KR102385004B1 - Predictive maintenance method of equipment through cumulative waveform - Google Patents
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Abstract
본 발명은 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것으로, 그 구성은 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 정상 파형을 형성하는 정상 파형 구축단계(S10);와, 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 불량 파형을 형성하는 불량 파형 구축단계(S20);와, 상기 정상 및 불량 파형 구축단계(S10,S20)에서 구축된 정상 및 불량 파형 정보를 기반으로 실시간 파형의 두께에 대한 임계값을 설정하는 설정단계(S30);와, 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 수집하되, 적어도 둘 이상의 파형이 포함되는 단위 시간 간격으로 반복 수집하며, 각 단위 시간에 포함되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 실시간 파형을 반복적으로 추출하고, 그 추출된 실시간 파형의 두께가 상기 설정단계(S30)에서 설정된 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하고 경보하는 판단단계(S40);로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것으로서,
기기가 정상적인 상태 및 고장이 발생하기 직전의 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형을 반복적으로 각각 수집하고, 그 수집된 파형을 중첩시켜 정상 및 불량 파형을 구축하고, 그 구축된 정상 및 불량 파형을 기반으로 실시간 파형에 대한 임계값을 설정한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형의 두께가 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 판단 경보하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체가 수행되도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 효과가 있다.The present invention relates to a method for predictive maintenance of a device through a cumulative waveform, the configuration of which repeatedly collects a waveform indicating a current value consumed to perform an operation in a normal driving state of the device over time, but the collection A normal waveform construction step (S10) of superimposing a plurality of waveforms to form a normal waveform having a thickness; Repeatedly collecting the waveforms shown in accordance with, but forming a bad waveform having a thickness by overlapping a plurality of the collected waveforms (S20); A setting step (S30) of setting a threshold value for the thickness of a real-time waveform based on the normal and bad waveform information; Waveforms are collected, but at least two waveforms are repeatedly collected at unit time intervals including at least two waveforms, and a plurality of waveforms included in each unit time are overlapped to repeatedly extract a real-time waveform having a thickness, and the thickness of the extracted real-time waveform As characterized in that it consists of; when the threshold value set in the setting step (S30) is exceeded, the device is determined to be in an abnormal state and a determination step (S40) of alarming;
Waveforms over time are repeatedly collected for the current value consumed to perform an operation in the normal state of the device and the state just before a failure occurs, and normal and bad waveforms are constructed by superimposing the collected waveforms. , After setting the threshold for the real-time waveform based on the built-in normal and bad waveforms, if the thickness of the real-time waveform collected from the real-time driven device exceeds the threshold, the device is judged as abnormal and alerted at an appropriate time There is an effect that can prevent in advance a huge financial loss due to the failure of the device by inducing maintenance and replacement of the device.
Description
본 발명은 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기기가 정상적인 상태 및 고장이 발생하기 직전의 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형을 반복적으로 각각 수집하고, 그 수집된 파형을 중첩시켜 정상 및 불량 파형을 구축하고, 그 구축된 정상 및 불량 파형을 기반으로 실시간 파형에 대한 임계값을 설정한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형의 두께가 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 판단 경보하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체가 수행되도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predictive maintenance of a device through a cumulative waveform, and more particularly, to a current value consumed to perform an operation in a normal state and a state immediately before a failure occurs in a device, and a waveform according to the passage of time. Iteratively collects each, builds normal and bad waveforms by superimposing the collected waveforms, sets thresholds for real-time waveforms based on the constructed normal and bad waveforms, and then collects real-time data from real-time driven devices If the thickness of the waveform exceeds the threshold, the device is judged as abnormal and alerted to induce maintenance and replacement of the device at an appropriate time, thereby preventing huge financial loss due to device failure in advance. It relates to the predictive preservation method of
일반적으로 설비의 자동화 공정을 위해 사용되는 각종 기기들은 안정적인 작동이 매우 중요하다. In general, stable operation of various devices used for automated process of equipment is very important.
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.For example, dozens or hundreds of devices are installed in the facilities of a large-scale production plant to continuously produce products while interlocking with each other. situations can arise.
이때는 기기의 고장으로 인한 다운 타임의 발생으로 기기의 수리비용뿐만 아니라, 설비가 중단되는 동안 낭비되는 운영비와 비즈니스 효과에 의해 엄청난 손실이 발생될 수밖에 없다.In this case, due to the occurrence of downtime due to the failure of the equipment, not only equipment repair costs, but also huge losses are inevitably caused by wasted operating costs and business effects while equipment is stopped.
