이스부로부터 상기 센서 데이터를 획득하고, 상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득한다. 또한, 상기 제어부(300)는 상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득한다. 또한, 상기 제어부(300)는 상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득한다. 이러한, 상기 제어부(300)의 구체적인 동작에 대해서는 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법에서 구체적으로 살펴보기로 한다.
상기 메모리(400)는 건전성 감시 정의를 위하여 상기 회전익의 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보를 저장한다. 또한, 상기 메모리(400)는 상기 인터페이스부(200) 또는 이와 관련된 하드웨어와 관련된 채널에 관한 정보를 저장하고, 상기 채널에 관한 정보는 상기 하드웨어 채널 정의를 포함한다. 또한, 상기 메모리(400)는 상기 인터페이스부(200) 또는 상기 제어부(300)에서의 건전성 감시 동작을 위한 설정 소프트웨어(SW)와 관련된 정보가 저장될 수 있다.
한편, 이하에서는 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법에 대하여 상세히 살펴보기로 한다. 이와 관련하여, 도 2는 본 발명에 따른 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법의 흐름도를 도시한다. 상기 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법은 채널/획득 조건 수신 단계(S100), 센서 상태 확인 단계(S200), 센서 데이터 획득 단계(S300), 시간 영역 처리 단계(S400), 주파수 영역 처리 단계(S500) 및 건전성 평가 단계(S600)를 포함한다.
상기 채널/획득 조건 수신 단계(S100)는 상기 메모리(400) 또는 외부 장치로부터 상기 인터페이스부(200)를 통해 건전성 감시 정의, 채널별 데이터 획득 정의, 하드웨어 채널 정의에 관한 정보를 수신한다. 상기 건전성 감시 정의와 관련하여, 상기 회전익의 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보를 포함할 수 있다.
상기 센서 상태 확인 단계(S200)는 상기 센서(100)로부터 데이터가 정상적으로 수신되었는지 여부 또는 제어 데이터의 값에 따라 상기 센서(100)로부터 데이터를 신뢰 여부를 결정한다. 이때, 상기 센서(100)로부터 데이터가 수신되지 않았거나 또는 신뢰할 수 없는 경우 상기 채널/획득 조건 수신 단계(S100)를 수행하거나, 또는 다음에 수신되는 센서 데이터에 기반하여 이하의 단계를 수행할 수 있다.
상기 센서 데이터 획득 단계(S300)는 상기 회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득한다. 한편, 상기 센서 데이터 획득 단계(S300)는 상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득하는 속도 프로파일 획득 단계를 포함할 수 있다.
상기 시간 영역 처리 단계(S400)는 상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득한다. 상기 시간 영역 처리 단계(S400)에서 상기 시간 영역 데이터를 획득하기 위하여 노이즈 제거 처리 과정을 수행할 수 있다.
상기 주파수 영역 처리 단계(S500)는 상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득한다. 상기 주파수 영역 처리 단계(S500)에서 상기 주파수 영역 데이터를 획득하기 위하여 노이즈 제거 처리 과정을 수행할 수 있다.
한편, 전술된 상기 센서 데이터 획득 단계(S300)와 관련하여, 센서 데이터 획득 방법에 대해 살펴보기로 한다. 이와 관련하여, 도 3은 본 발명에 따른 센서로부터 시간에 따라 측정되어 수신된 진동 가속도 신호를 나타낸다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 수신된 진동 가속도 신호는 일정한 주기로 반복되거나 또는 준 반복 형태로 표현될 수 있다. 한편, 상기 일정한 주기 또는 회전 주기에 따라 센서 데이터를 획득할 수 있다. 한편, 상기 획득된 센서 데이터 신호가 상기 회전익의 구성부의 속도 또는 가속도와 관련되는 경우 이를 속도 프로파일로 지칭할 수 있다.
