KR102385002B1 - 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법 - Google Patents

누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102385002B1
KR102385002B1 KR1020200114008A KR20200114008A KR102385002B1 KR 102385002 B1 KR102385002 B1 KR 102385002B1 KR 1020200114008 A KR1020200114008 A KR 1020200114008A KR 20200114008 A KR20200114008 A KR 20200114008A KR 102385002 B1 KR102385002 B1 KR 102385002B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
waveform
value
standard model
defective
matching rate
Prior art date
Application number
KR1020200114008A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220032346A (ko
Inventor
이영규
Original Assignee
(주)아이티공간
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)아이티공간 filed Critical (주)아이티공간
Priority to KR1020200114008A priority Critical patent/KR102385002B1/ko
Publication of KR20220032346A publication Critical patent/KR20220032346A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102385002B1 publication Critical patent/KR102385002B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0232Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on qualitative trend analysis, e.g. system evolution
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

본 발명은 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법에 관한 것으로, 그 구성은 동일한 동작을 반복 수행하는 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하는 베이스 정보 수집단계(S10);와, 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하는 모델 구축단계(S20);와, 정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 건전 기준 값을 설정하는 건전 값 설정단계(S30);와, 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 불량 기준 값을 설정하는 불량 값 설정단계(S40);와, 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출한 후, 그 검출된 매칭률을 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 건전성 지수 값을 추출하는 지수 추출단계(S50);와, 상기 지수 추출단계(S50)에서 추출된 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공하는 출력단계(S60);로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것으로서,
정상적인 상태의 기기가 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형으로 나타내고, 그 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하며, 정상적인 기기의 정상 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 건전 기준 값과 고장 발생 전의 기기의 불량 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 불량 기준 값을 통해 제1건전성 지수 기준표를 구축한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 제1건전성 지수 기준표에 적용하여 실시간으로 기기의 건전성을 나타내는 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공함으로, 관리자는 건전성 지수를 통해 기기의 실시간 건전성을 명확하게 인지하여 기기의 점검이나 관리에 대한 계획을 자체적으로 수립할 수 있어 기기의 전반적인 관리를 매우 능동적이고 안정적으로 수행하여 기기의 갑작스런 고장으로 인한 안전사고 및 금전적인 손실을 대폭 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 효과가 있다.

Description

누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법{Method for detecting the health index of a device through a cumulative waveform}
본 발명은 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정상적인 상태의 기기가 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형으로 나타내고, 그 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하며, 정상적인 기기의 정상 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 건전 기준 값과 고장 발생 전의 기기의 불량 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 불량 기준 값을 통해 제1건전성 지수 기준표를 구축한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 제1건전성 지수 기준표에 적용하여 실시간으로 기기의 건전성을 나타내는 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공함으로, 관리자는 건전성 지수를 통해 기기의 실시간 건전성을 명확하게 인지하여 기기의 점검이나 관리에 대한 계획을 자체적으로 수립할 수 있어 기기의 전반적인 관리를 매우 능동적이고 안정적으로 수행하여 기기의 갑작스런 고장으로 인한 안전사고 및 금전적인 손실을 대폭 절감할 수 있는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법에 관한 것이다.
일반적으로 설비의 자동화 공정을 위해 사용되는 각종 기기들은 안정적인 작동이 매우 중요하다.
일 예로, 대규모 생산 공장의 설비에는 수십, 수백 개의 기기가 설치되어 서로 연동 동작하면서 제품을 연속 생산하게 되는데, 만약 다수의 기기 중에서 어느 하나의 기기가 고장이 발생하면 설비의 동작이 전체적으로 중단되는 엄청난 상황이 발생할 수 있다.
이때는 기기의 고장으로 인한 다운 타임의 발생으로 기기의 수리비용뿐만 아니라, 설비가 중단되는 동안 낭비되는 운영비와 비즈니스 효과에 의해 엄청난 손실이 발생될 수밖에 없다.
