KR102535503B1 - 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법 - Google Patents
스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 임의의 기계 장치가 정상적인 작동 조건에서 구동하는지 여부를 실시간으로 파악할 수 있는 "스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법방법"을 제안하고자 한다.
본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법은,
(a) 정상 작동 상태로 세팅되어 있는 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한 후 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 1 진동 정보를 도출하는 단계;
(b) 시간 변화에 따른 상기 제 1 진동 정보로부터 제 1 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(c) 상기 기계 장치를 가동시키면서 상기 진동 센서로부터 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보를 도출하는 단계;
(d) 상기 제 2 진동 정보로부터 제 2 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(e) 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 한다
또한, 본 발명의 또 다른 유사도 판단 방법은
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;
복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형의 제 1 중첩 영역과 복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형에 의하여 형성되는 전체 넓이를 구하는 단계;
상기 제 1 중첩 영역/상기 전체 넓이를 구하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단할 수 있다
본 발명에서는 기계 장치의 일측에 부착되는 진동 센터로부터 스펙트로그램을 각기 도출하고 정상적인 상태의 스펙트로그램을 기준으로 현재 가동 중인 기계 장치의 상태 변화를 실시간으로 판단할 수 있다.
본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법은,
(a) 정상 작동 상태로 세팅되어 있는 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한 후 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 1 진동 정보를 도출하는 단계;
(b) 시간 변화에 따른 상기 제 1 진동 정보로부터 제 1 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(c) 상기 기계 장치를 가동시키면서 상기 진동 센서로부터 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보를 도출하는 단계;
(d) 상기 제 2 진동 정보로부터 제 2 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(e) 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 한다
또한, 본 발명의 또 다른 유사도 판단 방법은
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;
복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형의 제 1 중첩 영역과 복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형에 의하여 형성되는 전체 넓이를 구하는 단계;
상기 제 1 중첩 영역/상기 전체 넓이를 구하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단할 수 있다
본 발명에서는 기계 장치의 일측에 부착되는 진동 센터로부터 스펙트로그램을 각기 도출하고 정상적인 상태의 스펙트로그램을 기준으로 현재 가동 중인 기계 장치의 상태 변화를 실시간으로 판단할 수 있다.
Description
본 발명은 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법에 관한 것이다.
최근 하이테크 기능이 겸비된 성형 설비들이 잇따라 보급되고 있는데 이 설비 들은 제품의 특성상 실시간으로 제조 빅데이터(Manufacturing Big Data)를 생성하고 있다. 하지만 많은 정밀 성형업체들은 하이테크 설비를 과거의 구형 성형설비와 동일하게 활용함에 따라 기업의 생산성 및 효율이 저하되어 많은 손해를 안겨주고 있는 현실이다.
이에 대부분의 정밀 성형업체는 품질향상을 위해 품질관리 및 공정관리를 통하여 주로 공정단계에서 원인분석을 통해 불량발생 예방활동을 중심으로 하는 기초적 통계적 공정관리(SPC : Statistic Process Control) 기법을 활용하며, 소정의 자체 관리도(Control Chart)을 이용하여 공정을 모니터링 하고 있다. 또한 회귀분석, 실험계획법 등 다양한 통계적 기법이 공정관리에 사용되고 있다.
그러나 이와 같은 통계적 관리기법은 현 시점에서 발생하는 불량원인들을 분석하는 예방활동에 치중하고 있으며, 불량에 대한 예측은 수행하지 못하는 단점이 있다.
더하여, 사출성형기에서 생산된 제품 외관에 관한 여러 유형의 불량이 발생하고 있어 공정 조건 데이터를 다방면으로 분석해볼 필요가 있으나, 상기의 기초적 통계적 관리기법만으로는 최근 제조업에서 생성되고 있는 실시간 생산 공정 빅데이터 분석에 현실적인 한계가 있다.
즉, 전통적인 통계적 분석 방법은 몇 가지 품질 특성치의 한정된 데이터를 대상으로 이뤄지기 때문에, 빅데이터 분석에는 적합하지 않은 문제가 있다.