또한, 도 4는 본 발명에 따른 시간 영역 처리 단계 또는 주파수 영역 처리 단계 이전에 노이즈 제거 처리 과정을 상세하게 도시한 도면이다. 즉, 다양한 건정성 감시 환경에 적용 가능하도록 구성되는 노이즈 제거 기법으로, 이는 Soft Thresholding 방법에 해당한다.
도 4를 참조하면, 도시된 바와 같이, 노이즈 신호 또는 노이즈를 포함하는 신호(Noised signal)에 대하여 히스토그램 계산(Histogram calculation), 2차 미분 과정(Second-order differential), 임계값 선택(Threshold selection), 임계값 적용(Apply threshold) 과정을 수행할 수 있다. 구체적으로, 상기 히스토그램 계산(Histogram calculation)에 대하여, 일정한 개수의 빈(bin) 히스토그램을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 빈의 개수는 64개일 수 있다. 다음으로, 상기 2차 미분 과정(Second-order differential)에서, 상기 생성된 빈 히스토그램에 기반하여, 2차 미분을 계산할 수 있다. 다음으로, 상기 임계값 적용(Apply threshold) 과정에서, 가장 큰 빈 값들을 찾는 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 2개의 가장 큰 빈들(largest two bins)에 찾을 수 있다. 마지막으로, 상기 임계값 적용(Apply threshold) 과정에서, 상기 가장 큰 값들에 기반하여 임계값을 적용하여, 노이즈 제거가 수행될 수 있다.
다음으로, 도 5는 본 발명에 따른 시간 영역 처리 단계 또는 주파수 영역 처리 단계에서 구체적인 데이터 처리 과정을 도시한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 센서 데이터에 대하여 노이즈 감소(Noise Reduction)이 수행된 이후에 시간 영역 또는 주파수 영역에서 데이터 처리 과정이 수행된다. 한편, 시간 영역 처리 과정과 주파수 영역 처리 과정은 각각이 독립적으로 수행될 수 있지만, 일부 과정에 대하여 상기 시간 영역 처리 과정에서의 결과를 상기 주파수 영역 처리 과정에서 이용할 수 있다. 도시된 바와 같이, 상기 시간 영역에서 일정 횟수 동안 평균화(Num. of Avg회 평균)된 신호에 대하여 대역 통과 필터링을 수행하여 주파수 영역 처리 과정을 수행할 수 있다.
한편, 도 3 및 도 5를 참조하여, 상기 시간 영역 처리 단계(S400)는 상기 속도 프로파일의 복수의 샘플들을 평균화하고, 상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간 평균 신호를 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 시간 평균 신호 출력 단계는 구체적으로, 도 5에서의 1회전 기준 등분 → (Num. of Avg/2)회 평균 → (Num. of Avg)회 평균에 해당할 수 있다.
또한, 상기 시간 영역 처리 단계(S400)는 상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간에 따른 포락선(time envelope) 신호를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 포락선 신호 출력 단계는 구체적으로, 도 5에서의 Convergence 연산(Time Avg. Data 출력)에 해당할 수 있다.
전술된 상기 시간 영역 처리 단계(S400)와 관련하여, 도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 센서 데이터를 이용한 시간 영역 처리부에서의 평균화 과정을 포함하는 시간 영역 처리 과정을 도시한다. 구체적으로, 도 6은 본 발명에 따른 속도 프로파일(Speed profile)을 이용한 시간 영역 처리부에서의 평균화 과정을 도시한다.
도 6을 참조하면, 속도 신호 또는 가속도 신호에 대하여 시간 구간을 분할하고, 상기 분할된 시간 구간에 대해서 평균화를 수행할 수 있다. 한편, 상기 시간 구간 분할은 1회전 기준으로 등분될 수 있다. 또한, 상기 평균화는 노이즈 감소가 수행되고, 추가적으로 데이터 크기 감소가 수행될 수 있다. 한편, 일정한 시간 구간에 대한 복수의 샘플 신호에 대하여 평균화를 수행할 수 있다. 즉, 원본 진동 신호에 대하여 2회, 5회 또는 10회 평균을 수행하여 각각 2회, 5회 또는 10회 평균 신호를 생성할 수 있다.