최근 고용노동부와 산업안전 관리공단의 자료에 따르면 연간 산업 안전사고로 인한 사상자는 총 10만 명 수준으로 집게 되고 있으며, 이를 비용으로 환산시 연간 18조원의 손실이 발생하고 있다고 집계되고 있다.
이러한 예기치 않은 다운 타임 비용을 피하기 위해 기기의 실시간 상태에 대한 정보를 관리자에게 제공하여 기기의 고장이 발생하기 전에 미리 점검 및 수리를 수행하여 기기의 효율적인 관리를 유도할 수 있는 방법이 시급이 필요한 실정이다.
[문헌 0001] 등록특허공보 제10-1893745호 (2018.10.04) [문헌 0002] 공개특허공보 제10-2020-0081164호 (2020.07.07) [문헌 0003] 공개특허공보 제10-2017-0108727호 (2017.09.27)
본 발명은 상기한 바와 같은 제반 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 그 목적은 정상적인 상태의 기기가 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형으로 나타내고, 그 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하며, 정상적인 기기의 정상 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 건전 기준 값과 고장 발생 전의 기기의 불량 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 불량 기준 값을 통해 제1건전성 지수 기준표를 구축한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 제1건전성 지수 기준표에 적용하여 실시간으로 기기의 건전성을 나타내는 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공함으로, 관리자는 건전성 지수를 통해 기기의 실시간 건전성을 명확하게 인지하여 기기의 점검이나 관리에 대한 계획을 자체적으로 수립할 수 있어 기기의 전반적인 관리를 매우 능동적이고 안정적으로 수행하여 기기의 갑작스런 고장으로 인한 안전사고 및 금전적인 손실을 대폭 절감할 수 있는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법을 제공함에 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법은 동일한 동작을 반복 수행하는 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하는 베이스 정보 수집단계(S10);와, 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하는 모델 구축단계(S20);와, 정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 건전 기준 값을 설정하는 건전 값 설정단계(S30);와, 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 불량 기준 값을 설정하는 불량 값 설정단계(S40);와, 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출한 후, 그 검출된 매칭률을 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 건전성 지수 값을 추출하는 지수 추출단계(S50);와, 상기 지수 추출단계(S50)에서 추출된 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공하는 출력단계(S60);를 포함하여 이루어지며,
상기 모델 구축단계(S20)는 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 다수의 파형을 누적(중첩)시키는 파형 누적공정(S21)과, 상기 파형 누적공정(S21)에서 누적된 파형을 일정한 시간 간격으로 구획하되, 그 구획 지점의 각 파형에 대한 전류 값을 합산 평균하여 각각의 구획 지점에 대한 평균값을 추출하는 추출공정(S22)과, 상기 추출공정(S22)에서 추출된 각각의 평균값을 연결하여 표준모델 파형을 구축하는 모델링 공정(S23)으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
삭제
또한, 상기 지수 추출단계(S50)는 상기 건전 및 불량 값 설정단계(S30,S40)에서 설정된 매칭률에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 적어도 둘 이상의 구간으로 구획하는 구획공정(S51)과, 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 순차적으로 제1구간, 제2구간, …, 제n구간으로 설정하는 동시에, 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제1건전성 지수 기준표를 구축하는 설정공정(S52)과, 실시간 구동되는 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률 값을 상기 제1건전성 지수 기준표에 적용시켜 검출된 매칭률 값이 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간의 건전성 지수 값을 추출하는 지수 추출공정(S53)을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 건전 값 설정단계(S30)에서는 정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 정상 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출하고, 그 차이 값을 기반으로 차이 값에 대한 건전 기준 값을 설정하며,
상기 불량 값 설정단계(S40)에서는 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출하고, 그 차이 값을 기반으로 차이 값에 대한 불량 기준 값을 설정하며,
