KR102302798B1 - 공작기계 이상상태 모니터링 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 공작기계의 파라미터를 측정하고, 측정된 파라미터의 특징데이터를 추출하여 공작기계의 파라미터에 대해 설정된 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 공작기계의 이상상태를 모니터링하기 위한 공작기계 이상상태 모니터링 시스템은 공작기계에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하는 엣지컴퓨팅장치와, 이동통신을 통해 상기 엣지컴퓨팅장치로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기초로 판단기준범위를 설정하는 서버를 포함하고, 상기 엣지컴퓨팅장치는 이동통신을 통해 상기 서버로부터 상기 판단기준범위를 수신하고, 상기 특징데이터와 상기 판단기준범위를 비교하여 상기 공작기계의 이상상태를 모니터링한다.
본 발명의 실시 예에 따른 공작기계의 이상상태를 모니터링하기 위한 공작기계 이상상태 모니터링 시스템은 공작기계에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하는 엣지컴퓨팅장치와, 이동통신을 통해 상기 엣지컴퓨팅장치로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기초로 판단기준범위를 설정하는 서버를 포함하고, 상기 엣지컴퓨팅장치는 이동통신을 통해 상기 서버로부터 상기 판단기준범위를 수신하고, 상기 특징데이터와 상기 판단기준범위를 비교하여 상기 공작기계의 이상상태를 모니터링한다.
Description
본 발명은 공작기계 이상상태 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 공작기계의 파라미터를 측정하고, 측정된 파라미터의 특징데이터를 추출하여 공작기계의 파라미터에 대해 설정된 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
공작기계는 소재를 가공하여 원하는 형상을 만드는 기계이다. 공작기계는 소재를 정확하게 가공하기 위해서 원하는 속도로 운동할 수 있는 회전계 부품과, 정확한 위치로 이송할 수 있는 이송계 부품들로 구성되어 있다.
공작기계 사용 시 공구의 마모나 파손, 베어링의 마모나 파손, 주축 런아웃(RUNOUT) 이상 등이 빈번하게 발생하게 된다. 공작기계 사용 시 발생하는 공구의 마모나 파손, 베어링의 마모나 파손, 주축 런아웃 이상 등의 문제를 해결하기 위한 솔루션들이 상용화되고 있다.
이러한 솔루션은 룰 베이스로 판단을 하거나 샘플링값을 기준으로 두고 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 판단하여 공작기계의 이상을 판단하고 있다. 종래 솔루션 중의 하나로 대한민국 공개특허공보 10-2018-0042557호 등에 개시된 기술이 있다. 그러나, 이러한 솔루션은 적은 샘플링 숫자를 바탕으로 모니터링을 수행하여 실제 현장에서 신뢰성이 떨어지는 문제가 있다.
본 발명은 앞에서 설명한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 공작기계의 파라미터를 측정하고, 측정된 파라미터의 특징데이터를 추출하여 공작기계의 파라미터에 대해 설정된 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계의 이상상태를 모니터링하기 위한 공작기계 이상상태 모니터링 시스템은 공작기계에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하는 엣지컴퓨팅장치와, 이동통신을 통해 엣지컴퓨팅장치로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기초로 판단기준범위를 설정하는 서버를 포함하고, 엣지컴퓨팅장치는 이동통신을 통해 서버로부터 판단기준범위를 수신하고, 특징데이터와 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링할 수 있다.
또한, 앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계의 이상상태를 모니터링하기 위한 공작기계 이상상태 모니터링 방법은 엣지컴퓨팅장치에서 공작기계에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하는 단계와, 서버에서 이동통신을 통해 엣지컴퓨팅장치로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기초로 판단기준범위를 설정하는 단계와, 엣지컴퓨팅장치에서 이동통신을 통해 서버로부터 판단기준범위를 수신하고, 특징데이터와 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 본 발명은 공작기계 이상상태 모니터링 시스템은 공작기계의 파라미터를 측정하고, 측정된 파라미터의 특징데이터를 추출하여 공작기계의 파라미터에 대해 설정된 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링할 수 있다.
또한, 서버가 아닌 엣지컴퓨팅장치를 이용하여 공작기계의 이상상태를 모니터링함으로써, 데이터의 지연 없이 공작기계의 이상상태를 판단할 수 있다.
또한, 서버가 아닌 엣지컴퓨팅장치를 이용하여 공작기계의 이상상태를 모니터링함으로써, 서버가 수신하는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다.
또한, 이동통신을 이용하여 서버와 엣지컴퓨팅장치가 통신함으로써, 빠른 응답속도로 데이터의 전송이 가능하고, 데이터 송수신 과정에서 데이터 손실이 감소할 수 있다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 엣지컴퓨팅장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 공구의 마모 또는 파손을 판단하는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 채터 발생 여부를 판단하는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 확공 발생 여부를 판단하는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 방법을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 엣지컴퓨팅장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 공구의 마모 또는 파손을 판단하는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 채터 발생 여부를 판단하는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 확공 발생 여부를 판단하는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 방법을 나타내는 도면이다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 시스템(1000)은 공작기계(100), 엣지컴퓨팅장치(200), 서버(300) 및 분석장치(400)를 포함할 수 있다.
