KR102081502B1 - 볼 스크류의 프리로드 추정 방법 - Google Patents

Abstract

볼 스크류가 작동하고 있을 때 볼 스크류의 진동을 측정함으로써, 진동 신호를 출력하는 단계와; 상기 진동 신호에 대한 시간-빈도수 분석을 수행함으로써, 볼 패스 빈도수와 관련된 빈도수 특성의 각각의 복수의 검사 값을 각기 포함하는 복수의 검사 속성을 구하는 단계와; 복수의 참조 속성에 대한 검사 속성의 유사도를 산출하는 단계와; 상기 유사도가 임계 값보다 큰 경우, 볼 스크류가 여전히 프리로드된 것으로 결정하는 단계와; 상기 유사도가 상기 임계 값보다 크지 않은 경우, 볼 스크류가 프리로드를 갖지 않거나 또는 불충분하게 프리로드되었다고 결정하는 단계를 포함하는, 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 방법.

Description

볼 스크류의 프리로드 추정 방법{METHOD FOR ESTIMATING PRELOAD OF BALL SCREW}

본 개시는 트랜스미션 구성 요소의 프리로드(preload)를 추정하는 방법에 관한 것으로, 특히 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 방법에 관한 것이다.

고정밀 움직임과 긴 서비스 수명의 장점으로 인해, 볼 스크류는 비교적 높은 위치 결정 정밀도를 필요로 하는 공작기계(tool machine)의 트랜스미션 부품으로 널리 사용되고 있다. 일반적으로, 볼 스크류는 복수의 볼, 너트 및 스크류 샤프트를 포함한다. 너트는 볼을 통해 스크류 샤프트와 맞물려서 스크류 샤프트에 대하여 선형 운동을 한다.

대부분의 볼 스크류는, 볼 스크류의 작동 중 백래시 때문에 발생할 수도 있는 바람직하지 않은 진동을 방지하기 위해, 입력(즉, 회전)과 출력(즉, 선형 운동) 사이의 백래시를 제거하도록 프리로드된다. 그러나, 볼 스크류의 프리로드는 사용 기간에 걸쳐 서서히 감소해서, 결국은 백래시를 허용할 수 없는 수준으로 증가하는 정도까지 감소하며, 그 때 백래시에 기인한 바람직하지 않은 진동이 발생할 수도 있다. 바람직하지 않은 진동은, 결과적으로 서비스 수명과 볼 스크류의 정밀도의 감소로 귀결될 수도 있다. 따라서 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 주제에 대해 주력할 가치가 있다.

특허문헌 1은 볼 스크류가 작동할 때 포착되는 진동 신호를 분석하여 볼 스크류의 실제 볼 패스 빈도수 오더(ball pass frequency order)를 구하는, 볼 스크류 프리로드 검출 방법을 개시한다. 그런 다음, 실제 볼 패스 빈도수 오더를 볼 스크류의 이론적 볼 패스 빈도수 오더와 비교하여, 볼 스크류가 여전히 프리로드되어 있는지의 여부를 결정한다.

대만 발명 특허 제 I482919 호

따라서, 본 개시의 목적은 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 방법을 제공하는 것이다.

본 개시의 일 태양에 따르면, 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 방법이 제공된다. 이 방법은 컴퓨팅 유닛과, 검사대상 볼 스크류에 장착된 진동 센서를 포함하는 시스템에 의해 구현될 것이다. 이 방법은:

상기 진동 센서에 의해, 상기 검사대상 볼 스크류가 작동하고 있을 때 상기 검사대상 볼 스크류의 진동을 측정함으로써, 진동 신호를 출력하는 단계와;

상기 컴퓨팅 유닛에 의해, 상기 진동 신호에 대한 시간-빈도수 분석을 수행함으로써, 볼 패스 빈도수와 관련된 빈도수 특성의 각각의 복수의 검사 값을 각기 포함하는 복수의 검사 속성을 구하는 단계와;

