KR102289405B1 - 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법 - Google Patents

이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법 Download PDF

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Abstract

이상징후 예지보전이 가능한 비상발전기 및 그 제어 방법이 개시된다. 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상발전기는 적어도 하나 이상의 결함인자에 대한 학습데이터를 이용하여 상기 결함인자의 기준데이터(BL)를 설정하는 기준데이터설정부; 설비에 부착되며, 적어도 하나 이상의 진동 센서가 마련되고, 상기 설비의 동적 물리량 데이터를 수집하는 센서부; 상기 센서부에서 수집된 데이터에 기초하여 상기 결함인자에 대응되는 결함인자 데이터를 추출하는 결함인자추출부; 상기 기준데이터설정부에서 설정된 상기 결함인자의 기준데이터(BL)와 상기 결함인자추출부에서 추출된 상기 결함인자 데이터를 비교하여 상기 설비의 결함 여부를 판단하는 결함예측부; 및 상기 결함예측부에서 판단된 결함 여부에 기초하여 결함 정보를 생성하고, 기설정된 사용자 단말기에 상기 생성된 결함 정보를 송신하는 결함정보알림부;를 포함한다.

Description

이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법{EMERGENCY GENERATOR INCLUDING FUNCTION FOR PREVENTING AND MAINTAINING ABNORMAL SYMPTOMS}
본 발명은 비상 발전기에 관한 것으로 보다 상세하게는 설비의 진동 신호를 수집하여 결함인자를 추출하고, 추출된 결함인자 데이터와 기준데이터를 비교하여 설비의 결함 여부를 예측하는 비상 발전기 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
비상 발전기는 사용 전원에 이상이 생기는 비상 상황에서 사용하게 되는데 그 용량을 한 없이 크게 할 수 없어서 시설의 보안 등 극히 중요한 부하에 주로 사용된다. 따라서 비상 상황에서 원만한 작동을 하게 하기 위하여 주기적으로 점검 운전을 하게 되는데 이러한 점검 운전은 상용 전원과 비상 전원이 함께 존재하고, 두 가지 전원이 공존하면서 전원을 공급하는 것은 매우 위험하다. 따라서 엔진의 작동 여부를 주로 점검하고 실제로 비상 전원을 공급하지 않는 무부하로 운전하는 경우가 많다.
한편, 부품 및 장치의 교체 또는 수리 시 설비가 가동 중단되는 경우가 있기는 하지만 필수적인 가동 중단의 경우를 제외하고 설비의 관리가 제대로 이행되지 않아 발생하는 설비의 가동중단은 생산 시간의 감소 및 수익성의 감소로 이어지게 되므로 최소한으로 해야 할 것이다.
특히, 설비에 포함되는 장치 또는 부품의 교환주기 및 교체는 현재 관리자가 수동으로 하고 있는 실정인데 교환지시 및 교체지시가 적절하게 이루어지지 않는 문제점이 있다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 종래 기술인 한국등록특허공보 제10-1840404호는 설비상태정보를 수집하여 설비의 보전지시 및 수리지시를 생성하는 예방보전시스템에 대하여 개시하고 있고, 한국등록특허공보 제10-2040741호는 실시간으로 수집된 데이터 분석을 통해 임계치 초과시 위험 수준에 따라 사고 발생 이전에 잠재 위험 정보를 알람으로 자동 경보하는 가스 충전소 예지 보전 시스템에 대하여 개시하고 있다.
그러나, 종래 기술은 센서로부터 수집되는 정보를 필터링 없이 사용하기 때문에 정상 동작 중에 발생되는 노이즈와 설비결함을 구분할 수 없고, 설비의 장치 또는 부품별 이상 특성을 모두 고려하여 결함여부를 판단하는 경우, 방대한 데이터량으로 인해 연산 및 처리 속도가 지연되는 문제점이 있다.
따라서, 설비의 장치 및 부품별 파라미터를 수집하되, 수집된 데이터에서 필요한 데이터만을 필터링하여 데이터 처리 및 연산 속도를 향상시키고 설비의 결함 여부를 정확하게 예측할 수 있는 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법에 관한 연구가 필요하다.
본 발명은 다수의 센서로부터 수집된 데이터 중 필요한 데이터만을 필터링하여 결함인자 데이터로 추출함으로써, 데이터 연산량을 감소시켜 처리 속도를 향상시키고 외부요인 등으로 인한 노이즈를 사전에 제거하여 보다 정확한 결함 진단이 가능한 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 결함 진단 결과를 기준 데이터에 추가하고 학습시킴으로써, 설비가 작동되는 환경에 최적화된 결함 판단 기준을 수립할 수 있는 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 여기에 언급되지 않은 본 발명이 해결하려는 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상발전기는 적어도 하나 이상의 결함인자에 대한 학습데이터를 이용하여 결함인자의 기준데이터(BL)를 설정하는 기준데이터설정부, 설비에 부착되며, 적어도 하나 이상의 진동 센서가 마련되고, 설비의 동적 물리량 데이터를 수집하는 센서부, 센서부에서 수집된 데이터에 기초하여 결함인자에 대응되는 결함인자 데이터를 추출하는 결함인자추출부, 기준데이터설정부에서 설정된 결함인자의 기준데이터(BL)와 결함인자추출부에서 추출된 결함인자 데이터를 비교하여 설비의 결함 여부를 판단하는 결함예측부 및 결함예측부에서 판단된 결함 여부에 기초하여 결함 정보를 생성하고, 기설정된 사용자 단말기에 생성된 결함 정보를 송신하는 결함정보알림부를 포함한다.