엣지컴퓨팅장치(200)는 공작기계(100)에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 공작기계(100)의 이상상태를 모니터링할 수 있다. 엣지컴퓨팅장치(200)는 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하고, 추출된 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하는지 판단하여 공작기계(100)의 이상상태를 판단할 수 있다. 여기서, 수집된 데이터에서 추출되는 특징데이터는 일정범위 내의 데이터 중 유효한 데이터일 수 있다.
엣지컴퓨팅장치(200)는 공작기계(100)의 이상상태를 판단한 결과, 공작기계(100)에 이상이 있는 것으로 판단되는 경우 공작기계(100)로 이상이 발생했음을 알리는 알람을 전송하거나, 공작기계(100)에 발생한 이상상태에 대응할 수 있는 제어 신호를 전송할 수 있다.
여기서, 공작기계(100)에 발생한 이상상태에 대응할 수 있는 제어 신호는 그룹내 다른 공구를 호출하는 신호일 수 있다. 예컨대, 동일 공구는 복수개씩 그룹핑될 수 있고, 현재 공구가 이상상태인 것으로 판단되는 경우, 엣지컴퓨팅장치(200)로부터 수신되는 제어 신호에 의해 그룹내 다른 공구로 교환될 수 있다. 이에 따라, 공작기계(100)의 가동을 중단하지 않을 수 있고, 공작기계(100)의 가동을 중단하지 않음에 따라 가공품의 생산성이 증가될 수 있다.
또한, 공작기계(100)에 발생한 이상상태에 대응할 수 있는 제어 신호는 칩을 제거하기 위해 에어블로우(Air blow)를 동작시키는 신호일 수 있다. 예컨대, 홀(hole) 가공을 검사하는 경우, 정해진 치수보다 가공량이 많아 홀의 경이 커지고, 스핀들과 공구 사이에 칩이 끼어 정해진 반경보다 더 크게 회전하게 될 수 있다. 공작기계(100)가 이상상태인 것으로 판단되는 경우, 엣지컴퓨팅장치(200)로부터 수신되는 제어 신호에 의해 에어블로우가 작동되고, 작동된 에어블로우에 의해 스핀들과 공구 사이에 강한 바람이 가해져 칩이 제거될 수 있다.
서버(300)는 엣지컴퓨팅장치(200)로부터 특징데이터 및 공작기계(100)의 이상상태를 판단한 결과를 수신하고, 수신된 특징데이터 및 판단 결과를 기초로 판단기준범위를 설정할 수 있다. 예컨대, 서버(300)는 엣지컴퓨팅장치(200)로부터 수신된 특징데이터 및 판단 결과를 학습하여 학습모델을 생성하고, 학습모델의 출력값을 기초로 판단기준범위를 설정할 수 있다.
판단기준범위는 공작기계(100)에서 측정된 데이터의 종류에 따라 상이할 수 있다. 서버(300)는 설정된 판단기준범위를 엣지컴퓨팅장치(200)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 엣지컴퓨팅장치(200)는 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하는지 판단할 수 있다.
서버(300)는 사용자의 조작에 따라 설정된 판단기준범위의 범위를 조절할 수 있다. 예컨대, 공작기계(100)에 의해 생성되는 가공품의 품질보다 생산에 중점을 두는 경우, 사용자는 판단기준범위의 범위를 넓게 조절할 수 있다. 이에 따라, 공작기계(100)의 이상상태를 판단하는 기준이 넓어질 수 있다.
한편, 공작기계(100)에 의해 생성되는 가공품의 생산보다 품질에 중점을 두는 경우, 사용자는 판단기준범위의 범위를 좁게 조절할 수 있다. 이에 따라, 공작기계(100)의 이상상태를 판단하는 기준이 좁아질 수 있다.
분석장치(400)는 공작기계(100)에 의해서 생성된 가공품의 품질을 분석할 수 있다. 공작기계(100)에 의해 생성된 가공품에는 QR코드 또는 RFID칩이 부착될 수 있고, QR코드 또는 RFID칩에는 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보가 포함될 수 있다. 이에 따라, 분석장치(400)는 가공품에 부착된 QR코드 또는 RFID칩을 인식함으로써, 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 리드할 수 있다.
분석장치(400)는 가공품의 품질을 분석하고, 가공품의 품질 분석 결과와 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 서버(300)에 전송할 수 있다. 서버(300)는 분석장치(400)에서 수신된 가공품의 품질 분석 결과와 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 매칭하여 저장할 수 있고, 저장된 가공품의 품질 분석 결과와 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 판단기준범위를 설정하는데 이용할 수 있다. 이로 인해, 서버(300)는 판단기준범위를 보다 정확하게 설정할 수 있으며, 엣지컴퓨팅장치(200)에서 설정된 판단기준범위를 이용하여 공작기계(100)의 이상상태를 분석함에 따라 공작기계(100)의 이상상태 또한 보다 정확하게 분석할 수 있다. 이로 인해, 공작기계 이상상태 모니터링 시스템(1000)의 신뢰도가 증가할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 엣지컴퓨팅장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 엣지컴퓨팅장치(200)는 센서(210), 데이터수집부(220), 데이터처리부(230), 모니터링부(240) 및 통신부(250)를 포함할 수 있다.