위의 경우는 사출 성형기를 예시로 설명한 것이지만 모든 기계 장치의 경우 가동 시간이 길어지거나 구성 요소의 열화, 마모 등으로 정상적인 공정 작업이 제대로 진행되는지 여부에 대하여 실시간으로 확인할 필요가 있을 수 밖에 없다.
본 발명은 임의의 기계 장치가 정상적인 작동 조건에서 구동하는지 여부를 실시간으로 파악할 수 있는 "스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법방법"을 제안하고자 한다.
본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법은,
(a) 정상 작동 상태로 세팅되어 있는 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한 후 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 1 진동 정보를 도출하는 단계;
(b) 시간 변화에 따른 상기 제 1 진동 정보로부터 제 1 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(c) 상기 기계 장치를 가동시키면서 상기 진동 센서로부터 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보를 도출하는 단계;
(d) 상기 제 2 진동 정보로부터 제 2 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(e) 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 한다
본 발명에 있어서,
상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비는
(g1) 상기 제 1 스펙트로그램 정보를 소정의 등간격으로 이격되며 측정되는 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g2) 상기 제 1 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 복수개의 제 1 기준범위치를 도출하는 단계;
(g3) 상기 제 1 기준범위치를 연결하여 제 1 포락선을 구하는 단계;
(g4) 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 소정의 상기 등간격으로 이격되며 측정되는 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g5) 상기 제 2 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 복수개의 제 2 기준범위치를 도출하는 단계,
(g6) 상기 제 2 기준범위치를 연결하여 제 2 포락선을 구하는 단계;
(g7) 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선을 상호 비교하여 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선의 유사도 정도를 판단하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 한다
또한 본 발명에서는
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;를 더 구비하며
상기 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치와 이에 대응하는 상기 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치의 차이 및 상기 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치와 이에 대응하는 상기 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치의 거리 차이를 비교하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단할 수 있다
본 발명에 있어서,
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;
복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형의 제 1 중첩 영역과 복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형에 의하여 형성되는 전체 넓이를 구하는 단계;를 더 구비하며
상기 제 1 중첩 영역/상기 전체 넓이를 구하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단할 수 있다
본 발명에서는 기계 장치의 일측에 부착되는 진동 센터로부터 스펙트로그램을 각기 도출하고 정상적인 상태의 스펙트로그램을 기준으로 현재 가동 중인 기계 장치의 상태 변화를 실시간으로 판단할 수 있다.
도 1은 스펙토그램의 일예이다.
도 2는 본 발명에서 제안하는 유사도 판단 방법의 일예이다.
도 3은 도 2의 (a)의 포락선 패턴을 소정 간격으로 분할하여 사각형을 형성한 도면이다.
도 4는 패턴 1(P1)은 예컨대 정상 동작시의 패턴을 나타내고 패턴2(P2)는 가동 중인 상태의 기계 장치의 임의의 패턴을 나타낸다.
도 5는 본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법의 다른 실시예이다.
도 2는 본 발명에서 제안하는 유사도 판단 방법의 일예이다.
도 3은 도 2의 (a)의 포락선 패턴을 소정 간격으로 분할하여 사각형을 형성한 도면이다.
도 4는 패턴 1(P1)은 예컨대 정상 동작시의 패턴을 나타내고 패턴2(P2)는 가동 중인 상태의 기계 장치의 임의의 패턴을 나타낸다.
도 5는 본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법의 다른 실시예이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법에 대하여 설명하기로 한다
본 발명에서는 소정의 기계 장치에서 진행되는 공정이 정상 범위내에서 이루어지는지 여부를 다음과 같은 방법을 통하여 실시한다
먼저, 소정의 기계 장치가 제공된다
본 발명에서 언급되는 소정의 기계 장치는 전기를 통하여 작동하는 모든 종류의 기계 장치를 포괄적으로 포함하는 개념이다. 예컨대, 본 발명의 실시 대상인 기계 장치는 전력을 공급받아 작동하는 모터, 배터리 제조 장비, 절삭기, 사출성형기, 반도체 제조 장비 등을 포함하는 포괄적 개념이다.
한편, 이러한 기계 장치들은 장시간 가동되어 열화되거나 마모 등이 진행되면 정상적으로 작동하도록 세팅되어 있는 범위를 벗어나는 경우가 발생한다
이러한 경우 미세 가공 공정에서 공정 오차 등이 발생되어 산출되는 제품의 품질에 문제가 초래되고 이는 수율 감소로 직결되는 문제점이 있다
따라서, 이러한 기계 장치들이 정상적인 동작 범위내에서 가동되는지 여부가 매우 중요하며 본 발명에서는 소정의 세팅 조건 범위내에서 작동하는지 여부를 실시간으로 판단할 수 있는 방법을 제안하기 위하여 소정의 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한다
여기서 진동 센서를 부착하는 이유는 기계 장치의 열화 또는 마모 등이 진행되는 경우 정상적인 동작시의 기계적 진동과 대비할 수 있기 때문이다.
예컨대 최초 세팅된 기계 장치가 정상 작동하는 경우 기계 장치의 특정 부위의 시간 변화에 따른 진동 파형이 A라면, 열화 내지 마모 등이 진행된 기계 장치의 특정 부위의 시간 변화에 따른 진동 파형은 B, C ...등으로 다양하게 표시될 것이다.
이때, A파형과, B 파형 또는 C 파형을 각각 상호 대비하여 유사도 여부를 판단하여 기계 장치가 정상 작동 범위에서 어느 정도 이탈하였는지를 판단할 수 있다.
본 발명에서는 제품 제조 공정시 실시간으로 변하는 기계 장치의 진동 특성을 다음과 같은 방식으로 상호 비교하여 시간의 경과 또는 기계 장치의 노후화에 따른 작동 오차가 정상적인 범주에서 어느 정도 이탈하였는지를 판단하는 방법을 제안한다
본 발명에서는 진동센서에서 파형 및 이를 기초로 한 스펙트로그램으로부터 다음과 같은 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법을 제안하고자 한다
먼저, 본 발명에서는 정상 작동 상태로 세팅되어 있는 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한 후 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 1 진동 정보를 도출한다
즉 기계 장치의 특정 부위에 대하여 시간 변화에 따른 진동 파형을 구할 수 있다
다음, 본 발명에서는 시간 변화에 따른 상기 제 1 진동 정보로부터 제 1 스펙트로그램 정보를 도출한다. 널리 알려진 바와 같이, 스펙트로그램에서는 시간축과 주파수 축의 변화에 따라 진폭의 차이를 인쇄 농도 / 표시 색상의 차이로 나타내며 이를 본 발명의 도 1에 예시적으로 도시되어 있다.
제 1 스펙트로그램 정보는 정상적으로 세팅되어 작동하는 기계 장치의 일측에서 나오는 정보를 의미한다
다음, 본 발명에서는 상기 기계 장치를 가동시키면서 상기 진동 센서로부터 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보를 도출한다
기계 장치는 2~3 시간 이상 작동될 수 있고 이 경우 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보는 실시간으로 변할 것이다.
참고로, 기계 장치의 열화가 심한 경우 제 2 진동 정보는 기계 장치의 동작 시간이 길어질 수록 제 1 진동 정보와 상당한 차이가 발생할 수도 있을 것이다.
다음, 본 발명에서는 상기 제 2 진동 정보로부터 제 2 스펙트로그램 정보를 도출한다
다음, 본 발명에서는 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하여 본 발명에서 제안하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법을 실시할 수 있을 것이다.
본 발명에서 제안하는 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하는 방법은 다양할 수 있다.
본 발명에서는 다음과 같은 방법을 통하여 유사도 분석 방법을 실시하였다.
도 2는 본 발명에서 제안하는 유사도 판단 방법의 일예이다.
먼저, 본 발명에 따른 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비는
(g1) 상기 제 1 스펙트로그램 정보를 소정의 등간격으로 이격되며 측정되는 제 1 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g2) 상기 제 1 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 제 1 기준범위치를 도출하는 단계;
(g3) 상기 제 1 기준범위치를 연결하여 제 1 포락선을 구하는 단계;
(g4) 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 소정의 상기 등간격으로 이격되며 측정되는 제 2 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g5) 상기 제 2 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 제 2 기준범위치를 도출하는 단계,
(g6) 상기 제 2 기준범위치를 연결하여 제 2 포락선을 구하는 단계;
(g7) 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선을 상호 비교하여 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선의 유사도 정도를 판단하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성하였다
도 2의 (a)는 정상 동작 상태에 있는 기계 장치의 스펙트로그램의 일예이고, 도 2의 (b) 및 (c)는 가동 중인 기계 장치에서 소정 시간 동안 실시간으로 변화하는 스펙트로그램의 일예이다.
도시된 바와 같이, 정상 동작 상태로 세팅된 기계 장치에서 출력되는 스펙트로그램과 달리 장시간 가동하거나 마모 등이 진행된 기계 장치의 경우 스펙트로그램의 패턴이 상당히 달라지는 것을 알 수 있다
도 2의 (a) 하단에는 제 1 스펙트로그램 최고치로부터 상하 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 제 1 기준범위치에 대한 포락선이 도시되어 있으며, 도 2의 (b) 및 (c)의 하단에는 상기 제 2 스펙트로그램 최고치로부터 상하 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 제 2 기준범위치에 대한 포락선이 도시되어 있다 참고로, 도 2에 도시된 스펙트로그램에서 적색으로 편이될 수록 스펙트로그램의 값은 높은 값을 나타내고 청색으로 편이될 수록 낮을 값을 갖는다. 도면에서 알 수 있듯이, 세로축이 주파수축, 가로축이 시간축으로 표시되며, 본 발명의 도 1, 2 등에 도시된 스펙트로그램의 경우 색상을 통하여 스펙트로그램의 값을 나타내도록 하였지만 필요에 따라 3차원으로 표시될 수 있을 것이다.
본 발명에서 기계 장치의 정밀도 등을 골U하여 포락선 형성의 기준이 되는 최고치 대비 상하 % 범를 조절할 수 있다
정밀한 기계 장치의 경우 95% 부근에서 설정하고 정밀도가 낮은 기계 장치에 대하여는 그 수치를 낮출 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명에서는 이러한 포락선 차이를 비교하여 소정 기계 장치의 공정 유사도를 판별할 수 있다
다음 본 발명에서는 유사도 판단 방법의 다른 실시예를 제안하고자 한다
도 3은 도 2의 (a)의 포락선 패턴을 소정 간격으로 분할하여 사각형을 형성한 도면이다. 각 사각형은 스펙트로그램의 각 최고치를 기준으로 형성되는 사각형으로 각 사각형의 상단과 하단은 각각 특정 최고치로부터 소정 % 낮은 값을 갖는 포락선을 기준으로 형성한다
이렇게 한 이후는 도 4를 참조하여 설명하기로 한다
도 4는 패턴 1(P1)은 예컨대 정상 동작시의 패턴을 나타내고 패턴2(P2)는 가동 중인 상태의 기계 장치의 임의의 패턴을 나타낸다.
예컨대 패턴1(P1)은 도 2의 (a)및 도 3으로부터 도출될 수 있고, 패턴2(P2)는 도 2의 (b) 또는 (c) 및 도 3으로부터 도출될 수 있을 것이다.
도 4의 패턴1에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 포락선에 대하여 형성되는 복수개의 사각형 전체를 설정한 후, 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 선을 구한다 도 4의 패턴 1의 A는 이렇게 구한 일직선의 중심점을 나타낸다
마찬가지로 도 4의 패턴2에 대하여도, 본 발명에서는 포락선에 대하여 형성되는 복수개의 사각형 전체를 설정한 후, 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 선을 구한다 도 4의 패턴 2의 B는 이렇게 구한 일직선의 중심점을 나타낸다
다음, 공정 유사도 판단을 위하여 도 5와 같은 방법을 실시한다
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 도 4에서 구한 일직선 패턴1과 패탄 2를 상호 중첩시킨다.
