KR102502017B1 - 함정 원격 정비 지원 장치, 이를 포함하는 원격 정비 지원 시스템 및 원격 정비 지원 방법 - Google Patents
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Abstract
함정 원격 정비 지원 장치, 이를 포함하는 원격 정비 지원 시스템 및 원격 정비 지원 방법이 개시될 수 있다. 일 실시예에 따른 함정 원격 정비 지원 장치는 함정을 구성하는 함정 구성품에 부착되며, 함정 구성품에 대한 감지 신호를 생성하는 센서 모듈; 함정의 운항을 나타내는 함정 운항 정보를 생성하는 함정 운항 모듈; 감지 신호 및 함정 운항 정보에 기초하여 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 잔존 수명 정보를 생성하는 PHM 신호 처리 모듈; 상태 정보를 취합하고 잔존 수명 정보를 수신하는 상태 정보 통합 관리 모듈; 및 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 전시하고, 상태 정보, 잔존 수명 정보 및 현장 정보를 원격지 정비 지원 장치로 전송하고, 원격지 정비 지원 장치로부터 원격지 정보를 수신하여 출력하는 함정 전시 모듈을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 함정 원격 정비 지원 장치, 이를 포함하는 원격 정비 지원 시스템 및 원격 정비 지원 방법에 관한 것이다.
함정 원격 정비 지원 시스템은 함정 내에 배치되는 현장 정비 요원의 고장 탐지 및 정비 업무를 지원하기 위해 현장 정비 요원과 원격지 정비 요원 간의 현장 영상 및 음성 정보와 함께 장비 상태 정보를 상호 연결해 주는 시스템이다. 즉, 함정 원격 정비 지원 시스템은 함정(현장)에서 장비 상태 및 현장 영상 정보를 위성 등을 통해 원격 지원 센터로 송신하고, 원격 지원 센터의 원격지 정비 전문 요원을 통해 정비 지원을 받을 수 있게 지원하는 시스템이다. 현장 정비 요원은 사실상 운용 요원이 간단한 정비 업무 정도를 겸업하는 형태로 전문적인 정비를 위해서는 정비 전문가가 직접 수행해야 한다.
그러나, 정비 전문가는 복수의 함정을 담당하기 때문에 함정 현장이 아닌 전문 정비 시설이 있는 원격지에 배치되어 있어, 함정이 운용 중 고장 등 사유로 인해 현장에서 정비를 즉시 수행해야 하는 상황이 발생하는 경우, 함정 원격 정비 지원 시스템을 통해 현장 정비 요원(예를 들어, 초급 요원)을 원격지 정비 요원(예를 들어, 고급 요원)이 지원하는 행태로 유지/보수가 되어야 하는 요구사항이 있다.
종래의 함정 원격 정비 지원 시스템은 현장 영상 및 음성 정보와 함께 장비 상태 정보를 원격지와 상호 연결해 주지만, 원격지 정비 요원의 지원 능력을 충분히 발휘하기 위해 건전성 예측 및 관리(prognostics and health management, PHM) 기술을 통한 잔존 수명 정보를 제공하지 않는다.
이와 같이, 함정 원격 정비 지원 시스템은 현장-원격지 간 현장 영상 및 음성 정보와 함께 장비 상태 정보를 상호 연동하나, PHM 기술을 통한 함정의 주요 구성품의 잔존 수명 정보를 제공하지 않기 때문에, 원격 정비 수행 시점은 고장 발생 이후가 된다. 이로 인해, 고장 발생 이후 원격 정비를 수행하는 경우, 현장에서 원격지 정비 요원을 통해 지원받을 수 있는 선택 사항은 상당히 제한적일 수 밖에 없는 문제점이 있다.
예를 들면, 엔진 크랭크가 연속 사용 중 균열로 인해 진동이 발생할 경우 고장 임박 시점에 해당 상황을 해결하기 위해서는 임시적으로 주변 구조물의 체결 류를 더 고정시키거나 별도 소모품 정도를 사용하여 고정할 수 있다. 그러나, 고장 발생 이후에는 엔진 완전 분해/수리를 수행해야 하는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 현장 정비 요원이 원격 정비 지원을 받더라도 상급 정비 장비 및 취급 장비 부제 등 사유로 인해 엔진 완전 분해/수리가 수행되기 어려운 문제점이 있다. 더욱이, 고장 발생 이후 조치는 장비 가동률을 낮추게 되며, 구동 계통 장비 고장은 큰 사고로도 이어질 수 있는 문제점이 있다.
따라서, 잔존 수명 예측을 통해 고장 전인 고장 임박 시점에 원격 정비 지원을 수행하는 것이 중요하다. 그러나, 종래의 함정 원격 정비 지원 시스템은 원격 정비 시 주요 구성품의 잔존 수명 정보를 제공하지 않기 때문에 실제 활용면에서 한계가 있는 문제점이 있다.