센서(210)는 공작기계(100)에 부착되어 공작기계(100)가 동작 시 발생하는 파라미터들을 측정할 수 있다. 센서(210)에서 측정하는 파라미터는 진동, 음량, 온도, 유량, 공압/유압, 변위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 센서(210)는 공작기계(100)의 진동을 측정하는 진동센서, 공작기계(100)의 음향을 측정하는 음향센서, 공작기계(100)의 온도를 측정하는 온도센서, 공작기계(100)의 유량을 측정하는 유량센서, 공작기계(100)의 공압/유압을 측정하는 공압/유압센서, 공작기계(100)의 변위를 측정하는 변위센서를 포함할 수 있다. 센서(210)에서 측정된 각 파라미터에 대한 데이터는 데이터수집부(220)로 전송될 수 있다.
데이터수집부(220)는 센서(210)로부터 전송되는 파라미터들을 수집할 수 있고, 예컨대, 데이터수집부(220)는 DAQ(Data acquisition system)를 포함할 수 있다. 또한, 데이터수집부(220)는 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건, PLC(Programmable Logic Controller) 접점의 입출력 데이터를 공작기계(100)로부터 수신할 수 있다. 여기서, 공작기계(100)는 별도의 통신모듈을 포함할 수 있고, 통신모듈을 통해 데이터수집부(220)로 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건, PLC 접점의 입출력 데이터를 전송할 수 있다. 공작기계(100)는 이더넷 등을 통한 네트워크를 통해 데이터수집부(220)로 데이터를 전송할 수 있다.
데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 처리하고, 처리된 데이터에서 특징데이터를 추출할 수 있다. 데이터처리부(230)는 데이터들을 디지털(Digital) 신호로 변환할 수 있고, 데이터의 종류에 따라 유효한 특징데이터를 추출할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 진동센서로부터 전송된 데이터, 온도센서로부터 전송된 데이터 각각에 대한 유효한 특징데이터를 추출할 수 있다.
이에 따른 특징데이터는 RMS(Root Mean Square), 가속도, 변위, FFT 변환 결과, 이동평균선 그래프, 임계값, 추축 온도데이터, 타임 도메인 및 주파수 도메인에서의 최대, 최소, 평균, 피크투피크, 비대칭도(skewness), 첨도(kurtosis), 피크계수(crest factor), 형성계수(shape factor), 충격계수(impulse factor), rmse, 회전 주파수 배수 성분들, 이동평균(moving average), BPFI(Ball Passing Frequency Inner Race), BPFO(Ball Passing Frequency Outer Race), FTF(Fundamental Train Frequency), BSF(Ball Spin Frequency) 등을 포함할 수 있다.
모니터링부(240)는 데이터처리부(230)에서 추출된 특징데이터를 서버(300)로부터 수신된 판단기준범위와 비교할 수 있다. 모니터링부(240)는 각각의 특징데이터에 대한 판단기준범위와 특징데이터를 비교할 수 있다. 예컨대, 모니터링부(240)는 진동 및 온도에 대한 특징데이터의 경우, 진동 및 온도에 대한 판단기준범위와 비교할 수 있다.
모니터링부(240)는 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하는 경우 공작기계(100)가 정상인 것으로 판단할 수 있고, 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하지 않는 경우 공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
모니터링부(240)는 공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단되는 경우, 통신부(250)를 통해 이상이 발생한 것을 알리기 위한 알람을 공작기계(100)로 전송할 수 있다. 또한, 모니터링부(240)는 공작기계(100)에 발생한 이상상태에 대응할 수 있는 제어 신호를 통신부(250)를 통해 공작기계(100)로 전송할 수 있다.
통신부(250)는 이더넷 등의 네트워크 또는 디지털 입출력 모듈을 통해 공작기계(100) 및 센서(210)로부터 데이터들을 수신할 수 있고, 공작기계(100)로 알람 또는 제어 신호를 송신할 수 있다.
또한, 통신부(250)는 모니터링부(240)에서 공작기계(100)의 이상상태를 분석한 결과, 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건을 포함하는 NC데이터 및 특징데이터를 서버(300)로 전송할 수 있다. 여기서, 통신부(250)는 LTE, 5G 등의 이동통신을 이용하여 서버(300)로 공작기계(100)의 이상상태를 분석한 결과, 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건을 포함하는 NC데이터 및 특징데이터를 전송할 수 있고, 서버(300)로부터 판단기준범위를 수신할 수 있다. 통신부(250)는 이동통신을 이용하여 서버(300)로 데이터를 전송하거나 서버(300)로부터 데이터를 수신함에 따라 빠른 응답속도로 데이터의 전송이 가능할 수 있고, 데이터의 송수신 과정에서 데이터의 손실이 감소할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 시스템(1000)은 엣지컴퓨팅장치(200)를 이용함으로써, 데이터의 지연 없이 공작기계(100)의 이상상태를 판단할 수 있다. 즉, 공작기계(100)가 동작 시 발생되는 파라미터들을 측정한 데이터를 서버(300)로 전송하여 저장 및 분석하는 것이 아니라, 엣지컴퓨팅장치(200)에서 데이터를 분석하도록 하여 서버(300)가 수신하는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다. 즉, 엣지컴퓨팅장치(200)는 데이터들을 처리함으로써, 일부의 데이터만을 서버(300)로 전송하므로, 서버(300)가 수신하는 데이터의 양은 감소될 수 있고, 이로 인해 서버(300)는 부하가 감소될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 서버(300)는 통신부(310), 데이터베이스(320), 데이터학습부(330) 및 판단기준범위 설정부(340)를 포함할 수 있다.
