KR102045617B1 - 설비 이상 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 설비상태 및 작업조건을 고려하여 현재 상태에 적합한 진동 경계치를 자동적으로 계산 및 제공할 수 있는 설비 이상 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 장치는 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 수집하는 정보 수집부, 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 작업에 기초하여 가공하는 정보 가공부, 상기 정보 가공부에 의해 가공된 정보 중 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 분석부, 상기 분석부에 의해 선택된 변수에 기초하여 설비의 진동을 예측하는 모델을 생성하는 모델링부, 및 상기 모델링부의 모델에 따른 진동 예상치와 실측된 진동 측정 정보를 비교하여 설비 이상을 예측하는 모니터링부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 설비의 이상을 모니터링하는 설비 이상 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.
제철소는 설비에 의해 제품의 생산 전반이 이루어진다. 설비에 문제가 발생하여 정상적인 가동이 어려울 경우 설비는 멈추게 되며 생산도 중단이 된다. 예기치 않은 생산중단을 막기 위해 주기를 정하여 부품을 교체하며 매일같이 조업 및 정비요원들이 설비의 상태를 점검하지만 모든 설비장애를 예방하기에는 역부족이다.
이러한 문제점을 해소하기 위해 설비의 진동정도를 측정하고 경향관리 및 주파수 분석을 통해 설비가 중단되기 전에 미리 설비의 결함을 알고자 CMS (Condition Monitoring System)가 도입되어 제철소에 활용되고 있다. CMS는 주로 감속기, 베어링과 같은 회전부위에 진동가속도 센서를 부착하여 0~20KHz 가량의 높은 샘플링 레이트(Sampling Rate)로 가속도 값을 측정하고 초,분,시 등으로 구간화하여 평균한 RMS(Root Means Square) 값을 통해 진동크기의 경향을 보거나, 주파수 분석을 통해 특정 대역의 주파수 성분이 높아졌을 경우 결함으로 판단하는 등의 용도로 활용하고 있다.
CMS는 설비이상을 감지하기 위해 진동가속도 RMS값의 경계값을 설정하도록 하여 이를 넘어서는 경우 정비요원에게 알림을 주는 기능을 가지고 있는데 이러한 기능이 효과적으로 활용되기 위해서는 센서별로 적절한 경계값 설정이 필수이다. 하지만, 설비의 진동정도는 설비의 열화정도, 모터 속도, 전류와 같은 설비 부하상태, 작업 중인 소재의 온도, 폭, 두께, 강종 등 소재성 인자 등으로부터 다양하게 영향을 받기 때문에 모든 경우에 합당한 진동 경계치 설정은 사실상 어렵다. 따라서 경계치 설정은 특정 기간동안 진동치를 모니터링 하여 해당 기간중 최대치와 최소치로 설정하는 것이 일반적인데 이러한 방식으로 경계치를 설정하다보니 경계치를 넘어서는 경우는 베어링, 감속기 기어 등이 완전 파손되어 더 이상 가동이 불가할 정도 외에는 발생하지 않게 된다. CMS의 최초 목적인 알림 기능을 통해 설비의 결함을 미리 알고자 하는 용도로는 활용이 어렵고 진동치의 장기적 경향관리를 통해 설비의 열화정도를 파악하기 위해 주로 사용하는데 이마저도 사람이 지속적으로 모니터링 해야하는 문제점이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 설비상태 및 작업조건을 고려하여 현재 상태에 적합한 진동 경계치를 자동적으로 계산 및 제공할 수 있는 설비 이상 모니터링 장치 및 방법이 제공된다.
상술한 본 발명의 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 장치는 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 수집하는 정보 수집부, 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 작업에 기초하여 가공하는 정보 가공부, 상기 정보 가공부에 의해 가공된 정보 중 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 분석부, 상기 분석부에 의해 선택된 변수에 기초하여 설비의 진동을 예측하는 모델을 생성하는 모델링부, 및 상기 모델링부의 모델에 따른 진동 예상치와 실측된 진동 측정 정보를 비교하여 설비 이상을 예측하는 모니터링부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 방법은 정보 수집부가 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 수집하는 수집 단계, 정보 가공부가 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 작업에 기초하여 가공하는 가공 단계, 분석부가 상기 정보 가공부에 의해 가공된 정보 중 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 선정 단계, 모델링부가 상기 분석부에 의해 선택된 변수에 기초하여 설비의 진동을 예측하는 모델을 생성하는 모델 구현 단계, 및 모니터링부가 상기 모델링부의 모델에 따른 진동 예상치와 실측된 진동 측정 정보를 비교하여 설비 이상을 예측하는 활용 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 설비상태 및 작업조건을 고려하여 현재 상태에 적합한 진동 경계치를 자동적으로 계산 및 제공함으로서 정확도 및 정밀도가 높은 설비이상 알림을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 장치의 개략적인 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 방법의 개략적인 플로우챠트이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 방법의 개략적인 플로우챠트이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 장치의 개략적인 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 장치는 정보 수집부(110), 정보 가공부(120), 분석부(130), 모델링부(140) 및 모니터링부(150)를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 방법의 개략적인 플로우챠트이다.