상기 컴퓨팅 유닛에 의해, 복수의 참조 속성에 대한 검사 속성의 유사도를 산출하는 단계로서, 여기서 각각의 참조 속성은 상기 검사대상 볼 스크류와 동일한 유형을 갖는 하나의 프리로드된 볼 스크류를 분석함으로써 미리 구해진 빈도수 특성의 복수의 참조값을 포함하는, 상기 단계와;

상기 컴퓨팅 유닛에 의해, 상기 유사도가 임계 값보다 큰 경우, 상기 검사대상 볼 스크류가 여전히 프리로드된 것으로 결정하는 단계와;

상기 컴퓨팅 유닛에 의해, 상기 유사도가 상기 임계 값보다 크지 않은 경우, 상기 검사대상 볼 스크류가 프리로드를 갖지 않거나 또는 불충분하게 프리로드되어 있다고 결정하는 단계를 포함한다.

본 개시의 다른 특징 및 이점은 첨부 도면을 참조한 실시형태에 대한 다음의 상세한 설명에서 명백해질 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시형태에 따른 볼 스크류의 너트에 장착된 진동 센서를 포함하는 시스템에 의해 검사될 볼 스크류의 개략적인 단면도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시형태에 따른 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 검사대상 볼 스크류가 동작하고 있을 때 검사대상 볼 스크류로부터 얻어진 진동 신호의 파형을 나타내는 다이아그램이다.
도 4는 진동 신호로부터 도출된 빈도수 오더와 진폭의 평균 제곱근(root mean square) 사이의 관계를 나타내는 오더 스펙트럼(order spectrum)이다.
도 5는 3 개의 참조 클러스터로 구획된 복수의 참조 속성(attributes)과, 진동 신호로부터 도출된 복수의 검사 속성을 도시하는 개략도이다.

도 1을 참조하면, 본 개시의 실시형태에 따른 시스템에 의해 검사될 검사대상 볼 스크류(2)가 도시되어 있다. 이 시스템은 컴퓨팅 유닛(7) 및 진동 센서(1)를 포함한다. 검사대상 볼 스크류(2)는 공작 기계(도시되지 않음)에 장착되며, 스크류 샤프트(22), 리턴 튜브(23)가 형성되어 있는 너트(21) 및 복수의 볼(24)을 포함한다. 스크류 샤프트(22)는 대향하는 제1 및 제2 단부(221, 222)를 가지며, 그 사이에서 너트(21)는 선형으로 이동할 수 있다. 볼(24)은 스크류 샤프트(22) 상에 형성된 나선형 레이스웨이(220)를 따라 주행하고, 리턴 튜브(23)에 의해 재순환된다. 진동 센서(1)는 검사대상 볼 스크류(2)에 장착되고, 컴퓨팅 유닛(7)에 전기 접속된다.

이 실시형태에 있어서, 진동 센서(1)는 가속도계이고, 너트(21)에 장착되며, 컴퓨팅 유닛(7)은 컴퓨터 장치이다. 용어 "컴퓨팅 유닛"은, 레지스터 및/또는 메모리로부터의 전자 데이터를 처리하고 그 전자 데이터를 다른 전자 데이터로 변환하는 임의의 장치 또는 장치의 일부를 지칭할 수도 있다. 예를 들어, 다른 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 유닛(7)은 싱글 코어 프로세서, 멀티 코어 프로세서, 듀얼 코어 모바일 프로세서, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 디지털 신호 프로세서(DSP) , FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), RFIC(Radio Frequency Integrated Circuit) 등일 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다.

추가로 도 2를 참조하면, 검사대상 볼 스크류(2)의 프리로드를 추정하는 방법은 본 개시의 실시형태에 따른 시스템에 의해 구현되며, 다음의 단계를 포함한다.