통신부(310)는 LTE, 5G 등의 이동통신을 이용하여 엣지컴퓨팅장치(200)로 판단기준범위를 송신하고, 엣지컴퓨팅장치(200)로부터 공작기계(100)의 이상상태를 분석한 결과, 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건을 포함하는 NC데이터 및 특징데이터를 수신할 수 있다.
또한, 통신부(310)는 분석장치(400)로부터 가공품의 품질검사 결과와 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 수신할 수 있다.
데이터베이스(320)는 통신부(310)에서 수신된 데이터들을 저장할 수 있다. 예컨대, 데이터베이스(320)는 통신부(310)가 엣지컴퓨팅장치(200)로부터 수신한 공작기계(100)의 이상상태를 분석한 결과, 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건을 포함하는 NC데이터 및 특징데이터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터베이스(320)는 통신부(310)가 분석장치(400)로부터 수신한 가공품의 품질검사 결과와 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 저장할 수 있다. 여기서, 데이터베이스(320)는 가공품의 품질 분석 결과와 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보를 매칭하여 저장할 수 있다. 데이터베이스(320)에 저장되는 데이터들은 판단기준범위 설정부(340)가 판단기준범위를 설정하는데 이용될 수 있다.
데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 데이터들을 학습하여 학습모델을 생성할 수 있다. 예컨대, 데이터학습부(330)는 CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 및 GAN(Generative Adversarial Network) 등을 이용한 딥러닝을 통해 데이터들을 학습하고, 학습모델을 생성할 수 있다.
여기서, 데이터학습부(330)는 공작기계(100)의 이상상태의 종류 별로 데이터들을 학습할 수 있다. 예컨대, 이상상태의 종류는 베어링 및 공구의 마모 또는 파손, 주축런아웃, 열변위, 채터 발생 등일 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 데이터학습부(330)에서 생성된 학습모델 중 가장 정확한 출력값을 출력하는 학습모델을 선택할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 선택된 학습모델의 출력값을 기준으로 판단기준범위를 설정할 수 있다. 예컨대, 판단기준범위 설정부(340)는 선택된 학습모델의 출력값의 일정값 이상에서 선택된 학습모델의 출력값의 일정값 이하까지의 범위를 판단기준범위로 설정할 수 있다.
또한, 판단기준범위 설정부(340)는 통신부(310)를 통해 수신된 데이터의 값들을 이용하여 판단기준범위로 설정할 수 있다. 예컨대, 판단기준범위 설정부(340)는 파라미터의 최대값 및 최소값을 계산하고, 최대값 최소값의 평균값을 계산할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 계산된 평균값의 일정 크기 이상의 값에서 일정 크기 이하의 값까지를 판단기준범위로 설정할 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 판단기준범위를 설정하고, 설정된 판단기준범위를 통신부(310)를 통해 엣지컴퓨팅장치(200)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 엣지컴퓨팅장치(200)는 판단기준범위 설정부(340)로부터 전송되는 판단기준범위를 이용하여 공작기계(100)의 이상상태를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 서버(300)는 공작기계(100)에서 측정되는 파라미터들의 값을 기초로 딥러닝을 수행하고, 이후에 공작기계(100)에서 측정되는 파라미터들의 값 또한 딥러닝한 결과에 반영할 수 있다. 이에 따라. 공작기계(100)에서 최신에 측정되는 파라미터들이 반영됨으로써, 엣지컴퓨팅장치(200)는 공작기계(100)의 현재 상태에 대해 이상상태를 판단하게 될 수 있다. 즉, 엣지컴퓨팅장치(200)는 현재 상태의 공작기계(100)의 이상상태를 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 공구의 마모 또는 파손을 판단하는 예시도이다.
도 4를 참조하면, 실선(30)의 경우, 특징데이터를 나타내고, 회색선(10)의 경우, 샘플링한 값에 대한 기준값을 나타내고, 녹색선(20)의 경우, 판단기준범위를 나타낼 수 있다.
데이터수집부(220)는 공작기계(100)가 구동 시 발생하는 파라미터 정보들 및 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건에 대한 정보들을 수집할 수 있다. 예컨대, 공구의 마모 또는 파손을 판단하기 위해서 데이터수집부(220)는 공작기계(100)에 발생하는 RPM(Revolutions per minute), feed, doc, 진동 및 온도에 대한 파라미터 정보를 수집할 수 있다.
데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 처리할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 디지털 신호로 변환하고, 디지털 신호로 변환된 신호를 FFT(Fast Fourier Transform) 변환할 수 있다. 데이터처리부(230)는 변환된 신호에서 일정 범위 내의 신호를 추출할 수 있다. 여기서, 일정 범위는 1Hz 내지 10000Hz일 수 있다. 데이터처리부(230)는 추출된 일정 범위 내의 신호에서 가공 공구에 맞는 유효한 신호를 추출하고, 추출된 유효한 신호의 진폭값을 기초로 특징데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 특징데이터는 그래프 형태일 수 있다.
여기서, 데이터처리부(230)는 데이터에 대해 일정 구간마다 최대값 및 최소값을 계산할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 진동 신호에 대해 0.25초 구간마다 최대값 및 최소값을 계산할 수 있다. 데이터처리부(230)는 계산된 최대값 및 최소값의 평균값을 계산하고, 최대값, 최소값 및 평균값을 배열로 정렬하고 그래프화할 수 있다.
데이터베이스(320)는 공작기계(100)가 구동 시 발생하는 파라미터 정보들 및 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건에 대한 정보들을 저장할 수 있다.
데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 정보들을 학습할 수 있다. 데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 정보들을 학습하여 학습모델을 생성할 수 있다. 학습모델은 복수개로 구성될 수 있으며, 공작기계(100)의 이상상태의 종류 별로 구성될 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 데이터베이스(320)에서 수집된 데이터들을 디지털 신호로 변환하고, 디지털 신호로 변환된 신호를 FFT(Fast Fourier Transform) 변환할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 변환된 신호에서 일정 범위 내의 신호를 추출할 수 있다. 여기서, 일정 범위는 1Hz 내지 10000Hz일 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 추출된 일정 범위 내의 신호에서 가공 공구에 맞는 유효한 신호를 추출하고, 추출된 유효한 신호의 진폭값을 기초로 특징데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 특징데이터는 그래프 형태일 수 있다.
여기서, 판단기준범위 설정부(340)는 데이터에 대해 일정 구간마다 최대값 및 최소값을 계산할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 진동 신호에 대해 0.25초 구간마다 최대값 및 최소값을 계산할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 계산된 최대값 및 최소값의 평균값을 계산하고, 최대값, 최소값 및 평균값을 배열로 정렬하고 그래프화할 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 유효한 신호들에 대해 일정 시간마다 최대값 및 최소값을 산출하고, 최대값 및 최소값의 평균값을 계산할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 최대값 및 최소값의 차이를 비율로 결정하고, 결정된 비율만큼 판단기준범위로 설정할 수 있다.
또한, 판단기준범위 설정부(340)는 데이터학습부(330)에서 생성된 학습모델 중 가장 정확한 출력값을 출력하는 학습모델을 선택할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 선택된 학습모델의 출력값을 기준으로 판단기준범위를 설정할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 통신부(310)를 통해 엣지컴퓨팅장치(200)로 판단기준범위를 전송할 수 있다.
엣지컴퓨팅장치(200)의 통신부(210)는 서버(300)에서 전송된 판단기준범위를 수신할 수 있다.
모니터링부(240)는 데이터처리부(230)에서 추출한 특징데이터(30)와 서버(300)로부터 수신된 판단기준범위(20)를 비교할 수 있다. 모니터링부(240)는 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하는 경우 공작기계(100)가 정상인 것으로 판단할 수 있고, 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하지 않는 경우(32) 공구의 마모 또는 파손이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
모니터링부(240)는 일정 범위에 대해 최대값 및 최소값을 계산하고, 최대값 및 최소값의 차이에 대한 비율을 평균값에 반영하여 설정된 판단기준범위(20)를 기초로 특징데이터(30)와 비교할 수 있다. 이때, 모니터링부(240)는 딥러닝을 통해 설정된 판단기준범위를 보조적으로 반영함으로써 현재 공작기계(100)의 상태에 따른 이상상태 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 모니터링부(240)가 최대값 및 최소값의 차이에 대한 비율을 평균값에 반영하여 설정된 판단기준범위(20)를 기초로 특징데이터(30)와 비교한 결과, 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하지 않을 수 있다. 이때, 딥러닝을 통해 설정된 판단기준범위 내에는 특징데이터(30)가 존재하는 경우, 모니터링부(240)는 공작기계(100)에 이상이 발생하지 않은 것으로 판단할 수도 있다. 이는, 사용자의 설정이나 상황에 따라 달라질 수 있는 것으로, 최대값 및 최소값의 차이에 대한 비율을 평균값에 반영하여 설정된 판단기준범위(20) 내에 특징데이터(30)가 존재하지 않고, 딥러닝을 통해 설정된 판단기준범위 내에 특징데이터(30)가 존재하더라도 모니터링부(240)는 공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 채터 발생 여부를 판단하는 예시도이다.
도 5를 참조하면, 데이터수집부(220)는 공작기계(100)가 구동 시 발생하는 파라미터 정보들 및 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건에 대한 정보들을 수집할 수 있다. 예컨대, 채터 발생 여부를 판단하기 위해서 데이터수집부(220)는 공작기계(100)에 발생하는 진동에 대한 파라미터 정보를 수집할 수 있다.
데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 처리할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 디지털 신호로 변환하고, 디지털 신호로 변환된 신호를 FFT(Fast Fourier Transform) 변환할 수 있다. 데이터처리부(230)는 변환된 신호에서 일정 범위 내의 신호를 추출할 수 있다.
데이터처리부(230)는 추출된 일정 범위 내의 신호에서 가공 공구에 맞는 유효한 신호를 추출하고, 추출된 유효한 신호의 진폭값을 기초로 특징데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 특징데이터는 그래프 형태일 수 있다.
데이터베이스(320)는 공작기계(100)가 구동 시 발생하는 파라미터 정보들 및 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건에 대한 정보들을 저장할 수 있다.
데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 정보들을 학습할 수 있다. 데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 정보들을 학습하여 학습모델을 생성할 수 있다. 학습모델은 복수개로 구성될 수 있으며, 공작기계(100)의 이상상태의 종류 별로 구성될 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 데이터학습부(330)에서 생성된 학습모델 중 가장 정확한 출력값을 출력하는 학습모델을 선택할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 선택된 학습모델의 출력값을 기준으로 판단기준범위를 설정할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 통신부(310)를 통해 엣지컴퓨팅장치(200)로 판단기준범위를 전송할 수 있다.
엣지컴퓨팅장치(200)의 통신부(210)는 서버(300)에서 전송된 판단기준범위를 수신할 수 있다.
모니터링부(240)는 데이터처리부(230)에서 추출한 특징데이터(30)와 서버(300)로부터 수신된 판단기준범위(20)를 비교할 수 있다. 모니터링부(240)는 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하는 경우 공작기계(100)가 정상인 것으로 판단할 수 있고, 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하지 않는 경우(32) 공구의 마모 또는 파손이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 모니터링부(240)는 특정데이터(30)가 안정영역에 존재하는 경우 공작기계(100)가 정상인 것으로 판단하고, 불안정영역에 존재하는 경우, 공작기계(100)에 채터가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
다른 실시 예로써, 판단기준범위 설정부(340)는 파라미터 정보 중 진동 레벨이 한계치를 초과한 경우, 진동 신호를 일정 범위로 나누어 FFT 변환할 수 있다. 예컨대, 일정 범위는 10Hz 간격일 수 있다. 또한, 판단기준범위 설정부(340)는 변환된 신호에 주파수 피크가 존재하는지 판단할 수 있다. 변환된 신호에 주파수 피크가 존재하는지 판단한 결과, 주파수 피크가 존재하는 경우 일정 범위를 더 세분화하여 주파수 피크가 존재하는지 판단할 수 있다. 예컨대, 판단기준범위 설정부(340)는 변환된 신호를 1Hz의 간격으로 나누어 주파수 피크가 존재하는지 판단할 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 주파수 피크가 존재하는 것으로 판단되는 경우 주파수 피크를 순차적으로 탐색할 수 있다. 예컨대, 판단기준범위 설정부(340)는 주파수의 배수 성분이 있는지 판단하고, 배수 성분이 있는 경우 배수 성분을 삭제할 수 있다. 또한, 판단기준범위 설정부(340)는 다음 피크를 탐색하고, 탐색되는 다음 피크가 존재하는 경우, 주파수의 배수 성분이 있는지 판단하여 배수 성분을 삭제할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 다음 피크가 존재하지 않을 때까지 상기의 과정을 반복할 수 있다.
모니터링부(240)는 주파수의 배수 성분을 제외한 신호에서 칼날 주파수 및 주축 주파수 외의 이상신호가 존재하는 경우 강제 진동으로 판단할 수 있다. 한편, 모니터링부(240)는 데이터처리부(230)에서 처리된 신호에 대해 칼날 주파수 및 주축 주파수 외의 이상신호가 존재하지 않는 경우 채터가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
모니터링부(240) 칼날 주파수 및 주축 주파수 외의 이상신호의 존재 여부에 따라 공작기계(100)의 이상상태를 판단할 수 있다. 이때, 모니터링부(240)는 딥러닝을 통해 설정된 판단기준범위를 보조적으로 반영함으로써 현재 공작기계(100)의 상태에 따른 이상상태 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 모니터링부(240)가 칼날 주파수 및 주축 주파수 외의 이상신호가 존재하여 공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이때, 딥러닝을 통해 설정된 판단기준범위 내에는 특징데이터(30)가 존재하는 경우, 모니터링부(240)는 공작기계(100)에 이상이 발생하지 않은 것으로 판단할 수도 있다. 이는, 사용자의 설정이나 상황에 따라 달라질 수 있는 것으로, 칼날 주파수 및 주축 주파수 외의 이상신호가 존재하고, 딥러닝을 통해 설정된 판단기준범위 내에 특징데이터(30)가 존재하더라도 모니터링부(240)는 공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 확공 발생 여부를 판단하는 예시도이다.
