KR102302567B1 - Diagnosis method for wedge of a stator of a generator - Google Patents
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Abstract
본 발명은 발전기의 고정자 웨지의 타격시 가해진 힘(force)과 타격 후 발생하는 진동(vibration)을 측정하는 단계, 상기 단계에서 측정된 힘과 진동 데이터를 통해 상기 웨지의 체결 강도를 판단하기 위한 복수의 특징값을 추출하는 단계 및 상기 복수의 특징값을 추출하는 단계에 의해 추출된 특징값으로부터 상기 웨지의 체결 강도의 정상 여부를 판단하는 단계를 포함하는 발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법으로서, 본 발명에 의하면, 정성적 분석 및 스펙트럼 분석에 기반하여 발전기 고정자의 웨지 체결 강도(wedge tightness) 검사를 보다 정확하게 할 수 있게 한다.The present invention provides a plurality of steps for measuring a force applied when hitting a stator wedge of a generator and a vibration generated after hitting, and determining the fastening strength of the wedge through the force and vibration data measured in the step A method for diagnosing wedge fastening strength of a generator stator, comprising the steps of extracting a feature value of and judging whether the fastening strength of the wedge is normal from the feature values extracted by the step of extracting the plurality of feature values, According to the invention, it is possible to more accurately check the wedge tightness of the generator stator based on the qualitative analysis and the spectral analysis.
Description
본 발명은 발전기 고정자의 웨지에 관한 것으로서, 웨지의 체결 강도를 검사, 진단하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a wedge of a generator stator, and to a method for inspecting and diagnosing the clamping strength of the wedge.
발전기는 고정자(stator)와 회전자(rotator)를 포함하고, 고정자는 내주면 둘레를 따라 원주방향으로 다수의 슬롯이 코일이 감겨져 형성되고, 슬롯을 차폐하는 웨지(wedge)가 슬롯 입구부에 삽입된다.The generator includes a stator and a rotor, and the stator is formed by winding a coil in a plurality of slots in a circumferential direction along an inner circumferential circumference, and a wedge for shielding the slots is inserted into the slot inlet. .
그런데, 대용량 발전기의 운영에 따른 웨지(Wedge)의 체결 강도(또는 밀착도, tightness) 저하, 열화현상으로 인한 절연파괴와 같은 사고 발생 방지를 위해 발전기는 주기적인 진단과 시험이 필요하다.However, in order to prevent accidents such as a decrease in the clamping strength (or adhesion, tightness) of the wedge due to the operation of a large-capacity generator, and insulation breakdown due to deterioration, the generator needs periodic diagnosis and testing.
현재 이러한 진단과 시험을 위해서는 전문 검사 인력이 수동으로 타격 후 음향을 듣고 체결 강도를 판단한다. 따라서, 전문가에 의한 수동 검사의 경우, 검사자의 숙련도 등 개별적인 판단차로 인해 정량화에 장애가 있다.Currently, for these diagnoses and tests, professional inspection personnel listen to the sound after hitting manually to determine the strength of the fastening. Therefore, in the case of a manual inspection by an expert, there is an obstacle in quantification due to individual judgment differences such as the skill level of the inspector.
기존 자동화 검사 방법은 주로 음향보다는 타격 직후 발생하는 진동을 측정하여 달성되는데, 이는 음향을 통한 자동화 검사는 잡음 등에 취약하기 때문이다. 이러한 진동 분석 방법은 주로 타격 가진 후 웨지의 체결 강도에 따라 고유 진동수가 달라진다는 가정 하에 제안된다. 진동을 가속도계로 측정하며 고유 진동수를 확인하기 위해 주로 가속도 신호를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 영역의 에너지 피크값이 발생하는 주파수 대역을 기준으로 체결 강도를 판단한다.Existing automated inspection methods are mainly achieved by measuring vibrations that occur immediately after hitting rather than acoustics, because automated inspections through acoustics are vulnerable to noise and the like. This vibration analysis method is mainly proposed under the assumption that the natural frequency varies depending on the clamping strength of the wedge after impact excitation. The vibration is measured with an accelerometer, and the acceleration signal is mainly converted into a frequency domain to check the natural frequency, and the fastening strength is determined based on the frequency band where the energy peak value of the frequency domain occurs.
그런데, 이러한 방법은 발전기 고정자의 웨지 종류나 체결 방법이 동일하지 않아 발전기 모델마다 일반화된 성능을 기대하기 어렵다는 문제점이 발생한다. 또한 처리방법의 단순화를 위해 도출되는 단변량 정보(에너지 피크값의 주파수 등)는 명료하나 오검출의 가능성에 취약하다.However, this method has a problem in that it is difficult to expect generalized performance for each generator model because the wedge type or fastening method of the generator stator is not the same. In addition, although univariate information (frequency of energy peak values, etc.) derived for the simplification of processing methods is clear, it is vulnerable to the possibility of erroneous detection.