상기 지수 추출단계(S50)에서는 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출한 후, 그 검출된 차이 값을 차이 값에 대한 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 건전성 지수 값을 추출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 지수 추출단계(S50)는 상기 구획공정(S51)에서 상기 건전 및 불량 값 설정단계(S30,S40)에서 설정된 차이 값에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 적어도 둘 이상의 구간으로 구획하고,
상기 설정공정(S52)은 상기 차이 값에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 순차적으로 제1구간, 제2구간, …, 제n구간으로 설정하는 동시에, 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제2건전성 지수 기준표를 구축하고,
상기 지수 추출공정(S53)은 실시간 구동되는 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값의 차이 값을 검출한 후, 그 검출된 차이 값을 차이 값을 상기 제2건전성 지수 기준표에 적용시켜 검출된 차이 값이 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간의 건전성 지수 값을 추출하는 것을 특징으로 한다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법에 의하면, 정상적인 상태의 기기가 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형으로 나타내고, 그 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하며, 정상적인 기기의 정상 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 건전 기준 값과 고장 발생 전의 기기의 불량 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 불량 기준 값을 통해 제1건전성 지수 기준표를 구축한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 제1건전성 지수 기준표에 적용하여 실시간으로 기기의 건전성을 나타내는 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공함으로, 관리자는 건전성 지수를 통해 기기의 실시간 건전성을 명확하게 인지하여 기기의 점검이나 관리에 대한 계획을 자체적으로 수립할 수 있어 기기의 전반적인 관리를 매우 능동적이고 안정적으로 수행하여 기기의 갑작스런 고장으로 인한 안전사고 및 금전적인 손실을 대폭 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법의 블럭도
도 2 내지 도 14는 도 1에 도시된 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법을 설명하기 위한 도면
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법을 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명한다. 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략한다.
도 1 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법을 도시한 것으로, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법의 블럭도를, 도 2 내지 도 14는 도 1에 도시된 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법을 설명하기 위한 도면을 각각 나타낸 것이다.
상기 도면에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법(100)은 베이스 정보 수집단계(S10)와, 모델 구축단계(S20)와, 건전 값 설정단계(S30)와, 불량 값 설정단계(S40)와, 지수 추출단계(S50)와, 출력단계(S60)를 포함하고 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 베이스 정보 수집단계(S10)는 동일한 동작을 반복 수행하는 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하는 단계이다.
즉, 상기와 같은 파형은 정상적인 기기로부터 수집되는 특성상, 매우 안정(정상)적인 파형으로 후설될 상기 모델 구축단계(S20)에서 표준모델 파형을 구축하는 기반이 된다.
통상적으로 대형 설비에 설치되어 유기적으로 동작하는 기기는 특정 작업공정을 반복적으로 수행하게 되는데, 일 예로, 천공기와 같은 기기는 소재에 구멍을 천공하는 동작을 반복하여 수행하게 되며, 이러한 천공기에서 구멍을 천공하는 동작에 소모되는 전류를 시간의 흐름에 따라 나타내면, 도 2에 도시된 파형으로 나타낼 수 있다.
상기와 같은 파형을 기반으로 본 발명의 건전성 지수 검출방법을 설명하도록 하나, 이러한 천공기와 같은 기기 및 천공 동작에 한정하여 적용하는 것은 물론 아니다.
또한, 본 발명의 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법(100)에서는 기기의 동작에 소모되는 전류 값을 기반으로 상기와 같은 파형을 수집하였으나, 기기에서 소모되는 공급 전원(전류)의 주파수, 기기에서 발생되는 진동, 온도, 압력 등이 전류 값과 대체되어 적용될 수 있다.
또한, 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 기기로부터 수집되는 전류 값은 전류를 측정할 수 있는 통상의 각종 센서를 통해 측정 수집됨은 물론이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 모델 구축단계(S20)는 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하는 단계로, 파형 누적공정(S21)과, 추출공정(S22)과, 모델링 공정(S23)으로 이루어진다.
