KR102226459B1 - 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따르면 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법이 제공된다. 상기 스파이크 진단 장치는, 플랜트에 설치된 센서로부터 현재 신호를 수신하고, 상기 현재 신호에 대응하는 출력 신호를 출력하는 통신부, 상기 센서가 생성한 과거 신호로부터 생성된 스파이크 패턴을 저장하는 메모리 및 상기 현재 신호와 상기 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산하고, 산출된 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산하고, 상기 스파이크 개수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 현재 신호에 스파이크가 포함된 것으로 판단하고, 상기 스파이크와 관련된 제어 기능을 실행하는 프로세서를 포함한다.

Description

스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법{SPIKE DIAGNOSING APPARATUS AND CONTROL METHOD THEREOF}

본 발명은 발전소와 같은 플랜트에서 생성되는 신호에 스파이크가 포함되어있는지 여부를 진단할 수 있는 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법에 관한 것이다.

발전소와 같은 플랜트는 설비를 감시하고 운영하기 위해 도 1과 같이 제어시스템이 설치되어 있다. 제어시스템은 현장의 온도, 압력, 유량 등 현장에서 측정된 신호를 입력 받아 신호처리(Input Module에서 수행) 후 설비 운전원에게 GUI(Graphical User Interface)를 통해 각종 운전 상태 정보를 보고한다. 운전원의 운전 조작에 따라 안정적으로 운전될 수 있도록 각종 연산(CPU Module에서 수행) 수행 후 현장의 밸브와 같은 설비로 구동신호를 내보낸다(Output Module에서 수행). 또한 플랜트의 공정값(온도/압력/유량 등)을 운전원이 원하는 설정값으로 유지되도록 도 2와 같은 제어루프가 CPU Module에서 실행된다.

일반적인 제어루프에서는 PID(Proportional-Integral-Derivative, 비례-적분-미분) 제어기가 많이 사용되고 있다. PID 제어기는 공정값을 입력받아 운전 설정값과 비교하여 그 오차의 크기를 변수로 하여 조절 동작을 수행한다. 따라서 PID 제어기는 설정값이 일정한 경우 공정값의 변화에 따라 그 제어 동작이 결정되므로, 공정값의 정확하고 안정적인 인식이 매우 중요하다.

현장 계측기에서 제어시스템으로 입력되는 아날로그 신호의 대부분은 4~20mA의 전기 신호이며, Input Module은 이를 0~100%로 환산하여 CPU Module에서 사용하도록 한다. 도 3을 참조하면, 신호a 구간과 같이 이상적인 경우, 신호b 구간과 같이 잡음이 포함된 경우 및 신호c 구간과 같이 스파이크(과도하게 짧은 시간동안 비연속적인 신호 변화를 보이는 현상)를 발생시키는 경우가 있다. 이를 포함한 여러 가지 이상신호 경우에 대해 기존의 방법에서 오류 인식은 다음과 같이 처리한다.

첫 번째 케이스로 Input Module로 입력되는 신호선의 단선(Open)에 의한 경우가 있다. 신호선이 단선 되었을 경우 Input Module은 전기적으로 입력되는 신호의 크기를 0mA로 인식하며, 이 경우 신호 오류 정보를 CPU Module에 전달하여 PID 제어기는 입력되는 오차에 의해 연산하지 않고 자동으로 PID 출력값을 일정하게 유지하고 운전원에게 신호 오류 상황을 알려준다.(일반적으로 입력되는 전류의 크기가 2 혹은 3mA 이하이면 오류 상태로 인식). 이 경우 사용자는 현장 점검을 통해 신호 오류 상태를 해소한 후, PID 제어기가 오차에 따른 제어연산을 하도록 제어모드를 다시 복구하여야 한다.

두 번째 케이스로 Input Module로 입력되는 신호선의 단락(Short)에 의한 경우가 있다. 신호선이 단락되었을 경우 Input Module은 전기적으로 입력되는 신호를 최대값의 전류 크기(20 mA)로 인식하며, CPU Module에 오류 상황을 전달하여 앞의 경우와 마찬가지로 PID 제어기 출력값을 일정하게 유지하도록 한다(일반적으로 전류의 크기가 최대값인 경우 오류 상태로 처리하지 않는 경우도 있으나, 21 mA 이상이면 오류 상태로 인식하는 경우도 있음). 이 경우도 case 1과 마찬가지로 사용자의 점검과 복구를 필요로 한다.

세 번째 케이스로 잡음 혹은 스파이크 신호가 있다. 도 3의 신호b와 같이 허용할 수 있는 작은 크기의 잡음 신호의 경우에는 PID 제어연산에서 수용할 수 있는 수준이지만, 그림 3의 신호c와 같이 큰 크기의 스파이크 신호의 경우에는 제어연산에서 그대로 사용하기에는 어려운 경우가 있다. 이와 같은 경우 기존의 방법은 Input Module 혹은 제어 프로그램에서 필터를 사용하여 신호 변화를 완만히 하여 사용하는데, 시간지연 요소로 작용하여 빠른 제어기 동작을 요구하는 공정에서는 역효과 있다. 또 이를 해결하기 위해 사용자의 개입을 필요로 한다.

본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 상술한 세 번째 케이스와 같이 정상적인 신호 범위(0~100%)내에서 발생하는 스파이크 신호를 자동으로 검출하여 사용자에게 보고할 수 있고, 이를 자동으로 보상할 수 있는 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법을 제공한다.

본 발명에 따르면 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법이 제공된다.