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.According to the latest data from the Ministry of Employment and Labor and the Occupational Safety and Health Administration, the number of casualties due to occupational safety accidents is estimated at 100,000 per year, and when converted into expenses, it is estimated that an annual loss of 18 trillion won is generated.
이러한 예기치 않은 다운 타임 비용을 피하기 위한 방법으로 사전 예지 보전시스템의 도입이 시급한 실정이다. 이미 예지 보전이라는 명목하에 문제점을 개선하고자 노력하고 있으나 보다 효율적인 예지 보전을 위해 더 차원 높은 예지 보전방법의 개발이 필요한 실정이다.In order to avoid such unexpected downtime costs, it is urgent to introduce a predictive maintenance system. Efforts are already being made to improve the problems under the name of predictive conservation, but the development of higher-level predictive conservation methods is needed for more efficient predictive conservation.
본 발명은 상기한 바와 같은 제반 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 그 목적은 기기가 정상적인 상태 및 고장이 발생하기 직전의 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형을 반복적으로 각각 수집하고, 그 수집된 파형을 중첩시켜 정상 및 불량 파형을 구축하고, 그 구축된 정상 및 불량 파형을 기반으로 실시간 파형에 대한 임계값을 설정한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형의 두께가 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 판단 경보하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체가 수행되도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법을 제공함에 있다.The present invention has been proposed in order to solve the various problems as described above, and the purpose of the present invention is to determine the current value consumed to perform an operation in a normal state and a state immediately before a failure occurs in a waveform according to the passage of time. Iteratively collects each, builds normal and bad waveforms by superimposing the collected waveforms, sets thresholds for real-time waveforms based on the constructed normal and bad waveforms, and then collects real-time data from real-time driven devices When the thickness of the waveform exceeds the threshold, the device is judged as abnormal and alerted to induce maintenance and replacement of the device at an appropriate time, thereby preventing huge financial loss due to device failure in advance. To provide a predictive preservation method of
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법은 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 정상 파형을 형성하는 정상 파형 구축단계(S10);와, 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 불량 파형을 형성하는 불량 파형 구축단계(S20);와, 상기 정상 및 불량 파형 구축단계(S10,S20)에서 구축된 정상 및 불량 파형 정보를 기반으로 실시간 파형의 두께에 대한 임계값을 설정하는 설정단계(S30);와, 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 수집하되, 적어도 둘 이상의 파형이 포함되는 단위 시간 간격으로 반복 수집하며, 각 단위 시간에 포함되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 실시간 파형을 반복적으로 추출하고, 그 추출된 실시간 파형의 두께가 상기 설정단계(S30)에서 설정된 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하고 경보하는 판단단계(S40);를 포함하여 이루어지며,
상기 설정단계(S30)의 임계값은 실시간 파형의 두께에 대한 최대 임계값과, 실시간 파형의 두께에 대한 평균 임계값으로 구분되어, 선택되는 어느 하나 또는 둘을 함께 사용하며,
상기 판단단계(S40)는 실시간 파형의 두께 중에서 상기 최대 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하며, 실시간 파형의 전체 두께의 평균값이 상기 평균 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하여 경보하는 것을 특징으로 한다.In a predictive maintenance method of a device through a cumulative waveform according to the present invention for achieving the above object, a waveform indicating a current value consumed to perform an operation in a normal driving state of the device over time is repeatedly collected, , a normal waveform construction step (S10) of forming a normal waveform having a thickness by superimposing the plurality of collected waveforms; A bad waveform building step (S20) of repeatedly collecting the displayed waveforms according to the flow of , and overlapping a plurality of the collected waveforms to form a bad waveform having a thickness (S20); and the normal and bad waveform building steps (S10, S20) ) a setting step (S30) of setting a threshold value for the thickness of the real-time waveform based on the normal and bad waveform information built in; The waveforms shown according to the method are collected, repeatedly collected at unit time intervals including at least two or more waveforms, and a real-time waveform having a thickness is repeatedly extracted by overlapping a plurality of waveforms included in each unit time, and the extracted real-time waveforms are repeatedly collected. When the thickness of the waveform exceeds the threshold value set in the setting step (S30), a determination step (S40) of judging the device as an abnormal state and alarming;
The threshold value of the setting step (S30) is divided into the maximum threshold value for the thickness of the real-time waveform and the average threshold value for the thickness of the real-time waveform, and any one or two selected are used together,
In the determining step (S40), if the thickness of the real-time waveform exceeds the maximum threshold value, the device is determined to be in an abnormal state, and if the average value of the total thickness of the real-time waveform exceeds the average threshold value, the device is determined to be in an abnormal state It is characterized in that it is alerted.