또한, 기준데이터설정부는, 기저장된 학습데이터를 이용하여 결함인자에 대한 기준데이터(BL)를 설정하되, 학습데이터는 설비의 정격운전 시 기설정된 시간(T1)동안 감지되는 설비의 동적 물리량 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제1 필터링 데이터만을 이용하여 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)를 추출하고, 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)에 기초하여 기준데이터(BL)가 설정되며, 학습데이터는 결함예측부에서 판단된 결과를 포함하며 기설정된 주기마다 기준데이터(BL)가 업데이트 되는 것을 특징으로 한다.
또한, 결함인자추출부는, 센서부로부터 수집된 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 산출하되, 결함인자 데이터는 기설정된 시간(T2)동안 센서부에서 수집된 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제2 필터링 데이터만을 이용하여 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)를 추출하고, 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)에 기초하여 상기 결함인자 데이터가 산출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 결함예측부는, 결함인자의 기준데이터(BL)와 결함인자 데이터 간의 변화비율에 기초하여 설비의 결함여부를 판단하되, 변화비율이 제1 비율 이하인 경우, 설비에 결함이 없는 것으로 판단하고, 변화비율이 제1 비율 초과, 제2 비율 이하인 경우, 설비의 결함 수준을 가장 낮은 제1 수준으로 판단하며, 변화비율이 제2 비율 초과, 제3 비율 이하인 경우, 설비의 결함 수준을 제2 수준으로 판단하고, 변화비율이 제3 비율 초과인 경우, 상기 설비의 결함 수준을 가장 높은 제3 수준으로 판단하며, 결함정보알림부는, 결함예측부에서 판단된 제1 내지 제3 결함 수준 중 어느 하나에 대응되는 결함 정보를 생성하되, 결함 정보는 결함 수준에 대응되는 조치 방법을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상발전기의 제어 방법은 적어도 하나 이상의 결함인자에 대한 학습데이터를 이용하여 결함인자의 기준데이터(BL)를 설정하는 단계, 설비에 설치된 적어도 하나 이상의 진동 센서로부터 동적 물리량 데이터를 수집하는 단계, 수집된 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 추출하는 단계, 추출된 결함인자 데이터와 기저장된 기준 데이터 간의 변화비율에 기초하여 설비의 결함 여부를 예측하는 단계 및 설비의 결함이 예측된 경우, 결함 정보를 생성하고, 생성된 결함 정보를 기지정된 사용자 단말기에 송신하며, 결함 예측 결과에 기초하여 기준데이터를 업데이트하는 단계를 포함하고,
기준 데이터를 설정하는 단계는, 설비의 정격운전 시 기설정된 시간(T1)동안 감지되는 설비의 동적 물리량 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제1 필터링 데이터만을 이용하여 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)를 추출하는 단계 및 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)에 기초하여 기준데이터(BL)를 설정하는 단계를 포함하며,
결함인자 데이터를 추출하는 단계는, 설비에 부착된 적어도 하나 이상의 진동 센서에 의해 수집된 설비의 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 산출하되, 결함인자 데이터는 기설정된 시간(T2)동안 수집된 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제2 필터링 데이터만을 이용하여 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)를 추출하는 단계 및 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)에 기초하여 결함인자 데이터를 산출하는 단계를 포함하고,