상기 파형 누적공정(S21)은 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 다수의 파형을 누적(중첩)시키는 공정이다.
즉, 도 3에 도시된 바와 같이 다수의 파형이 중첩되면 소정의 두께를 갖는 하나의 파형과 같이 형성되는데, 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집되는 파형은 정상적인 전류 값을 기반으로 형성됨으로 인해 얇은 두께를 갖는 파형으로 형성되며, 이러한 파형은 후설될 상기 추출공정(S22) 및 모델링 공정(S23)을 통해 구축되는 표준모델 파형의 기반이 된다.
만약, 기기가 열화, 노후, 부품의 마모 등의 이유로 인해 기기의 구동상태가 다소 불량하여 기기가 구동과정에서 부하가 발생하면, 그 부하로 인해 전류 값의 기복(흔들림)이 발생함으로 중첩되어 형성되는 파형의 두께가 두껍게 형성될 수 있는 특성상, 상기 파형 누적공정(S21)에서 추출된 파형의 두께가 얇다는 것은 정상적인 기기로부터 파형이 수집된 것으로 볼 수 있으므로 상기와 같은 얇은 두께의 파형은 기기로부터 추출될 수 있는 매우 바람직한 파형이다.
상기 추출공정(S22)은 상기 파형 누적공정(S21)에서 누적된 파형을 일정한 시간 간격으로 구획하되, 그 구획 지점의 각 파형에 대한 전류 값을 합산 평균하여 각각의 구획 지점에 대한 평균값을 추출하는 공정이다.
일 예로, 도 4에 도시된 바와 같이 7개의 파형이 중첩되면, 각 구획 지점에서 7개 파형 전류 값을 모두 합산한 후에 7로 나누어 각 구획 지점의 평균값을 추출하는데, 만약 상기 구획 지점의 각 파형의 전류 값이 10, 11, 12, 13, 15, 18, 19로 형성되면 평균값은 98/7=14가 되는 것이다.
이렇게 추출된 각 구획 지점의 평균값을 서로 연결하여 상기 표준모델 파형으로 구축하는데, 이때 상기 구획 지점과 인접하는 구획 지점 사이의 구간은 실질적으로 평균값이 반영되지 않는 부분이므로 상기 구획 지점 간의 시간 간격은 작을수록 바람직한 표준모델 파형을 구축할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 모델링 공정(S23)은 상기 추출공정(S22)에서 추출된 각각의 평균값을 연결하여 표준모델 파형을 구축하는 공정이다.
이렇게 구축되는 상기 표준모델 파형은 실시간 구동되는 기기의 건전성을 판단하기 위한 기준이 된다.
여기서, 상기 파형 누적공정(S21)에서 중첩된 파형으로부터 상기 표준모델 파형을 구축하기 위한 합리적인 방법으로 각 상기 구획 지점의 파형들의 전류 값을 평균한 평균값을 추출하여 구축하였으나, 중첩된 파형이 갖는 두께의 중간 값, Max 또는 Min 값, 선택되는 특정 위치의 값 등을 추출하여 구축할 수도 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 건전 값 설정단계(S30)는 정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 반복적으로 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 건전 기준 값을 설정하는 단계이다.
여기서, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 표준모델 파형은 기기가 매우 정상(안정)적인 상태에서 구축된 파형이고, 상기 정상 파형 역시 정상적인 기기의 구동상태에서 수집되는 파형이므로 상기 정상 파형과 표준모델 파형은 높은 매칭률이 검출됨은 물론이며, 이러한 매칭률 값을 기반으로 상기 건전 기준 값을 설정하게 된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 불량 값 설정단계(S40)는 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 불량 기준 값을 설정한다.