한편, 도 7은 본 발명에 따른 시간 평균 신호를 이용한 시간 영역 처리부에서 포락선 신호 출력을 포함하는 시간 영역 처리 과정을 도시한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 상기 포락선 신호를 출력하는 단계는, 힐버트 변환(Hilbert transform)하는 단계 및 포락선 신호를 출력하는 단계를 포함한다. 여기서, 상기 힐버트 변환 단계는, 상기 시간 평균 신호를 대역 통과 필터링(BPF: Band Pass Filtering)하고, 상기 대역 통과 필터링된 신호에 대하여 힐버트 변환(Hilbert transform)을 수행한다. 또한, 상기 포락선 신호 출력 단계는, 상기 힐버트 변환된 시간 평균 신호에 대하여 정류(rectification)를 수행하고, 상기 정류된 시간 평균 신호에 대하여 상기 포락선 신호를 출력함으로써, 복조된 신호(Demodulated signal)을 생성한다.
아래에서는, 상기 주파수 영역 처리 단계(S500)와 관련하여, 도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 센서 데이터를 이용한 주파수 영역 처리부에서의 평균화 과정을 포함하는 주파수 영역 처리 과정을 도시한다. 구체적으로, 도 8은 본 발명에 따른 속도 프로파일(Speed profile)을 이용한 주파수 영역 처리부에서의 평균화 과정을 도시한다.
도 8을 참조하면, 속도 신호 또는 가속도 신호에 대하여 시간 구간을 분할하고, 상기 분할된 시간 구간에 대해서 평균화를 수행할 수 있다. 이때, 상기 분할된 시간 구간은 상호 간에 적어도 일부 시간 구간이 중첩되도록 분할될 수 있다. 또한, 상기 분할된 시간 구간은 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여, 1회전 시간 구간 보다 더 긴 시간 구간으로 분할되도록 결정될 수 있다. 또한, 상기 FFT 크기로 등분된 샘플 신호에 대하여 윈도우 적용, FFT 수행 및 주파수 영역에서 평균화를 수행할 수 있다. 도시된 바와 같디, 주파수 영역에서 평균화 이후에 주파수 스펙트럼은 노이즈가 감소되고 데이터 크기가 감소될 수 있다.
한편, 도 9는 본 발명에 따른 주파수 영역 평균 신호를 이용한 주파수 영역 처리부에서 포락선 신호 출력을 포함하는 주파수 영역 처리 과정을 도시한다.
상기 주파수 영역 처리 과정은 시간 간격 등분 과정, 포락선 검출 수행 과정, 전력 스펙트럼 생성 과정 및 스펙트럼 평균 획득 과정을 포함할 수 있다.
상기 시간 간격 등분 과정에서, 상기 속도 프로파일에 대하여 시간 영역에서 적어도 일부가 중첩되는 복수의 샘플들을 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여 시간 간격에서 등분이 수행된다.
상기 포락선 검출 수행 과정에서, 상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 포락선 검출이 수행된다. 구체적으로, 상기 포락선 검출 수행 과정은, 상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 대역 통과 필터링과 힐버트 변환을 수행하는 단계; 및 상기 대역 통과 필터링과 힐버트 변환된 복수의 샘플들을 정류를 수행하고, 상기 정류된 복수의 샘플들에 대하여 상기 포락선 검출을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전력 스펙트럼 생성 과정은 상기 포락선 검출된 복수의 샘플들에 대하여 저역 통과 필터링(LPF: Low Pass filtering)하여 전력 스펙트럼을 생성한다.
상기 스펙트럼 평균 획득 과정은 상기 전력 스펙트럼 생성된 복수의 샘플들에 대한 스펙트럼 평균을 획득한다.