이상의 배경기술에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 돕기 위한 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.The matters described in the background art are intended to help the understanding of the background of the invention, and may include matters that are not already known to those of ordinary skill in the art to which this technology belongs.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명은 정성적 분석 및 스펙트럼 분석에 기반하여 발전기 고정자의 웨지 체결 강도(wedge tightness) 검사를 보다 정확하게 하는 것을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a more accurate inspection of wedge tightness of a generator stator based on a qualitative analysis and a spectrum analysis.
본 발명의 일 관점에 의한 발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법은, 발전기의 고정자 웨지의 타격시 가해진 힘(force)과 타격 후 발생하는 진동(vibration)을 측정하는 단계, 상기 단계에서 측정된 힘과 진동 데이터를 통해 상기 웨지의 체결 강도를 판단하기 위한 복수의 특징값을 추출하는 단계 및 상기 복수의 특징값을 추출하는 단계에 의해 추출된 특징값으로부터 상기 웨지의 체결 강도의 정상 여부를 판단하는 단계를 포함한다.A method for diagnosing the strength of wedge fastening of a generator stator according to an aspect of the present invention comprises the steps of measuring a force applied when striking a stator wedge of a generator and a vibration generated after striking, the force measured in the step and extracting a plurality of feature values for determining the fastening strength of the wedge through vibration data, and determining whether the fastening strength of the wedge is normal from the feature values extracted by extracting the plurality of feature values includes
여기서, 상기 복수의 특징값은, 상기 진동 데이터로부터 추출되는 평균(Mean), 왜도(Skewness), 첨도(Kurtosis), 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS), 파고율(Crest Factor, CF), 스펙트럼의 RMS 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, the plurality of feature values are, mean (Mean), skewness (Skewness), kurtosis (Kurtosis), root mean square (RMS), crest factor (CF) extracted from the vibration data, It is characterized by including the RMS value of the spectrum.
그리고, 상기 복수의 특징값을 추출하는 단계는, 상기 데이터를 전처리하는 단계를 포함한다.The extracting of the plurality of feature values includes pre-processing the data.
또한, 상기 데이터를 전처리하는 단계는, 상기 데이터를 정규화(normalized)하는 단계를 포함한다.Also, the pre-processing of the data includes normalizing the data.
여기서, 상기 데이터를 전처리하는 단계는, 상기 데이터에 윈도우(window) 함수를 적용하여 신호 특성을 강화시키는 단계, 강화된 신호의 Envelope 성분을 추출하는 단계 및 추출된 Envelope 신호를 역퓨리에 변환하여 특성주파수를 추출하는 단계를 포함한다.Here, the pre-processing of the data includes strengthening signal characteristics by applying a window function to the data, extracting an envelope component of the reinforced signal, and inverse Fourier transforming the extracted envelope signal to obtain a characteristic frequency Including the step of extracting.
이를 통해, 상기 복수의 특징값은 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT RMS 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.Through this, the plurality of feature values is characterized in that it includes the IFFT RMS value of the envelope signal extracted from the characteristic frequency.
또는, 상기 복수의 특징값은 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT Peak 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.Alternatively, the plurality of feature values may include an IFFT peak value of an envelope signal extracted from the characteristic frequency.
또한, 상기 복수의 특징값은 상기 힘(force) 신호의 각 Peak 값들을 합산한 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the plurality of feature values is characterized in that it includes a value obtained by summing the respective peak values of the force (force) signal.
다음으로, 본 발명의 다른 일 관점에 의한 발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법은, 발전기의 고정자 웨지의 타격시 가해진 힘(force)과 타격 후 발생하는 진동(vibration)을 측정하는 단계, 상기 단계에서 측정된 힘과 진동 데이터를 전처리하여 상기 웨지의 체결 강도를 판단하기 위한 복수의 특징값을 추출하는 단계 및 상기 복수의 특징값을 추출하는 단계에 의해 추출된 특징값으로부터 상기 웨지의 체결 강도의 정상 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 특징값을 추출하는 단계는, 상기 데이터를 정규화(normalized)하는 단계, 상기 데이터에 윈도우(window) 함수를 적용하여 신호 특성을 강화시키는 단계, 강화된 신호의 Envelope 성분을 추출하는 단계 및 추출된 Envelope 신호를 역퓨리에 변환하여 특성주파수를 추출하는 단계를 포함한다.Next, the method for diagnosing the strength of the wedge fastening of the generator stator according to another aspect of the present invention comprises the steps of measuring the force applied when the stator wedge of the generator is struck and the vibration generated after the impact, in the above step Pre-processing the measured force and vibration data to extract a plurality of feature values for determining the fastening strength of the wedge and the normality of the fastening strength of the wedge from the extracted feature values by extracting the plurality of feature values The step of extracting the plurality of feature values includes determining whether It includes extracting the envelope component of the signal and extracting the characteristic frequency by inverse Fourier transforming the extracted envelope signal.