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이상에서와 같이 본 발명에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법에 의하면, 기기가 정상적인 상태 및 고장이 발생하기 직전의 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형을 반복적으로 각각 수집하고, 그 수집된 파형을 중첩시켜 정상 및 불량 파형을 구축하고, 그 구축된 정상 및 불량 파형을 기반으로 실시간 파형에 대한 임계값을 설정한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형의 두께가 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 판단 경보하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체가 수행되도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the predictive maintenance method of the device through the accumulated waveform according to the present invention, the current value consumed to perform an operation in the normal state and the state immediately before the failure of the device is changed to the waveform according to the passage of time. Iteratively collects each, builds normal and bad waveforms by superimposing the collected waveforms, sets thresholds for real-time waveforms based on the constructed normal and bad waveforms, and then collects real-time data from real-time driven devices If the thickness of the waveform exceeds the threshold, the device is judged as abnormal and alarmed to induce maintenance and replacement of the device at an appropriate time, thereby preventing huge financial loss due to device failure.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법의 블럭도
도 2 내지 도 7은 도 1에 도시된 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법을 설명하기 위한 도면1 is a block diagram of a method for predictive maintenance of a device through a cumulative waveform according to an embodiment of the present invention;
2 to 7 are diagrams for explaining a method for predictive maintenance of a device through the cumulative waveform shown in FIG. 1;
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법을 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명한다. 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략한다.A method for predictive maintenance of a device through a cumulative waveform according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Detailed descriptions of well-known functions and configurations that are determined to unnecessarily obscure the gist of the present invention will be omitted.
도 1 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법을 도시한 것으로, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법의 블럭도를, 도 2 내지 도 7은 도 1에 도시된 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법을 설명하기 위한 도면을 각각 나타낸 것이다.1 to 7 are diagrams illustrating a method for predictive maintenance of a device through an accumulated waveform according to an embodiment of the present invention, and FIG. 1 is a block diagram of a method for predictive maintenance of a device through an accumulated waveform according to an embodiment of the present invention. , FIGS. 2 to 7 are views for explaining the predictive maintenance method of the device through the cumulative waveform shown in FIG. 1 , respectively.
상기 도면에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법(100)은 정상 파형 구축단계(S10)와, 불량 파형 구축단계(S20)와, 설정단계(S30)와, 판단단계(S40)를 포함하고 있다.As shown in the figure, the
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 정상 파형 구축단계(S10)는 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 정상 파형을 구축하는 단계이다.As shown in Fig. 1, the normal waveform building step (S10) repeatedly collects waveforms indicating the current value consumed to perform one operation in a normal driving state of the device over time, but the collected multiple It is a step to build a normal waveform with thickness by superimposing the waveforms of
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.Typically, a device that is installed in a large facility and operates organically performs a specific work process repeatedly. For example, a device such as a perforator repeatedly performs the operation of perforating a hole in a material, and the hole in the perforator is repeatedly performed. If the current consumed in the drilling operation is expressed over time, it may be represented by the waveform shown in FIG. 2 .
상기와 같은 파형을 기반으로 본 발명의 예지 보전방법을 설명하도록 하나, 이러한 천공기와 같은 기기 및 천공 동작에 한정하여 적용하는 것은 물론 아니다.Although the predictive maintenance method of the present invention will be described based on the waveform as described above, it is of course not limited to a device such as a drilling machine and a drilling operation.
또한, 본 발명의 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법(100)에서는 기기의 동작에 소모되는 전류 값을 기반으로 상기와 같은 파형을 수집하였으나, 기기에서 소모되는 공급 전원(전류)의 주파수, 기기에서 발생되는 진동이, 온도, 압력 등이 전류 값과 대체되어 적용될 수 있다.In addition, in the
즉, 도 2에 도시된 바와 같이 상기 정상 파형 구축단계(S10)에서 수집되는 파형은 정상적인 기기로부터 수집되는 매우 안정(정상)적인 파형이므로, 다수의 파형이 중첩되면서 구축되는 상기 정상 파형은 얇은 두께를 가지게 되는데, 이러한 상기 정상 파형을 기반으로 후설될 상기 설정단계(S30)에서 임계값을 설정하게 된다.That is, as shown in FIG. 2 , since the waveform collected in the normal waveform construction step S10 is a very stable (normal) waveform collected from a normal device, the normal waveform constructed while overlapping a plurality of waveforms has a thin thickness , a threshold value is set in the setting step (S30) to be described later based on the normal waveform.