한편, 다시 도 5를 참조하면, 상기 시간 영역 처리 단계 또는 주파수 영역 처리 단계에서의 처리 결과를 이용하여, 최종적으로 회전익의 구성부분의 건전성을 평가하는 과정을 수행한다. 즉, 상기 회전익의 구성부분에 대하여 상기 제1상태지시기 값과 상기 제2상태지시기 값 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 구성부분의 건전성을 평가하는 단계를 더 수행할 수 있다. 상기 건전성 평가 단계에서, 상기 회전익의 구성부분에 대하여 상기 제1상태지시기 값과 상기 제2상태지시기 값 중 적어도 하나와 상기 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가할 수 있다. 도 5를 참조하면, 상기 구성 부분의 유형 정보에 따라 서로 다른 방식으로 건전성을 평가할 수 있다. 예컨대, 상기 구성 부분이 제1유형(type)이면 시간 영역에서의 상기 제1상태지시기 값에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가할 수 있다. 또는, 상기 구성 부분이 제2유형(type)이면 주파수 영역에서의 상기 제2상태지시기 값에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가할 수 있다. 한편, 이러한 건전성 평가 방법은 상기 예시에 한정되는 것이 아니라, 다양한 방식으로 응용되어 이용될 수 있다. 한편, 상기 구성부분은 기어(제1유형)와 베어링/샤프트(제2유형)에 대하여 일부 구성이 다른 방식으로 건전성 평가 방법이 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 건전성 감시 장치 및 방법은, 복잡한 기어, 샤프트 및 베어링이 맞물려 운용되는 트랜스미션 시스템에 적용 가능한 진동신호 기반 건전성 감시 기능 적용으로 기계시스템을 최소비용으로 최대효과로 활용 가능하다는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 건전성 감시 장치 및 방법은, 상태감시 알고리즘 기반 상태감시시스템은 기계시스템의 유지보수에 대한 현재 트렌드인 조건기반 정비를 위한 핵심으로서, 다양한 산업 영역에서 상태진단 알고리즘 기반 시스템 개발 활용이 가능하다는 장점이 있다.
소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능뿐만 아니라 각각의 구성 요소들은 별도의 소프트웨어 모듈로도 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되고, 제어부(controller) 또는 프로세서(processor)에 의해 실행될 수 있다.
1000: 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치
100: 센서 200: 인터페이스부
300: 제어부 400: 메모리

Claims (7)

  1. 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법에 있어서,
    회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득하는 센서 데이터 획득 단계;
    상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득하는 속도 프로파일 획득 단계;
    상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득하는 시간 영역 처리 단계; 및
    상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득하는 주파수 영역 처리 단계를 포함하고,
    상기 시간 영역 처리 단계는,
    상기 속도 프로파일의 시간 구간을 분할하고, 상기 분할된 시간 구간에 대해서 상기 속도 프로파일의 복수의 샘플들을 평균화하고, 상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간 평균 신호를 출력하는 단계 - 상기 분할된 시간 구간은 상호 간에 적어도 일부 시간 구간이 중첩되도록 분할되고, 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여 상기 회전 주기 단위보다 더 길게 설정됨 - ; 및
    상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간에 따른 포락선(time envelope) 신호를 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 주파수 영역 처리 단계는,
    상기 속도 프로파일에 대하여 시간 영역에서 적어도 일부가 중첩되는 복수의 샘플들을 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여 상기 분할된 시간 구간으로 등분하는 단계;
    상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 포락선 검출을 수행하는 단계;
    상기 포락선 검출된 복수의 샘플들에 대하여 저역 통과 필터링(LPF: Low Pass filtering)하여 전력 스펙트럼을 생성하는 단계; 및
    상기 전력 스펙트럼 생성된 복수의 샘플들에 대한 스펙트럼 평균을 획득하는 단계를 포함하는, 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 포락선 신호를 출력하는 단계는,
    상기 시간 평균 신호를 대역 통과 필터링(BPF: Band Pass Filtering)하고, 힐버트 변환(Hilbert transform)하는 단계; 및
    상기 힐버트 변환된 시간 평균 신호에 대하여 정류(rectification)를 수행하고, 상기 정류된 시간 평균 신호에 대하여 상기 포락선 신호를 출력하는 단계를 포함하는, 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 포락선 검출을 수행하는 단계는,
    상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 대역 통과 필터링과 힐버트 변환을 수행하는 단계; 및
    상기 대역 통과 필터링과 힐버트 변환된 복수의 샘플들을 정류를 수행하고, 상기 정류된 복수의 샘플들에 대하여 상기 포락선 검출을 수행하는 단계를 포함하는, 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 회전익을 구성하는 하나 이상의 구성부분에 대하여 상기 제1상태지시기 값과 상기 제2상태지시기 값 중 적어도 하나와 상기 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가하는 단계를 더 포함하고,
    상기 구성부분으로부터 상기 센서 데이터가 획득되는, 회전익 진동 기반 건전성 감시 방법.