결함 여부를 예측하는 단계는, 결함인자의 기준데이터(BL)와 결함인자 데이터 간의 변화비율에 기초하여 설비의 결함여부를 판단하되, 변화비율이 제1 비율 이하인 경우, 설비에 결함이 없는 것으로 판단하고, 변화비율이 제1 비율 초과, 제2 비율 이하인 경우, 설비의 결함 수준을 가장 낮은 제1 수준으로 판단하며, 변화비율이 제2 비율 초과, 제3 비율 이하인 경우, 설비의 결함수준을 제2 수준으로 판단하고, 변화비율이 상기 제3 비율 초과인 경우, 설비의 결함 수준을 가장 높은 제3 수준으로 판단하며,
기지정된 사용자 단말기에 결함정보를 전송하는 단계는, 결함 여부를 예측하는 단계에서 판단된 제1 내지 제3 결함 수준 중 어느 하나에 대응되는 결함 정보를 생성하되, 결함 정보는 결함 수준에 대응되는 조치 방법을 포함하여 기지정된 사용자 단말기에 전송하는 단계 및 결함 여부를 예측하는 단계에서 판단된 결과를 포함하며 기설정된 주기마다 상기 기준데이터(BL)를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법은 다수의 센서로부터 수집된 데이터 중 필요한 데이터만을 필터링하여 결함인자 데이터로 추출함으로써, 데이터 연산량을 감소시켜 처리 속도를 향상시키고 외부요인 등으로 인한 노이즈를 사전에 제거하여 보다 정확한 결함 진단이 가능하다.
또한, 결함 진단 결과를 기준 데이터에 추가하고 학습시킴으로써, 설비가 작동되는 환경에 최적화된 결함 판단 기준을 수립할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시례에 다른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기에서 수집된 데이터의 필터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기의 결함예측부 및 결함정보알림부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기의 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이상과 같은 본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시례 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시례들을 참조하면 명확해질 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일실시례에 다른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기에서 수집된 데이터의 필터링 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기의 결함예측부 및 결함정보알림부를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일실시례에 따른 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기의 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
<실시례 1>
도 1을 참고하면, 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기(100)는 기준데이터설정부(110), 센서부(120), 결함인자추출부(130), 결함예측부(140) 및 결함정보알림부(150)를 포함할 수 있다.
상기 기준데이터설정부(110)는 적어도 하나 이상의 결함인자에 대한 학습데이터를 이용하여 상기 결함인자의 기준데이터(BL)를 설정하고, 상기 센서부(120)는 설비(10)에 부착되며, 적어도 하나 이상의 진동 센서가 마련되고, 상기 설비(10)의 동적 물리량 데이터를 수집하고, 상기 결함인자추출부(130)는 상기 센서부(120)에서 수집된 데이터에 기초하여 상기 결함인자에 대응되는 결함인자 데이터를 추출하고, 상기 결함예측부(140)는 상기 기준데이터설정부(110)에서 설정된 상기 결함인자의 기준데이터(BL)와 상기 결함인자추출부(130)에서 추출된 상기 결함인자 데이터를 비교하여 상기 설비(10)의 결함 여부를 판단하고, 상기 결함정보알림부(150)는 상기 결함예측부(140)에서 판단된 결함 여부에 기초하여 결함 정보를 생성하고, 기설정된 사용자 단말기(20)에 상기 생성된 결함 정보를 송신할 수 있다.
예를 들어, 상기 결함인자는 상기 설비(10)의 질량불평형, 편심, 강성 약화, 권선 단락 및 손상, 헐거움, 과다 간극, 베어링 손상, 크랙, 윤활 및 마모 문제 등을 판단하되, 상기 센서부(120)의 상기 진동 센서로부터 수집된 신호의 주파수 성분에 기초하여 상기 설비(10)의 동적 특성을 판단할 수 있다.
또한, 상기 센서부(120)는 상기 진동 센서 외 복수의 타 센서를 포함하여 상기 설비(10)의 온도 정보, 소음 정보, 엔진 출력 전류, 엔진 토크 및 엔진 오일잔여량 중 적어도 어느 하나를 추가로 수집할 수 있다.
한편, 상기 기준데이터설정부(110)는, 기저장된 상기 학습데이터를 이용하여 상기 결함인자에 대한 기준데이터(BL)를 설정하되, 상기 학습데이터는 상기 설비(10)의 정격운전 시 기설정된 시간(T1)동안 감지되는 상기 설비(10)의 동적 물리량 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제1 필터링 데이터만을 이용하여 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)를 추출하고, 상기 제1 평균값(BLA) 및 상기 제1 표준편차(BLSD)에 기초하여 상기 기준데이터(BL)가 설정되며, 상기 학습데이터는 상기 결함예측부(140)에서 판단된 결과를 포함하며 기설정된 주기마다 상기 기준데이터(BL)가 업데이트 될 수 있다.