도 6을 참조하면, 데이터수집부(220)는 공작기계(100)가 구동 시 발생하는 파라미터 정보들 및 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건에 대한 정보들을 수집할 수 있다. 예컨대, 확공 발생 여부를 판단하기 위해서 데이터수집부(220)는 공작기계(100)에 발생하는 진동에 대한 파라미터 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 센서(210)는 공구의 스핀에 진동 센서를 직각으로 이루도록 설치하여 X축 및 Y축의 진동을 측정할 수 있다.
데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 처리할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 컨벌루션(convolution) 합성하여 동심원을 생성할 수 있다.
데이터베이스(320)는 공작기계(100)가 구동 시 발생하는 파라미터 정보들 및 공작기계(100)의 공정정보, 가공조건에 대한 정보들을 저장할 수 있다.
데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 정보들을 학습할 수 있다. 데이터학습부(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 정보들을 학습하여 학습모델을 생성할 수 있다. 학습모델은 복수개로 구성될 수 있으며, 공작기계(100)의 이상상태의 종류 별로 구성될 수 있다.
판단기준범위 설정부(340)는 데이터학습부(330)에서 생성된 학습모델 중 가장 정확한 출력값을 출력하는 학습모델을 선택할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 선택된 학습모델의 출력값을 기준으로 판단기준범위를 설정할 수 있다. 판단기준범위 설정부(340)는 통신부(310)를 통해 엣지컴퓨팅장치(200)로 판단기준범위를 전송할 수 있다. 여기서, 판단기준범위는 동심원 형태일 수 있다.
엣지컴퓨팅장치(200)의 통신부(210)는 서버(300)에서 전송된 판단기준범위를 수신할 수 있다.
모니터링부(240)는 데이터처리부(230)에서 추출한 특징데이터(30)와 서버(300)로부터 수신된 판단기준범위(20)를 비교할 수 있다. 모니터링부(240)는 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하는 경우 공작기계(100)가 정상인 것으로 판단할 수 있고, 특징데이터(30)가 판단기준범위(20) 내에 존재하지 않는 경우(32) 공구에 확공이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 공작기계 이상상태 모니터링 방법을 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 공작기계(100)가 동작 시 발생하는 파라미터를 측정하고, 수집할 수 있다(S100). 센서(210)가 공작기계(100)가 동작 시 발생하는 파라미터를 측정하여 데이터수집부(220)로 전송하면, 데이터수집부(220)는 센서(210)로부터 수신되는 파라미터에 대한 정보들을 수집할 수 있다. 여기서, 파라미터는 진동, 음량, 온도, 유량, 공압/유압, 변위를 포함할 수 있다.
데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출할 수 있다(S200). 데이터처리부(230)는 데이터수집부(220)에서 수집된 데이터들을 디지털 신호로 변환하고, 데이터의 종류에 따라 유효한 특징데이터를 추출할 수 있다. 예컨대, 데이터처리부(230)는 진동센서로부터 전송된 데이터, 온도센서로부터 전송된 데이터 각각에 대한 유효한 특징데이터를 추출할 수 있다.
모니터링부(240)는 특징데이터와 서버(300)로부터 전송되는 판단기준범위를 비교하여 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하는지 판단할 수 있다(S300).
모니터링부(240)는 특징데이터와 판단기준범위를 비교한 결과, 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하는 경우 공작기계(100)에 이상이 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다(S400).
한편, 모니터링부(240)는 특징데이터와 판단기준범위를 비교한 결과, 특징데이터가 판단기준범위 내에 존재하지 않는 경우 공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다(S500).
공작기계(100)에 이상이 발생한 것으로 판단되는 경우, 공작기계(100)로 알람을 전송하거나, 제어 신호를 전송할 수 있다(S600). 모니터링부(240)는 통신부(250)를 통해 이상이 발생했음을 알리는 알람을 공작기계(100)로 전송할 수 있다. 또한, 모니터링부(240)는 통신부(250)를 통해 공작기계(100)에 발생한 이상상태에 대응할 수 있는 제어 신호를 전송할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따르면 공작기계의 파라미터를 측정하고, 측정된 파라미터의 특징데이터를 추출하여 공작기계의 파라미터에 대해 설정된 판단기준범위를 비교하여 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템 및 방법을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 공작기계 200: 엣지컴퓨팅장치
300: 서버 400: 분석장치
210: 센서 220: 데이터수집부
230: 데이터처리부 240: 모니터링부
250: 통신부 310: 통신부
320: 데이터베이스 330: 데이터학습부
340: 판단기준범위 설정부
300: 서버 400: 분석장치
210: 센서 220: 데이터수집부
230: 데이터처리부 240: 모니터링부
250: 통신부 310: 통신부
320: 데이터베이스 330: 데이터학습부
340: 판단기준범위 설정부
Claims (18)
- 공작기계의 이상상태를 모니터링하기 위한 공작기계 이상상태 모니터링 시스템에 있어서,
상기 공작기계에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하는 엣지컴퓨팅장치; 및
이동통신을 통해 상기 엣지컴퓨팅장치로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기초로 판단기준범위를 설정하는 서버를 포함하고,
상기 엣지컴퓨팅장치는 이동통신을 통해 상기 서버로부터 상기 판단기준범위를 수신하고, 상기 특징데이터와 상기 판단기준범위를 비교하여 상기 공작기계의 이상상태를 모니터링하고,
상기 서버는 사용자의 조작에 따라 설정된 판단기준범위의 범위를 조절하고, 상기 판단기준범위의 범위에 따라 상기 공작기계에 의해 생성되는 가공품의 품질이 결정되는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 공작기계에 의해 생성된 가공품의 품질을 분석하는 분석장치를 더 포함하고,
상기 분석장치는 상기 가공품에 부착된 QR코드 또는 RFID칩 중 적어도 하나를 인식하여 가공품의 소재ID, 가공정보 및 공정정보를 리드하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 분석장치는 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보 및 상기 가공품의 품질을 분석한 결과를 상기 서버로 전송하고,
상기 서버는 상기 분석장치로부터 수신된 정보들을 이용하여 판단기준범위를 설정하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 엣지컴퓨팅장치는 상기 공작기계의 진동, 음량, 온도, 유량, 공압/유압, 변위 중 적어도 하나의 파라미터를 측정하고,
측정된 데이터들을 디지털 신호로 변환하고, 데이터의 종류에 따라 유효한 특징데이터를 추출하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 엣지컴퓨팅장치는 상기 특징데이터가 상기 판단기준범위 내에 존재하는 경우 상기 공작기계가 정상상태인 것으로 판단하고, 상기 특징데이터가 상기 판단기준범위 내에 존재하지 않는 경우 상기 공작기계가 이상상태인 것으로 판단하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅장치로부터 수신된 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 학습하여 학습모델을 생성하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제6항에 있어서,
상기 서버는 생성된 학습모델 중 가장 정확한 출력값을 출력하는 학습모델을 선택하고, 선택된 학습모델의 출력값의 일정값 이상의 값에서 일정값 이하의 값까지의 범위를 판단기준범위로 설정하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 엣지컴퓨팅장치는 상기 공작기계가 이상상태인 것으로 판단되는 경우 상기 공작기계로 알람을 전송하는 공작기계 이상상태 모니터링 시스템.
- 삭제
- 공작기계의 이상상태를 모니터링하기 위한 공작기계 이상상태 모니터링 방법에 있어서,
엣지컴퓨팅장치에서 상기 공작기계에서 측정되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에서 특징데이터를 추출하는 단계;
서버에서 이동통신을 통해 상기 엣지컴퓨팅장치로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기초로 판단기준범위를 설정하는 단계; 및
상기 엣지컴퓨팅장치에서 이동통신을 통해 상기 서버로부터 상기 판단기준범위를 수신하고, 상기 특징데이터와 상기 판단기준범위를 비교하여 상기 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 단계를 포함하고,
상기 판단기준범위를 설정하는 단계는,
사용자의 조작에 따라 설정된 판단기준범위의 범위를 조절하고, 상기 판단기준범위의 범위에 따라 상기 공작기계에 의해 생성되는 가공품의 품질이 결정되는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제10항에 있어서,
분석장치가 상기 공작기계에 의해 생성된 가공품의 품질을 분석하는 단계를 더 포함하고,
상기 가공품의 품질을 분석하는 단계는,
상기 가공품에 부착된 QR코드 또는 RFID칩 중 적어도 하나를 인식하여 가공품의 소재ID, 가공정보 및 공정정보를 리드하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 가공품의 품질을 분석하는 단계는,
가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보 및 상기 가공품의 품질을 분석한 결과를 상기 서버로 전송하고,
상기 판단기준범위를 설정하는 단계는,
수신된 가공품의 소재ID, 가공정보, 공정정보 및 상기 가공품의 품질을 분석한 결과를 이용하여 판단기준범위를 설정하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제10항에 있어서,
상기 특징데이터를 추출하는 단계는,
상기 공작기계의 진동, 음량, 온도, 유량, 공압/유압, 변위 중 적어도 하나의 파라미터를 측정하고,
측정된 데이터들을 디지털 신호로 변환하고, 데이터의 종류에 따라 유효한 특징데이터를 추출하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제10항에 있어서,
상기 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 단계는,
상기 특징데이터가 상기 판단기준범위 내에 존재하는 경우 상기 공작기계가 정상상태인 것으로 판단하고, 상기 특징데이터가 상기 판단기준범위 내에 존재하지 않는 경우 상기 공작기계가 이상상태인 것으로 판단하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제10항에 있어서,
상기 판단기준범위를 설정하는 단계는,
상기 엣지컴퓨팅장치로부터 수신된 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 학습하여 학습모델을 생성하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제15항에 있어서,
상기 판단기준범위를 설정하는 단계는,
생성된 학습모델 중 가장 정확한 출력값을 출력하는 학습모델을 선택하고, 선택된 학습모델의 출력값의 일정값 이상의 값에서 일정값 이하의 값까지의 범위를 판단기준범위로 설정하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 제10항에 있어서,
상기 공작기계의 이상상태를 모니터링하는 단계는,
상기 공작기계가 이상상태인 것으로 판단되는 경우 상기 공작기계로 알람을 전송하는 공작기계 이상상태 모니터링 방법.
- 삭제
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