여기서, 도 7에 도시된 바와 같이 상기 불량 파형은 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 수집되는 파형으로 비정상적으로 변화되는 전류 값들이 포함되므로 상기 불량 파형과 표준모델 파형은 다소 낮은 매칭률이 검출되며, 이렇게 검출된 매칭률 값을 기반으로 상기 불량 기준 값을 설정하게 된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 지수 추출단계(S50)는 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출한 후, 그 검출된 매칭률을 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 건전성 지수 값을 추출하는 단계로, 구획공정(S51)과, 설정공정(S52)과, 지수 추출공정(S53)으로 이루어진다.
상기 구획공정(S51)은 상기 건전 및 불량 값 설정단계(S30,S40)에서 설정된 매칭률에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 적어도 둘 이상의 구간으로 구획하는 공정이다.
즉, 도 8에 도시된 바와 같이 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값은 서로 값의 크기 차이가 존재하고, 그 차이만큼 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간이 형성되는데, 이러한 구간을 동일한 간격으로 둘 이상의 구간으로 구획한다.
여기서, 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획은 후설될 상기 지수 추출공정(S53)에서 기기의 건전성을 얼마나 정밀하게 검출할 것인지에 따라 구간의 구획 횟수를 설정하는데, 일 예로 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이를 10개의 구간으로 구획하는 것에 대비하여 100개의 구간으로 구획하는 것이 기기의 건전성을 보다 정밀하게 검출할 수 있음은 물론이다.
본 발명의 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법(100)에서는 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 10개의 구간으로 구획하나, 이러한 개수로 한정하여 구획하는 것은 물론 아니다.
상기 설정공정(S52)은 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 순차적으로 제1구간, 제2구간, …, 제n구간으로 설정하는 동시에, 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제1건전성 지수 기준표를 구축하는 공정이다.
즉, 도 9에 도시된 바와 같이 상기 구획과정(S51)에서 상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 10개의 구간으로 구획되면, 그 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 제1구간, 제2구간, …, 제10구간으로 설정한 후, 그 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제1건전성 지수 기준표를 구축하는데, 본 발명의 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법(100)에서는 건전성 지수 값을 최소 10부터 최대 100까지로 범위를 한정하고, 그 한정된 건전성 지수 값을 각각의 구간에 부여하여 기기의 건전성을 검출하게 한다.
여기서, 상기 건전성 지수 값을 10~100으로 범위를 한정하고, 상기 건전성 지수의 값이 크면 기기의 상태가 건전한 것이고, 상기 건전성 지수의 값이 작아지면 기기의 상태가 불량한 것으로 설정하였으나, 이러한 상기 건전성 지수 값의 범위 한정 및 설정은 일 예로 설명하기 위해 임의로 정한 것으로, 상기 건전성 지수 값은 다양한 범위와 설정으로 정해질 수 있음은 물론이다.
상기 지수 추출공정(S53)은 실시간 구동되는 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률 값을 상기 제1건전성 지수 기준표에 적용시켜 검출된 매칭률 값이 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간의 건전성 지수 값을 추출하는 공정이다.
즉, 도 10에 도시된 바와 같이 실시간으로 수집된 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형과 매칭시켜 매칭률을 검출하고, 그 검출된 매칭률 값을 상기 제1건전성 지수 기준표에 적용시켜 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간에 해당하는 건전성 지수 값을 추출(획득)한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 출력단계(S60)는 상기 지수 추출단계(S50)에서 추출된 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공하는 단계이다.
즉, 도 10에 도시된 바와 같이 상기 지수 추출단계(S50)의 과정을 거쳐 실시간으로 기기의 건전성 지수 값이 추출되면, 그 추출된 건전성 지수 값을 통상의 모니터를 통하여 영상으로 출력함으로써 관리자는 실시간으로 기기의 건전성 상태를 명확하게 인지할 수 있어 기기의 건전성에 따른 관리, 점검 및 수리의 계획을 능동적으로 수립할 수 있다.