보다 상세하게는, 도 2를 참고하면, 상기 설비(10)의 결함 여부를 판단하기 위해 최초로 수집된 데이터를 필터링 없이 사용하는 경우, 외부 요인 또는 과도응답 특성(Transient response characteristics) 등의 노이즈 값을 포함하기 때문에 상기 설비(10)의 결함 진단의 오차 범위가 확대될 수 있다.
따라서, 상기 기준데이터설정부(110)는 기저정된 학습데이터로 정격운전 중인 상기 설비(10)로부터 상기 T1 시간 동안 최초 수집된 데이터(210)에 대하여 상위 10%, 하위 10% 데이터의 필터링 처리 작업을 수행할 수 있다.
예를 들어, 상기 T1 시간 동안 최초 수집된 데이터(210)가 10개인 경우, 하위 10%에 해당하는 가장 낮은 값 데이터 하나를 삭제하고, 상위 10%에 해당하는 가장 높은 값 데이터 하나를 삭제하여 남은 8개의 데이터가 상기 제1 필터링 데이터(220)로 정의될 수 있다.
이후, 상기 제1 필터링 데이터(220)에 대한 상기 제1 평균값(BLA)을 산출(230)하고, 상기 제1 필터링 데이터(220)에 대한 상기 제1 표준편차(BLSD)를 산출(240)하여 상기 기준데이터(BL)를 설정할 수 있다.
상기 기준데이터(BL)는 하기 [수학식 1]과 같이, 상기 제1 평균값(BLA)와 상기 제1 표준편차(BLSD)를 포함하며, 이때 상수 α는 상기 설비(10)의 부품별 특성계수이다.
[수학식 1]
Figure 112020104740675-pat00001
또한, 상기 결함인자추출부(130)는, 상기 센서부(120)로부터 수집된 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 산출하되, 상기 결함인자 데이터는 기설정된 시간(T2)동안 상기 센서부(120)에서 수집된 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제2 필터링 데이터만을 이용하여 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)를 추출하고, 상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 기초하여 상기 결함인자 데이터가 산출될 수 있다.
상기 기준데이터설정부(110)와 마찬가지로, 상기 결함인자추출부(130)는 상기 센서부(120)에 의해 T2 시간 동안 최초 수집된 데이터(210)의 상위 10%, 하위 10% 데이터를 필터링 처리할 수 있다.
또한, 상기 결함인자추출부(130)에서 필터링된 제2 필터링 데이터(220)에 대한 상기 제2 평균값(PDA)을 산출(230)하고, 상기 제2 필터링 데이터(220)에 대한 상기 제2 표준편차(PDSD)를 산출(240)하여 상기 결함인자 데이터를 설정할 수 있다
상기 결함인자 데이터는 상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)를 포함할 수 있다.
한편, 상기 결함예측부(140)는, 상기 결함인자의 기준데이터(BL)와 상기 결함인자 데이터 간의 변화비율에 기초하여 상기 설비(10)의 결함여부를 판단하되, 상기 변화비율이 제1 비율 이하인 경우, 상기 설비(10)에 결함이 없는 것으로 판단하고, 상기 변화비율이 상기 제1 비율 초과, 제2 비율 이하인 경우, 상기 설비(10)의 결함 수준을 가장 낮은 제1 수준으로 판단하며, 상기 변화비율이 상기 제2 비율 초과, 제3 비율 이하인 경우, 상기 설비(10)의 결함수준을 제2 수준으로 판단하고, 상기 변화비율이 상기 제3 비율 초과인 경우, 상기 설비(10)의 결함 수준을 가장 높은 제3 수준으로 판단할 수 있다.
일례로, 상기 변화비율은 하기 [수학식 2]를 이용하여 산출되며, 상수
Figure 112020104740675-pat00002
는 상기 변화비율별로 기설정된 계수이고, 상기 상수
Figure 112020104740675-pat00003
에 의해 상기 설비(10)의 상기 결함 수준이 결정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112020104740675-pat00004
또한, 상기 결함정보알림부(150)는, 상기 결함예측부(140)에서 판단된 상기 제1 내지 상기 제3 결함 수준 중 어느 하나에 대응되는 결함 정보를 생성하되, 상기 결함 정보는 상기 결함 수준에 대응되는 조치 방법을 포함할 수 있다.
일례로, 도 3을 참고하면, 상기 [수학식 2]에 의해 산출된 상기 변화비율이 속하는 구간별로 기설정된 알림 메시지가 상기 사용자 단말기(20)에 전송될 수 있다.
상기 [수학식 2]에 의해 산출된 상기 변화비율이 기설정된 제1 비율 이하(310)인 경우, 상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 대응하는 결함인자에 대하여 결함이 없는 것으로 판단하며 상기 기설정된 사용자 단말기(20)에 알림 메시지를 제공하지 않을 수 있다.
상기 변화비율이 상기 제1 비율 초과, 상기 제2 비율 이하(320)인 경우, 상기 제2 평균값(PDA)값 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 대응하는 결함인자에 대하여 상기 제1 결함 수준의 결함이 발생한 것으로 판단하며, 상기 사용자 단말기(20)에 제1 알림 메시지를 송신하되, 상기 제1 알림 메시지는 상기 결함 수준을 안내하고, 결함 해결 방법으로 상기 설비(20)의 소모품 교체 방법을 안내할 수 있다.
상기 변화 비율이 상기 제2 비율 초과, 상기 제3 비율 이하(330)인 경우, 상기 제2 결함 수준의 결함이 발생한 것으로 판단하며, 상기 제2 결함 수준은 상기 설비(10)의 중대 결함으로 판단하고, 상기 사용자 단말기(20)에 제2 알림 메시지를 송신하되, 상기 제2 알림 메시지는 상기 결함 수준을 안내하고, 결함 해결 방법으로 상기 설비(20) 담당자의 현장 점검을 지시할 수 있다.
상기 변화 비율이 상기 제3 비율 초과(340)인 경우, 상기 제3 결함 수준의 결함이 발생한 것으로 판단하며, 상기 사용자 단말기(20)에 제3 알림 메시지를 송신하되, 상기 제3 알림 메시지는 상기 결함 수준을 안내하고, 결함 해결 방법으로 상기 설비(20)의 작동을 즉시 중단하도록 지시할 수 있다.
한편, 상기 [수학식 2]의 상수
Figure 112020104740675-pat00005
를 조절하여 상기 제1 내지 상기 제3 비율의 구간 크기 및 개수를 설정할 수 있다.
<실시례 2>
일례로, 상기 결함예측부(140)는 상기 설비(10)의 진동 특성 외 기타 특성을 고려하여 이상징후 스코어를 산출할 수 있다.
상기 이상징후 스코어는 [수학식 3]에 의해 산출되되, 상기 설비(10)의 진동 정보(FD), 온도 정보(TD), 소음 정보(ND), 엔진 출력 전류(EC), 엔진 토크(ET) 및 엔진 오일잔여량(EOA) 중 적어도 어느 하나의 변수를 포함할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112020104740675-pat00006
보다 상세하게는, 상기 결함예측부(140)는 상기 상기 설비(10)의 진동 정보(FD), 온도 정보(TD), 소음 정보(ND), 엔진 출력 전류(EC), 엔진 토크(ET) 및 엔진 오일잔여량(EOA) 중 적어도 어느 하나의 변수에 대하여 현재값(n)이 기설정된 한계값(limit)과 같아 지는 경우를 센싱하고, 상기 현재값(n)과 상기 한계값(limit)이 같아지는 경우, 상기 이상징후 스코어가 0이 되며, 즉시 상기 설비(10)에 대한 보전 작업이 수행되도록 경고 신호가 생성될 수 있다.
또 다른 일례로, 상기 결함예측부(140)는 하기 [수학식 4]에 따른 이상징후 데이터셋이 기지정된 범위 내에 속하는 경우, 상기 설비(10)의 위치 정보와 함께 관리자 호출 신호가 생성될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112020104740675-pat00007
여기서, Sn은 상기 이상징후 데이터셋 내의 임의의 원소의 n개(n > 1)의 합산값을 의미하며, 상기 복수의 변수에 대하여 상기 현재값(n)과 한계값(limit)의 차이 비율에 기초하여 상기 설비(10)의 이상징후를 예측할 수 있다.
즉, 상기 설비(10)의 진동, 온도, 소음, 엔진 출력 전류, 엔진 토크, 엔진 오일잔여량 중 어느 하나의 변수에 의해 상기 설비(10)의 보전을 위한 신호가 생성되는 것이 아니라, 상기 설비(10)의 진동, 온도, 소음, 엔진 출력 전류, 엔진 토크 및 엔진 오일잔여량의 중 n개(n > 1)의 변수에 대한 한계값(limit) 대비 현재값(n)에 대한 차이 비율의 합산값을 이용하여 상기 설비(10)의 결함을 예측함으로써, 상기 변수들 중 일부에 잡음 신호가 포함되더라도 나머지 변수들 중 일부의 합산값을 이용할 수 있어 상기 설비(10)의 결함을 예측하는 데에 있어서 잡음 대응 성능을 향상시킬 수 있다.
또 다른 일례로, 상기 각 변수마다 상기 설비(10)의 결함을 유발하는 정도에 차이가 있기 때문에 각 변수별로 기설정된 가중치를 곱하여 상기 이상징후 데이터셋을 구성함으로써, 상기 설비(10)의 운영환경에 최적화된 결함 예측 기준을 수립할 수 있다.
<실시례 3>
도 4를 참고하면, 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기(100)의 제어 방법은 적어도 하나 이상의 결함인자에 대한 학습데이터를 이용하여 상기 결함인자의 기준데이터(BL)를 설정하는 단계(S410), 설비(10)에 설치된 적어도 하나 이상의 진동 센서로부터 동적 물리량 데이터를 수집하는 단계(S420), 상기 수집된 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 추출하는 단계(S430), 상기 추출된 결함인자 데이터와 기저장된 기준 데이터 간의 변화비율에 기초하여 상기 설비(10)의 결함 여부를 예측하는 단계(S440) 및 상기 설비(10)의 결함이 예측된 경우, 결함 정보를 생성하고, 상기 생성된 결함 정보를 기지정된 사용자 단말기(20)에 송신하며, 상기 결함 예측 결과에 기초하여 상기 기준데이터를 업데이트하는 단계(S450)를 포함할 수 있다.