상기 스파이크 진단 장치는, 플랜트에 설치된 센서로부터 현재 신호를 수신하고, 상기 현재 신호에 대응하는 출력 신호를 출력하는 통신부; 상기 센서가 생성한 과거 신호로부터 생성된 스파이크 패턴을 저장하는 메모리; 및 상기 현재 신호와 상기 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산하고, 산출된 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산하고, 상기 스파이크 개수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 현재 신호에 스파이크가 포함된 것으로 판단하고, 상기 스파이크와 관련된 제어 기능을 실행하는 프로세서를 포함한다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되어 있는지 여부에 따라 서로 다른 출력 신호가 출력되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되지 않은 경우, 상기 현재 신호에 대응하는 제1 출력 신호를 출력하고, 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함된 경우, 상기 현재 신호를 기준으로 t 스텝 이전에 상기 센서로부터 수신된 이전 신호를 추출하고, 상기 이전 신호에 대응하는 제2 출력 신호를 상기 제1 출력 신호 대신 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 현재 신호를 이용하여 첨도를 연산하고, 상기 첨도에 근거하여 상기 스파이크 패턴으로 서로 다른 패턴을 적용할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 메모리에는 복수의 스파이크 패턴들이 저장되며, 상기 복수의 스파이크 패턴들 중 어느 하나가 상기 스파이크 패턴으로 설정되며, 상기 프로세서는, 상기 첨도가 기준 조건을 만족하는 경우, 기존에 설정되어 있는 상기 어느 하나의 스파이크 패턴을 이용하여 상기 상호상관관계지수를 연산하고, 상기 첨도가 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 어느 하나의 스파이크 패턴이 아닌, 상기 복수의 스파이크 패턴들 중 다른 하나의 스파이크 패턴을 이용하여 상기 상호상관관계지수를 연산하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 첨도가 기준 조건을 만족하는 경우, 상기 과거 신호로부터 추출된 제1 스파이크 패턴을 상기 스파이크 패턴에 적용하고, 상기 첨도가 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 현재 신호로부터 추출된 제2 스파이크 패턴을 상기 스파이크 패턴에 적용할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 과거 신호에 대하여 테스트 범위를 설정하는 단계; 상기 테스트 범위에 대하여 상기 스파이크 패턴과의 상호상관관계지수를 연산하는 단계; 연산된 상호상관계지수에 대하여 n번째 임계 후보값보다 큰 임시 스파이크 개수를 계산하며, 상기 n은 자연수이며, 상기 n개의 임시 스파이크 개수가 계산되는 것을 특징으로 하는 단계; 및 각 임시 스파이크 개수와 실제 스파이크 개수간의 상관관계에 근거하여, 상기 n개의 임계 후보값들 중 어느 하나의 임계 후보값을 상기 제1 임계값으로 설정하는 단계를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 사용자 입력에 근거하여 상기 스파이크 패턴, 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 현재 신호의 길이는 N이고, 상기 스파이크 패턴의 길이는 R이며, 상기 상호상관관계지수는 N-R+1개가 연산될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되었음을 알리는 알림 정보가 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 출력되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 스파이크 진단 장치의 제어 방법은 플랜트에 설치된 센서로부터 현재 신호를 수신하는 단계; 상기 현재 신호와 메모리에 저장된 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산하는 단계; 상기 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산하는 단계; 상기 스파이크 개수와 제2 임계값을 비교하여 상기 현재 신호를 정상 신호 또는 스파이크로 판단하는 단계; 및 판단 결과에 근거하여 서로 다른 출력 신호를 출력하는 단계를 포함한다.

일 실시 예에 따르면, 상기 서로 다른 출력 신호를 출력하는 단계는, 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되지 않은 경우, 상기 현재 신호에 대응하는 제1 출력 신호를 출력하는 단계; 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함된 경우, 상기 현재 신호를 기준으로 t 스텝 이전에 상기 센서로부터 수신된 이전 신호를 추출하는 단계; 및 상기 이전 신호에 대응하는 제2 출력 신호를 상기 제1 출력 신호 대신 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 상호상관관계지수를 연산하는 단계는, 상기 현재 신호를 이용하여 첨도를 연산하는 단계; 상기 첨도에 근거하여 상기 스파이크 패턴으로 서로 다른 패턴을 적용해 상기 상호상관관계지수를 연산하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제어 방법은, 사용자 입력에 근거하여 상기 스파이크 패턴, 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제어 방법은, 상기 현재 신호가 상기 스파이크로 판단되는 경우, 상기 스파이크가 생성되었음을 알리는 알림 정보가 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법에 의하면, 수십~수백 개의 플랜트 공정에서 발생할 수 있는 센서 이상 현상을 자동으로 진단하여 사용자에게 보고할 수 있다.

사용자가 전문가가 아니라도, 기본적으로 제공되는 스파이크 패턴을 이용하여 스파이크를 효과적으로 진단할 도 있고, 플랜트 공정과 특성에 따라 사용자가 스파이크 패턴을 직접 선택하여 적용하는 플랜트에 맞는 스파이크 패턴으로 진단을 수행할 수 있다.

나아가, 통계기법 중 하나인 첨도(kurtosis)를 이용하여 스파이크 패턴을 추출할 루프를 제안 받을 수 있다. 따라서 사용자가 모든 루프를 감시하며 스파이크 패턴을 찾는 것이 아니라 첨도(kurtosis)가 급첨(leptokurtic)일 경우의 루프를 제안 받아 스파이크 패턴을 적용할 수 있다.

사용자의 필요에 따라 적어도 하나의 임계값(thr1, thr2)을 다시 설정할 수 있는데, 정확도와 민감도, 특이도를 사용하여 신자특성 곡선 아래의 면적(AUC; Area Under Curve)을 가장 크게 할 수 있는(진단 성능이 가장 우수한) 임계값을 자동으로 설정할 수 있다.

플랜트의 특성과 종류에 따라 본 발명에서 제안하는 적어도 하나의 임계값을 다르게 적용하여 더 정확하게 센서 이상현상을 진단할 수 있다.

플랜트에서 센서 스파이크가 발생할 경우 기 입력된 제어 보상 블록의 활성화를 통해 보상신호 입력으로 이상신호에 의한 악영향을 감소시킬 수 있다.