한편, 도 11에 도시된 바와 같이 상기 건전 값 설정단계(S30)에서는 정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 정상 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출하고, 그 차이 값을 기반으로 차이 값에 대한 건전 기준 값을 설정하며,
상기 불량 값 설정단계(S40)에서는 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출하고, 그 차이 값을 기반으로 차이 값에 대한 불량 기준 값을 설정한다.
여기서, 상기 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 대비하여 추출되는 차이 값이 크면, 실시간 구동하는 기기에서 부하가 다소 높게 나타나고 있는 것으로 기기의 상태가 다소 불량한 것으로 볼 수 있고, 반대로 상기 차이 값이 작으면 실시간 기기의 구동상태에서 부하가 거의 없는 안정적인 상태로 볼 수 있다.
그런 후, 상기 지수 추출단계(S50)에서는 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출한 후, 그 검출된 차이 값을 차이 값에 대한 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 기기의 건전성 지수 값을 아래와 같이 추출한다.
먼저, 도 12에 도시된 바와 같이 상기 구획공정(S51)에서 상기 건전 및 불량 값 설정단계(S30,S40)에서 설정된 차이 값에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 적어도 둘 이상의 구간으로 구획하고,
도 13에 도시된 바와 같이, 상기 설정공정(S52)은 상기 차이 값에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 순차적으로 제1구간, 제2구간, …, 제n구간으로 설정하는 동시에, 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제2건전성 지수 기준표를 구축한다.
여기서, 설명의 편의를 위해 상기 제2건전성 지수 기준표를 상기 제1건정성 지수 기준표와 동일하게 구간을 구획하고 건전성 지수 값을 설정하였으나, 상기 제2건전성 지수 기준표 역시 상기 제1건전성 지수 기준표와 같이 다양한 구간과 건전성 지수 값으로 설정될 수 있음은 물론이다.
도 14에 도시된 바와 같이, 상기 지수 추출공정(S53)은 실시간 구동되는 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값의 차이 값을 검출한 후, 그 검출된 차이 값을 차이 값을 상기 제2건전성 지수 기준표에 적용시켜 검출된 차이 값이 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간의 건전성 지수 값을 추출하여 상기 출력단계(S60)에서 출력되게 함으로, 관리자가 기기의 건전성 상태를 명확하게 인지하여 기기의 건전성에 따라 기기의 효과적인 관리할 수 있도록 유도한다.
여기서, 기기의 건전성을 검출하기 위해 선택되는 시간대 지점을 상기 추출공정(S22)의 구획 지점과 동일한 지점으로 설정하고, 상기 지수 추출공정(S53)에서 각 구획 지점에서 상기 표준모델 파형과 실시간 파형의 전류 값을 추출하여 차이 값을 검출하도록 하였으나, 이러한 시간대 지점으로 한정하여 차이 값을 검출하는 것은 물론 아니다.
또한, 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하여 각 구획 지점에 대한 차이 값에 대해 각각 건전성 지수 값을 추출하는데, 하나의 파형에 너무 많은 구획 지점이 존재하여 다수의 차이 값에 대한 건전성 지수 값이 출력 제공되면 관리 및 확인이 다소 번거로울 수 있으므로 하나의 파형에 포함되는 다수의 구획 지점의 차이 값을 평균한 평균 차이 값에 대해 건전성 지수 값을 추출하여 관리 및 확인의 편의성을 확보할 수 있음은 물론이다.
상기와 같은 공정으로 이루어진 본 발명의 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법(100)은 정상적인 상태의 기기가 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형으로 나타내고, 그 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하며, 정상적인 기기의 정상 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 건전 기준 값과 고장 발생 전의 기기의 불량 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 기반으로 설정되는 불량 기준 값을 통해 제1건전성 지수 기준표를 구축한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형과 표준모델 파형의 매칭률을 제1건전성 지수 기준표에 적용하여 실시간으로 기기의 건전성을 나타내는 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공함으로, 관리자는 건전성 지수를 통해 기기의 실시간 건전성을 명확하게 인지하여 기기의 점검이나 관리에 대한 계획을 자체적으로 수립할 수 있어 기기의 전반적인 관리를 매우 능동적이고 안정적으로 수행하여 기기의 갑작스런 고장으로 인한 안전사고 및 금전적인 손실을 대폭 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것으로 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명의 사상을 해치지 않는 범위 내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다. 따라서, 본 발명에서 권리를 청구하는 범위는 상세한 설명의 범위 내로 정해지는 것이 아니라 후술되는 청구범위와 이의 기술적 사상에 의해 한정될 것이다.