도 1과 함께, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 이상 모니터링 방법은 정보 수집부(110)가 정보를 수집하는 수집 단계(S10), 정보 가공부(120)가 수집된 정보를 가공하는 가공 단계(S20), 분석부(130)가 가공된 정보 중 주요 변수를 선정하는 선정 단계(S30), 모델링부(140)가 선정된 주요 변수에 기초하여 모델을 구현하는 모델 구현 단계(S40) 및 모니터링부(150)가 모델에 기초하여 설비 이상을 예측하는 활용 단계(S50)를 포함할 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 정보 수집부(110)는 MES(Manufacturing Execution System; 제조 실행 시스템)로부터 소재의 온도, 두께, 강종 등과 같은 소재 기본정보(S11)와, DAQ(Data acquisition)로부터 모터속도, 모터에 흐르는 전류, 소재의 표면을 냉각 및 세척하는 디스케일러(descaler)의 압력 등과 같은 설비의 가동 정보(S12)와, CMS(Condition Monitoring System)로부터 진동 측정 정보(S13)를 각각 수집할 수 있다(S10).
MES로부터의 소재의 온도, 두께, 강종 등과 같은 소재 기본정보는 평균치일 수 있고, DAQ로부터 모터속도, 모터에 흐르는 전류, 디스케일러의 압력 등과 같은 설비의 가동 정보 및 CMS로부터의 진동 측정 정보는 초단위의 정보일 수 있다. 이에 따라 정보의 가공이 필요하다.
정보 가공부(120)는 MES로부터 소재의 온도, 두께, 강종 등과 같은 소재 기본정보를 모터속도, 전류와 같은 설비의 가동 초단위 정보를 가지고 있는 DAQ, 초단위 진동측정치를 가지고 있는 CMS로부터 데이터와 연계하여 소재작업구간만 필터링 및 소재번호를 연결하고, 동일 소재번호 별로 구간화하여 평균, 표준편차, 최대, 최소 등과 같은 통계요약 정보를 생성한다(S20).
이에 따라, 가공 단계(S20)는 MES로부터 소재의 온도, 두께, 강종 등과 같은 소재 기본정보를 모터속도, 전류와 같은 설비의 가동 초단위 정보를 가지고 있는 DAQ, 초단위 진동측정치를 가지고 있는 CMS로부터 데이터와 연계하여 소재작업구간만 필터링 및 소재번호를 연결하는 연결 단계(S21) 및 동일 소재번호 별로 구간화하여 평균, 표준편차, 최대, 최소 등과 같은 통계요약 정보를 생성하는 구간화 단계(S22)를 포함할 수 있다.
분석부(130)는 만들어진 데이터들을 소재번호를 기준으로, 통합하고 분석하고자 하는 센서의 진동치 정보를 대상으로 상관 관계(Correlation), 시각적분석, 분류분석 등의 방법들을 활용하여 진동과 관련이 있는 주요변수들을 선택한다.
이에 따라, 선정 단계(S30)는 만들어진 데이터들을 소재번호를 기준으로, 통합하고 분석하고자 하는 센서의 진동치 정보를 대상으로 상관 관계(Correlation), 시각적분석, 분류분석 등의 방법들을 활용하여 분석하는 분석 단계(S31) 및 상술한 분석에 기초하여 진동과 관련이 있는 주요변수들을 선택하는 선택 단계(S32)를 포함할 수 있다.
모델링부(140)는 주요 변수의 선정이 완료되면, 해당 변수들을 활용하여 선형 회귀(Linear Regression), SVM(Support Vector Machine), 회귀 트리(Regression Tree)와 같은 모델링 방법들을 활용하여 모델링을 실시하게 되는데 모델링의 성능의 대부분은 종속변수를 설명하고자 하는 독립변수의 종류에 따라 결정되게 된다. 따라서, 모델링을 하고자 하는 데이터의 속성을 이해하고 종속변수를 표현할 수 있는 적절한 파생변수를 생성해 주어야만 활용이 가능한 수준의 모델을 만들 수가 있다.
이를 위해, 본 발명에서는 선재공정의 특성과 진동측정치와의 관계를 잘 표현할 수 있는 대표적인 인자들과 모델링 방법을 통해 설비성인자, 소재성인자, 상호작용인자에 기초하여 진동예상치를 계산할 수 있다.
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설비성인자(a) = 모터속도, 모터전류, 디스케일러의 압력
소재성인자(b) = 강종구분, 소재온도, 가열온도, 로안에서 얼마나 있었나를나타내는 재로시간, 소재두께, 소재중량
상호작용인자 = 
의 조합으로 이루어 지는 변수간 상호작용(덧셈, 곱셈, 나눗셈 등),
여기서 n : 
,
제철소는 다양한 강종과 다양한 크기의 제품을 생산하며, 각 소재에 맞는 설비제어 설정치가 상위 프로세스 컴퓨터(Process Computer)에 세분화되어 저장되어 작업시에 PLC를 통해 설비제어에 활용된다. 같은 강종이라 할지라도 가열온도, 소재크기가 모두 다를 수 있으며 이는 모터속도, 모터전류와 같은 공정변수도 이에 따라 달라질 수 있다. 상술한 인자들은 이러한 변화를 효과적으로 반영하여 수식을 구성하도록 되어있다.