상기 기준 데이터를 설정하는 단계(S410)는, 상기 설비(10)의 정격운전 시 기설정된 시간(T1)동안 감지되는 상기 설비(10)의 동적 물리량 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제1 필터링 데이터만을 이용하여 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)를 추출하는 단계 및 상기 제1 평균값(BLA) 및 상기 제1 표준편차(BLSD)에 기초하여 상기 기준데이터(BL)를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결함인자 데이터를 추출하는 단계(S430)는, 상기 설비(10)에 부착된 적어도 하나 이상의 진동 센서에 의해 수집된 상기 설비(10)의 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 산출하되, 상기 결함인자 데이터는 기설정된 시간(T2)동안 수집된 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제2 필터링 데이터만을 이용하여 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)를 추출하는 단계 및 상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 기초하여 상기 결함인자 데이터를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결함 여부를 예측하는 단계(S440)는, 상기 결함인자의 기준데이터(BL)와 상기 결함인자 데이터 간의 변화비율에 기초하여 상기 설비(10)의 결함여부를 판단하되, 상기 변화비율이 제1 비율 이하인 경우, 상기 설비에 결함이 없는 것으로 판단하고, 상기 변화비율이 상기 제1 비율 초과, 제2 비율 이하인 경우, 상기 설비(10)의 결함 수준을 가장 낮은 제1 수준으로 판단하며, 상기 변화비율이 상기 제2 비율 초과, 제3 비율 이하인 경우, 상기 설비(10)의 결함수준을 제2 수준으로 판단하고, 상기 변화비율이 상기 제3 비율 초과인 경우, 상기 설비(10)의 결함 수준을 가장 높은 제3 수준으로 판단할 수 있다.
상기 기지정된 사용자 단말기(20)에 결함정보를 전송하는 단계(S450)는, 상기 결함 여부를 예측하는 단계(S440)에서 판단된 상기 제1 내지 상기 제3 결함 수준 중 어느 하나에 대응되는 결함 정보를 생성하되, 상기 결함 정보는 상기 결함 수준에 대응되는 조치 방법을 포함하여 상기 기지정된 사용자 단말기(20)에 전송하는 단계 및 상기 결함 여부를 예측하는 단계(S440)에서 판단된 결과를 포함하며 기설정된 주기마다 상기 기준데이터(BL)를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
일례로, 상기 결함 여부를 예측하는 단계(S440)에서 결함으로 판단된 상기 결함인자 데이터의 단위횟수당 평균값에 기초하여 상기 기준데이터(BL)가 업데이트 되되, 상기 기준데이터(BL)가 업데이트 되는 경우, 상기 제1 내지 상기 제3 비율의 구간이 상기 설비(10)의 결함 여부 판단 시 최소한의 오차범위를 갖도록 재조정될 수 있다.
또한, 상기 제1 내지 상기 제3 비율 구간 재조정을 통해 상기 설비(10)의 결함 판단 속도를 향상시킬 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 효과에 따르면, 다수의 센서로부터 수집된 데이터 중 필요한 데이터만을 필터링하여 결함인자 데이터로 추출함으로써, 데이터 연산량을 감소시켜 처리 속도를 향상시키고 외부요인 등으로 인한 노이즈를 사전에 제거하여 보다 정확한 결함 진단이 가능한 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법이 제공될 수 있다.
또한, 결함 진단 결과를 기준 데이터에 추가하고 학습시킴으로써, 설비가 작동되는 환경에 최적화된 결함 판단 기준을 수립할 수 있는 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기 및 그 제어 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시례에 따른, 이상징후 예지보전이 가능한 비상발전기의 제어 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명의 일실시례는 비록 한정된 실시례와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 일실시례는 상기 설명된 실시례에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서 본 발명의 일실시례는 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110 : 기준데이터설정부
120 : 센서부
130 : 결함인자추출부
140 : 결함예측부
150 : 결함정보알림부

Claims (5)

  1. 적어도 하나 이상의 결함인자에 대한 학습데이터를 이용하여 상기 결함인자의 기준데이터(BL)를 설정하는 기준데이터설정부;
    설비에 부착되며, 적어도 하나 이상의 진동 센서가 마련되고, 상기 설비의 동적 물리량 데이터를 수집하는 센서부;
    상기 센서부에서 수집된 데이터에 기초하여 상기 결함인자에 대응되는 결함인자 데이터를 추출하는 결함인자추출부;
    상기 기준데이터설정부에서 설정된 상기 결함인자의 기준데이터(BL)와 상기 결함인자추출부에서 추출된 상기 결함인자 데이터를 비교하여 상기 설비의 결함 여부를 판단하는 결함예측부; 및
    상기 결함예측부에서 판단된 결함 여부에 기초하여 결함 정보를 생성하고, 기설정된 사용자 단말기에 상기 생성된 결함 정보를 송신하는 결함정보알림부;를 포함하고,

    상기 기준데이터설정부는,
    기저장된 상기 학습데이터를 이용하여 상기 결함인자에 대한 기준데이터(BL)를 설정하되,
    상기 학습데이터는 상기 설비의 정격운전 시 기설정된 시간(T1)동안 감지되는 상기 설비의 동적 물리량 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제1 필터링 데이터만을 이용하여 제1 평균값(BLA) 및 제1 표준편차(BLSD)를 추출하고,
    상기 제1 평균값(BLA) 및 상기 제1 표준편차(BLSD)에 기초하여 상기 기준데이터(BL)가 설정되며,
    상기 학습데이터는 상기 결함예측부에서 판단된 결과를 포함하며 기설정된 주기마다 상기 기준데이터(BL)가 업데이트 되고,

    상기 기준데이터(BL)는 하기[수학식 1]과 같이, 상기 제1 평균값(BLA)와 상기 제1 표준편차(BLSD)를 포함하며, 이때 상수 α는 상기 설비의 부품별 특성계수이고,

    [수학식 1]
    Figure 112021502045193-pat00012


    상기 결함인자추출부는,
    상기 센서부로부터 수집된 동적 물리량 데이터로부터 적어도 하나 이상의 결함인자 데이터를 산출하되,
    상기 결함인자 데이터는 기설정된 시간(T2)동안 상기 센서부에서 수집된 데이터 중 기설정된 조건을 만족하는 제2 필터링 데이터만을 이용하여 제2 평균값(PDA) 및 제2 표준편차(PDSD)를 추출하고,
    상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 기초하여 상기 결함인자 데이터가 산출되며,