여기서, 상기 복수의 특징값은 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT RMS 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, the plurality of feature values is characterized in that it includes an IFFT RMS value of the envelope signal extracted from the characteristic frequency.
또는, 상기 복수의 특징값은 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT Peak 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.Alternatively, the plurality of feature values may include an IFFT peak value of an envelope signal extracted from the characteristic frequency.
또한, 상기 복수의 특징값은 상기 힘(force) 신호의 각 Peak 값들을 합산한 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the plurality of feature values is characterized in that it includes a value obtained by summing the respective peak values of the force (force) signal.
본 발명의 발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법에 의하면, 국내/국외에 존재하지 않는 가속도 신호에 대한 특징점과 그의 결합을 제안하여 웨지의 체결 강도 측정의 정확성을 향상시킨다.According to the method for diagnosing the wedge fastening strength of the generator stator of the present invention, the accuracy of measuring the clamping strength of the wedge is improved by proposing a characteristic point for an acceleration signal that does not exist in Korea/foreign and a combination thereof.
다차원의 데이터를 활용함으로써 기존에 제안된 단차원 데이터에 기반한 방법론에 비해 오검출 가능성의 축소를 기대한다.By using multi-dimensional data, it is expected that the possibility of false detection will be reduced compared to the previously proposed method based on one-dimensional data.
또한 자동화를 통해 정량화된 검사를 진행하여 반복성 있는 검사 및 진단 결과를 도출할 수 있으며, 전문가의 수동 진단을 대체하는 것이 가능하다.In addition, it is possible to derive repeatable test and diagnosis results by performing quantified tests through automation, and it is possible to replace manual diagnosis by experts.
따라서, 고장예방에 의해 발전손실 및 수리비용을 절감할 수 있고, 수기관리에 따른 관리비용 또한 절감할 수 있다.Accordingly, it is possible to reduce power generation loss and repair costs by preventing failure, and also reduce maintenance costs due to water management.
도 1은 본 발명의 발전기 고정자의 웨지 체결 강도 측정 절차를 도시한 것이다.
도 2a 내지 도 3b는 정규화를 통한 신호 전처리 결과를 나타낸 것이다.
도 4는 왜도(skewness)를 나타낸 것이다.
도 5는 첨도(kurtosis)를 나타낸 것이다.
도 6은 제곱평균제곱근(RMS)을 나타낸 것이다.
도 7은 파고율(CF)을 나타낸 것이다.
도 8은 진동신호의 특성을 나타낸다.
도 9a, 도 9b는 Envelope 신호처리를 나타낸다.
도 10은 IFFT RMS를 나타낸다.
도 11은 IFFT Peak/RMS를 나타낸다.
도 12a, 도 12b는 가진되는 힘(force)의 신호특성을 나타낸다.
도 13a 내지 도 13i는 정상 및 이상 웨지의 특징점별 결과를 나타낸다.
도 14a, 도 14b는 3차원 특징점에 기반한 체결 강도를 비교한 것이다.
도 15는 발전기 운전년수 증가에 따른 고정자 웨지 체결 상태에 대한 컨투어 (Contour)를 나타낸다.1 shows a procedure for measuring wedge fastening strength of a generator stator of the present invention.
2A to 3B show the results of signal preprocessing through normalization.
4 shows skewness.
5 shows kurtosis.
6 shows the root mean square (RMS).
7 shows the crest factor (CF).
8 shows the characteristics of the vibration signal.
9A and 9B show envelope signal processing.
10 shows IFFT RMS.
11 shows IFFT Peak/RMS.
12A and 12B show signal characteristics of an excitation force.
13A to 13I show the results for each characteristic point of the normal and abnormal wedges.
14A and 14B are comparisons of fastening strengths based on three-dimensional feature points.
15 shows the contour of the stator wedge fastening state according to the increase in the number of years of operation of the generator.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, the operational advantages of the present invention, and the objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings illustrating preferred embodiments of the present invention and the contents described in the accompanying drawings.
본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지의 기술이나 반복적인 설명은 그 설명을 줄이거나 생략하기로 한다.In describing preferred embodiments of the present invention, well-known techniques or repetitive descriptions that may unnecessarily obscure the gist of the present invention will be reduced or omitted.