도 1은 플랜트에 설치되는 제어시스템을 설명하기 위한 개념도
도 2는 도 1의 제어시스템에 의한 제어루프를 설명하기 위한 개념도
도 3은 신호 오류 형태를 설명하기 위한 예시도
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스파이크 진단 장치를 설명하는 블록도
도 5는 도 4의 스파이크 진단 장치의 제어 방법을 설명하는 흐름도
도 6은 도 4의 스파이크 진단 장치를 포함하는 스파이크 진단 시스템을 설명하는 블록도
도 7은 스파이크 패턴의 일 예를 나타내는 예시도
도 8은 도 5의 제어 방법을 좀 더 구체적으로 설명하는 흐름도
도 9는 스파이크 패턴과 현재 신호 사이의 상관관계를 연산하는 방법을 설명하기 위한 개념도
도 10은 샘플 신호에 대하여 본 발명에 따른 스파이크 진단을 수행한 일 예를 나타내는 예시도
도 11은 제1 임계값 및 제2 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 설명하는 흐름도
도 12a 내지 도 12d는 본 발명에 따른 스파이크 진단 장치의 제어 방법을 모의시험한 예시도들
도 13은 도 12c로부터 스파이크 패턴을 추출한 예를 나타내는 예시도
도 14a 및 도 14b는 도 13에서 추출한 스파이크 패턴을 이용하여 제1 임계값과 제2 임계값을 자동으로 설정하며 최적의 임계값을 설정한 일 실시예를 나타내는 예시도
도 15는 도 14a 및 도 14b의 임계값 변화에 따른 수신자 특성 곡선을 나타내는 그래프
도 16은 도 14a 및 도 14b에서 추출한 제1 임계값과 제2 임계값을 이용하여 샘플 신호를 진단한 결과를 나타내는 도면
도 17은 스파이크 발생시 활성화되는 제어 성능 보상 방법을 설명하는 블록도
도 18은 스파이크 발생시 제어 성능 보상 방법을 모의시험하기 위한 구성도
도 19는 도 19의 모의시험 결과를 나타내는 예시도

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명은 크게 4가지 주요 제어 방법을 제공한다.

구체적으로, 패턴 인식 기반 센서 스파이크 진단 방법, 첨도(Kurtosis)를 이용한 이상신호 진단 및 스파이크 패턴 추출 방법, 적어도 하나의 임계값(thr1, thr2) 자동 설정 기능 및 방법 그리고 센서 스파이크 발생시 제어 성능 보상 방법이 제공된다.

본 발명에서는 패턴 인식에 의한 스파이크 진단 장치 및 그것의 제어 방법(또는, 스파이크 진단 방법)을 제안하였다. 상기 스파이크 진단 장치는 발전소와 같은 플랜트에 배치된 센서(또는, 플랜트 공정 센서)에서 생성된 신호에 대하여 스파이크 진단을 수행한다.

기존에는 자동으로 센서 스파이크를 인식할 수 있는 기술이 없어 스파이크와 같은 이상신호가 발생되어 공정의 변화가 발생된 이후에야 사용자가 대처를 할 수 있었다. 또 수십~수백 개에 이르는 제어루프를 일일이 24시간 감시하는 것은 시간과 인력을 많이 필요로 하며 비효율적인 방법이다. 본 발명은 센서 스파이크의 패턴을 설정하여 입력되는 공정신호와의 상관관계 분석을 통해 센서 스파이크를 자동으로 인식 및 보상하는 방법을 제공한다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스파이크 진단 장치를 설명하는 블록도이고, 도 5는 도 4의 스파이크 진단 장치의 제어 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 상기 스파이크 진단 장치(400)는 통신부(410), 메모리(450) 및 프로세서(480) 중 적어도 하나를 포함한다.

상기 통신부(410)는 상기 스파이크 진단 장치(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 도 1에서 상술한 Input Module, Output Module과 연결될 수 있다. 나아가, 상기 통신부(410)는 플랜트에 설치된 다양한 종류의 센서(420)와 사용자에게 각종 정보를 제공하는 출력부(430)와 통신을 수행할 수 있다.

상기 통신부(410)는 플랜트에 설치된 센서(420)로부터 현재 신호를 수신하고, 상기 현재 신호에 대응하는 출력 신호를 출력할 수 있다.

상기 출력부(430)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부, 음향 출력부, 햅틱 모듈, 광 출력부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 출력부(430)는 상기 스파이크 진단 장치(400)의 일 구성요소일 수 있다.

메모리(450)는 스파이크 진단 장치(400)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(450)는 스파이크 진단 장치(400)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 스파이크 진단 장치(400)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 스파이크 진단 장치(400)의 기본적인 기능(스파이크 진단 기능)을 위하여 출고 당시부터 스파이크 진단 장치(400)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(450)에 저장되고, 스파이크 진단 장치(400) 상에 설치되어, 프로세서(480)에 의하여 스파이크 진단 장치(400)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.

메모리(450)는 상기 센서(420)가 생성한 과거 신호로부터 생성된 스파이크 패턴을 저장할 수 있다. 상기 스파이크 패턴은 하나 또는 그 이상의 스파이크 패턴들을 포함할 수 있다.

프로세서(480)는 상기 현재 신호를 입력받아 운전 설정값과 비교하여 그 오차의 크기를 변수로 하여 조절 동작을 수행한다. 조절 동작은 출력 신호에 의하여 이루어지며, 상기 프로세서(480)는 상기 현재 신호에 응답하여 적절한 출력 신호가 출력되도록 상기 통신부(410)를 제어한다.

프로세서(480)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 스파이크 진단 장치(400)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(480)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(450)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.

또한, 프로세서(480)는 메모리(450)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 4와 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(480)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 스파이크 진단 장치(400)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.

도면에 도시되지 않았으나, 전원 공급부는 프로세서(480)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 스파이크 진단 장치(400)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다.

프로세서(480)는 상기 통신부(410)를 통해 수신된 현재 신호와 상기 메모리(450)에 저장된 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산한다. 산출된 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산하고, 상기 스파이크 개수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 현재 신호에 스파이크가 포함된 것으로 판단하고, 상기 스파이크와 관련된 제어 기능을 실행할 수 있다.

상기 현재 신호를 진단하는 방법과 상기 스파이크와 관련된 제어 기능에 대하여 도 5를 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 5를 참조하면, 상기 프로세서(480)는 플랜트에 설치된 센서로부터 현재 신호를 수신한다(S510).

상기 프로세서(480)는 길이가 N인 현재 신호를 실시간으로 수신하고, 상기 현재 신호에 스파이크가 포함되어있는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 N은 자연수로 실시 예에 따라 다양하게 변형될 수 있다.

상기 프로세서(480)는 상기 현재 신호와 메모리에 저장된 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산할 수 있다(S530).

상기 스파이크 패턴의 길이는 상기 N보다 작은 자연수 R일 수 있다. 상기 프로세서(480)는 N-R+1 개의 상호상관관계지수를 연산할 수 있다.

상기 프로세서(480)는 상기 현재 신호를 이용하여 첨도(Kurtosis)를 연산하고, 상기 첨도(Kurtosis)에 근거하여 상기 스파이크 패턴으로 서로 다른 패턴을 적용할 수 있다.