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 정상 파형 구축단계(S10)에서 추출된 정상 파형의 두께가 얇다는 것은 정상적인 기기로부터 파형이 수집된 것으로 매우 안정적인 파형으로 볼 수 있다.If a load occurs in the process of driving the device due to the device’s rather poor driving condition due to deterioration, aging, wear of parts, etc., the current value will fluctuate due to the load. Due to the characteristic that the thickness of the waveform to be formed is thick, the thin thickness of the normal waveform extracted in the normal waveform building step ( S10 ) means that the waveform is collected from a normal device and can be viewed as a very stable waveform.
여기서, 상기 정상 파형 구축단계(S10)에서 기기로부터 수집되는 전류 값은 전류를 측정할 수 있는 통상의 각종 센서를 통해 측정 수집됨은 물론이다.Here, the current value collected from the device in the normal waveform building step (S10) is, of course, measured and collected through various conventional sensors capable of measuring the current.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 불량 파형 구축단계(S20)는 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 불량 파형을 형성하는 단계이다.As shown in FIG. 1 , in the step of constructing the bad waveform ( S20 ), the waveform indicating the current value consumed to perform one operation in the driving state of the device immediately before the failure occurs is repeatedly collected over time, but , forming a defective waveform having a thickness by superimposing a plurality of the collected waveforms.
여기서, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 불량 파형 구축단계(S20)에서 수집되는 파형은 고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 수집되는 것으로 비정상적으로 변화되는 전류 값들이 포함되므로, 다수의 파형이 중첩되어 구축되는 상기 불량 파형의 두께는 다소 두껍게 형성되며, 이러한 상기 불량 파형은 상기 설정단계(S30)에서 설정되는 임계값의 기반이 된다.Here, as shown in FIG. 3 , the waveform collected in the step of constructing the bad waveform ( S20 ) is collected in the driving state of the device immediately before the failure and includes abnormally changed current values, so that a plurality of waveforms The thickness of the defective waveforms constructed by being overlapped is formed to be rather thick, and the defective waveform is the basis of the threshold value set in the setting step ( S30 ).
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 설정단계(S30)는 상기 정상 및 불량 파형 구축단계(S10,S20)에서 구축된 정상 및 불량 파형 정보를 기반으로 실시간 파형의 두께에 대한 임계값을 설정하는 단계이다.1, the setting step (S30) is a step of setting a threshold value for the thickness of a real-time waveform based on the normal and bad waveform information built in the normal and bad waveform building steps (S10 and S20). am.
이러한 상기 임계값은 상기 판단단계(S40)에서 기기의 상태를 판단하는 기준이 되는 것으로, 상기 정상 및 불량 파형 구축단계(S10,S20)의 파형 정보를 기반으로 설정하되, 기기의 종류, 사용환경, 수명 등의 조건을 고려하여 적합한 크기의 값으로 설정함이 바람직하며, 상기 임계값은 둘 이상의 값, 일 예로 경보 임계값, 위험 임계값 등으로 설정하여 경보에 대한 수위를 다양하게 설정하여 관리자에게 기기의 이상징후가 검출되도록 유도할 수 있다.The threshold value serves as a criterion for determining the state of the device in the determining step (S40), and is set based on the waveform information of the normal and bad waveform building steps (S10, S20), but the type of device, the usage environment It is preferable to set a value of a suitable size in consideration of conditions such as , lifespan, and the like, and the threshold value is set to two or more values, for example, an alarm threshold value, a danger threshold value, etc. It can lead to the detection of abnormal signs of the device.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 판단단계(S40)는 실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 수집하되, 적어도 둘 이상의 파형이 포함되는 단위 시간 간격으로 반복 수집하며, 각 단위 시간에 포함되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 실시간 파형을 반복적으로 추출하고, 그 추출된 실시간 파형의 두께가 상기 설정단계(S30)에서 설정된 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하고 경보하는 단계이다.As shown in FIG. 1 , the determining step ( S40 ) collects waveforms representing current values consumed to perform an operation in a real-time device driving state over time, and includes at least two or more waveforms. Repeatedly collecting at time intervals, overlapping a plurality of waveforms included in each unit time to repeatedly extract a real-time waveform having a thickness, and the thickness of the extracted real-time waveform exceeds the threshold value set in the setting step (S30) If it does, it is a step of determining the device as an abnormal state and alarming.
여기서, 도 4에 도시된 바와 같이 기기로부터 실시간 파형을 추출하기 위해 단위 시간을 설정하고, 그 단위 시간에 포함되는 다수의 파형을 중첩시켜 실시간 구동되는 기기로부터 단위 시간 간격으로 반복하여 실시간 파형을 추출하는데, 상기 단위 시간이나 그 단위 시간에 포함되는 파형의 개수는 기기의 종류, 사용환경, 수명 등의 조건을 고려하여 다양하게 형성될 수 있고, 일 예로 단위 시간은 적게는 초 단위로 설정할 수 있고 크게는 월, 년 단위로 설정할 수 있음은 물론이다.Here, as shown in FIG. 4, a unit time is set to extract a real-time waveform from a device, and a plurality of waveforms included in the unit time are overlapped to extract a real-time waveform by repeating at a unit time interval from a device driven in real time. However, the unit time or the number of waveforms included in the unit time may be formed in various ways in consideration of conditions such as the type of device, usage environment, and lifespan, for example, the unit time may be set in seconds at least, Of course, it can be largely set in units of months and years.
즉, 도 5에 도시된 바와 같이 실시간 기기로부터 단위 시간 간격으로 추출되는 실시간 파형의 두께가 상기 설정단계(S30)에서 설정된 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 검출 경보하여 기기의 고장이 발생하기 전에 미리 교체나 수리 등의 관리를 수행하여 기기의 고장으로 설비의 가동의 중단되어 발생할 수 있는 막대한 경제적 손실을 미연에 예방하도록 한다.That is, as shown in Fig. 5, when the thickness of the real-time waveform extracted from the real-time device at unit time intervals exceeds the threshold value set in the setting step (S30), the device is detected as abnormal and alarmed to cause device failure. In advance, management such as replacement or repair is carried out to prevent in advance the enormous economic loss that may occur due to the interruption of the operation of the equipment due to the failure of the equipment.
여기서, 설명의 편의를 위해 실시간 파형에서 임의로 선택하는 수 개의 시간대 지점의 두께를 검출하고, 그 두께를 통해 기기의 이상징후를 검출하였으나, 이러한 시간대 지점 및 개수를 한정하여 검출하는 것은 물론 아니다.Here, for convenience of explanation, the thickness of several time points arbitrarily selected from the real-time waveform is detected, and abnormal signs of the device are detected through the thicknesses.
한편, 상기 설정단계(S30)의 임계값은 실시간 파형의 두께에 대한 최대 임계값과, 실시간 파형의 두께에 대한 평균 임계값으로 구분되어, 선택되는 어느 하나 또는 둘을 함께 사용 설정할 수 있다.Meanwhile, the threshold value of the setting step S30 is divided into the maximum threshold value for the thickness of the real-time waveform and the average threshold value for the thickness of the real-time waveform, and any one or two selected may be used together.
일 예로, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 설정단계(S30)에서 임계값으로 최대 임계값을 선택 사용하면, 상기 판단단계(S40)에서는 실시간 파형 중에서 두께가 최대 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 검출 경보하도록 하며,For example, as shown in FIG. 6 , if the maximum threshold value is selected and used as the threshold value in the setting step ( S30 ), in the determining step ( S40 ), if the thickness exceeds the maximum threshold value among the real-time waveforms, the device is placed in an abnormal state to detect and alarm with
다른 예로, 도 7에 도시된 바와 같이 상기 설정단계(S30)에서 임계값으로 평균 임계값을 선택 사용하면, 상기 판단단계(S40)에서는 실시간 파형의 전체 두께를 평균한 평균값이 상기 평균 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 검출 경보하는 것이다.As another example, as shown in FIG. 7 , if the average threshold value is selected as the threshold value in the setting step ( S30 ), the average value obtained by averaging the entire thickness of the real-time waveform in the determining step ( S40 ) is the average threshold value If it is exceeded, the device is detected as an abnormal state and an alarm is issued.
여기서, 상기 임계값의 최대 임계값이나 평균 임계값은 각각 설정하여 사용하거나 두 개의 임계값을 모두 적용 사용할 수 있음은 물론이다.Here, it goes without saying that the maximum threshold value or the average threshold value of the threshold value may be individually set and used, or both threshold values may be applied and used.
상기와 같은 공정으로 이루어지는 본 발명의 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법(100)은 기기가 정상적인 상태 및 고장이 발생하기 직전의 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따른 파형을 반복적으로 각각 수집하고, 그 수집된 파형을 중첩시켜 정상 및 불량 파형을 구축하고, 그 구축된 정상 및 불량 파형을 기반으로 실시간 파형에 대한 임계값을 설정한 후, 실시간 구동되는 기기로부터 수집되는 실시간 파형의 두께가 임계값을 초과하면 기기를 이상상태로 판단 경보하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체가 수행되도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 효과가 있다.The
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.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the accompanying drawings, which are illustrative and not limited to the above-described embodiments, those of ordinary skill in the art will realize that various modifications and equivalent embodiments are possible therefrom. point can be understood. In addition, it goes without saying that modifications by those skilled in the art are possible within the scope that does not impair the spirit of the present invention. Accordingly, the scope of claiming the right in the present invention is not defined within the scope of the detailed description, but will be limited by the following claims and the technical spirit thereof.
S10. 정상 파형 구축단계
S20. 불량 파형 구축단계
S30. 설정단계
S40. 판단단계
100. 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법S10. Steps to build a normal waveform
S20. Bad Waveform Construction Stage
S30. setting stage
S40. judgment stage
100. Predictive maintenance method of equipment through accumulated waveform
Claims (2)
상기 기기의 정상적인 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 정상 파형을 형성하는 정상 파형 구축단계(S10);
고장이 발생하기 직전의 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 반복적으로 수집하되, 그 수집되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 불량 파형을 형성하는 불량 파형 구축단계(S20);
상기 정상 및 불량 파형 구축단계(S10,S20)에서 구축된 정상 및 불량 파형 정보를 기반으로 실시간 파형의 두께에 대한 임계값을 설정하는 설정단계(S30); 및
실시간 기기의 구동 상태에서 한 동작을 수행하는데 소모되는 전류 값을 시간의 흐름에 따라 나타낸 파형을 수집하되, 적어도 둘 이상의 파형이 포함되는 단위 시간 간격으로 반복 수집하며, 각 단위 시간에 포함되는 다수의 파형을 중첩시켜 두께를 갖는 실시간 파형을 반복적으로 추출하고, 그 추출된 실시간 파형의 두께가 상기 설정단계(S30)에서 설정된 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하고 경보하는 판단단계(S40);를 포함하여 이루어지며,
상기 설정단계(S30)의 임계값은 실시간 파형의 두께에 대한 최대 임계값과, 실시간 파형의 두께에 대한 평균 임계값으로 구분되어, 선택되는 어느 하나 또는 둘을 함께 사용하며,
상기 판단단계(S40)는 실시간 파형의 두께 중에서 상기 최대 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하며, 실시간 파형의 전체 두께의 평균값이 상기 평균 임계값을 초과하면 상기 기기를 이상상태로 판단하여 경보하는 것을 특징으로 하는 누적 파형을 통한 기기의 예지 보전방법.In the predictive maintenance method of equipment that is used in various facilities and repeatedly performs the same operation,
In the normal driving state of the device, waveforms representing the current value consumed to perform one operation are repeatedly collected over time, and a plurality of collected waveforms are overlapped to form a normal waveform having a thickness. step (S10);
Waveforms indicating the current value consumed to perform one operation in the driving state of the device just before the failure occurs over time are repeatedly collected, but a number of collected waveforms are overlapped to form a defective waveform having a thickness a step of constructing a bad waveform (S20);
a setting step (S30) of setting a threshold value for the thickness of a real-time waveform based on the normal and defective waveform information built in the normal and defective waveform construction steps (S10 and S20); and
A waveform representing the current value consumed to perform one operation in the driving state of the real-time device over time is collected, but repeatedly collected at a unit time interval including at least two or more waveforms, and a plurality of waveforms included in each unit time A determination step (S40) of repeatedly extracting a real-time waveform having a thickness by overlapping the waveforms, and determining the device as an abnormal state and warning if the thickness of the extracted real-time waveform exceeds the threshold value set in the setting step (S30) (S40) ); is made including;
The threshold value of the setting step (S30) is divided into the maximum threshold value for the thickness of the real-time waveform and the average threshold value for the thickness of the real-time waveform, and any one or two selected are used together,
In the determining step (S40), if the thickness of the real-time waveform exceeds the maximum threshold value, the device is determined to be in an abnormal state, and if the average value of the total thickness of the real-time waveform exceeds the average threshold value, the device is determined to be in an abnormal state Predictive maintenance method of the device through the accumulated waveform, characterized in that the alarm.
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