모니터링부(150)는 모델이 완성되면 현재의 DAQ, MES, CMS로부터 현재 작업중인 소재정보, 설비정보, 진동정보를 받아 모델의 예측값과 실제 진동값과의 차이를 비교 분석하여 비교적 큰 차이가 발생할 경우 정비요원에게 알림을 줄 수 있다(S50).
예를 들어, 진동측정치가 진동예상치의 95% 신뢰구간을 벗어나면 유의한 차이가 있는 것으로 판단할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 설비상태 및 작업조건을 고려하여 현재 상태에 적합한 진동 경계치를 자동적으로 계산 및 제공함으로서 정확도 및 정밀도가 높은 설비이상 알림을 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.
110: 정보 수집부
120: 정보 가공부
130: 분석부
140: 모델링부
150: 모니터링부
120: 정보 가공부
130: 분석부
140: 모델링부
150: 모니터링부
Claims (13)
- 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 수집하는 정보 수집부;
상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 작업에 기초하여 가공하는 정보 가공부;
상기 정보 가공부에 의해 가공된 정보 중 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 분석부;
상기 분석부에 의해 선택된 변수에 기초하여 설비의 진동을 예측하는 모델을 생성하는 모델링부; 및
상기 모델링부의 모델에 따른 진동 예상치와 실측된 진동 측정 정보를 비교하여 설비 이상을 예측하는 모니터링부를 포함하고,
상기 모델링부는 설비에 의한 설비성 인자와, 소재에 의한 소재성 인자 및 상기 설비성 인자 및 상기 소재성 인자의 상호 작용에 의한 상호 작용 인자에 기초하여 상기 진동 예상치를 계산하는 모델을 생성하고,
여기서,
설비성인자(a) = 모터속도, 모터전류, 소재의 표면을 냉각 및 세척하는 디스케일러의 압력
소재성인자(b) = 강종구분, 소재온도, 가열온도, 로안에서 얼마나 있었나를 나타내는 재로시간, 소재두께, 소재중량
상호작용인자 =의 조합으로 이루어 지는 변수간 상호작용(덧셈, 곱셈, 나눗셈),
n :인 설비 이상 모니터링 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 정보 가공부는 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 유무 여부, 소재의 위치 및 소재 번호 중 적어도 하나에 매칭하여 통계 정보를 생성하는 설비 이상 모니터링 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 분석부는 상관관계(Correlation), 시각적 분석, 분류분석 중 적어도 하나의 분석 방법을 이용하여 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 설비 이상 모니터링 장치.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 정보 수집부가 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 수집하는 수집 단계;
정보 가공부가 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 작업에 기초하여 가공하는 가공 단계;
분석부가 상기 정보 가공부에 의해 가공된 정보 중 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 선정 단계;
모델링부가 상기 분석부에 의해 선택된 변수에 기초하여 설비의 진동을 예측하는 모델을 생성하는 모델 구현 단계; 및
모니터링부가 상기 모델링부의 모델에 따른 진동 예상치와 실측된 진동 측정 정보를 비교하여 설비 이상을 예측하는 활용 단계를 포함하고,
상기 모델 구현 단계는 상기 모델링부가 설비에 의한 설비성 인자와, 소재에 의한 소재성 인자 및 상기 설비성 인자 및 상기 소재성 인자의 상호 작용에 의한 상호 작용 인자에 기초하여 상기 진동 예상치를 계산하는 모델을 생성하고,
여기서,
설비성인자(a) = 모터속도, 모터전류, 소재의 표면을 냉각 및 세척하는 디스케일러의 압력
소재성인자(b) = 강종구분, 소재온도, 가열온도, 로안에서 얼마나 있었나를 나타내는 재로시간, 소재두께, 소재중량
상호작용인자 =의 조합으로 이루어 지는 변수간 상호작용(덧셈, 곱셈, 나눗셈),
n :인 설비 이상 모니터링 방법.
- 제7항에 있어서,
상기 가공 단계는 상기 정보 가공부가 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보를 소재의 유무 여부, 소재의 위치 및 소재 번호 중 적어도 하나에 매칭하여 통계 정보를 생성하는 설비 이상 모니터링 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 가공 단계는
상기 정보 가공부가 상기 정보 수집부에 의해 수집된 소재정보, 설비 정보 및 진동 측정 정보 중 소재 번호와 해당 소재의 진동 측정 정보 및 설비 정보를 연결하는 연결 단계; 및
상기 정보 가공부가 연결된 정보를 동일 소재번호 별로 구간화하여 해당 소재의 진동 측정 정보 및 설비 정보의 통계 정보를 생성하는 구간화 단계
를 포함하는 설비 이상 모니터링 방법.
- 제7항에 있어서,
상기 선정 단계는 상기 분석부가 상관관계(Correlation), 시각적 분석, 분류분석 중 적어도 하나의 분석 방법을 이용하여 설비의 진동에 관련된 변수를 선택하는 설비 이상 모니터링 방법.
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