상기 메모리(450)에는 복수의 스파이크 패턴들이 저장되고, 상기 복수의 스파이크 패턴들 중 어느 하나가 상기 스파이크 패턴으로 설정될 수 있다.

일 예로, 상기 프로세서(480)는, 상기 첨도가 기준 조건을 만족하는 경우, 기존에 설정되어 있는 상기 어느 하나의 스파이크 패턴을 이용하여 상기 상호상관관계지수를 연산할 수 있다. 상기 첨도가 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 어느 하나의 스파이크 패턴이 아닌, 상기 복수의 스파이크 패턴들 중 다른 하나의 스파이크 패턴을 이용하여 상기 상호상관관계지수를 연산할 수 있다. 현재 신호에 맞는 맞춤형 스파이크 패턴이 상기 상호상관관계지수를 연산하는데 선택적으로 이용되기 때문에, 스파이크 진단의 정확성을 높일 수 있다.

다른 일 예로, 상기 프로세서(480)는, 상기 첨도가 기준 조건을 만족하는 경우, 상기 과거 신호로부터 추출된 제1 스파이크 패턴을 상기 스파이크 패턴에 적용할 수 있다. 상기 첨도가 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 현재 신호로부터 추출된 제2 스파이크 패턴을 상기 스파이크 패턴에 적용할 수 있다. 기존의 스파이크 패턴으로 현재 신호를 진단할 수 없는 경우, 현재 신호를 바탕으로 새로운 스파이크 패턴을 생성하기 때문에, 패턴 학습이 이루어질 수 있다.

상기 프로세서(480)는 상기 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산할 수 있다(S550).

상기 현재 신호의 길이는 N이고, 상기 스파이크 패턴의 길이는 R인 경우, 상기 상호상관관계지수는 N-R+1개가 연산될 수 있다. 예를 들어, 현재 신호의 길이가 10이고, 스파이크 패턴의 길이가 2인 경우, 총 9개의 상호상관관계지수가 생성될 수 있다. 상기 프로세서(480)는 9개의 상호상관관계지수 중에서 제1 임계값보다 큰 상호상관관계지수 개수를 상기 스파이크 개수로 계산할 수 있다. 상관관계지수를 연산하는 방법에 대해서는 이하 도 8을 참조하여 후술한다.

상기 프로세서(480)는 상기 스파이크 개수와 제2 임계값을 비교하여 상기 현재 신호를 정상 신호 또는 스파이크로 판단할 수 있다(S570).

상기 스파이크 개수가 상기 제2 임계값보다 크면 상기 현재 신호에는 스파이크가 포함된 것으로 판단되고, 상기 스파이크 개수가 상기 제2 임계값보다 작거나 같으면 상기 현재 신호는 스파이크가 포함되지 않은 정상 신호로 판단된다. 예를 들어, 제2 임계값이 5인 경우, 스파이크 개수가 6 이상이면 스파이크이고 스파이크 개수가 5 이하이면 현재신호로 판단된다.

상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나는 플랜트 운전자(또는, 스파이크 진단 장치 사용자)에 의하여 변경될 수 있다. 상기 프로세서(480)는 사용자 입력에 근거하여 상기 스파이크 패턴, 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.

나아가, 상기 프로세서(480)는 상기 센서(420)로부터 생성된 과거 신호에 근거하여 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 구체적으로, 상기 프로세서(480)는, 상기 과거 신호에 대하여 테스트 범위를 설정하는 단계, 상기 테스트 범위에 대하여 상기 스파이크 패턴과의 상호상관관계지수를 연산하는 단계, 연산된 상호상관계지수에 대하여 n번째 임계 후보값보다 큰 임시 스파이크 개수를 계산하며, 상기 n은 자연수이며, 상기 n개의 임시 스파이크 개수가 계산되는 것을 특징으로 하는 단계 및 각 임시 스파이크 개수와 실제 스파이크 개수간의 상관관계에 근거하여, 상기 n개의 임계 후보값들 중 어느 하나의 임계 후보값을 상기 제1 임계값으로 설정하는 단계를 수행할 수 있다.

상기 프로세서(480)가 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경하는 방법에 대해서는 이하 도 11을 참조하여 후술한다.

상기 프로세서(480)는 판단 결과에 근거하여 서로 다른 출력 신호를 출력할 수 있다(S590).

상기 프로세서(480)는 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되어 있는지 여부에 따라 서로 다른 출력 신호가 출력되도록 상기 통신부(410)를 제어할 수 있다.

예를 들어, 상기 프로세서(480)는 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되지 않은 경우, 상기 현재 신호에 대응하는 제1 출력 신호를 출력할 수 있다.

다른 예를 들어, 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함된 경우, 상기 현재 신호를 기준으로 t 스텝 이전에 상기 센서로부터 수신된 이전 신호를 추출하고, 상기 이전 신호에 대응하는 제2 출력 신호를 상기 제1 출력 신호 대신 출력할 수 있다. 스파이크 처럼 한 번 급변한 신호는 다음 스텝에서 정상으로 복귀되기 때문에, 상기 t는 2보다 큰 자연수로 설정된다.

스파이크가 포함된 경우, 필터를 사용하는 것이 아니라 t 스텝 이전에 상기 센서로부터 수신된 이전 신호를 이용하기 때문에 플랜트에 대한 빠른 제어 동작을 수행할 수 있다.

나아가, 상기 프로세서(480)는 상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함된 경우, 이를 알리는 알림 정보가 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 출력되도록 상기 통신부(410)를 제어할 수 있다.

도 6은 도 4의 스파이크 진단 장치를 포함하는 스파이크 진단 시스템을 설명하는 블록도이고, 도 7은 스파이크 패턴의 일 예를 나타내는 예시도이다.

도 6은 패턴 인식 기반으로 플랜트에 배치된 센서의 스파이크를 진단하는 스파이크 진단 시스템을 나타내고 있다. 플랜트에서 발생되는 공정 데이터가 database 시스템을 거쳐 제안하는 시스템으로 입력이 된다. 스파이크 패턴은 도 5와 같이 숙련된 사용자가 미리 설정을 해놓은 기본 패턴을 사용하거나, 필요에 따라 제안된 방법에 따라 수정이 가능하다. 이후 입력된 공정값과 미리 설정한 스파이크 패턴을 비교하여 상관관계 지수를 도출한다. 미리 설정한 임계값(threshold)을 초과할 경우 스파이크가 발생한 것으로 진단하며 이를 사용자에게 보고한다. 스파이크가 발생했을 경우 기존 제어시스템에 삽입한 제어 보상 블록을 활성화 하여, 스파이크에 의한 악영향을 감소시킬 수 있다. 진단을 위한 임계값 설정과 스파이크 패턴은 도 6의 M영역에서 볼 수 있는 것처럼 사용자가 필요로 할 때 변경 할 수 있다.