발전기의 고정자 웨지의 체결 강도 검사를 자동화하는데 있어 측정된 진동신호로부터 추출할 수 있는 특징값인 통계치(평균(Mean), 왜도(Skewness), 첨도(Kurtosis))와 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS), 파고율(Crest Factor, CF), 스펙트럼의 RMS와 같은 종래의 기술로는 고정자 웨지의 체결 상태를 민감하게 반영하지 못한다.Statistics (Mean, Skewness, Kurtosis) and Root Mean Square, which are characteristic values that can be extracted from the measured vibration signal in automating the inspection of the clamping strength of the stator wedge of the generator , RMS), crest factor (CF), and RMS of the spectrum do not sensitively reflect the fastening state of the stator wedge.
이에 따라, 본 발명은 웨지 체결 강도 검사의 신호특성을 반영할 수 있는 다변량 특징값을 추가로 개발하여 종래의 특징값과 결합한 다변량 데이터를 특징으로 삼아 선형/비선형 인식기와 결합하여 웨지의 체결 강도를 판단하는 검사 방법을 제안하고자 한다.Accordingly, the present invention additionally develops a multivariate feature value that can reflect the signal characteristics of the wedge fastening strength test, and combines it with a linear/non-linear recognizer to determine the wedge fastening strength by using multivariate data combined with the conventional feature value as a feature. We would like to suggest a method for judging.
도 1은 본 발명의 발전기 고정자의 웨지 체결 강도 측정 절차로서, 타격 시 가해진 힘(Force)과 타격 후 발생하는 진동을 가속도계로 측정하고(raw data), 이를 이용하여 표 1에 정리된 바와 같이 웨지 체결 강도를 판단할 통계적 특징 6개, 신호 전처리(normalization)를 통한 3개의 신규 특징을 생성하고 이에 기반하여 체결 강도를 판단한다(classification).Figure 1 is a wedge fastening strength measurement procedure of the generator stator of the present invention, measuring the force applied at the time of striking and the vibration generated after the striking with an accelerometer (raw data), and using the wedge as summarized in Table 1, Six statistical features for determining the fastening strength and three new features through signal preprocessing (normalization) are generated, and the fastening strength is determined based on this (classification).
-제곱평균제곱근(root mean square, RMS)
-파고율(Crest Factor, CF)
-스펙트럼의 RMS
-[다변량 특징값]
-(진동 FFT Power RMS)
-(진동 FFT 최대값) / RMS
-Force Peak 값의 총합-Statistics (mean, skewness, kurtosis)
-root mean square (RMS)
-Crest Factor (CF)
-RMS of the spectrum
-[Multivariate feature value]
-(Vibration FFT Power RMS)
-(Vibration FFT Max) / RMS
-Sum of Force Peak values
도 2a 내지 도 3b에서 참조되는 전처리(normalization)는 읽어들인 힘 및 진동 가속도의 크기를 정규화 시키는 과정이다. 체결강도 시험을 위해 타격 시에는 사람이 직접 임팩트 해머를 이용해 가진하기 때문에 시험 대상 웨지의 설치 위치, 타격 방향, 센서의 고정 상태에 따라 타격되는 힘의 크기가 달라지게 된다. 타격하는 힘의 크기에 따른 영향 및 신호 노이즈 제거를 위해 정규화 과정을 거치는 것이다. 이에 따라 힘과 진동 가속도에 대해 각각 절대값 중 최대값으로 신호를 나누어 주어, 타격하는 힘의 상대적 차이가 만드는 상대 격차를 줄여 신호의 왜곡을 방지하고 또한 전기 노이즈와 같은 잡음의 제거를 위해 특정 주파수 대역의 성분값을 강화시키거나 축소할 수 있도록 필터링을 포함한다.The preprocessing (normalization) referred to in FIGS. 2A to 3B is a process of normalizing the magnitudes of the read force and vibration acceleration. When striking for the fastening strength test, a person directly excites using an impact hammer, so the magnitude of the striking force varies depending on the installation position of the wedge to be tested, the striking direction, and the fixed state of the sensor. It is to go through a normalization process in order to remove the influence and signal noise according to the magnitude of the striking force. Accordingly, the signal is divided by the maximum value among the absolute values for force and vibration acceleration, respectively, to reduce the relative gap created by the relative difference in striking force to prevent signal distortion and to remove noise such as electrical noise at a specific frequency. Filtering is included to enhance or reduce the component values of the band.
다음으로, 읽어들인 가속도를 사용하여 다음의 특징점을 생성한다. Next, the following feature points are generated using the read acceleration.
1) 평균(Mean). 읽어 들인 가속도가 갖는 분포의 중앙값을 다음 식으로 계산한다.1) Mean. Calculate the median of the distribution of the read acceleration by the following formula.
2) 왜도(Skewness). 읽어들인 가속도 분포가 평균에 대해 갖는 평균 이상 값의 분포와 평균 이하 값의 분포 간 대칭 정도(도 4 참조)를 다음 식으로 계산한다.2) Skewness. The degree of symmetry between the distribution of the above-average value and the distribution of the below-average value of the read acceleration distribution with respect to the average (see FIG. 4 ) is calculated by the following equation.
3) 첨도(Kurtosis). 읽어들인 가속도 분포가 평균에서 밀집한 정도(도 5 참조)를 다음 식으로 계산한다.3) Kurtosis. The degree to which the read acceleration distribution is dense (see FIG. 5 ) is calculated by the following equation.
4) 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS). 시간에 따라 양과 음의 값이 교차하는 가속도 신호를 동일한 크기의 에너지(도 6 참조)를 갖는 직류값으로 변환하는 계산이다(다음 식 참조).4) Root Mean Square (RMS). This is a calculation for converting an acceleration signal, which crosses positive and negative values with time, into a DC value having the same energy (refer to FIG. 6) (refer to the following equation).
5) 파고율(Crest Factor, CF). 읽어들인 가속도의 최대값과 제곱평균제곱근의 비율로서(도 7 참조) 가속도의 파형이 얼마나 정현파에 가까운가를 판단하는 기준이다. 또한 다른 신호와 피크값의 크기를 상대 비교하기 위해 최대값의 크기를 제곱평균제곱근으로 정규화한다.5) Crest Factor (CF). As the ratio of the maximum value of the read acceleration to the root mean square (see FIG. 7 ), it is a criterion for judging how close the waveform of the acceleration is to a sinusoidal wave. In addition, the magnitude of the maximum value is normalized to the root mean square in order to compare the magnitude of the peak value with other signals.
6) 스펙트럼의 RMS. 가속도신호를 퓨리에 변환하여 구한 스펙트럼에 대해 계산한 제곱평균제곱근을 다음 식과 같이 계산한다. 6) RMS of the spectrum. The root mean square calculated for the spectrum obtained by Fourier transforming the acceleration signal is calculated as follows.
7) 스펙트럼 파고율. 가속도 스펙트럼에 대해 계산한 파고율로서 스펙트럼의 최고치와 스펙트럼 RMS의 비율로서 계산된다.7) Spectral crest factor. The crest factor calculated for the acceleration spectrum is calculated as the ratio of the peak of the spectrum to the spectral RMS.
본 발명에서는 상기와 같은 종래의 통계치 및 특징값 외에 다음과 같은 신호처리를 통해 추가적인 특징값을 추출한다. In the present invention, in addition to the conventional statistical values and feature values as described above, additional feature values are extracted through the following signal processing.
진동 가속도 신호는 아래와 같이 도 4의 첫 번째 그래프와 같이 매우 짧은 시간에 감쇠되는 특징이 있으며, 일반 FFT 분석 시에는 타격시에 발생되는 저주파수의 영향이 높아 웨지의 상태를 반영하는 고유주파수 추출이 어렵다. 이에 따라 도 8과 같이 진동이 감쇠되기 전까지의 시간구간에 대해 window 함수를 적용해 신호의 특성을 강화시킨다. 그리고 강화된 진동신호의 Envelope 성분을 추출하고 추출된 Envelope 신호를 역퓨리에 변환하여 웨지의 특성주파수를 추출하게 되고, 이를 이용하여 다음 3개의 다변량 특징값을 추출한다.The vibration acceleration signal has a characteristic that it is attenuated in a very short time as shown in the first graph of FIG. 4 as shown below. In general FFT analysis, it is difficult to extract the natural frequency that reflects the wedge state because of the high influence of the low frequency that occurs during hitting. . Accordingly, as shown in FIG. 8, a window function is applied to the time period until the vibration is attenuated to strengthen the signal characteristics. Then, the envelope component of the reinforced vibration signal is extracted, and the inverse Fourier transform is performed on the extracted envelope signal to extract the wedge characteristic frequency. Using this, the following three multivariate feature values are extracted.
1) Envelope 신호 IFFT RMS1) Envelope signal IFFT RMS
상기 Envelope 신호로부터 변환된 IFFT 결과로부터 각 주파수의 크기를 제곱하여 Power Spectrum으로 변환하였으며(도 9a, 도 9b), 이는 작은 값과 큰 값의 크기차를 더 강화시킴으로써 특정 주파수 대역의 성분값의 특성을 잘 나타나게 한다. 이에 따라, 각 신호 별 Power Spectrum의 RMS(도 10)를 특징값으로 사용하였다.From the IFFT result converted from the envelope signal, the magnitude of each frequency was squared and converted into a power spectrum (FIGS. 9a and 9b), which further reinforces the difference in magnitude between small and large values, thereby characterizing the component values of a specific frequency band. make it appear well. Accordingly, the RMS (FIG. 10) of the Power Spectrum for each signal was used as a feature value.
2) Envelope 신호 IFFT Peak값/RMS2) Envelope signal IFFT peak value/RMS
도 11에서 참조되는 바와 같이, 상기와 같은 신호처리과정 후에 확인되는 IFFT(도 8의 세번째 그래프)를 이용해 주파수의 최대 Peak(약 3000~3500Hz)값을 해당 신호의 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)으로 나누어 특징값을 추출하였다. 이는 웨지의 상태(강한 결합 또는 느슨한 결합)에 따라 특성 주파수의 위치와 크기가 달라지는 것에 착안하여 해당 신호의 에너지값으로 가장 큰 Peak 주파수를 나누어줌으로써 특성주파수의 상 대적 크기값을 특징으로 사용하였다.11, using the IFFT (third graph in FIG. 8) confirmed after the signal processing process as described above, the maximum peak (about 3000~3500Hz) value of the frequency is calculated as the root mean square of the signal (Root Mean Square, RMS) to extract feature values. This is based on the fact that the position and magnitude of the characteristic frequency varies depending on the wedge state (strong coupling or loose coupling), and by dividing the largest peak frequency by the energy value of the corresponding signal, the relative magnitude value of the characteristic frequency was used as a feature.
3) Force Peak 값의 합3) Sum of Force Peak values
다음, 힘(force) 신호는 웨지의 체결 정도(강한체결, 느슨한 체결)에 따라 대상 웨지에 전달되는 힘의 크기가 달라진다. 체결강도가 높은 웨지는 타격된 힘의 크기가 잘 전달되므로 임팩트해머로 계측된 신호는 도 5a와 같이 뾰족한 형태의 신호특성을 가지지만 체결강도가 느슨한 웨지는 힘전달이 되지 못해 신호가 뭉퉁해지거나 왜곡되는 특성을 가진다. 본 발명에서는 가진된 힘(force)의 특성을 이용해 힘(force) 신호의 각 Peak 값들을 합산하여 이를 특징값으로 사용하였다. 도 12a는 정상웨지의 경우이고, 신호가 왜곡되거나 뭉퉁해 질수록 도 12b와 같이 같은 동일위치에서 Peak 점들이 더 많이 발생되므로 체결강도가 느스한 이상웨지에서 Peak Sum의 합의 크기가 커진다.Next, as for the force signal, the magnitude of the force transmitted to the target wedge varies according to the degree of fastening of the wedge (strong fastening or loose fastening). Since a wedge with high fastening strength transmits the amount of the struck force well, the signal measured by the impact hammer has a sharp signal characteristic as shown in FIG. It has distorted properties. In the present invention, each peak value of the force signal was summed up using the characteristics of the excited force and used as a feature value. Fig. 12a is a case of a normal wedge, and as the signal is distorted or blunt, more peak points are generated at the same location as in Fig. 12b, so the sum of the peak sum in an abnormal wedge with loose fastening strength increases.
그림 13a 내지 도 13b는 강하게 조여진 웨지의 진동 샘플(◇정상)과 느슨하게 조여진 웨지의 진동 샘플(◇이상)에 대해 위에서 설명한 9개의 특징점을 계산하여 특징점 별로 출력한 결과이다. 푸른 점과 붉은 점의 간격이 클수록 검출 변별력은 높다. 매 샘플에 대해 변별력을 보이는 특징점은 존재하지 않으며 이는 하나의 특징에 근거하여 검출을 시도시 발생하는 위험성을 보여준다. 13a to 13b show the results of calculating the nine characteristic points described above for a vibration sample of a strongly tightened wedge ( ◇ normal) and a vibration sample of a loosely tightened wedge (more than ◇) and outputting each characteristic point. The larger the distance between the blue and red dots, the higher the detection discrimination power. There is no feature point showing discriminatory power for every sample, and this shows the risk that occurs when a detection is attempted based on a single feature.
이상의 방법에 의해 계산된 특징점을 2 차원의 벡터로 표현하고 이에 기반하여 검출을 시도하였으며, 특징값에 따라 정상과 이상과의 크기값의 차이가 클수록 좋은 특징값이라고 할 수 있다.The feature points calculated by the above method are expressed as a two-dimensional vector and detection is attempted based on this.
도 14a는 진동가속도의 평균(Mean), FFT Power RMS, IFFT Peak/RMS 이용해 만든 3차원 특징공간으로 정상(체결강도가 높은 웨지)와 이상(체결강도가 느슨한) 데이터 간의 군집이 구별되는 것을 알 수 있다. 도 14b는 힘(Force)에 대한 Sknewss, Kurtosis, Force Peak Sum으로 만든 3차원 특징공간으로 이상과 정상데이터간의 군집이 구별되는 것을 확인 할 수 있다.14a is a three-dimensional feature space created using the mean of vibration acceleration (Mean), FFT Power RMS, and IFFT Peak/RMS. can 14b is a 3D feature space made with Sknewss, Kurtosis, and Force Peak Sum for force, and it can be confirmed that clusters between abnormal and normal data are distinguished.
그리고, 도 15는 발전기 고정자 웨지에 대한 체결강도 맵의 예이며, 도 15(a)에 비해 도 15(b)는 발전기를 2년 동안 운전한 후의 결과 맵이다. 도시에서 알 수 있듯이, 웨지 체결강도 맵에서 이상 웨지의 크기가 점점 증가하고 있음을 알 수 있다. 기존의 맵보다 컨투어를 활용한다면, 발전기 고정자 웨지체결강도의 열화 정도를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있는 장점이 있다.And, Figure 15 is an example of a fastening strength map for the generator stator wedge, Figure 15 (b) compared to Figure 15 (a) is a result map after operating the generator for two years. As can be seen from the city, it can be seen that the size of the abnormal wedge is gradually increasing in the wedge tightening strength map. If the contour is used rather than the existing map, there is an advantage in that the degree of deterioration of the wedge fastening strength of the generator stator can be visually easily grasped.
이상과 같은 본 발명은 예시된 도면을 참조하여 설명되었지만, 기재된 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형될 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정 예 또는 변형 예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이며, 본 발명의 권리범위는 첨부된 특허청구범위에 기초하여 해석되어야 할 것이다.The present invention as described above has been described with reference to the illustrated drawings, but it is not limited to the described embodiments, and it is common knowledge in the art that various modifications and variations can be made without departing from the spirit and scope of the present invention. self-evident to those who have Accordingly, such modifications or variations should be said to belong to the claims of the present invention, and the scope of the present invention should be interpreted based on the appended claims.
Claims (12)
상기 단계에서 측정된 힘과 진동 데이터를 통해 상기 웨지의 체결 강도를 판단하기 위한 복수의 특징값을 추출하는 단계; 및
상기 복수의 특징값을 추출하는 단계에 의해 추출된 특징값으로부터 상기 웨지의 체결 강도의 정상 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
상기 복수의 특징값은 상기 데이터를 전처리하여 추출된 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT RMS 값, 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT Peak 값 및 상기 힘(force) 신호의 각 Peak 값들을 합산한 값을 포함하는 것을 특징으로 하는,
발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법.Measuring the force applied when the stator wedge of the generator is struck and the vibration generated after the striking;
extracting a plurality of feature values for determining the fastening strength of the wedge through the force and vibration data measured in the step; and
Determining whether the fastening strength of the wedge is normal from the feature values extracted by the step of extracting the plurality of feature values,
The plurality of feature values is the sum of the IFFT RMS value of the envelope signal extracted from the characteristic frequency extracted by preprocessing the data, the IFFT peak value of the envelope signal extracted from the characteristic frequency, and each peak value of the force signal. characterized in that it contains a value,
A method of diagnosing the strength of the wedge clamping of the generator stator.
상기 복수의 특징값은,
상기 진동 데이터로부터 추출되는 평균(Mean), 왜도(Skewness), 첨도(Kurtosis), 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS), 파고율(Crest Factor, CF), 스펙트럼의 RMS 값을 포함하는 것을 특징으로 하는,
발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법.The method according to claim 1,
The plurality of feature values are
The mean (Mean), skewness (Skewness), kurtosis (Kurtosis), root mean square (RMS), crest factor (CF), RMS value of the spectrum extracted from the vibration data to do,
A method of diagnosing the strength of the wedge clamping of the generator stator.
상기 복수의 특징값을 추출하는 단계는,
상기 데이터를 전처리하는 단계를 포함하는,
발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법.3. The method according to claim 2,
The step of extracting the plurality of feature values,
preprocessing the data;
A method of diagnosing the strength of the wedge clamping of the generator stator.
상기 데이터를 전처리하는 단계는,
상기 데이터를 정규화(normalized)하는 단계를 포함하는,
발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법.4. The method according to claim 3,
The pre-processing of the data includes:
comprising the step of normalizing the data,
A method of diagnosing the strength of the wedge clamping of the generator stator.