단계 S31에 있어서, 진동 센서(1)는 검사대상 볼 스크류(2)가 작동중일 때 제1 및 제2 단부(221, 222) 사이에서 왕복 이동하는 검사대상 볼 스크류(2)의 너트(21)의 진동을 측정함으로써 진동 신호를 출력한다. 도 3을 더 참조하면, 진동 신호는 복수의 신호 세그먼트로 분할될 수 있다. 특히, 제1 단부(221)로부터 제2 단부(222)까지의 너트(21)의 제1 단부-내지-제2 단부 선형 운동(이하, "제1-내지-제2 선형 운동"으로 축약함)의 초기 스테이지 중, 너트(21)는 제1 가속도로 이동하므로, 제1-내지-제2 선형 운동의 초기 스테이지 중 출력된 진동 신호의 각 신호 세그먼트(S₁₁)는 비교적 큰 진폭을 갖는다. 제1-내지-제2 선형 운동의 중기 스테이지에서, 너트(21)는 등속의 균일한 움직임을 가지므로, 제1-내지-제2 선형 운동의 중기 스테이지 중에 출력된 진동 신호의 각 신호 세그먼트(S₁₂)는 비교적 안정된 진폭을 갖는다. 제1-내지-제2 선형 운동의 말기 스테이지 중, 너트(21)는 제1 가속도와 방향이 반대인 제2 가속도로 이동하므로, 제1-내지-제2 선형 운동의 말기 스테이지 중 출력된 진동 신호의 각 신호 세그먼트(S₁₃)는 비교적 큰 진폭을 갖는다. 유사하게, 제2 단부(222)로부터 제1 단부(221)까지의 너트(21)의 제2 단부-내지-제1 단부 선형 운동(이하, "제2-내지-제1 선형 운동"으로 축약함) 중, 너트(21)는 초기 스테이지에서 제2 가속도로 이동하므로, 제2-내지-제1 선형 운동의 초기 스테이지 중에 출력된 진동 신호의 각 신호 세그먼트(S₂₁)는 비교적 높은 진폭을 갖는다. 제2-내지-제1 선형 운동의 중기 스테이지 중, 너트(21)는 등속으로 균일하게 이동하므로, 제2-내지-제1 선형 운동의 중기 스테이지 중에 출력된 진동 신호의 각 신호 세그먼트(S₂₂)는 비교적 안정된 진폭을 갖는다. 너트(21)는 제2-내지-제1 선형 운동의 말기 스테이지에서 제1 가속도로 이동하므로 제2-내지-제1 선형 운동의 말기 스테이지 중 출력된 진동 신호의 각 신호 세그먼트(S₂₃)는 비교적 큰 진폭을 갖는다.

단계 S32에서, 컴퓨팅 유닛(7)은, 진동 신호로부터, 중기 스테이지(즉, 너트(21)의 균일한 이동) 중에 각기 출력된 신호 세그먼트(S₁₂ 및 S₂₂)를 포착한다. 예를 들어, 신호 세그먼트들(S₁₂) 각각은 신호 세그먼트들(S₁₁) 중 하나의 신호 세그먼트(S₁₁)에서의 피크(P₁₁) 및 상기 하나의 신호 세그먼트(S₁₁)에 후속하는 신호 세그먼트들(S₁₃) 중 하나의 신호 세그먼트(S₁₃)에서의 밸리(P₁₂)를 검출 및 식별함으로써 포착될 수 있다. 다시 말해서, 피크(P₁₁)와 밸리(P₁₂)는 그들 사이의 신호 세그먼트(S₁₂)를 규정하고, 신호 세그먼트(S₁₂)를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 유사하게, 신호 세그먼트들(S₂₂)의 각각은 신호 세그먼트들(S₂₁) 중 하나의 신호 세그먼트(S₂₁)에서의 밸리(P₂₁) 및 신호 세그먼트들(S₂₃) 중 후속하는 하나의 신호 세그먼트(S₂₃)에서의 피크(P₂₂)를 검출 및 식별함으로써 포착될 수 있다.

단계 S33에서, 컴퓨팅 유닛(7)은 단계 S32에서 포착된 너트(21)의 균일한 이동에 대응하는 신호 세그먼트(S₁₂ 및 S₂₂)를, 대역 통과 필터를 사용하여 필터링한다. 일 실시형태에 있어서, 대역 통과 필터의 통과 대역의 중심 빈도수 값은 검사대상 볼 스크류(2)의 볼 패스 빈도수의 이론 값이다.

단계 S34에서, 컴퓨팅 유닛(7)은 필터링된 신호 세그먼트들(S₁₂ 및 S₂₂)에 대해 시간-빈도수 분석을 수행함으로써 복수의 검사 속성들을 구한다. 각각의 검사 속성은 필터링된 신호 세그먼트(S₁₂ 및 S₂₂)의 각 하나에 대응하고, 검사대상 볼 스크류(2)의 볼 패스 빈도수와 관련된 빈도수 특성들 각각의 복수의 검사 값을 포함한다.

도 1을 다시 참조하면, 검사대상 볼 스크류(2)의 볼 패스 빈도수는 단위 시간 내에 리턴 튜브(23)의 특정 지점에서 구르는 볼(24)의 개수이다.

일 실시형태에 있어서, 각각의 검사 속성의 빈도수 특성은 다음 중 적어도 두 개를 포함한다: 실제 볼 패스 빈도수 오더; 실제 볼 패스 빈도수 오더에 대응하는 볼 패스 진동 진폭; 실제 볼 패스 빈도수 오더에 대응하는 볼 패스 진동 편차; 및 볼 패스 빈도수 오더의 다양성.

특히, 너트(21)의 균일한 운동에 대응하는 필터링된 신호 세그먼트들의 각각에 대해, 필터링된 신호 세그먼트에 대한 시간-빈도수 분석을 수행함으로써 매트릭스

에 의해 제공된 빈도수 스펙트럼이 구해진다. 여기서 t는 시간을 나타내고, i는 빈도수를 나타내며, X _ti 는 시간 t 및 빈도수 i에서 신호 세그먼트의 진동 진폭을 나타낸다. 오더 스펙트럼은 빈도수 스펙트럼으로부터 구할 수 있고,

로 표시된다. 여기서 j = i/ω 빈도수 오더를 나타내고, ω 는 검사대상 볼 스크류(2)의 초당 회전수(RPS)를 나타낸다.

도 4를 더 참조하면, 각각의 빈도수 오더 j에 대해, 빈도수 오더 j에 대응하는 모든 진폭은 {X _tj | t = 1,2, ..., m}으로 나타내고, 실제 볼 패스 빈도수 오더 h의 검사 값은 먼저 진폭의 평균 제곱근

을 산출한 다음 실제 볼 패스 빈도수 오더 h의 검사값을

로서 산출함으로써 구해진다. 또한, r _h 는 실제 볼 패스 빈도수 h의 검사 값에 대응하는 볼 패스 진동 진폭의 검사 값이고, {X _th | t = 1,2, ..., m}의 분산 수(variance number)는 실제 볼 패스 빈도수 오더 h의 검사 값에 대응하는 볼 패스 진동 편차의 검사 값이다. 또한, 볼 패스 빈도수 오더 j의 다양성(diversity)의 검사 값은

로 나타낸다. 여기서,

이고, k는 1 더하기 검사대상 볼 스크류(2)의 이론적 볼 패스 빈도수 오더부터 이론적 볼 패스 빈도수 오더 빼기 1 까지의 범위의 변수이고, 즉 k = [j - 1, j + 1]이다.

단계 S35에서, 컴퓨팅 유닛(7)은 복수의 참조 속성에 대한 검사 속성의 유사도를 산출한다. 각각의 참조 속성은, 빈도수 특성의 복수의 참조값을 포함하고, 참조값은 프리로드된 볼 스크류를 분석함으로써 미리 구한다. 프리로드된 볼 스크류는 검사대상 볼 스크류(2)와 동일한 유형이며, 예를 들어 신품의 (프리로드된) 볼 스크류이다. 특히, 참조 값은, 프리로드된 볼 스크류의 진동을 측정하는 진동 센서(1)에 의해 출력된 진동 신호에 대해 단계 S31 내지 S34를 수행함으로써 구한다. 각 참조 속성의 참조값은 하나의 검사 속성 내의 검사 값에 각각 관련된 빈도수 특성과 동일한 빈도수 특성에 각각 속한다는 것에 주목해야 한다. 예를 들어, 각 검사 속성은 실제 볼 패스 빈도수 오더와 볼 패스 진동 진폭의 두개의 검사 값을 포함하고, 각각의 참조 속성은 실제 볼 패스 빈도수 오더 및 볼 패스 진동 진폭과 각기 관련된 두 개의 참조 값을 포함한다.

단계 S36에서, 컴퓨팅 유닛(7)은 유사도가 임계 값보다 큰 지의 여부를 결정한다. 예를 들어, 단계 S35에서 구해진 유사도는 검사 속성과 참조 속성 간의 상관 계수이며, 임계 값은 0.69이다. 임계 값은 사용자에 의해 규정될 수 있고, 본 개시의 다른 실시형태에서 소망하는 바에 따라 변경될 수 있음을 알아야 한다. 단계(S36)에서 만들어진 결정이 긍정이면 방법의 흐름이 단계 S37로 진행하고, 그렇지 않은 경우 단계 S38로 진행한다. 단계 S37에서, 컴퓨팅 유닛(7)은 검사대상 볼 스크류(2)가 아직 프리로드되어 있는지, 또는 충분하게 또는 만족스럽게 프리로드되어 있는지를 결정한다. 단계 S38에서, 컴퓨팅 유닛(7)은 검사대상 볼 스크류(2)가 프리로드를 갖지 않는다고 결정한다. 대안적으로, 일 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 유닛(7)은 단계 S38에서, 검사대상 볼 스크류(2)가 너트(21)와 볼(24) 사이의 백래시를 제거하기에 충분한 프리로드를 갖지 않는다고 결정한다.

단계 S35에서, 참조 속성에 대한 검사 속성의 유사도를 어떻게 산출하는지에 대해, 몇 가지 예를 이하에 설명한다.

예를 들어, 일 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 유닛(7)은 먼저 검사 속성에 대한 제1 확률 분포 및 참조 속성에 대한 제2 확률 분포를 산출한다. 예를 들어, 제1 확률 분포 및 제2 확률 분포는 모두 정규 분포이다. 그 다음에, 컴퓨팅 유닛(7)은 제1 확률 분포와 제2 확률 분포 사이의 바타차리아 거리(Bhattacharyya distance)를 산출한다. 제1 확률 분포와 제2 확률 분포 사이의 바타차리아 거리가 작을수록, 제1 확률 분포와 제2 확률 분포 사이의 유사도가 커진다. 따라서, 컴퓨팅 유닛(7)은 유사도로서의 역할을 하도록 바타차리아 거리의 덧셈 역원을 산출할 수도 있다.

도 5를 참조하면, 다른 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 유닛(7)은 먼저 참조 속성(4)을 복수의 참조 클러스터(5)로 분할한다. 도 5에 도시된 예에 있어서, 3 개의 큰 원으로 표시된 3 개의 참조 클러스터(5)가 있다. 참조 속성(4)은 k-평균 클러스터링(k-means clustering), 퍼지 C-평균(fuzzy C-means: FCM) 클러스터링 또는 다른 잘 알려진 클러스터링 방법으로 분할될 수 있다. 다음으로, 컴퓨팅 유닛(7)은, 각각의 참조 클러스터(5)에 대해, 참조 클러스터(5)와 모든 검사 속성(6)으로 구성된 그룹 사이의 바타차리아 거리를 산출하고, 참조 클러스터(5)에 대해 각각 산출된 바타차리아 거리의 평균을 산출하고, 유사도로서의 역할을 하도록 상기 평균의 덧셈 역원을 산출한다.

또 다른 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 유닛(7)은, 검사 속성들(6) 중 하나 및 참조 클러스터들 중 하나를 포함하는 각 쌍(즉, 각각의 검사-속성-참조-클러스터 쌍)에 대해, 검사 속성(6)과 참조 클러스터(5) 사이의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 산출한다. 예를 들면, 컴퓨팅 유닛(7)은, 검사 속성(6)과 참조 클러스터(5)의 평균 사이의 유클리드 거리, 또는 검사 속성(6)과 참조 클러스터(5) 내의 참조 속성들(4) 중 하나의 참조 속성(4) 사이의 유클리드 거리 (최소 유클리드 거리로 귀결됨)를 산출한다. 각각의 참조 클러스터(5)의 평균은 일반적으로 그것의 중심점이라는 것에 유의해야 한다. 그 다음, 컴퓨팅 유닛(7)은, 쌍에 대해 산출된 유클리드 거리의 평균을 산출하고, 유사도로서의 역할을 하도록 상기 평균의 덧셈 역원을 산출하여 한다.

유사도는 다양한 방식으로 구해질 수 있고 여기에 설명된 예에 한정되지는 않는다는 점에 유의해야 한다.

정리하면, 본 개시에 있어서는, 동작중 검사대상 볼 스크류(2)의 진동을 계측하는 진동 센서(1)에 의해 출력된 진동 신호를 분석하고, 너트(21)의 균일한 운동에 대응하는 신호 세그먼트를 진동 신호로부터 포착하고, 신호 세그먼트에 대한 시간-빈도수 분석을 수행하여 각기 적어도 2 개의 빈도수 특성의 검사 값을 포함하는 검사 속성을 구하며, 상기 참조 속성에 대한 검사 속성의 유사도를 산출함으로써, 검사대상 볼 스크류(2)가 여전히 (충분하게) 프리로드되어 있는지의 여부를 결정할 수 있다.

전술한 기재에 있어서는, 설명의 목적으로, 실시형태의 완전한 이해를 제공하기 위해 수 많은 특정 상세를 기술하였다. 그러나, 당업자에게는, 이들 특정 상세의 일부가 없이, 하나 이상의 다른 실시형태가 실시될 수도 있다는 것이 명백할 것이다. 또한, 본 명세서에 있어서 "일 실시형태", "실시형태", 서수로 표시된 실시형태 등을 언급하는 것은, 특정 특성, 구조 또는 특징이 본 개시의 실시에 포함될 수도 있다는 것으로 이해되어야 한다. 추가로, 전술한 기재에 있어서, 각종 특성은 개시를 능률화할 목적으로 그리고 각종 발명적 양상의 이해에 도움을 줄 목적으로 단일 실시형태, 도면 또는 그의 설명에서 때로 함께 그룹화되는 것이 이해되어야 한다. 또한 본 개시의 실시에서는, 적절하다면, 하나의 실시형태로부터의 하나 이상의 특징 또는 특정 상세가 다른 실시형태로부터의 하나 이상의 특징 또는 특정 상세와 함께 실시될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다.

Claims (12)

1. 컴퓨팅 유닛(7)과, 검사대상 볼 스크류(2)에 장착된 진동 센서(1)를 포함하는 시스템에 의해 구현되는, 볼 스크류의 프리로드를 추정하는 방법에 있어서,
   상기 진동 센서(1)에 의해, 상기 검사대상 볼 스크류(2)가 작동하고 있을 때 상기 검사대상 볼 스크류(2)의 진동을 측정함으로써, 진동 신호를 출력하는 단계와;
   상기 컴퓨팅 유닛(7)에 의해, 상기 진동 신호에 대한 시간-빈도수 분석을 수행함으로써, 볼 패스 빈도수와 관련된 빈도수 특성의 각각의 복수의 검사 값을 각기 포함하는 복수의 검사 속성을 구하는 단계와;
   상기 컴퓨팅 유닛(7)에 의해, 복수의 참조 속성에 대한 검사 속성의 유사도를 산출하는 단계로서, 여기서 각각의 참조 속성은 상기 검사대상 볼 스크류(2)와 동일한 유형을 갖는 하나의 프리로드된 볼 스크류를 분석함으로써 미리 구해진 빈도수 특성의 각각의 복수의 참조값을 포함하는, 상기 단계와;
   상기 컴퓨팅 유닛(7)에 의해, 상기 유사도가 임계 값보다 큰 경우, 상기 검사대상 볼 스크류(2)가 여전히 프리로드된 것으로 결정하는 단계와;
   상기 컴퓨팅 유닛(7)에 의해, 상기 유사도가 상기 임계 값보다 크지 않은 경우, 상기 검사대상 볼 스크류(2)가 프리로드를 갖지 않거나 또는 불충분하게 프리로드되어 있다고 결정하는 단계를 포함하며,
   복수의 검사 속성을 구하는 단계는, 대역 통과 필터를 이용하여 진동 신호를 필터링하는 것과, 필터링된 진동 신호에 대해 시간-빈도수 분석을 수행함으로써 검사 속성을 구하는 것을 포함하며, 대역 통과 필터의 통과 대역의 중심 빈도수 값은 상기 검사대상 볼 스크류(2)의 볼 패스 빈도수의 이론 값인
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   복수의 검사 속성을 구하는 단계는:
   상기 검사대상 볼 스크류(2)의 균일한 이동에 대응하는 복수의 신호 세그먼트를 상기 진동 신호로부터 포착하는 것과;
   진동 신호의 신호 세그먼트에 대한 시간-빈도수 분석을 각기 수행하여, 검사 속성을 구하는 것을 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
3. 제1 항에 있어서,
   각 검사 속성의 빈도수 특성은,
   실제 볼 패스 빈도수 오더;
   상기 실제 볼 패스 빈도수 오더에 대응하는 볼 패스 진동 진폭;
   상기 실제 볼 패스 빈도수 오더에 대응하는 볼 패스 진동 편차; 및
   볼 패스 빈도수 오더의 다양성
   중 적어도 두개를 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
4. 제1 항에 있어서,
   유사도를 산출하는 단계는, 검사 속성에 대한 제1 확률 분포와 참조 속성에 대한 제2 확률 분포를 산출하는 것과, 상기 제1 확률 분포와 제2 확률 분포 사이의 유사도를 산출하는 것을 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 유사도를 산출하는 단계는, 제1 확률 분포와 제2 확률 분포 사이의 바타차리아 거리(Bhattacharyya distance)를 산출하는 것과, 유사도로서의 역할을 하도록 바타차리아 거리의 덧셈 역원을 산출하는 것을 더 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
6. 제1 항에 있어서,
   유사도를 산출하는 상기 단계는, 참조 속성들을 복수의 참조 클러스터로 분할하는 것과, 상기 검사 속성 및 참조 클러스터에 기초하여 유사도를 산출하는 것을 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   유사도를 산출하는 상기 단계는, 각각의 참조 클러스터에 대해, 참조 클러스터와 검사 속성으로 구성된 그룹 사이의 바타차리아 거리를 산출하고, 참조 클러스터에 대해 각각 산출된 바타차리아 거리의 평균을 산출하고, 유사도로서의 역할을 하도록 상기 평균의 덧셈 역원을 산출하는 것을 더 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
8. 제 6 항에 있어서,
   유사도를 산출하는 상기 단계는,
   검사 속성들 중 하나 및 참조 클러스터들 중 하나를 포함하는 각 쌍에 대해, 검사 속성과 참조 클러스터 사이의 거리를 산출하는 것과;
   각 쌍에 대해 산출된 거리의 평균을 산출하는 것과;
   유사도로서의 역할을 하도록 상기 평균의 덧셈 역원을 산출하는 것을 더 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   각각의 검사 속성에 대해 거리를 산출하는 것은, 각각의 참조 클러스터에 대해, 검사 속성과 참조 클러스터의 평균 사이의 유클리드 거리를 산출하는 것을 포함하는
   볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
10. 제 8 항에 있어서,
    거리를 산출하는 것은, 각각의 참조 클러스터에 대해, 최소 유클리드 거리로 귀결되는, 검사 속성과 참조 클러스터 내의 참조 속성들 중 하나의 참조 속성 사이의 유클리드 거리를 산출하는 것을 포함하는
    볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
11. 제 6 항에 있어서,
    상기 참조 속성은 k-평균 클러스터링(k-means clustering) 및 퍼지 C-평균(fuzzy C-means) 클러스터링 중 하나로 분할되는
    볼 스크류의 프리로드 추정 방법.
12. 삭제

Images