도 5에 도시된 바와 같이, 도 4의 일직선의 중심점을 일치시키면, 패턴 1의 최고치(P1A, P2A...P5A)과 패턴 2의 최고치(P1B, P2B...P5B)가 도면과 같이 표시된다
도 5에서 d1, d2, d3, d4, d5는 상호 대응하는 패턴 1의 최고치(P1A, P2A...P5A)과 패턴 2의 최고치(P1B, P2B...P5B)의 거리(distabnce)를 나타내며, p1, p2, p3, p4, p5는 대응하는 패턴 1의 최고치(peak value)와 패턴 2의 최고치 차이를 의미한다.
본 발명에서는 아래에 도시된 바와 같은 함수식을 통하여 패턴 1과 패턴 2의 공정 유사도 여부를 판단한다
유사도 판정은 다음과 같은 수식을 사용하기로 한다
여기서, α, β는 0~1 사이에 있는 임의의 수이다.
이러한 유사도 판별 방법은 다음과 같은 단계로 정리할 수 있을 것이다.
본 발명의 유사도 판단 방법은
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;
상기 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치와 이에 대응하는 상기 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치의 차이 및 상기 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치와 이에 대응하는 상기 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치의 거리 차이를 비교하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단할 수 있다
한편, 본 발명에서는 또 다음 유사도 판별 방법을 제안한다
도 4의 패턴1과 패턴2의 중심점(A, B)을 기준으로 2개의 패턴을 중첩시키면 도 5의 아래 도면에 표시한 도면이 형성된다.
도 5에서 S1, S2, ...Sk는 중첩되는 각 사격형의 전체 면적으로 각각 나타내고, C1, C2, C3....Ck는 상호 공통으로 중첩된 면적을 각각 나타낸다
그 다음, 본 발명에서는 다음과 같은 수식을 구한다
여기서, C는 C1, C2, C3....Ck를 합한 면적을 나타내고, S는 S1, S2, ...Sk를 합한 면적을 나타낸다.
다음, 본 발명에서는 유사도 판단을 위하여 다음과 같은 수식을 제안한다
유사도 = C/S
만약 도 4의 패턴 1과 패턴 1이 정확히 일치하는 경우라면 유사도는 1이 나올 것이다.
이러한 유사도 판별 방법은 다음과 같은 단계로 정리할 수 있을 것이다.
즉, 본 발명의 유사도 판단 방법은
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;
복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형의 제 1 중첩 영역과 복수개의 상기 제 1 기준 사각형과 복수개의 상기 제 2 기준 사각형에 의하여 형성되는 전체 넓이를 구하는 단계;
상기 제 1 중첩 영역/상기 전체 넓이를 구하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단할 수 있다
이상과 같은 방법을 통하여 본 발명에서는 각기 다른 방법으로 제품 제조 공정의 유사도를 분석하는 방법을 제안하였다.
즉, 본 발명에서는 기계 장치의 일측에 부착되는 진동 센터로부터 스펙트로그램을 각기 도출하고 정상적인 상태의 스펙트로그램을 기준으로 현재 가동 중인 기계 장치의 상태 변화를 실시간으로 판단할 수 있다.
Claims (4)
- 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법으로서,
(a) 정상 작동 상태로 세팅되어 있는 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한 후 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 1 진동 정보를 도출하는 단계;
(b) 시간 변화에 따른 상기 제 1 진동 정보로부터 제 1 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(c) 상기 기계 장치를 가동시키면서 상기 진동 센서로부터 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보를 도출하는 단계;
(d) 상기 제 2 진동 정보로부터 제 2 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(e) 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되며
상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비는
(g1) 상기 제 1 스펙트로그램 정보를 소정의 등간격으로 이격되며 측정되는 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g2) 상기 제 1 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 복수개의 제 1 기준범위치를 도출하는 단계;
(g3) 상기 제 1 기준범위치를 연결하여 제 1 포락선을 구하는 단계;
(g4) 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 소정의 상기 등간격으로 이격되며 측정되는 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g5) 상기 제 2 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 복수개의 제 2 기준범위치를 도출하는 단계,
(g6) 상기 제 2 기준범위치를 연결하여 제 2 포락선을 구하는 단계;
(g7) 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선을 상호 비교하여 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선의 유사도 정도를 판단하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되며,
복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 1 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 1 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 1 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 1 선을 구하는 단계;
복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 중심으로 복수개의 제 2 기준범위치를 상하단으로 하는 복수개의 제 2 기준 사각형을 형성하는 단계;
복수개의 제 2 기준 사각형의 첫번째 사각형과 마지막 사각형의 세로축 중심점을 연결하는 일직선의 제 2 선을 구하는 단계;
상기 제 1 선과 제 2의 중심점을 기준으로 상호 중첩시키는 단계;를 더 구비하며
상기 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치와 이에 대응하는 상기 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치의 차이 및 상기 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치와 이에 대응하는 상기 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치의 거리 차이를 비교하여 상기 제 1 스펙트로그램과 상기 제 2 스펙트로그램의 유사도 정도를 판단하는 것을 특징으로 하는 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법. - 스펙트로그램 (Spectrogram)을 이용한 제품 제조 공정의 유사도 분석 방법으로서,
(a) 정상 작동 상태로 세팅되어 있는 기계 장치의 일측에 진동 센서를 부착한 후 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 1 진동 정보를 도출하는 단계;
(b) 시간 변화에 따른 상기 제 1 진동 정보로부터 제 1 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(c) 상기 기계 장치를 가동시키면서 상기 진동 센서로부터 소정 기간의 시간 변화에 따른 제 2 진동 정보를 도출하는 단계;
(d) 상기 제 2 진동 정보로부터 제 2 스펙트로그램 정보를 도출하는 단계;
(e) 상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되며
상기 제 1 스펙트로그램 정보와 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 상호 대비는
(g1) 상기 제 1 스펙트로그램 정보를 소정의 등간격으로 이격되며 측정되는 복수개의 제 1 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g2) 상기 제 1 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 복수개의 제 1 기준범위치를 도출하는 단계;
(g3) 상기 제 1 기준범위치를 연결하여 제 1 포락선을 구하는 단계;
(g4) 상기 제 2 스펙트로그램 정보를 소정의 상기 등간격으로 이격되며 측정되는 복수개의 제 2 스펙트로그램 최고치를 도출하는 단계;
(g5) 상기 제 2 스펙트로그램 최고치로부터 70~95% 범위내에서 임의의 %에 해당하는 낮은 값을 갖는 복수개의 제 2 기준범위치를 도출하는 단계,
(g6) 상기 제 2 기준범위치를 연결하여 제 2 포락선을 구하는 단계;
(g7) 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선을 상호 비교하여 상기 제 1 포락선과 상기 제 2 포락선의 유사도 정도를 판단하여 가동 상태의 상기 기계 장치가 정상 작동 범위내에 있는지 여부를 판단하는 단계로 구성되며,
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Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
| JP2019067197A (ja) * | 2017-10-02 | 2019-04-25 | 日本ユニシス株式会社 | 故障予兆検知手法 |
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| JP2020191050A (ja) * | 2019-05-24 | 2020-11-26 | Ｋｙｂ株式会社 | 異常検知装置及び異常検知方法 |
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|---|---|---|---|---|
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019067197A (ja) * | 2017-10-02 | 2019-04-25 | 日本ユニシス株式会社 | 故障予兆検知手法 |
| KR101996489B1 (ko) | 2017-12-28 | 2019-07-04 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치 |
| JP2020191050A (ja) * | 2019-05-24 | 2020-11-26 | Ｋｙｂ株式会社 | 異常検知装置及び異常検知方法 |
| JP2021032287A (ja) | 2019-08-21 | 2021-03-01 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | 状態監視システムおよび方法 |
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