상기 데이터를 전처리하는 단계는,
상기 데이터에 윈도우(window) 함수를 적용하여 신호 특성을 강화시키는 단계;
강화된 신호의 Envelope 성분을 추출하는 단계; 및
추출된 Envelope 신호를 역퓨리에 변환하여 특성주파수를 추출하는 단계를 포함하는,
발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법.5. The method according to claim 4,
The pre-processing of the data includes:
strengthening signal characteristics by applying a window function to the data;
extracting an envelope component of the enhanced signal; and
Comprising the step of extracting the characteristic frequency by inverse Fourier transform on the extracted envelope signal,
A method of diagnosing the strength of the wedge clamping of the generator stator.
상기 단계에서 측정된 힘과 진동 데이터를 전처리하여 상기 웨지의 체결 강도를 판단하기 위한 복수의 특징값을 추출하는 단계; 및
상기 복수의 특징값을 추출하는 단계에 의해 추출된 특징값으로부터 상기 웨지의 체결 강도의 정상 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
상기 복수의 특징값을 추출하는 단계는,
상기 데이터를 정규화(normalized)하는 단계;
상기 데이터에 윈도우(window) 함수를 적용하여 신호 특성을 강화시키는 단계;
강화된 신호의 Envelope 성분을 추출하는 단계; 및
추출된 Envelope 신호를 역퓨리에 변환하여 특성주파수를 추출하는 단계를 포함하고,
상기 복수의 특징값은 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT RMS 값, 상기 특성주파수로부터 추출하는 Envelop 신호의 IFFT Peak 값 및 상기 힘(force) 신호의 각 Peak 값들을 합산한 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 ,
발전기 고정자의 웨지 체결 강도 진단 방법.Measuring the force applied when the stator wedge of the generator is struck and the vibration generated after the striking;
preprocessing the force and vibration data measured in the step to extract a plurality of feature values for determining the fastening strength of the wedge; and
Determining whether the fastening strength of the wedge is normal from the feature values extracted by the step of extracting the plurality of feature values,
The step of extracting the plurality of feature values,
normalizing the data;
strengthening signal characteristics by applying a window function to the data;
extracting an envelope component of the enhanced signal; and
Comprising the step of extracting the characteristic frequency by inverse Fourier transform on the extracted envelope signal,
The plurality of feature values include the sum of the IFFT RMS value of the envelope signal extracted from the characteristic frequency, the IFFT peak value of the envelope signal extracted from the characteristic frequency, and each peak value of the force signal. characterized ,
A method of diagnosing the strength of the wedge clamping of the generator stator.
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004184400A (en) * | 2002-11-21 | 2004-07-02 | Nsk Ltd | System for monitoring mechanical equipment |
JP2005514602A (en) * | 2001-11-16 | 2005-05-19 | グッドリッチ・ポンプ・アンド・エンジン・コントロール・システムズ・インコーポレーテッド | Gas turbine engine vibration monitoring system |
JP2011075522A (en) * | 2009-10-02 | 2011-04-14 | Jfe Mechanical Co Ltd | Diagnostic apparatus of facility equipment |
JP2013142598A (en) | 2012-01-11 | 2013-07-22 | Hitachi Ltd | Fixing force measuring apparatus and measuring method |
JP2014178220A (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Hitachi Ltd | Apparatus and method for measuring fixing force |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4962660A (en) * | 1989-06-19 | 1990-10-16 | Westinghouse Electric Corp. | Apparatus for impact testing for electric generator stator wedge tightness |
KR20130005156A (en) | 2011-07-05 | 2013-01-15 | 한전케이피에스 주식회사 | A test device for stator wedge of generator |
KR20170081355A (en) * | 2016-01-04 | 2017-07-12 | 한국항공우주산업 주식회사 | Drive system for helicopter vibration diagnosis method |
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Patent Citations (5)
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---|---|---|---|---|
JP2005514602A (en) * | 2001-11-16 | 2005-05-19 | グッドリッチ・ポンプ・アンド・エンジン・コントロール・システムズ・インコーポレーテッド | Gas turbine engine vibration monitoring system |
JP2004184400A (en) * | 2002-11-21 | 2004-07-02 | Nsk Ltd | System for monitoring mechanical equipment |
JP2011075522A (en) * | 2009-10-02 | 2011-04-14 | Jfe Mechanical Co Ltd | Diagnostic apparatus of facility equipment |
JP2013142598A (en) | 2012-01-11 | 2013-07-22 | Hitachi Ltd | Fixing force measuring apparatus and measuring method |
JP2014178220A (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Hitachi Ltd | Apparatus and method for measuring fixing force |
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