    상기 결함예측부는,
    상기 결함인자의 기준데이터(BL)와 상기 결함인자 데이터 간의 변화비율에 기초하여 상기 설비의 결함여부를 판단하되,
    상기 변화비율은 하기 [수학식 2]를 이용하여 산출되며, 상수 β는 상기 변화비율별 기설정된 계수이고,

    [수학식 2]
    Figure 112021502045193-pat00013


    상기 변화비율이 제1 비율 이하인 경우, 상기 설비에 결함이 없는 것으로 판단하고,
    상기 변화비율이 상기 제1 비율 초과, 제2 비율 이하인 경우, 상기 설비의 결함 수준을 가장 낮은 제1 수준으로 판단하며,
    상기 변화비율이 상기 제2 비율 초과, 제3 비율 이하인 경우, 상기 설비의 결함수준을 제2 수준으로 판단하고,
    상기 변화비율이 상기 제3 비율 초과인 경우, 상기 설비의 결함 수준을 가장 높은 제3 수준으로 판단하며,

    상기 결함정보알림부는,
    상기 결함예측부에서 판단된 상기 제1 내지 상기 제3 결함 수준 중 어느 하나에 대응되는 결함 정보를 생성하고, 상기 결함 정보는 상기 결함 수준에 대응되는 조치 방법을 포함하되,
    상기 [수학식 2]에 의해 산출된 상기 변화비율이 기설정된 제1 비율 이하인 경우, 상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 대응하는 결함인자에 대하여 결함이 없는 것으로 판단하며 상기 기설정된 사용자 단말기에 알림 메시지를 제공하지 않고,
    상기 변화비율이 상기 제1 비율 초과, 상기 제2 비율 이하인 경우, 상기 제2 평균값(PDA) 및 상기 제2 표준편차(PDSD)에 대응하는 결함인자에 대하여 상기 제1 결함 수준의 결함이 발생한 것으로 판단하며, 상기 사용자 단말기에 제1 알림 메시지를 송신하되, 상기 제1 알림 메시지는 상기 결함 수준을 안내하고, 결함 해결 방법으로 상기 설비의 소모품 교체 방법을 안내하며,
    상기 변화 비율이 상기 제2 비율 초과, 상기 제3 비율 이하인 경우, 상기 제2 결함 수준의 결함이 발생한 것으로 판단하며, 상기 제2 결함 수준은 상기 설비의 중대 결함으로 판단하고, 상기 사용자 단말기에 제2 알림 메시지를 송신하되, 상기 제2 알림 메시지는 상기 결함 수준을 안내하고, 결함 해결 방법으로 설비 담당자의 현장 점검을 지시하고,
    상기 변화 비율이 상기 제3 비율 초과인 경우, 상기 제3 결함 수준의 결함이 발생한 것으로 판단하며, 상기 사용자 단말기에 제3 알림 메시지를 송신하되, 상기 제3 알림 메시지는 상기 결함 수준을 안내하고, 결함 해결 방법으로 상기 설비의 작동을 즉시 중단하도록 지시하며,

    상기 결함예측부는,
    하기 [수학식 3]을 이용하여 상기 설비의 이상징후 스코어를 산출하되,
    상기 설비의 진동 정보(FD), 온도 정보(TD), 소음 정보(ND), 엔진 출력 전류(EC), 엔진 토크(ET) 및 엔진 오일잔여량(EOA) 중 적어도 어느 하나의 변수에 대하여 현재값(n)이 기설정된 한계값(limit)과 같아 지는 경우를 센싱하고, 상기 현재값(n)과 상기 한계값(limit)이 같아지는 경우(즉, 상기 이상징후 스코어가 0인 경우), 상기 설비에 대한 보전 작업이 수행되도록 경고 신호를 생성하고,

    [수학식 3]
    Figure 112021502045193-pat00014


    하기 [수학식 4]를 이용하여 상기 설비의 진동 정보(FD), 온도 정보(TD), 소음 정보(ND), 엔진 출력 전류(EC), 엔진 토크(ET) 및 엔진 오일잔여량(EOA) 중 적어도 어느 하나의 변수를 포함하는 이상징후 데이터셋 내의 임의의 원소 n개(n > 1)의 합산값을 산출하고, 상기 합산값이 기지정된 범위 내에 속하는 경우, 상기 설비의 위치 정보 및 관리자 호출 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 이상징후 예지보전이 가능한 비상 발전기.

    [수학식 4]
    Figure 112021502045193-pat00015
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