  7. 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치에 있어서,
    회전익의 회전 속도와 관련된 센서 데이터를 센서로부터 획득하고, 상기 회전익을 구성하는 하나 이상의 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보를 수신하는 인터페이스부 ― 상기 구성부분으로부터 상기 센서 데이터가 획득됨 ―; 및
    상기 인터페이스부로부터 상기 센서 데이터를 획득하고, 상기 회전익의 회전 주기 단위로 속도 프로파일(speed profile)을 상기 센서 데이터로부터 획득하고, 상기 속도 프로파일을 시간 영역에서 시간 데이터 처리하여 획득되는 시간 영역 데이터로부터 제1상태지시기 값을 획득하고, 그리고 상기 속도 프로파일을 주파수 영역에서 주파수 데이터 처리하여 획득되는 주파수 영역 데이터로부터 제2상태지시기 값을 획득히는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는, 상기 구성부분에 대하여 상기 제1상태지시기 값과 상기 제2상태지시기 값 중 적어도 하나와 상기 구성부분의 형상(geometry) 정보 및 진단(diagnostics) 정보에 기반하여 상기 구성부분의 건전성을 평가하고,
    상기 제어부는, 상기 시간 영역에서
    상기 속도 프로파일의 시간 구간을 분할하고, 상기 분할된 시간 구간에 대해서 상기 속도 프로파일의 복수의 샘플들을 평균화하고, 상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간 평균 신호를 출력하고 ― 상기 분할된 시간 구간은 상호 간에 적어도 일부 시간 구간이 중첩되도록 분할되고, 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여 상기 회전 주기 단위보다 더 길게 설정됨 ―; 그리고
    상기 평균화된 복수의 샘플들에 기반하여 시간에 따른 포락선(time envelope) 신호를 출력하고,,
    상기 제어부는, 상기 주파수 영역에서,
    상기 속도 프로파일에 대하여 시간 영역에서 적어도 일부가 중첩되는 복수의 샘플들을 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform)을 위하여 상기 분할된 시간 구간으로 등분하고,
    상기 등분된 복수의 샘플들에 대하여 포락선 검출을 수행하고,
    상기 포락선 검출된 복수의 샘플들에 대하여 저역 통과 필터링(LPF: Low Pass filtering)하여 전력 스펙트럼을 생성하고, 그리고
    상기 전력 스펙트럼 생성된 복수의 샘플들에 대한 스펙트럼 평균을 획득하는, 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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RU199566U1 (ru) * 2020-03-12 2020-09-08 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Устройство для вибродиагностики агрегатов с роторным механизмом
US11842578B2 (en) * 2019-12-26 2023-12-12 Globiz Co., Ltd. Vehicle safety component diagnosis apparatus

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