10. 베이스 정보 수집단계 S20. 모델 구축단계
S21. 파형 누적공정 S22. 추출공정
S23. 모델링 공정 S30. 건전 값 설정단계
S40. 불량 값 설정단계 S50. 지수 추출단계
S51. 구획공정 S52. 설정공정
S53. 지수 추출공정 S60. 출력단계
100. 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법

Claims (5)

  1. 동일한 동작을 반복 수행하는 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하는 베이스 정보 수집단계(S10);
    상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 파형 정보를 기반으로 표준모델 파형을 구축하는 모델 구축단계(S20);
    정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 건전 기준 값을 설정하는 건전 값 설정단계(S30);
    고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출하고, 그 매칭률을 기반으로 매칭률에 대한 불량 기준 값을 설정하는 불량 값 설정단계(S40);
    실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률을 검출한 후, 그 검출된 매칭률을 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 건전성 지수 값을 추출하는 지수 추출단계(S50); 및
    상기 지수 추출단계(S50)에서 추출된 건전성 지수 값을 관리자에게 출력 제공하는 출력단계(S60);를 포함하여 이루어지며,
    상기 모델 구축단계(S20)는 상기 베이스 정보 수집단계(S10)에서 수집된 다수의 파형을 누적(중첩)시키는 파형 누적공정(S21)과, 상기 파형 누적공정(S21)에서 누적된 파형을 일정한 시간 간격으로 구획하되, 그 구획 지점의 각 파형에 대한 전류 값을 합산 평균하여 각각의 구획 지점에 대한 평균값을 추출하는 추출공정(S22)과, 상기 추출공정(S22)에서 추출된 각각의 평균값을 연결하여 표준모델 파형을 구축하는 모델링 공정(S23)으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 지수 추출단계(S50)는,
    상기 건전 및 불량 값 설정단계(S30,S40)에서 설정된 매칭률에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 적어도 둘 이상의 구간으로 구획하는 구획공정(S51)과,
    상기 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 순차적으로 제1구간, 제2구간, …, 제n구간으로 설정하는 동시에, 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제1건전성 지수 기준표를 구축하는 설정공정(S52)과,
    실시간 구동되는 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형의 매칭률 값을 상기 제1건전성 지수 기준표에 적용시켜 검출된 매칭률 값이 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간의 건전성 지수 값을 추출하는 지수 추출공정(S53)을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 건전 값 설정단계(S30)에서는 정상적인 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 정상 파형을 수집하고, 그 수집된 정상 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 정상 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출하고, 그 차이 값을 기반으로 차이 값에 대한 건전 기준 값을 설정하며,
    상기 불량 값 설정단계(S40)에서는 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 불량 파형을 수집하고, 그 수집된 불량 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출하고, 그 차이 값을 기반으로 차이 값에 대한 불량 기준 값을 설정하며,
    상기 지수 추출단계(S50)에서는 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 실시간 파형을 수집하고, 그 수집된 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값을 비교하여 차이 값을 검출한 후, 그 검출된 차이 값을 차이 값에 대한 상기 건전 및 불량 기준 값과 비교하여 건전성 지수 값을 추출하는 것을 특징으로 하는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 지수 추출단계(S50)는,
    상기 구획공정(S51)에서 상기 건전 및 불량 값 설정단계(S30,S40)에서 설정된 차이 값에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구간을 적어도 둘 이상의 구간으로 구획하고,
    상기 설정공정(S52)은 상기 차이 값에 대한 건전 기준 값과 불량 기준 값 사이의 구획된 구간을 상기 건전 기준 값에서부터 순차적으로 제1구간, 제2구간, …, 제n구간으로 설정하는 동시에, 각각의 구간에 대한 건전성 지수 값을 설정하여 제2건전성 지수 기준표를 구축하고,
    상기 지수 추출공정(S53)은 실시간 구동되는 기기의 실시간 파형과 상기 표준모델 파형을 중첩 비교하되, 상기 표준모델 파형의 각 구획 지점의 전류 값과 상기 구획 지점에 해당하는 상기 불량 파형 지점의 전류 값의 차이 값을 검출한 후, 그 검출된 차이 값을 차이 값을 상기 제2건전성 지수 기준표에 적용시켜 검출된 차이 값이 해당하는 구간을 검출하고, 그 검출된 구간의 건전성 지수 값을 추출하는 것을 특징으로 하는 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법.