스파이크가 간헐적이고 짧은 시간에 발생하는 이상신호이지만 평균 입력보다 큰 크기의 값이 지속적으로 발생된다면 제어루프의 동장에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 사용자가 이상상태를 확인 후 점검 및 수리를 하기까지 소요되는 시간동안 그 영향이 지속될 수 있다. 이를 해결하기 위해 제안하는 제어 방법에서는 플랜트 공정의 제어시스템에 제어 보상 블록을 삽입하여 스파이크와 같은 이상신호 발생시 제어 보상 블록을 활성화하여 스파이크의 악영향을 최소화할 수 있는 방법을 제공한다. 스파이크 현상이 발생되면 PID 제어출력을 설정값과 공정값의 차이인 오차 값에 의존하여 내보내는 것이 아닌 이상상태 발생 이전의 값을 내보내는 방식으로 제어 성능을 보상하는 개념이다. 상기 제어 보상 블록은 상기 스파이크 진단 장치(400)의 프로세서(480)에 의하여 이루어질 수 있다.

도 8은 도 5의 제어 방법을 좀 더 구체적으로 설명하는 흐름도이고, 도 9는 스파이크 패턴과 현재 신호 사이의 상관관계를 연산하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.

임계값 자동 설정 방법(도 8의 A 영역), 스파이크 패턴 취득 방법(도 8의 B 영역) 그리고 패턴 인식 기반의 스파이크 진단 방법이 도 8에 도시되어 있다.

패턴 인식 기반의 스파이크 진단 방법은 상기 센서(420)에서 생성된 과거 신호(또는 공정 데이터)를 취득하고, 과거 신호를 전처리해 정규화하고, 현재 신호와 스파이크 패턴 간의 상관관계지수 도출하며, 제1 임계값(thr1)을 적용하여 스파이크 개수를 계산한다. 그리고, 스파이크 개수가 설정한 제2 임계값(thr2) 보다 작거나 같을 경우 정상 상태로 판단하고, 상기 현재 신호를 상기 메모리(450)에 저장할 수 있다. 스파이크 개수가 제2 임계값(thr2)보다 클 경우 스파이크로 진단하고 상기 현재 신호를 상기 메모리(450) 저장할 수 있다. 상기 현재 신호가 상기 스파이크로 판단되는 경우, 알람신호를 플랜트로 전송하고, 제어 보상 블록을 활성화시킬 수 있다.

스파이크 패턴과 제1 및 제2 값(thr1, thr2)은 기본 설정된 값으로 진단이 수행되며, 사용자의 필요에 따라 아래와 같이 이를 수정 및 갱신할 수 있다.

제1 및 제2 값(thr1, thr2) 자동 설정 방법은 도 8의 A영역에 도시되어 잇다.

상기 프로세서(480)는 상기 메모리(450)에 저장된 과거 신호(또는 기존 운전 데이터, off-line data)를 이용하여 지식 기반(Knowledge based) 진단 결과를 설정한다. 그리고 제1 및 제2 값(thr1, thr2) 자동 설정 방법을 이용하여 제1 및 제2 값(thr1, thr2)을 설정한다.

스파이크 패턴 취득 방법은 도 8의 B영역에 도시되어 있다.

상기 프로세서(480)는 상기 메모리(450)에 저장된 과거 신호(또는 기존 운전 데이터, off-line data)를 이용하여 첨도(Kurtosis)를 연산한다. 상기 첨도에 의해 산출된 첨도 값에 근거하여 급첨(Leptokurtic)을 판별한다. 예를 들어, 첨도 값이 0보다 클 경우 급첨(Leptokurtic)으로 판별할 수 있다. 급첨(Leptokurtic)일 경우, 스파이크 패턴을 추출하고, 급첨(Leptokurtic)이 아닐 경우 기존에 설정된 스파이크 패턴을 사용한다. 이러한 과정을 통해 스파이크 패턴이 결정된다.

첨도(Kurtosis)는 통계이론에서 랜덤 변수의 확률분포의 “tailedness”를 나타내는 값으로 여기서 “tailedness”는 분포의 형태가 얼마나 넓게 혹은 얇게 퍼졌는가를 나타낸다. 첨도(Kurtosis)는 [수학식 1]과 같이 연산할 수 있으며, 연산 결과가 클수록 불규칙적인 특이값(outlier)이 많이 포함되었음을 의미한다. 따라서 본 발명에서는 스파이크와 같은 불규칙적인 이상신호가 발생하였을 경우 진단 구간에서의 첨도 값이 커지는 현상을 이용하여 도 8의 B영역과 같이 스파이크 패턴 생성을 위한 1차 진단을 수행하게 된다.

첨도 값에 근거하여 급첨(Leptokurtic)을 판단하는 단계에서 스파이크 패턴과 입력된 공정신호와의 상호상관관계지수(

)는 [수학식 2]를 이용하여 연산한다.

그림 9에서 볼 수 있는 것처럼 취득한 길이 R의 스파이크 패턴을 현재 신호(공정값)과 상호상관관계지수를 구한다. 현재 신호의 전체 길이가 N이라면 스파이크 패턴을 1 sample씩 이동해가며 총 N-R+1회의 상호상관관계지수를 구할 수 있다. 상호상관관계지수는 절대값 0에서 1사이의 값을 가지게 되는데, 절대값이 0에 가까울수록 패턴의 유사도가 적고, 1에 가까울수록 패턴의 유사도가 높은 것을 의미한다. 상호상관관계지수의 양/음수는 상관관계가 양의 상관관계인지 음의 상관관계인지를 나타낸다. 따라서 본 발명에서는 패턴과의 유사도 판별시 상호상관관계지수의 절대값을 이용함으로써 양의 방향, 음의 방향으로 발생하는 스파이크 모두를 인식할 수 있다.

상기 제1 임계값(thr1)과 상기 제2 임계값(thr2)는 다음을 의미한다.

상기 제1 임계값(thr1)은 상호상관관계지수의 한계값을 의미한다. 일반적으로 상호상관관계지수는 [표 1]과 같은 의미를 가진다. 플랜트와 공정의 속성에 따라 사용자가 변경할 수 있지만 본 발명에서는 통상적으로 상관관계지수의 한계값으로 0.5이상의 값을 사용할 것을 제안한다.

상호상관관계지수	특성
0-0.5	낮은 상관관계
0.5-0.8	높은 상관관계
0.8-1.0	매우 높은 상관관계

상기 제2 임계값(thr2)는 스파이크 발생 횟수에 대한 한계값이다. 현재 신호에서 스파이크가 몇 회 발생하였을 때 스파이크로 진단하고 사용자에게 보고할 것인지 설정하는 값으로, 플랜트와 공정에 따라 사용자가 변경할 수 있다.

상기 제1 임계값(thr1)과 상기 제2 임계값(thr2)을 이용하여 스파이크 진단을 수행한 일 예가 도 10에 도시되어 있다. 도 10은 샘플 신호에 대하여 본 발명에 따른 스파이크 진단을 수행한 일 예를 나타내는 예시도이다.

도 10의 맨 위는 스파이크를 모의한 샘플 신호가 도시되어 있다. 상기 샘플 신호와 스파이크 패턴 사이의 상관관계를 계산하면 중간 그림의 결과가 생성된다. 이 결과에 위에서 설정한 상기 제1 임계값(thr1)과 상기 제2 임계값(thr2)을 적용하면 맨 밑의 상호상관관계지수 결과가 생성되는데, 이때 발생한 스파이크의 횟수를 기준으로 스파이크 여부를 진단할 수 있다.

도 11은 제1 임계값 및 제2 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

상기 프로세서(480)는 임계값을 설정하기 위한 테스트 범위를 설정한다. 예를 들어, 상관관계지수를 나타내는 제1 임계값(thr1)의 경우 절대값이 0~1사이의 값을 나타내므로 0~1 사이에 테스트 할 구간을 설정하며, 스파이크 진단을 위한 스파이크 발생 비율과 관련된 제2 임계값(thr2)의 경우 통상적으로 5%이내의 값으로 설정하여 테스트 구간을 산정할 수 있다.

제1 임계값(thr1)을 테스트 값으로 C_1, C_2,..., C_N까지 바꾸어가며 스파이크 진단 장치의 제어 방법(또는 패턴인식 기반 상관관계 진단 방법)을 수행한다. 이때의 진단 결과를 도 8의 A영역에서 미리 입력 받은 지식 기반 진단 결과와 비교하여 정확도(Accuracy), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity)를 연산한다.

제2 임계값(thr2)을 테스트 값으로 P_1, P_2,.., P_K까지 변경해가며 스파이크 진단 장치의 제어 방법을 반복한다.

위의 결과 중 민감도(Sensitivity)와 특이도(Specificity)의 합이 가장 클 때의 조합을 찾아 제1 임계값(thr1) 및 제2 임계값(thr2)을 설정한다.

여기서, 정확도(Accuracy)는 스파이크 진단 장치(400)가 스파이크를 스파이크로, 정상 신호를 정상신호로 진단한 비율을 의미한다.

민감도(Sensitivity)는 스파이크 진단 장치(400)가 스파이크로 진단한 결과 중 실제로 스파이크인 수를 전체 스파이크 수 나눈 값이다.

특이도(Specificity) 스파이크 진단 장치(400)가 정상 신호로 진단한 결과 중 실제로 정상인 수를 전체 정상 신호의 수로 나눈 값이다.

민감도와 특이도, 정확도는 진단 대상과 진단 목적에 따라 선택하는 기준이 달라진다. 예를 들어 공항 검색기기는 일반 물건을 위험 물건이라고 잘못 판정하더라도 위험 물건은 반드시 찾아야 하므로 민감도가 높은 진단 방법이 필요하다. 반면 쇼핑의 경우 꼭 필요한 물건만 구매해야 한다는 조건에서 사야할 물건도 경우에 따라 사지 않을 수 있지만 사지 않아야 하는 물건을 반드시 안사야 한다면 이는 특이도가 높은 경우이다.

플랜트의 경우 스파이크를 검출하는 것과 정상 신호를 정상이라고 판단하는 것의 중요도가 비등하다고 할 수 있으므로, 본 발명에서는 민감도와 특이도의 합이 가장 큰 경우를 정확도와 함께 고려하여 진단 성능이 우수한 것으로 판단한다.

도 10의 상단에 있는 샘플 신호는 임의로 52회의 스파이크를 발생시킨 경우이다. 샘플 신호와 도 7의 서로 다른 두 개의 스파이크 패턴(패턴 1 및 패턴 2)을 이용하여 스파이크 진단 장치(400)가 진단한 결과는 [표 2]와 같다.

스파이크 패턴	제1 임계값	스파이크 발생 인지 횟수
패턴 1	0.6	51회
	0.7	25회
패턴 2	0.6	190회
	0.7	50회

제1 임계값(thr1)이 클수록 스파이크 진단 횟수가 작아지고(51회->25회), 동일한 제1 임계값(thr1)에 대해서도 패턴의 길이(R)가 작아짐에 따라의 요구 샘플이 많으므로 스파이크 진단 횟수가 많아짐을 볼 수 있다(51회 -> 190회).

모의시험 결과, 패턴 1과 제1 임계값(thr1)으로 0.6을 적용하였을 때, 실제 발생시킨 스파이크의 횟수와 가장 유사함을 보이며 진단을 성공적으로 수행할 수 있었다. 본 모의시험의 경우에는 스파이크 패턴과 한계값이 위 조건이 최적의 값이었지만 플랜트의 종류와 속성에 따라 이 값은 숙련된 사용자가 제안한 알고리즘(그림 8의 B영역)을 이용하여 적절한 패턴으로 설정할 필요가 있다.

도 12a 내지 도 12d는 본 발명에 따른 스파이크 진단 장치의 제어 방법을 모의시험한 예시도들이고, 도 13은 도 12c로부터 스파이크 패턴을 추출한 예를 나타내는 예시도이다.

표준 석탄 화력 발전소를 모사한 시뮬레이터를 이용하여 인위적으로 센서 스파이크 현상을 모의하여 제안한 알고리즘의 진단 테스트를 수행하였다. 실험에 사용된 제어루프는 [표 3]과 같다.

루프명	종류
L1	FLOW
L2	FLOW
L3	FLOW
L4	LEVEL
L5	LEVEL
L6	PRESSURE
L7	PRESSURE
L8	PRESSURE
L9	TEMPERATURE
L10	TEMPERATURE
L11	TEMPERATURE
L12	TEMPERATURE
L13	TEMPERATURE
L14	TEMPERATURE

시뮬레이터를 이용하여 센서 스파이크 현상을 모의 후, 부하 변동 시험인 load swing test를 수행 후 취득한 데이터를 이용하여 스파이크 진단 장치(400)의 제어 방법을 수행하였다. 이때의 트렌드는 도 12a 내지 도 12c와 같다.

도 12a에는 정상(Normal) 상태일 때의 trend 1가 도시되어 있고, 도 12b에는 정상(Normal) 상태일 때의 trend 2가 도시되어 있다

도 12c에는 스파이크 발생시 trend 1이 도시되어 있고, 도 12d에는 스파이크 발생시 trend 2가 도시되어 있다.

시뮬레이터에서 스파이크 기능을 모의하였을 경우 도 12c의 L2 신호와 같이 센서 스파이크가 발생한 것을 확인할 수 있다. 이때의 첨도 값은 0.46으로 급첨을 만족하므로 도 8의 B영역의 판별에 의해 스파이크 패턴을 추출하게 된다. 도 13과 같이 L2 신호에서 스파이크 패턴을 추출하여 ‘reference spike pattern’으로 입력 후 진단 테스트를 수행하였다.

도 14a 및 도 14b는 도 13에서 추출한 스파이크 패턴을 이용하여 제1 임계값과 제2 임계값을 자동으로 설정하며 최적의 임계값을 설정한 일 실시예를 나타내는 예시도이고, 도 15는 도 14a 및 도 14b의 임계값 변화에 따른 수신자 특성 곡선을 나타내는 그래프이다.

제1 임계값(thr1) 및 제2 임계값(thr2)의 최적 값을 설정하기 위해 이 값의 변화에 따른 진단 결과를 비교하면 도 14a 및 도 14b와 같다. 도 14에서 볼 수 있는 것처럼 제1 임계값(thr1)으로 0.3~0.85 사이의 값을 0.05 간격으로 변경하며 진단을 수행하였으며, 전체 진단 신호 샘플 수 중 스파이크 샘플의 비중을 조절하는 제2 임계값(thr2)은 0.5~3%로 0.5% 간격으로 변경하며 진단을 수행하였다.

테스트 결과 제1 임계값(thr1)을 0.55~0.7사이의 값을 설정할 경우 민감도와 특이도의 합이 가장 큰 것을 확인할 수 있었으며, 제2 임계값(thr2)을 3%로 설정하였을 때, 전체 테스트 결과 중에서 가장 높은 민감도 + 특이도의 값을 보였다. 이때의 진단 정확도는 96.43%를 나타내었기에,제1 임계값(thr1)은 0.55, 제2 임계값(thr2)은 3으로 설정하여 진단을 수행하였다.

각각의 경우를 시각적으로 비교하기 위해 수신자 특성 곡선(Receiver Operating Characteristic curve)을 그려보면 도 15와 같다. 각각의 진단 방법을 비교함에 있어 수신자특성 곡선 아래의 면적(AUC; Area Under Curve)이 클수록 성능이 우수한 진단 방법이라 할 수 있다. 그림에서 볼 수 있는 것처럼 제2 임계값(thr2)이3.0일 때가 AUC가 가장 큰 것을 확인 할 수 있다.

도 16은 도 14a 및 도 14b에서 추출한 제1 임계값과 제2 임계값을 이용하여 샘플 신호를 진단한 결과를 나타내는 도면이다.

테스트를 통해 임계값들을 thr1=0.55, thr2=3으로 설정하였을 때 진단결과는 도 16과 같다. 전체 신호 28개의 경우 중 스파이크 신호 8개에 대해 모두 스파이크로 진단을 성공하였으며, 정상신호 20개 중 19개에 대해 정상으로 진단을 성공하였다. 따라서 진단 성공률 96.43%를 보였다.

도 17은 스파이크 발생시 활성화되는 제어 성능 보상 방법을 설명하는 블록도이다.

제어시스템의 CPU Module에서 실행되는 제어 프로그램내의 개별 제어루프마다 그림 17과 같이 구현될 수 있다. 또는, 스파이크 진단 장치(400)의 프로세서(480)에 의하여 상기 제어 성능 보상 방법이 수행될 수 있다.

여기서,

은 현재 신호(또는 입력 값)에 대한 t 스텝 이전의 값 (t>2, 정수)을 의미하고, SEL은 조건에 따른 입력 선택을 의미한다.

도 17의 스파이크 진단 결과에서 정상 신호로 판단되면(또는 이상상태가 아니면), 기존과 같이 현재의 공정값을 설정값과 비교하도록 한다.

이와 달리 제어 성능 보상 알고리즘에서 스파이크로 판단되면(또는 이상상태가 발생되면), t 스텝 이전의 공정값을 설정값과 비교하도록 한다. 한 번 급변한 신호는 다음 스텝에서 다시 정상으로 복귀되므로 t는 최소 3이상의 값이어야 한다.

즉, 이상상태가 아니면 기존과 같은 제어오차에 의해 제어기 출력이 결정되고, 이상상태이면 이상신호에 의해 제어오차가 결정되지 않고 이전 스텝의 정상상태 공정값에 의해 제어오차가 결정되므로 과도한 제어기 출력의 변화가 발생되지 않는다. 이는 이상 상태가 발생되는 경우에만 이전의 공정값을 사용하므로, 기존의 필터를 항상 사용하는 경우보다 빠른 제어 동작을 수행할 수 있다.

한 운전원이 설정값을 변화시키는 경우는 본 알고리즘의 영향을 받지 않으므로 기존과 같은 제어동작을 보여줄 수 있다.

상기 제안한 제어 성능 보상 알고리즘의 타당성을 확인하고자, 제어 해석 프로그램(MATLAB/Simulink)을 사용하여 검증하였다.

현장 공정 계통은 시간지연을 갖는 1차 공정 모델로 간주하고, 현장의 이상신호 모의를 위해 가우시안 분포의 랜덤 신호(평균 0, 분산 0.1)와 스파이크 신호(-7 내지 +7)사이의 랜덤 주기와 크기로 발생)를 임의 모의하였다.

PI(비례-적분) 제어기 사용하였으며, 사용한 상수 : C1=0.5, C2=1.0, t=4 이다.

[표 4]를 참조하면, 제어기 출력의 이전 값과 현재 값의 변화 정도가 상당히 개선되었음을 확인할 수 있다. 설정값과 공정값의 오차에 대한 성능이 개선되었으며, 이상신호 발생 횟수가 많으면 많을수록 개선되는 정도는 더 커짐을 기대할 수 있다.

	기존 방법	제안 방법	개선 정도
제어기 출력 변화 누적값(%)	620.1	339.1	45% 감소
제어오차 누적값(%)	650.3	551.2	15% 감소

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드(또는, 애플리케이션이나 소프트웨어)로서 구현하는 것이 가능하다. 상술한 자율 주행 차량의 제어 방법은 메모리 등에 저장된 코드에 의하여 실현될 수 있다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 프로세서 또는 제어부를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

400: 스파이크 진단 장치
410: 통신부
420: 센서
430: 출력부
450: 메모리
480: 프로세서

Claims (15)

1. 플랜트에 설치된 센서로부터 현재 신호를 수신하고, 상기 현재 신호에 대응하는 출력 신호를 출력하는 통신부;
   상기 센서가 생성한 과거 신호로부터 생성된 스파이크 패턴을 저장하는 메모리; 및
   상기 현재 신호와 상기 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산하고, 산출된 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산하고, 상기 스파이크 개수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 현재 신호에 스파이크가 포함된 것으로 판단하고, 상기 스파이크와 관련된 제어 기능을 실행하는 프로세서
   를 포함하고,
   상기 프로세서는, 상기 현재 신호를 이용하여 첨도를 연산하고, 상기 첨도에 근거하여 상기 스파이크 패턴으로 서로 다른 패턴을 적용하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되어 있는지 여부에 따라 서로 다른 출력 신호가 출력되도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되지 않은 경우, 상기 현재 신호에 대응하는 제1 출력 신호를 출력하고,
   상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함된 경우, 상기 현재 신호를 기준으로 t 스텝 이전에 상기 센서로부터 수신된 이전 신호를 추출하고, 상기 이전 신호에 대응하는 제2 출력 신호를 상기 제1 출력 신호 대신 출력하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 메모리에는 복수의 스파이크 패턴들이 저장되며,
   상기 복수의 스파이크 패턴들 중 어느 하나가 상기 스파이크 패턴으로 설정되며,
   상기 프로세서는,
   상기 첨도가 기준 조건을 만족하는 경우, 기존에 설정되어 있는 상기 어느 하나의 스파이크 패턴을 이용하여 상기 상호상관관계지수를 연산하고,
   상기 첨도가 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 어느 하나의 스파이크 패턴이 아닌, 상기 복수의 스파이크 패턴들 중 다른 하나의 스파이크 패턴을 이용하여 상기 상호상관관계지수를 연산하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 첨도가 기준 조건을 만족하는 경우, 상기 과거 신호로부터 추출된 제1 스파이크 패턴을 상기 스파이크 패턴에 적용하고,
   상기 첨도가 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 현재 신호로부터 추출된 제2 스파이크 패턴을 상기 스파이크 패턴에 적용하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치
7. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 과거 신호에 대하여 테스트 범위를 설정하는 단계;
   상기 테스트 범위에 대하여 상기 스파이크 패턴과의 상호상관관계지수를 연산하는 단계;
   연산된 상호상관계지수에 대하여 n번째 임계 후보값보다 큰 임시 스파이크 개수를 계산하며, 상기 n은 자연수이며, 상기 n개의 임시 스파이크 개수가 계산되는 것을 특징으로 하는 단계; 및
   각 임시 스파이크 개수와 실제 스파이크 개수간의 상관관계에 근거하여, 상기 n개의 임계 후보값들 중 어느 하나의 임계 후보값을 상기 제1 임계값으로 설정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치
8. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   사용자 입력에 근거하여 상기 스파이크 패턴, 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.
9. 제1항에 있어서,
   상기 현재 신호의 길이는 N이고,
   상기 스파이크 패턴의 길이는 R이며,
   상기 상호상관관계지수는 N-R+1개가 연산되는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치
10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되었음을 알리는 알림 정보가 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 출력되도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치.
11. 플랜트에 설치된 센서로부터 현재 신호를 수신하는 단계;
    상기 현재 신호와 메모리에 저장된 스파이크 패턴간의 상호상관관계지수를 연산하는 단계;
    상기 상호상관관계지수가 제1 임계값보다 큰 스파이크 개수를 계산하는 단계;
    상기 스파이크 개수와 제2 임계값을 비교하여 상기 현재 신호를 정상 신호 또는 스파이크로 판단하는 단계; 및
    판단 결과에 근거하여 서로 다른 출력 신호를 출력하는 단계를 포함하는 스파이크 진단 장치의 제어 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 서로 다른 출력 신호를 출력하는 단계는,
    상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함되지 않은 경우, 상기 현재 신호에 대응하는 제1 출력 신호를 출력하는 단계;
    상기 현재 신호에 상기 스파이크가 포함된 경우, 상기 현재 신호를 기준으로 t 스텝 이전에 상기 센서로부터 수신된 이전 신호를 추출하는 단계; 및
    상기 이전 신호에 대응하는 제2 출력 신호를 상기 제1 출력 신호 대신 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치의 제어 방법.
13. 제11항에 있어서,
    상기 상호상관관계지수를 연산하는 단계는,
    상기 현재 신호를 이용하여 첨도를 연산하는 단계;
    상기 첨도에 근거하여 상기 스파이크 패턴으로 서로 다른 패턴을 적용해 상기 상호상관관계지수를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치의 제어 방법.
14. 제11항에 있어서,
    사용자 입력에 근거하여 상기 스파이크 패턴, 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치의 제어 방법.
15. 제11항에 있어서,
    상기 현재 신호가 상기 스파이크로 판단되는 경우, 상기 스파이크가 생성되었음을 알리는 알림 정보가 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이크 진단 장치의 제어 방법.

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