본 발명은 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보와 함께 함정 구성품의 잔존 수명 정보를 제공하는 함정 원격 정비 지원 장치, 이를 포함하는 원격 정비 지원 시스템 및 원격 정비 지원 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 함정 원격 정비 지원 장치가 개시될 수 있다. 일 실시예에 따른 함정 원격 정비 지원 장치는 함정을 구성하는 함정 구성품에 부착되며, 상기 함정 구성품에 대한 감지 신호를 생성하는 센서 모듈; 상기 함정의 운항을 나타내는 함정 운항 정보를 생성하는 함정 운항 모듈; 상기 센서 모듈 및 상기 함정 운항 모듈에 연결되고, 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 잔존 수명 정보를 생성하는 PHM(prognostics and health management) 신호 처리 모듈; 상기 함정 구성품에 대해 현 시점에서의 정상 또는 고장 여부가 판단된 상태 정보를 취합하고, 상기 잔존 수명 정보를 수신하는 상태 정보 통합 관리 모듈; 및 상기 상태 정보 통합 관리 모듈에 연결되고, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하고, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 현장 정보를 원격지 정비 지원 장치로 전송하고, 상기 원격지 정비 지원 장치로부터 원격지 정보를 수신하여 출력하는 함정 전시 모듈을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 함정 운항 정보는 상기 함정의 속도, 가속도 및 조타 방향을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 현장 정보 및 상기 원격지 정보 각각은 영상 정보 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 잔존 수명 정보는 상기 함정 구성품의 정상을 나타내는 제1 정보; 상기 함정 구성품의 고장 임박을 나타내는 제2 정보; 및 상기 함정 구성품의 고장을 나타내는 제3 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 PHM 신호 처리 모듈은 상기 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성하고, 상기 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 전처리부; 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 복수의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 운항 조건별 그룹화부; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하는 운항 조건 그룹 데이터 보간부; 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출하는 운항 조건 그룹 특징 추출부; 상기 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정하는 건전성 지표 설정부; 상기 건전성 지표에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정하고, 상기 임계점에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델을 구현하는 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성하는 후처리부; 및 상기 감지 신호, 상기 함정 운항 정보 및 상기 통합 PHM 모델에 기초하여 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 잔존 수명 정보 생성부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 전처리부는 상기 감지 신호를 시계열로 변환하여 시계열 기반 감지 신호를 생성하고, 상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값 중 이상 수신된 센서값을 제거하고, 상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값을 보간하는 노이즈 제거 처리를 수행하여 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 생성하고, 상기 시계열 기반 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시켜 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건은 정박, 정속 운항, 가속 운항 및 회전 운항을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 운항 조건 그룹 데이터 보간부는 이동 평균법을 이용하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하여 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 운항 조건 그룹 특징 추출부는 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 우선순위가 가장 높은 특징들을 추출할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 우선순위는 단조성에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 운항 조건 그룹 특징 추출부는 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 단조성 크기의 변곡 구간 발생까지의 특징들을 선택할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 건전성 지표 설정부는 주성분 분석(primary component analysis, PCA)을 통해 상기 특징들을 융합하여 주성분을 결정하고, 상기 주성분을 상기 건전성 지표로서 설정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 건전성 예측 모델은 지수 열화 모델(exponential degradation model)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 후처리부는 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 대표 모델을 결정하고, 상기 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정하고, 상기 대표 모델 및 상기 보정된 나머지 건전성 예측 모델을 통합하여 상기 통합 PHM 모델을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 후처리부는 단조 성능이 상기 대표 모델에 근사하도록 모델 파라미터에 대한 가중치를 추정하고, 상기 가중치에 기초하여 상기 나머지 건전성 예측 모델의 가중치를 보정하고, 상기 가중치 보정된 나머지 건전성 예측 모델의 임계점을 상기 대표 모델의 임계점에 근사하도록 보정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 잔존 수명 정보 생성부는 상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 운항 조건에 대응하는 통합 PHM 모델을 실시간으로 매칭하고, 상기 매칭된 통합 PHM 모델에 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보를 적용하여 상기 잔존 수명을 산출하고, 상기 잔존 수명을 포함하는 상기 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 PHM 신호 처리 모듈은 상기 통합 PHM 모델 및 상기 잔존 수명 정보를 주기적으로 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 상태 정보 통합 관리 모듈은 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보가 상기 함정 전시 모듈에 전시되도록, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보의 전송 주기를 규칙적으로 관리할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 원격 정비 지원 시스템이 개시될 수 있다. 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템은 일 실시예에 따른 함정 원격 정비 지원 장치; 및 상기 함정 원격 정비 지원 장치에 연결되고, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보를 수신하고, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보에 대응하는 원격지 정보를 생성하여 상기 함정 원격 정비 지원 장치로 전송하는 원격지 정비 지원 장치를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 원격지 정비 지원 장치는 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 수신하여 전시하고, 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 현장 정보를 수신하여 출력하며, 상기 원격지 정보를 생성하여 상기 함정 원격 정비 지원 장치로 전송하는 원격지 전시 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 원격 정비 지원 시스템에서의 원격 정비 지원 방법이 개시될 수 있다. 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 방법은 상기 원격 정비 지원 시스템의 함정 원격 정비 지원 장치에서, 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 생성하는 단계; 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계; 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 현장 정보를 생성하는 단계; 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보를 상기 원격 정비 지원 시스템의 원격지 정비 지원 장치로 전송하는 단계; 및 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 원격지 정비 지원 장치로부터 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보에 대응하는 원격지 정보를 수신하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 생성하는 단계는 상기 함정 구성품에 부착된 센서 모듈을 통해 상기 함정 구성품에 대한 감지 신호를 생성하는 단계; 상기 함정의 운항을 나타내는 함정 운항 정보를 생성하는 단계; 및 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 함정 운항 정보는 상기 함정의 속도, 가속도 및 조타 방향을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 현장 정보 및 상기 원격지 정보 각각은 영상 정보 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 잔존 수명 정보는 상기 함정 구성품의 정상을 나타내는 제1 정보; 상기 함정 구성품의 고장 임박을 나타내는 제2 정보; 및 상기 함정 구성품의 고장을 나타내는 제3 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계는 상기 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성하는 단계; 상기 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 단계; 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 복수의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 단계; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하는 단계; 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출하는 단계; 상기 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정하는 단계; 상기 건전성 지표에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정하는 단계; 상기 임계점에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델을 구현하는 단계; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성하는 단계; 및 상기 감지 신호, 상기 함정 운항 정보 및 상기 통합 PHM 모델에 기초하여 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성하는 단계는 상기 감지 신호를 시계열로 변환하여 시계열 기반 감지 신호를 생성하는 단계; 상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값 중 이상 수신된 센서값을 제거하는 단계; 및 상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값을 보간하는 노이즈 제거 처리를 수행하여 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 단계는 상기 시계열 기반 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시켜 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건은 정박, 정속 운항, 가속 운항 및 회전 운항을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하는 단계는 이동 평균법을 이용하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하여, 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출하는 단계는 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 우선순위가 가장 높은 특징들을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 우선순위는 단조성에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징점들을 추출하는 단계는 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 단조성 크기의 변곡 구간 발생까지의 특징들을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정하는 단계는 주성분 분석을 통해 상기 특징들을 융합하여 주성분을 결정하는 단계; 및 상기 주성분을 상기 건전성 지표로서 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 건전성 예측 모델은 지수 열화 모델을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성하는 단계는 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 대표 모델을 결정하는 단계; 상기 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정하는 단계; 및 상기 대표 모델 및 상기 보정된 나머지 건전성 예측 모델을 통합하여 상기 통합 PHM 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정하는 단계는 단조 성능이 상기 대표 모델에 근사하도록 모델 파라미터에 대한 가중치를 추정하는 단계; 상기 가중치에 기초하여 상기 나머지 건전성 예측 모델의 가중치를 보정하는 단계; 및 상기 가중치 보정된 나머지 건전성 예측 모델의 임계점을 상기 대표 모델의 임계점에 근사하도록 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 감지 신호, 상기 함정 운항 정보 및 상기 통합 PHM 모델에 기초하여 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계는 상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 운항 조건에 대응하는 통합 PHM 모델을 실시간으로 매칭하는 단계; 상기 매칭된 통합 PHM 모델에 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보를 적용하여 상기 잔존 수명을 산출하는 단계; 및 상기 잔존 수명을 포함하는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 원격 정비 지원 방법은 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 통합 PHM 모델 및 상기 잔존 수명 정보를 주기적으로 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계는 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보의 전송 주기를 규칙적으로 관리하여 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 원격 정비 지원 방법은 상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 수신하는 단계; 상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계; 상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 현장 정보를 수신하여 출력하는 단계; 및 상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 원격지 정보를 생성하여 상기 함정 원격 정비 지원 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보와 함께 함정 구성품의 잔존 수명 정보를 제공할 수 있어, 원격 정비 지원 시기를 고장 전(고장 임박)에 수행할 수 있으며 보다 효과적인 현장 정비를 지원할 수 있게 한다.
또한, 함정 구성품의 잔존 수명 정보를 제공함으로써, 원격 정비 시점을 함정 구성품의 고장 이후가 아닌 고장 이전으로 앞당길 수 있다. 이를 통해, 원격지 전문 정비 요원이 원격 정비 시 지원 가능한 선택지를 보다 폭넓게 해 줄 수 있으며, 현장 정비 요원이 현장에서 즉시 해결할 수 있는 가능성을 향상시킬 수 있다. 따라서, 효과적인 원격 정비 지원을 위해서는 함정 구성품의 고장 이후가 아닌 고장 전(고장 임박)에 수행하는 것이 중요하므로, 함정 구성품의 고장 전(고장 임박)에 보다 폭넓은 원격 지원이 가능하다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템의 운용 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 PHM 신호 처리 모듈의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔존 수명 정보를 구체적으로 설명한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 잔존 수명 정보를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템의 운용 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 PHM 신호 처리 모듈의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔존 수명 정보를 구체적으로 설명한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 잔존 수명 정보를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 본 발명에 따른 권리범위가 이하에 제시되는 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적 설명으로 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 사용되는 모든 기술적 용어들 및 과학적 용어들은, 달리 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해되는 의미를 갖는다. 본 발명에 사용되는 모든 용어들은 본 발명을 더욱 명확히 설명하기 위한 목적으로 선택된 것이며 본 발명에 따른 권리범위를 제한하기 위해 선택된 것이 아니다.
본 발명에서 사용되는 "포함하는", "구비하는", "갖는" 등과 같은 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 달리 언급되지 않는 한, 다른 실시예를 포함할 가능성을 내포하는 개방형 용어(open-ended terms)로 이해되어야 한다.
본 발명에서 기술된 단수형의 표현은 달리 언급하지 않는 한 복수형의 의미를 포함할 수 있으며, 이는 청구범위에 기재된 단수형의 표현에도 마찬가지로 적용된다.
본 발명에서 사용되는 "제1", "제2" 등의 표현들은 복수의 구성요소들을 상호 구분하기 위해 사용되며, 해당 구성요소들의 순서 또는 중요도를 한정하는 것은 아니다.
본 발명에서 사용되는 용어 "부"는, 소프트웨어, 또는 FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다. 그러나, "부"는 하드웨어 및 소프트웨어에 한정되는 것은 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스, 함수, 속성, 프로시저, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이 및 변수를 포함한다. 구성요소와 "부" 내에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소 및 "부"로 결합되거나 추가적인 구성요소와 "부"로 분리될 수 있다.
본 발명에서 사용되는 "~에 기초하여"라는 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 기술되는, 결정 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 하나 이상의 인자를 기술하는데 사용되며, 이 표현은 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 추가적인 인자를 배제하지 않는다.
본 발명에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 경우, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수 있거나 접속될 수 있는 것으로, 또는 새로운 다른 구성요소를 매개로 하여 연결될 수 있거나 접속될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다. 첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 1a를 참조하면, 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템(100)은 함정(현장)에서 현장의 영상 정보 및 음성 정보와 함께 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 위성 등을 통해 원격 지원 센터(예를 들어, 원격지 정비 지원 장치)로 송신하여, 원격지 정비 전문 요원을 통해 정비 지원을 받을 수 있게 지원하는 시스템일 수 있다. 일 실시예에 있어서, 원격 정비 지원 시스템(100)은 함정 원격 정비 지원 장치(110) 및 원격지 정비 지원 장치(120)를 포함할 수 있다.
함정 원격 정비 지원 장치(110)는 현장 정보를 생성하여 원격지 정비 지원 장치(120)로 전송하고, 원격지 정비 지원 장치(120)로부터 원격지 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 현장 정보는 현장의 음성 정보 또는 영상 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 원격지 정보는 원격지의 음성 정보 또는 영상 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 함정을 구성하는 함정 구성품(도시하지 않음)에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 생성하고, 생성된 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 전시할 수 있다. 또한, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 원격지 정비 지원 장치(120)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 도 1에 도시된 바와 같이 센서 모듈(111), 함정 운항 모듈(112), PHM(prognostics and health management) 신호 처리 모듈(113), 상태 정보 통합 관리 모듈(114) 및 함정 전시 모듈(115)을 포함할 수 있다.
센서 모듈(111)은 함정을 구성하는 함정 구성품에 부착되어, 함정 구성품에 대한 감지 신호를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 센서 모듈(111)은 함정 구성품을 감지하여 센서값을 생성하고, 센서값을 포함하는 아날로그 감지 신호를 생성할 수 있다. 센서 모듈(111)은 아날로그 감지 신호를 디지털 감지 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 센서 모듈(111)은 진동, 온도, 유량, 압력 등을 감지하는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 센서 모듈(111)은 함정 구성품에 대한 성능 열화를 실시간으로 신호로서 확보하기 위해 함정 구성품의 적절한 위치에 설치될 수 있다.
함정 운항 모듈(112)은 함정의 운항을 나타내는 정보(이하, "함정 운항 정보"라 함)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 운항 정보는 함정의 속도, 가속도, 조타 방향 등을 포함할 수 있다. 그러나, 함정 운항 정보는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
PHM 신호 처리 모듈(113)은 센서 모듈(111) 및 함정 운항 모듈(112)에 연결될 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 센서 모듈(111)에 의해 생성된 감지 신호(즉, 디지털 감지 신호) 및 함정 운항 모듈(112)에 의해 생성된 함정 운항 정보에 기초하여 함정 구성품에 대한 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, PHM 신호 처리 모듈(113)은 실시간으로 제공되는 디지털 감지 신호 및 함정 운항 정보에 기초하여, 잔존 수명을 산출하는 PHM 모델 및 잔존 수명 정보(즉, 잔존 수명의 산출 결과)를 주기적으로 업데이트할 수 있다.
상태 정보 통합 관리 모듈(114)은 PHM 신호 처리 모듈(113)에 연결될 수 있다. 상태 정보 통합 관리 모듈(114)은 함정 구성품에 대한 상태 정보를 취합할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 상태 정보는 현 시점에서의 함정 구성품의 정상 또는 고장 여부가 판단된 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상태 정보 통합 관리 모듈(114)은 PHM 신호 처리 모듈(113)로부터 잔존 수명 정보를 수신할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상태 정보 통합 관리 모듈(114)은 상태 정보 및 잔존 수명 정보가 함정 전시 모듈(115)에 전시될 수 있도록, 상태 정보 및 잔존 수명 정보의 전송 주기를 규칙적으로 관리하여 함정 전시 모듈(115)에 송신할 수 있다.
함정 전시 모듈(115)은 상태 정보 통합 관리 모듈(114) 및 원격지 장치(120)의 원격지 전시 모듈(121)에 연결될 수 있다. 함정 전시 모듈(115)은 상태 정보 통합 관리 모듈(114)로부터 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 수신하고, 수신된 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 전시할 수 있다. 또한, 함정 전시 모듈(115)은 현장 정보를 수신하고, 수신된 현장 정보, 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 원격지 전시 모듈(121)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 현장 정보는 현장의 영상 정보 및 음성 정보를 포함할 수 있다. 더욱이, 함정 전시 모듈(115)은 원격지 전시 모듈(121)로부터 원격지 정보를 수신하고, 수신된 원격지 정보를 출력할 수 있다.
원격지 정비 지원 장치(120)는 함정 정비 지원 장치(110)에 연결될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 원격지 정비 지원 장치(120)는 함정 정비 지원 장치(110)에 무선 네트워크(도시하지 않음)를 통해 연결될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 원격지 정비 지원 장치(120)는 도 1에 도시된 바와 같이, 원격지 전시 모듈(121)을 포함할 수 있다. 원격지 전시 모듈(121)은 함정 원격 정비 지원 장치(110)로부터 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 수신하고, 수신된 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 전시할 수 있다. 또한, 원격지 전시 모듈(121)은 함정 원격 정비 지원 장치(110)로부터 현장 정보를 수신하고, 수신된 현장 정보를 출력할 수 있다. 더욱이, 원격지 전시 모듈(121)은 현장 정보, 상태 정보 및 잔존 수명 정보에 대응하는 원격지 정보를 생성하고, 생성된 원격지 정보를 함정 원격 정비 지원 장치(110)로 전송할 수 있다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 시스템의 전체 운용 예시도이다.
도 1b의 상단 도면은 원격 정비 지원 시스템의 전체적인 운용 개념도를 도시하고 있다. 즉, 원격 정비 지원 시스템은 함정(현장)에서 장비 상태 및 현장 영상 정보를 위성 등을 통해 원격 지원 센터로 송신한다.
도 1b의 하단 도면은 원격 지원 센터에서는 원격지 정비 전문 요원을 통해 정비 지원을 받기 쉽도록 지원하는 것을 보여주고 있다.
본 발명의 원격 정비 지원 시스템은 함정(현장)에서 획득, 분석된 주요 구성품의 잔존 수명 정보를 상태 정보에 포함하여, 원격 정비 지원 시기를 고장 전(임박)으로 수행하여 보다 효과적인 현장 정비를 지원하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 PHM 신호 처리 모듈의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 2를 참조하면, PHM 신호 처리 모듈(113)은 전처리부(210), 운항 조건별 그룹화부(220), 운항 조건 그룹 데이터 보간부(230), 운항 조건 그룹 특징 추출부(240), 건전성 지표 설정부(250), 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부(260), 후처리부(270) 및 잔존 수명 정보 생성부(280)를 포함할 수 있다.
전처리부(210)는 센서 모듈(111) 및 함정 운항 모듈(112)에 연결될 수 있다. 전처리부(210)는 디지털 감지 신호를 수신하고, 수신된 디지털 신호에 기초한 센서 데이터 세트를 함정 운항 정보에 매칭시킨 데이터 세트(이하, "함정 운항 정보 매칭 데이터 세트"라 함)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 전처리부(210)는 센서 모듈(111)로부터 디지털 감지 신호를 수신하고, 수신된 디지털 감지 신호를 시계열로 변환하여 시계열 기반 디지털 감지 신호를 생성할 수 있다. 전처리부(210)는 시계열 기반 디지털 감지 신호의 센서값 중 이상 수신된 센서값을 제거할 수 있다. 전처리부(210)는 제거된 센서값에 대해 시계열 기반 디지털 감지 신호의 센서값을 보간하는 노이즈 제거 처리를 수행하여 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 생성할 수 있다. 전처리부(210)는 함정 운항 모듈(112)로부터 함정 운항 정보를 수신하고, 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 함정 운항 정보에 매칭시켜 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성할 수 있다.
운항 조건별 그룹화부(220)는 전처리부(210)에 연결될 수 있다. 운항 조건별 그룹화부(220)는 전처리부(210)에 의해 생성된 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 복수의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 복수의 함정 운항 조건은 정박, 정속 운항, 가속 운항 및 회전 운항을 포함할 수 있다. 예를 들면, 운항 조건별 그룹화부(220)는 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트에 대해 정박의 함정 운항 조건에 해당하는 제1 그룹(예를 들어, 그룹 A), 정속 운항의 함정 운항 조건에 해당하는 제2 그룹(예를 들어, 그룹 B), 가속 운항의 함정 운항 조건에 해당하는 제3 그룹(예를 들어, 그룹 C), 및 회전 운항의 함정 운항 조건에 해당하는 제4 그룹(예를 들어, 그룹 D)으로 그룹화할 수 있다.
운항 조건 그룹 데이터 보간부(230)는 운항 조건별 그룹화부(220)에 연결될 수 있다. 운항 조건 그룹 데이터 보간부(230)는 복수의 함정 운항 조건 그룹에 대해 함정 운항 조건 그룹별 데이터 세트를 보간 처리할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 복수의 함정 운항 조건 그룹은 운항 상태 변경 단위로 시간 배치가 이산되어 있으므로, 운항 조건 그룹 데이터 보간부(230)는 이를 보정하기 위해 이동 평균법을 사용하여 함정 운항 조건 그룹별 데이터 세트를 보간 처리하여, 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹(예를 들어, 그룹 A', 그룹 B', 그룹 C' 및 그룹 D')을 생성할 수 있다.
운항 조건 그룹 특징 추출부(240)는 운항 조건 그룹 데이터 보간부(230)에 연결될 수 있다. 운항 조건 그룹 특징 추출부(240)는 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 운항 조건 그룹 특징 추출부(240)는 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 우선순위가 가장 높은 특징들을 추출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 우선순위는 단조성(monotonicity)으로 평가될 수 있다. 예를 들면, 운항 조건 그룹 특징 추출부(240)는 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹(예를 들어, 그룹 A', 그룹 B', 그룹 C' 및 그룹 D') 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 단조성 크기의 변곡 구간 발생까지의 특징들을 선택(예를 들어, 그룹 A", 그룹 B", 그룹 C" 및 그룹 D")할 수 있다.
건전성 지표 설정부(250)는 운항 조건 그룹 특징 추출부(240)에 연결될 수 있다. 건전성 지표 설정부(250)는 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 추출된 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 건전성 지표 설정부(250)는 주성분 분석(primary component analysis, PCA)을 통해 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각으로부터 추출된 특징들을 융합하여 주성분(PC1)을 결정할 수 있다. 건전성 지표 설정부(250)는 결정된 주성분(PC1)을 건전성 지표(예를 들어, Af, Bf, Cf 및 Df)로 설정할 수 있다.
건전성 모델 설계 및 임계점 설정부(260)는 건전성 지표 설정부(250)에 연결될 수 있다. 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부(260)는 건전성 지표에 기초하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델(PHM 모델)을 구현할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 건전성 예측 모델은 본 발명의 일 실시예에 따른 PHM 대상 품목의 특성에 가장 적합한 지수 열화 모델(exponential degradation model)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 지수 열화 모델은 다음과 같은 수학식으로 정의될 수 있다.
수학식 1에 있어서, h(t)는 시간 t에 대한 건전성 지표를 나타내고, φ는 모델의 절편을 나타내고, θ(t)는 로그 정규 분포를 따르는 확률 변수를 나타내고, β(t)는 정규 분포를 따르는 확률 변수를 나타내고, ε(t)는 N(0,σ2)를 따르는 오차항으로 수집된 센서 데이터로부터 사전값을 추정한다.
예를 들면, 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부(260)는 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 건전성 지표(h(t))에 대한 임계점(At, Bt, Ct 및 Dt)을 설정하고, 설정된 임계점(At, Bt, Ct 및 Dt)에 기초하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델(예를 들어, 모델 A, 모델 B, 모델 C 및 모델 D)을 구현할 수 있다. 즉, 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부(260)는 정박에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 임계점(At)에 기초하여 정박에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 건전성 예측 모델(모델 A)을 구현하고, 정속 운항에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 임계점(Bt)에 기초하여 정속 운항에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 건전성 예측 모델(모델 B)을 구현하고, 가속 운항에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 임계점(Ct)에 기초하여 가속 운항에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 건전성 예측 모델(모델 C)을 구현하며, 회전 운항에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 임계점(Dt)에 기초하여 회전 운항에 해당하는 함정 운항 조건 그룹의 건전성 예측 모델(모델 D)을 구현할 수 있다.
후처리부(270)는 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부(260)에 연결될 수 있다. 후처리부(270)는 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델에 기초하여 대표 모델을 결정하고, 결정된 대표 모델과 대표 모델로서 결정된 건전성 예측 모델을 제외한 건전성 예측 모델(이하, "나머지 건전성 예측 모델"이라 함)을 통합한 PHM 모델(이하, "통합 PHM 모델"이라 함)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 후처리부(270)는 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 건전성 예측 모듈 중에서 대표 모델을 결정할 수 있다. 예를 들면, 후처리부(270)는 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 건전성 예측 모델 중 가장 우수한 성능을 나타내는 건전성 예측 모델을 대표 모델(예를 들어, 모델 A)로서 결정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 후처리부(270)는 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정할 수 있다. 예를 들면, 후처리부(270)는 단조 성능이 대표 모델(예를 들어, 모델 A)에 근사하도록 모델 파라미터에 대한 가중치를 추정할 수 있다. 후처리부(270)는 추정된 가중치에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델(예를 들어, 모델 B, 모델 C 및 모델 D)의 가중치를 보정하고, 가중된 보정된 나머지 건전성 예측 모델의 임계점을 대표 모델의 임계점(At)에 근사하도록 보정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 후처리부(270)는 대표 모델 및 보정된 나머지 건전성 예측 모델을 통합하여, 복수의 함정 운항 조건 각각에 대응하는 통합 PHM 모델을 생성할 수 있다. 예를 들면, 후처리부(270)는 정박에 해당하는 함정 운항 조건의 통합 PHM 모델, 정속 운항에 해당하는 함정 운항 조건의 통합 PHM 모델, 가속 운항에 해당하는 함정 운항 조건의 통합 PHM 모델 및 회전 운항에 해당하는 함정 운항 조건의 통합 PHM 모델을 생성할 수 있다.
잔존 수명 정보 생성부(280)는 센서 모듈(111), 함정 운항 모듈(112) 및 후처리부(270)에 연결될 수 있다. 잔존 수명 정보 생성부(280)는 센서 모듈(111)에 의해 생성된 디지털 감지 신호, 함정 운항 모듈(112)에 의해 생성된 함정 운항 정보, 및 후처리부(270)에 의해 생성된 통합 PHM 모델에 기초하여 함정 구성품의 건전성 상태를 나타내는 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 잔존 수명 정보 생성부(280)는 센서 모듈(111) 및 함정 운항 모듈(112)로부터 디지털 감지 신호 및 함정 운항 정보를 실시간으로 수신할 수 있다. 잔존 수명 정보 생성부(280)는 함정 운항 정보에 기초하여 함정 운항 조건에 대응하는 통합 PHM 모델을 실시간으로 매칭하고, 매칭된 통합 PHM 모델에 디지털 감지 신호 및 함정 운항 정보를 적용하여 잔존 수명을 산출할 수 있다. 잔존 수명 정보 생성부(280)는 산출된 잔존 수명을 포함하는 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 잔존 수명 정보는 함정 구성품의 정상을 나타내는 제1 정보, 함정 구성품의 고장 임박을 나타내는 제2 정보 및 함정 구성품의 고장을 나타내는 제3 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 잔존 수명 정보는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 도시된 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동되도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 정비 지원 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 단계 S302에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 센서 모듈(111)에 의해 생성된 디지털 감지 신호 및 함정 운항 모듈(112)에 의해 생성된 함정 운항 정보에 기초하여 함정 구성품에 대한 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다. 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 상태 정보 통합 관리 모듈(114)은 함정 구성품에 대한 상태 정보를 취합할 수 있다.
단계 S304에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 전시할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 함정 전시 모듈(115)은 상태 정보 통합 관리 모듈(114)로부터 상태 정보를 수신하고, 수신된 상태 정보를 도 4에 도시된 바와 같이 전시할 수 있다. 또한, 함정 전시 모듈(115)은 상태 정보 통합 관리 모듈(114)로부터 잔존 수명 정보를 수신하고, 수신된 잔존 수명 정보를 도 5에 도시된 바와 같이 전시할 수 있다. 도 5에 있어서, 그래프의 X축은 시간을 나타내고, Y축은 건전성 지표를 나타낸다.
선택적으로, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 상태 정보 통합 관리 모듈(114)은 상태 정보 및 잔존 수명 정보의 전송 주기를 규칙적으로 관리하여 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시할 수 있다.
단계 S306에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 현장 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 함정 전시 모듈(115)은 현장 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 현장 정보는 현장의 음성 정보 또는 영상 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 S308에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 현장 정보, 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 원격지 정비 지원 장치(120)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 함정 전시 모듈(115)은 현장 정보, 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 원격지 정비 지원 장치(120)로 전송할 수 있다.
단계 S310에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 원격지 정비 지원 장치(120)로부터 상태 정보, 잔존 수명 정보 및 현장 정보에 대응하는 원격지 정보를 수신하여 출력할 수 있다. 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 함정 전시 모듈(115)은 원격지 정비 지원 장치(120)의 원격지 전시 모듈(121)로부터 원격지 정보를 수신하고, 수신된 원격지 정보를 출력할 수 있다.
선택적으로, 원격지 정비 지원 장치(120)의 원격지 전시 모듈(121)은 함정 원격 정비 지원 장치(110)로부터 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 수신하고, 수신된 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 전시할 수 있다.
또한 선택적으로, 원격지 정비 지원 장치(120)의 원격지 전시 모듈(121)은 함정 원격 정비 지원 장치(110)로부터 현장 정보를 수신하고 수신된 현장 정보를 출력할 수 있다.
또한 선택적으로, 원격지 정비 지원 장치(120)의 원격지 전시 모듈(121)은 원격지 정보를 생성하고, 생성된 원격지 정보를 함정 원격 정비 지원 장치(110)로 전송할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 잔존 수명 정보를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 단계 S602에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 디지털 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 디지털 감지 신호를 시계열로 변환하여 시계열 기반 감지 신호를 생성할 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 시계열 기반 감지 신호의 센서값 중 이상 수신된 센서값을 제거할 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 시계열 기반 감지 신호의 센서값을 보간하는 노이즈 제거 처리를 수행하여 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 생성할 수 있다.
단계 S604에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 센서 데이터 세트를 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 시계열 기반 센서 데이터 세트를 함정 운항 정보에 매칭시켜 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성할 수 있다.
단계 S606에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 복수의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 정박, 정속 운항, 가속 운항 및 회전 운항의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성할 수 있다.
단계 S608에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 이동 평균법을 이용하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하고, 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성할 수 있다.
단계 S610에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 우선순위가 가장 높은 특징들을 추출할 수 있다. 예를 들면, PHM 신호 처리 모듈(113)은 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 단조성 크기의 변곡 구간 발생까지의 특징들을 선택할 수 있다.
단계 S612에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 주성분 분석을 통해 특징들을 융합하여 주성분을 결정하고, 결정된 주성분을 건전성 지표로서 설정할 수 있다.
단계 S614에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 건전성 지표에 기초하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 건전성 지표에 기초하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정할 수 있다.
단계 S616에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 임계점에 기초하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델을 구현할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 임계점에 기초하여 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델을 구현할 수 있다.
단계 S618에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델에 기초하여 대표 모델을 결정할 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정할 수 있다. 예를 들면, PHM 신호 처리 모듈(113)은 단조 성능이 대표 모델에 근사하도록 모델 파라미터에 대한 가중치를 추정하고, 가중치에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델의 가중치를 보정하고, 가중치 보정된 나머지 건전성 예측 모델의 임계점을 대표 모델의 임계점에 근사하도록 보정할 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 대표 모델 및 보정된 나머지 건전성 예측 모델을 통합하여 통합 PHM 모델을 생성할 수 있다.
단계 S620에서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)는 감지 신호, 함정 운항 정보 및 통합 PHM 모델에 기초하여 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 함정 운항 정보에 기초하여 함정 운항 조건에 대응하는 통합 PHM 모델을 실시간으로 매칭할 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 매칭된 통합 PHM 모델에 감지 신호 및 함정 운항 정보를 적용하여 잔존 수명을 산출할 수 있다. PHM 신호 처리 모듈(113)은 잔존 수명을 포함하는 잔존 수명 정보를 생성할 수 있다.
선택적으로, 함정 원격 정비 지원 장치(110)의 PHM 신호 처리 모듈(113)은 통합 PHM 모델 및 잔존 수명 정보를 주기적으로 업데이트할 수 있다.
위 방법은 특정 실시예들을 통하여 설명되었지만, 위 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 위 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상 일부 실시예들과 첨부된 도면에 도시된 예에 의해 본 발명의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 치환, 변형 및 변경이 이루어질 수 있다는 점을 알아야 할 것이다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.
100: 원격 정비 지원 시스템, 110: 함정 원격 정비 지원 장치, 111: 센서 모듈, 112: 함정 운항 모듈, 113: PHM 신호 처리 모듈, 114: 상태 정보 통합 관리 모듈, 115: 함정 전시 모듈, 120: 원격지 정비 지원 장치, 121: 원격지 전시 모듈, 210: 전처리부, 220: 운항 조건별 그룹화부, 230: 운항 조건 그룹 데이터 보간부, 240: 운항 조건 그룹 특징 추출부, 250: 건전성 지표 설정부, 260: 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부, 270: 후처리부, 280: 잔존 수명 정보 생성부
Claims (41)
- 함정 원격 정비 지원 장치로서,
함정을 구성하는 함정 구성품에 부착되며, 상기 함정 구성품에 대한 감지 신호를 생성하는 센서 모듈; 상기 함정의 운항을 나타내는 함정 운항 정보를 생성하는 함정 운항 모듈; 상기 센서 모듈 및 상기 함정 운항 모듈에 연결되고, 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 잔존 수명 정보를 생성하는 PHM(prognostics and health management) 신호 처리 모듈; 상기 함정 구성품에 대해 현 시점에서의 정상 또는 고장 여부가 판단된 상태 정보를 취합하고, 상기 잔존 수명 정보를 수신하는 상태 정보 통합 관리 모듈; 및 상기 상태 정보 통합 관리 모듈에 연결되고, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하고, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 현장 정보를 원격지 정비 지원 장치로 전송하고, 상기 원격지 정비 지원 장치로부터 원격지 정보를 수신하여 출력하는 함정 전시 모듈을 포함하고,
상기 PHM 신호 처리 모듈은, 상기 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성하고, 상기 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 전처리부; 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 복수의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 운항 조건별 그룹화부; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하는 운항 조건 그룹 데이터 보간부; 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출하는 운항 조건 그룹 특징 추출부; 상기 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정하는 건전성 지표 설정부; 상기 건전성 지표에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정하고, 상기 임계점에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델을 구현하는 건전성 모델 설계 및 임계점 설정부; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성하는 후처리부; 및 상기 감지 신호, 상기 함정 운항 정보 및 상기 통합 PHM 모델에 기초하여 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 잔존 수명 정보 생성부 를 포함하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 제1항에 있어서, 상기 함정 운항 정보는 상기 함정의 속도, 가속도 및 조타 방향을 포함하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 현장 정보 및 상기 원격지 정보 각각은 영상 정보 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 잔존 수명 정보는
상기 함정 구성품의 정상을 나타내는 제1 정보;
상기 함정 구성품의 고장 임박을 나타내는 제2 정보; 및
상기 함정 구성품의 고장을 나타내는 제3 정보
를 포함하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 전처리부는
상기 감지 신호를 시계열로 변환하여 시계열 기반 감지 신호를 생성하고,
상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값 중 이상 수신된 센서값을 제거하고,
상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값을 보간하는 노이즈 제거 처리를 수행하여 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 생성하고,
상기 시계열 기반 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시켜 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 제1항에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건은 정박, 정속 운항, 가속 운항 및 회전 운항을 포함하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 운항 조건 그룹 데이터 보간부는 이동 평균법을 이용하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하여 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 운항 조건 그룹 특징 추출부는 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 우선순위가 가장 높은 특징들을 추출하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제9항에 있어서, 상기 우선순위는 단조성에 의해 결정되는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제10항에 있어서, 상기 운항 조건 그룹 특징 추출부는 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 단조성 크기의 변곡 구간 발생까지의 특징들을 선택하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 건전성 지표 설정부는
주성분 분석(primary component analysis, PCA)을 통해 상기 특징들을 융합하여 주성분을 결정하고,
상기 주성분을 상기 건전성 지표로서 설정하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 제1항에 있어서, 상기 건전성 예측 모델은 지수 열화 모델(exponential degradation model)을 포함하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 후처리부는
상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 대표 모델을 결정하고,
상기 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정하고,
상기 대표 모델 및 상기 보정된 나머지 건전성 예측 모델을 통합하여 상기 통합 PHM 모델을 생성하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 제14항에 있어서, 상기 후처리부는
단조 성능이 상기 대표 모델에 근사하도록 모델 파라미터에 대한 가중치를 추정하고,
상기 가중치에 기초하여 상기 나머지 건전성 예측 모델의 가중치를 보정하고,
상기 가중치 보정된 나머지 건전성 예측 모델의 임계점을 상기 대표 모델의 임계점에 근사하도록 보정하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 제1항에 있어서, 상기 잔존 수명 정보 생성부는
상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 운항 조건에 대응하는 통합 PHM 모델을 실시간으로 매칭하고,
상기 매칭된 통합 PHM 모델에 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보를 적용하여 상기 잔존 수명을 산출하고,
상기 잔존 수명을 포함하는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 함정 원격 정비 지원 장치. - 제16항에 있어서, 상기 PHM 신호 처리 모듈은 상기 통합 PHM 모델 및 상기 잔존 수명 정보를 주기적으로 업데이트하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 상태 정보 통합 관리 모듈은 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보가 상기 함정 전시 모듈에 전시되도록, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보의 전송 주기를 규칙적으로 관리하는 함정 원격 정비 지원 장치.
- 원격 정비 지원 시스템으로서,
제1항 내지 제4항, 제6항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 함정 원격 정비 지원 장치; 및
상기 함정 원격 정비 지원 장치에 연결되고, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보를 수신하고, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보에 대응하는 원격지 정보를 생성하여 상기 함정 원격 정비 지원 장치로 전송하는 원격지 정비 지원 장치
를 포함하는 원격 정비 지원 시스템. - 제19항에 있어서, 상기 원격지 정비 지원 장치는
상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 수신하여 전시하고, 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 현장 정보를 수신하여 출력하며, 상기 원격지 정보를 생성하여 상기 함정 원격 정비 지원 장치로 전송하는 원격지 전시 모듈
을 포함하는 원격 정비 지원 시스템. - 원격 정비 지원 시스템에서의 원격 정비 지원 방법으로서,
상기 원격 정비 지원 시스템의 함정 원격 정비 지원 장치에서, 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 생성하는 단계; 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계; 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 현장 정보를 생성하는 단계; 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보를 상기 원격 정비 지원 시스템의 원격지 정비 지원 장치로 전송하는 단계; 및 상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 원격지 정비 지원 장치로부터 상기 상태 정보, 상기 잔존 수명 정보 및 상기 현장 정보에 대응하는 원격지 정보를 수신하여 출력하는 단계를 포함하고,
상기 함정을 구성하는 함정 구성품에 대한 상태 정보 및 잔존 수명 정보를 생성하는 단계는, 상기 함정 구성품에 부착된 센서 모듈을 통해 상기 함정 구성품에 대한 감지 신호를 생성하는 단계; 상기 함정의 운항을 나타내는 함정 운항 정보를 생성하는 단계; 및 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 함정 구성품에 대한 건전성 상태를 나타내는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계는, 상기 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성하는 단계; 상기 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 단계; 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 복수의 함정 운항 조건으로 그룹화하여 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 단계; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하는 단계; 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출하는 단계; 상기 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정하는 단계; 상기 건전성 지표에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 임계점을 설정하는 단계; 상기 임계점에 기초하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 건전성 예측 모델을 구현하는 단계; 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성하는 단계; 및 상기 감지 신호, 상기 함정 운항 정보 및 상기 통합 PHM 모델에 기초하여 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 삭제
- 제21항에 있어서, 상기 함정 운항 정보는 상기 함정의 속도, 가속도 및 조타 방향을 포함하는 원격 정비 지원 방법.
- 제21항에 있어서, 상기 현장 정보 및 상기 원격지 정보 각각은 영상 정보 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는 원격 정비 지원 방법.
- 제21항에 있어서, 상기 잔존 수명 정보는
상기 함정 구성품의 정상을 나타내는 제1 정보;
상기 함정 구성품의 고장 임박을 나타내는 제2 정보; 및
상기 함정 구성품의 고장을 나타내는 제3 정보
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 삭제
- 제21항에 있어서, 상기 감지 신호에 기초하여 센서 데이터 세트를 생성하는 단계는
상기 감지 신호를 시계열로 변환하여 시계열 기반 감지 신호를 생성하는 단계;
상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값 중 이상 수신된 센서값을 제거하는 단계; 및
상기 시계열 기반 감지 신호의 센서값을 보간하는 노이즈 제거 처리를 수행하여 평활화된 시계열 기반 센서 데이터 세트를 생성하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제27항에 있어서, 상기 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시킨 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 단계는
상기 시계열 기반 센서 데이터 세트를 상기 함정 운항 정보에 매칭시켜 상기 함정 운항 정보 매칭 데이터 세트를 생성하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건은 정박, 정속 운항, 가속 운항 및 회전 운항을 포함하는 원격 정비 지원 방법.
- 제21항에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하는 단계는
이동 평균법을 이용하여 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 데이터 세트를 보간 처리하여, 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹을 생성하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서, 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징들을 추출하는 단계는
상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 우선순위가 가장 높은 특징들을 추출하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제31항에 있어서, 상기 우선순위는 단조성에 의해 결정되는 원격 정비 지원 방법.
- 제32항에 있어서, 상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹으로부터 특징점들을 추출하는 단계는
상기 보간 처리된 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각의 시계열 기반 센서 데이터 세트에 대해 단조성 크기의 변곡 구간 발생까지의 특징들을 선택하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서, 상기 특징들에 기초하여 건전성 지표를 설정하는 단계는
주성분 분석을 통해 상기 특징들을 융합하여 주성분을 결정하는 단계; 및
상기 주성분을 상기 건전성 지표로서 설정하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서, 상기 건전성 예측 모델은 지수 열화 모델을 포함하는 원격 정비 지원 방법.
- 제21항에 있어서, 상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 통합 PHM 모델을 생성하는 단계는
상기 복수의 함정 운항 조건 그룹 각각에 대한 상기 건전성 예측 모델에 기초하여 대표 모델을 결정하는 단계;
상기 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정하는 단계; 및
상기 대표 모델 및 상기 보정된 나머지 건전성 예측 모델을 통합하여 상기 통합 PHM 모델을 생성하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제36항에 있어서, 상기 대표 모델에 기초하여 나머지 건전성 예측 모델을 보정하는 단계는
단조 성능이 상기 대표 모델에 근사하도록 모델 파라미터에 대한 가중치를 추정하는 단계;
상기 가중치에 기초하여 상기 나머지 건전성 예측 모델의 가중치를 보정하는 단계; 및
상기 가중치 보정된 나머지 건전성 예측 모델의 임계점을 상기 대표 모델의 임계점에 근사하도록 보정하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서, 상기 감지 신호, 상기 함정 운항 정보 및 상기 통합 PHM 모델에 기초하여 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계는
상기 함정 운항 정보에 기초하여 상기 함정 운항 조건에 대응하는 통합 PHM 모델을 실시간으로 매칭하는 단계;
상기 매칭된 통합 PHM 모델에 상기 감지 신호 및 상기 함정 운항 정보를 적용하여 상기 잔존 수명을 산출하는 단계; 및
상기 잔존 수명을 포함하는 상기 잔존 수명 정보를 생성하는 단계
를 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제38항에 있어서,
상기 함정 원격 정비 지원 장치에서, 상기 통합 PHM 모델 및 상기 잔존 수명 정보를 주기적으로 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계는
상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보의 전송 주기를 규칙적으로 관리하여 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계
를 더 포함하는 원격 정비 지원 방법. - 제21항에 있어서,
상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 수신하는 단계;
상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 상태 정보 및 상기 잔존 수명 정보를 전시하는 단계;
상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 함정 원격 정비 지원 장치로부터 상기 현장 정보를 수신하여 출력하는 단계; 및
상기 원격지 정비 지원 장치에서, 상기 원격지 정보를 생성하여 상기 함정 원격 정비 지원 장치로 전송하는 단계
를 더 포함하는 원격 정비 지원 방법.
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2021
- 2021-07-20 KR KR1020210095104A patent/KR102502017B1/ko active IP Right Grant
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| LIG넥스원 함정 원격정비체계, "https://www.youtube.com/watch?v=C_KiIZLb1Jw"(2020.12.10.) 1부.* |
| 한국방위산업진흥회, "LIG넥스원, ‘함정 원격정비지원체계’ 공개 : 원거리에서도 숙련된 전문가의 실시간 지원을 통한 함정정비 가능해져", 국방과 기술 제502호, p.22-23(2020.12.23.) 1부.* |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20230014134A (ko) | 2023-01-30 |
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