KR1020200114008A 2020-09-07 2020-09-07 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법 KR102385002B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200114008A KR102385002B1 (ko) 2020-09-07 2020-09-07 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200114008A KR102385002B1 (ko) 2020-09-07 2020-09-07 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220032346A KR20220032346A (ko) 2022-03-15
KR102385002B1 true KR102385002B1 (ko) 2022-04-11

Family

ID=80816880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200114008A KR102385002B1 (ko) 2020-09-07 2020-09-07 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102385002B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240043285A (ko) * 2022-09-27 2024-04-03 (주)아이티공간 차압을 이용한 실린더의 예지 보전방법
KR20240043288A (ko) * 2022-09-27 2024-04-03 (주)아이티공간 차압을 이용한 실린더의 예지 보전방법
CN116853055B (zh) * 2023-07-17 2024-01-12 苏州吉智能源科技有限公司 一种基于云平台的充电站群控系统及控制方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101893745B1 (ko) * 2017-08-11 2018-10-04 (주)아이티공간 구동부의 정밀 예지 보전방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101822018B1 (ko) 2016-03-18 2018-01-29 임국화 용접 통합품질관리 정보처리장치 및 그의 용접 통합품질관리 방법
KR20200081164A (ko) 2018-12-27 2020-07-07 (주)아이티공간 구동부의 건전성 지수 검출방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101893745B1 (ko) * 2017-08-11 2018-10-04 (주)아이티공간 구동부의 정밀 예지 보전방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220032346A (ko) 2022-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102385002B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR20210044655A (ko) 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법
KR102316469B1 (ko) 다중 제어 출력신호를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR20200081164A (ko) 구동부의 건전성 지수 검출방법
US11720093B2 (en) Method for predictive maintenance of equipment via distribution chart
KR102316520B1 (ko) 분포도를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102385000B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법
US11977372B2 (en) Integrity index detecting method for device by means of control output signal
KR102316472B1 (ko) 제어 출력신호를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102385003B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
US20230058122A1 (en) Method for predictive maintenance of equipment via distribution chart
KR102384999B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법
KR102385001B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법
KR102385006B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102316526B1 (ko) 분포도를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102385004B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법
KR102510103B1 (ko) 피크에 대한 각도를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102316467B1 (ko) 제어 출력신호를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102385005B1 (ko) 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법
CN105656990A (zh) 一种仪表的监控方法及系统
KR102485515B1 (ko) 삼상 종행 피크를 이용한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102363989B1 (ko) 불평형 전압·전류를 통한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102485516B1 (ko) 삼상 종행 피크를 이용한 기기의 건전성 지수 검출방법
KR102433248B1 (ko) 제품의 실시간 품질 검사방법
KR102477712B1 (ko) 시간에 대한 정속 정의를 통한 기기의 예지 보전방법

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant