KR102584912B1 - 음향방출신호 및 진동가속도의 측정에 의한 유체수송관의 감육 탐지 장치 및 방법 - Google Patents

음향방출신호 및 진동가속도의 측정에 의한 유체수송관의 감육 탐지 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 음향방출(Acoustic Emission) 센서("AE센서")를 이용하여 유체수송관에서 발생하는 음향방출신호를 탐지하고 그 변화를 측정함과 동시에, "진동 센서"를 이용하여 유체수송관의 진동을 탐지하고 그 정도를 측정하며, 이러한 진동의 변화 정도를 측정함으로써 유체수송관의 감육 여부를 탐지하고 진단하는 "유체수송관의 감육 탐지 장치" 및 "유체수송관의 감육 탐지 방법"에 관한 것이다.

Description

음향방출신호 및 진동가속도의 측정에 의한 유체수송관의 감육 탐지 장치 및 방법{Apparatus and Method for Detecting Wall-thining of Pipe}
본 발명은 고온의 온수(溫水) 등과 같은 유체 내지 기체의 열매체를 수송하기 위한 이중보온관을 포함하여 다양한 형태의 유체수송관에 대하여, 유체수송관의 내부 직경이 감소하게 되는 "감육(減肉)"이 발생하였는지의 여부를 신속하게 탐지 내지 진단할 수 있는 기술에 대한 것으로서, 구체적으로는 음향방출(Acoustic Emission)신호를 탐지하는 센서("AE센서")를 이용하여 유체수송관에서 발생하는 음향방출신호를 탐지하고 그 변화를 측정함과 동시에, 진동 센서를 이용하여 유체수송관의 진동을 탐지하고 그 정도(진동 가속도 또는 이와 균등한 물리량)를 측정하며, 더 나아가 이러한 진동의 변화 정도를 측정함으로써 유체수송관의 감육 발생 여부를 탐지하고 진단하는 "유체수송관의 감육 탐지 장치" 및 "유체수송관의 감육 탐지 방법"에 관한 것이다.
유체 내지 기체 형태의 열매체를 소정 압력으로 수송하는 열수송관으로는 일반적으로 내관(內管), 보온재(중간층) 및 외관(外管)으로 이루어진 이중보온관(二重保溫管/ Pre-insulated pipe)이 사용된다. 이러한 열수송관은 지하에 매설되어 있기 때문에 육안으로는 유지관리가 어렵다. 특히 파손, 균열 등으로 인하여 열수송관에 감육이 발생하였더라도 그 사실과 위치 등을 정확히 파악하는 것이 매우 어렵다.
한편, 이에 열수송관의 누수를 탐지 또는 진단하기 위하여 여러 형태의 방안이 제시되고 있다. 대한민국 등록특허 제10-1447920호 등을 통해서 누수센서를 이용하여 지중 파이프의 누수 여부를 판단하려는 기술이 제시되어 있다. 일본 특허 제6331164호에는 급수 배관의 관내에 수소를 충전해 압송한 상태에서 수소 가스 탐색기로 지면을 탐사해 누설한 수소 가스를 흡인해 누수 개소를 검출하는 기술이 개시되어 있다.
그러나 열수송관을 포함하는 유체수송관에 대하여 누수를 탐지 또는 진단하기 위한 종래의 기술의 경우, 탐지의 신뢰성이 낮을 뿐만 아니라, 센서로부터의 신호를 연산하고 분석하는데 상당한 시간이 소요되는 문제점이 있다. 무엇보다도 종래 기술은 <누수>를 판단하기 위한 것인 바, 유체수송관의 <감육>을 탐지하고 진단하는데는 직접적으로 이용하기 어렵다는 한계가 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1447920호(2014.10.08.공고). 일본 특허 제6331164호(2018. 05. 11. 공고).
본 발명은 위와 같은 종래 기술의 한계를 극복하기 위하여 개발된 것으로서, 열수송관을 포함하는 유체수송관에 대하여 감육을 탐지 또는 진단함에 있어서, 탐지 및 진단의 신뢰성을 높일 수 있고, 이러한 탐지와 진단에 소요되는 시간을 단축시켜서 유체수송관의 감육을 실시간으로 그리고 높은 정확성과 신뢰도로 탐지 및 진단할 수 있는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다.
위와 같은 과제를 달성하기 위하여 본 발명에서는, 유체수송관의 이격된 유입부와 유출부 각각에 설치되어 유체수송관에서 발생하는 음향방출 신호를 탐지하고 측정하는 유입부 AE센서와 유출부 AE센서; 유체수송관의 이격된 유입부와 유출부 각각에 설치되어 유체수송관의 탄성운동에 의해 발생하는 유체수송관의 진동 신호를 탐지하고 측정하는 유입부 진동 센서와 유출부 진동 센서; 및 AE센서와 진동 센서로부터의 신호를 수신하여 유체수송관의 감육 여부를 판단하는 신호분석 제어장치를 포함하며; 신호분석 제어장치에서는 AE센서와 진동 센서로부터 수신한 원신호에 대한 필터링을 수행하고, 원신호와 필터링된 신호에 대한 스펙트럼을 산출한 후, 원신호의 스펙트럼과 필터링된 신호의 스펙트럼으로부터 통계 특징값을 연산하고, 산출된 통계 특징값을 각각의 사전 설정 기준값과 비교하여, 산출된 통계 특징값이 사전 설정 기준값의 허용범위 내에 있는 경우에는 "정상 상태"로 판정하게 되고, 이 범위를 벗어날 경우에는 "비정상 상태"로 판단하며, 산출된 모든 통계 특징값이 "비정상 상태"로 판단되면 <감육 상태>라고 판정하며, 비교 결과에서 어느 하나라도 "정상 상태"로 판단된다면 <감육판단 보류>로 판정하게 되는 것을 특징으로 하는 유체수송관의 감육 탐지 및 진단 장치가 제공된다.
또한 본 발명에서는 상기한 목적을 달성하기 위하여, 상기한 본 발명의 감육 탐지 장치를 이용하여, 유체수송관의 감육을 탐지하고 진단하는 방법이 제공된다.
본 발명에서는 음향방출신호를 탐지하는 AE센서를 이용하여 유체수송관에서 발생하는 음향방출신호를 탐지하고 그 변화를 측정함과 동시에, 진동 센서를 이용하여 유체수송관의 진동을 탐지하고 그 정도를 측정하고 이러한 진동의 변화 정도를 측정하며, 이러한 2가지의 측정 신호를 동시에 이용하여 유체수송관의 감육 여부를 탐지하고 진단하게 되는 바, 탐지 및 진단 결과의 신뢰도와 정확도가 매우 높다는 장점이 있다.
특히, 본 발명에 의하면, 이러한 유체수송관의 감육 여부의 탐지 및 진단이 매우 신속하게 이루어지므로 현장에서 실시간으로 유체수송관의 상태를 파악할 수 있게 되고, 그에 따라 즉각적인 대처가 가능하게 되어 유체수송관의 감육으로 인하여 발생할 수 있는 여러 문제점들과 곤란한 상황을 미연에 방지할 수 있게 되는 효과가 발휘된다.
도 1은 유체수송관에 본 발명의 감육 탐지 장치가 설치되어 있는 것을 개념적으로 보여주는 개략도이다.
도 2는 본 발명의 감육 탐지 장치에 구비된 신호분석 제어장치의 구성을 보여주는 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 감육 탐지 방법에서의 일련의 과정을 보여주는 개략적인 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지 않는다.
도 1에는 유체수송관(200)에 본 발명의 감육 탐지 장치(100)가 설치되어 있는 것을 개념적으로 보여주는 개략도가 도시되어 있다. 도면에 예시된 것처럼 본 발명에 따른 감육 탐지 장치(100)는, 유체수송관(200)의 이격된 2개의 지점 즉, 유입부와 유출부 각각에 설치되어 유체수송관에서 발생하는 음향방출(Acoustic Emission) 신호를 탐지하고 측정하는 AE센서(1a, 1b)와, 유체수송관(200)의 유입부와 유출부 각각에 설치되어 유체의 흐름에 따른 유체수송관(200)의 탄성운동에 의해 발생하는 유체수송관의 진동 신호를 탐지하고 측정하는 진동 센서(2a, 2b)와, 센서로부터의 신호를 수신하여 유체수송관의 감육 여부를 판단하는 신호분석 제어장치(3)를 포함하여 구성된다. 상기 "유입부"는 유체수송관(200)에서 감육 여부를 파악하기 위한 구간(감육 여부 검토구간)의 시점(始點)이 되며, 상기 "유출부"는 감육 여부 검토구간의 종점(終點)에 해당한다.
유체수송관(pipe)의 내부에 압력이 가해진 상태로 유체가 흐르고 있을 때에는 유체수송관의 탄성에 의해 음향신호가 발생한다. 유체수송관에서 발생하는 이러한 음향신호("음향방출신호"라고 약칭함)는 유체수송관의 감육(減肉) 여부에 따라 달라진다. 즉, 유체수송관에 감육이 발생하지 않은 상태인 "정상 상태"에서의 음향방출신호와, 감육이 발생하고 있는 상태인 "감육 상태"에서의 음향방출신호는 서로 차이가 존재하는 것이다.
본 발명에서는 유체수송관(200)에서 소정 거리로 이격되어 있는 2개의 지점 즉, 유입부와 유출부 각각에, 음향방출신호를 탐지하고 측정할 수 있는 AE센서를 설치하여 AE센서에서 측정된 음향방출신호의 변화를 관측함으로써 유체수송관의 감육 여부를 파악하게 된다. 이를 위하여 본 발명의 감육 탐지 장치(100)에는, 유체수송관(200)의 유입부에 설치된 "유입부 AE센서(1a)"와 유출부에 설치된 "유출부 AE센서(1b)"를 구비하고 있다. 따라서 감육 여부 검토구간의 시점(始點)에 해당하는 유입부에서는 유입부 AE센서(1a)에 의하여 유입부에서 발생하는 음향방출신호를 측정하고, 감육 여부 검토구간의 종점(終點)에 해당하는 유출부에서는 유출부 AE센서(1b)에 의하여 유출부에서 발생하는 음향방출신호를 측정한다.
한편, 유체수송관의 내부에서 압력이 가해진 상태로 흐르는 유체의 난류 흐름은 에너지 파동을 일으키고, 그로 인하여 유체와 유체수송관에는 연성 진동이 발생한다. 그런데 유체수송관에 감육이 발생할 경우에는, 유체가 유체수송관의 감육 부분을 지나가면서 해당 부위와 마찰을 일으키게 되고, 그에 따라 유체수송관을 진동시키게 된다. 이와 같은 감육으로 인한 유체수송관의 진동은, 감육이 발생하지 아니하였을 때 유체수송관에 발생하는 진동과는 다른 양상을 보인다. 이러한 진동과 관련된 신호는 진동 가속도일 수도 있고, 기타 진동 가속도와 균등한 다른 물리량으로 표현되는 신호일 수 있다. 따라서 본 발명에서는 이러한 진동 가속도 및 이에 균등한 물리량을 나타내는 신호를 "진동 신호"라고 통칭한다.
본 발명에서는 유체수송관(200)의 유입부와 유출부 각각에, 추가적으로 유체수송관(200)에서 발생하는 진동 신호를 탐지하고 측정하는 진동 센서(2a, 2b)를 설치하고, 진동 센서(2a, 2b)에서 측정된 진동 신호의 변화를 관측함으로써 이를 유체수송관의 감육 여부를 파악에 이용하게 된다. 구체적으로 본 발명의 감육 탐지 장치(100)에는, 유체수송관(200)의 유입부에 설치된 "유입부 진동 센서(2a)"와 유출부에 설치된 "유출부 진동 센서(2b)"를 구비하고 있다. 따라서 감육 여부 검토구간의 시점(始點)에 해당하는 유입부에서는 유입부 진동 센서(2a)에 의하여 유입부에서 발생하는 진동 신호를 측정하고, 감육 여부 검토구간의 종점(終點)에 해당하는 유출부에서는 유출부 진동 센서(2b)에 의하여 유출부에서 발생하는 진동 신호를 측정한다.
유체수송관이 내관과 외관을 가지는 이중보온관이고, 내관에 대해 감육 여부를 판단해야 할 경우에는, AE센서(1a, 1b)와, 진동 센서(2a, 2b)를 설치할 때 인위적으로 내관을 노출시키거나, 자연스럽게 내관이 노출되는 부분, 관 점검구의 밸브를 설치 지점으로 활용할 수 있다.
도 2에는 본 발명의 감육 탐지 장치(100)에 구비된 신호분석 제어장치(3)의 구성을 보여주는 개략적인 블록도가 도시되어 있다. 도면에 예시된 것처럼 본 발명의 신호분석 제어장치(3)는, 상기한 AE센서와 진동 센서로부터의 신호를 수신하여 유체수송관의 감육 여부를 파단하게 되는데, 구체적으로 신호분석 제어장치(3)는 신호 수집/저장 모듈(31), 필터 모듈(32), 스펙트럼 변환모듈(33), 통계 특징값 연산 모듈(34), 감육 판단 모듈(35) 및 출력 모듈(36)을 포함하여 구성된다. 신호분석 제어장치(3)는 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)이 탑재된 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서로 이루어질 수 있다. 특히 신호분석 제어장치(3)를 구성하는 각각의 모듈은 각각의 고유 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 3에는 본 발명에 따른 유체수송관의 감육 탐지 방법에 대한 개략적인 흐름도가 도시되어 있다. 도 2 및 도 3을 참조하여 신호분석 제어장치(3)를 구성하는 각각의 모듈이 수행하는 동작 등을 구체적으로 살펴보면, 신호 수집/저장 모듈(31)에서는 유입부 AE센서(1a), 유출부 AE센서(1b), 유입부 진동 센서(2a), 및 유출부 진동 센서(2b)의 각각에서 측정되어 온 원래의 신호(raw data / "원신호")를 유무선 방식으로 실시간으로 수집 및 저장한다(단계 S1).
필터 모듈(32)에서는 수집된 원신호에 대해 필터를 적용하여 필터링된 신호를 만들어낸다(단계 S2). AE센서와 진동 센서에서 측정된 원신호에 대하여 위와 같이 필터링 작업을 수행하게 되면, 유체수송관의 정상 상태, 및 감육 상태를 각각 파악할 수 있는 특징적인 변화를 보여주는 주파수만 강조할 수 있게 된다. 이 때, 필터 모듈(32)에서는 필터로서 대역필터, 고역필터, 저역필터 중 선택하거나 또는 모두 적용하여 필터링된 신호를 만들어낼 수 있는데, 위 세 가지의 필터를 모두 사용하는 것이 더 좋은 분류 성능을 발휘하게 되므로 대역필터, 고역필터 및 저역필터를 모두 사용하여 원신호를 필터링하는 것이 바람직하다.
스펙트럼 변환모듈(33)에서는 원신호와 필터링된 신호 각각에 대한 스펙트럼 변환 작업을 수행하여 스펙트럼을 산출한다(단계 S3). 즉, "원신호의 스펙트럼"과 "필터링된 신호의 스펙트럼"을 각각 산출하는 것이다. 스펙트럼을 산출할 때에는 푸리에 변환을 이용한 방법 등과 같은 공지의 연산방법을 이용할 수 있다.
통계 특징값 연산 모듈(34)에서는, 산출된 "원신호의 스펙트럼"과 "필터링된 신호의 스펙트럼"으로부터 아래의 "통계 특징값"들을 연산한다(단계 S4).
구체적으로 통계 특징값 연산 모듈(34)에서는, 유입부에서의 음향방출신호 즉, 유입부 AE센서(1a)에서 측정된 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 <주파수 왜도(Frequency skewness)>, <주파수 중심(Frequency center)> 및 <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>의 3가지 통계 특징값을 산출한다.
여기서, <주파수 왜도(Frequency skewness)>는 스펙트럼의 비대칭 정도를 나타내는 통계 특징값으로서, 원신호에 대해 고역필터를 적용하여 만들어진 신호(고역필터링된 신호)의 스펙트럼에 아래의 수학식 1에 따라 산출되는 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00001
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00002
<주파수 중심(Frequency center)>은 스펙트럼의 중심이 되는 주파수를 의미하는 것으로서, 원신호에 대해 저역필터를 적용하여 만들어진 신호( 저역필터링된 신호)의 스펙트럼에 아래의 수학식 2에 따라 산출되는 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00003
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00004
<정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>는 정규화시킨 신호의 확률에 음의 로그를 취하고, 모든 범위의 주파수를 합한 값으로서, 원신호에 대하여 고역필터를 적용하여 만들어진 신호(고역필터링된 신호)에 아래의 수학식 3을 적용하여 만들어진 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00005
이다.
Figure 112022128931798-pat00006
위 수학식 1, 수학식 2 및 수학식 3에서
Figure 112022128931798-pat00007
는 주파수 왜도를 의미하며,
Figure 112022128931798-pat00008
는 주파수 중심을 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00009
은 정규 음성 로그우드를 의미한다. 그리고
Figure 112022128931798-pat00010
은 샘플링된 신호의 수를 의미하며,
Figure 112022128931798-pat00011
는 주파수를 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00012
는 스펙트럼 산술평균을 의미한다. 그리고
Figure 112022128931798-pat00013
는 해당 주파수의 스펙트럼을 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00014
은 샘플링 레이트를 의미한다. 그리고
Figure 112022128931798-pat00015
는 음향 방출 신호 또는 가속도 신호를 의미하며,
Figure 112022128931798-pat00016
는 신호의 산술평균,
Figure 112022128931798-pat00017
는 신호의 표준편차, 그리고
Figure 112022128931798-pat00018
는 스펙트럼의 표준편차를 의미한다.
한편, 통계 특징값 연산 모듈(34)에서는, 유출부에서의 음향방출신호 즉, 유출부 AE센서(1b)에 의해 측정된 유출부에서의 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>, <분산 주파수(Variance frequency)> 및 <표준 편차(Standard deviation)>의 3가지 통계 특징값을 산출한다.
여기서, <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>는 앞서 설명한 것처럼 원신호에 대해 고역필터를 적용하여 만들어진 신호(고역필터링된 신호)의 스펙트럼에 수학식 3을 적용하여 만들어진 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00019
이다.
<분산 주파수(Variance frequency)>는 스펙트럼의 분산을 나타내는 것으로서, 원신호에 대해 저역필터를 적용하여 만들어진 신호(저역필터링된 신호)의 스펙트럼에 아래의 수학식 4를 적용하여 만들어진 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00020
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00021
<표준 편차(Standard deviation)>는 신호의 표준 편차를 나타내는 것으로서, 원신호에 대해 저역필터를 적용하여 만들어진 신호( 고역필터링된 신호)에 아래의 수학식 5를 적용하여 만들어진 통계특징값
Figure 112022128931798-pat00022
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00023
위 수학식 4 및 수학식 5에서
Figure 112022128931798-pat00024
는 분산 주파수를 의미하며,
Figure 112022128931798-pat00025
는 표준편차를 의미한다. 그리고 앞서 설명한 것처럼
Figure 112022128931798-pat00026
는 주파수 중심을 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00027
은 샘플링된 신호의 수를 의미하며,
Figure 112022128931798-pat00028
는 주파수를 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00029
는 해당 주파수의 스펙트럼을 의미하며,
Figure 112022128931798-pat00030
는 음향 방출 신호 또는 가속도 신호를 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00031
는 신호의 산술평균을 의미한다.
앞서 설명한 것처럼 본 발명에서는 유입부 진동 센서(2a)에 의해서 유입부에서 유체수송관에 발생하는 진동 신호를 측정하고, 유출부 진동 센서(2b)에 의해 유출부에서 유체수송관에 발생하는 진동 신호를 측정한다. 따라서 통계 특징값 연산 모듈(34)에서는, 음향방출신호 뿐만 아니라 진동 신호의 측정신호에 대한 스펙트럼을 이용하여 아래와 같은 통계 특징값을 산출한다.
우선 통계 특징값 연산 모듈(34)에서는, 유입부에 대하여 측정된 진동 신호 즉, 유입부 진동 센서(2a)에 의해 측정된 진동 신호와, 그의 스펙트럼을 이용하여 <표준 편차(Standard deviation)>, <분산 주파수 제곱근(Root variation frequency)> 및 <주파수 제곱 합의 제곱근(Frequency RS overall)>의 3가지 통계 특징값을 산출한다.
진동 신호와 관련한 <표준 편차(Standard deviation)>는 필터링되지 않은 원신호에 대해 위의 수학식 5를 적용하여 만들어진 통계특징값
Figure 112022128931798-pat00032
으로서, 통계 특징값 연산 모듈(34)에서는 유입부 진동 센서(2a)에 의해 측정된 진동 신호의 스펙트럼을 이용하여<표준 편차(Standard deviation)>를 산출하게 된다.
진동 신호와 관련한 <분산 주파수 제곱근(Root variation frequency)>는 분산 주파수의 1/2승에 해당하는 값으로서, 필터링되지 않은 원신호의 스펙트럼에 아래의 수학식 6을 적용하여 만들어진 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00033
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00034
진동 신호와 관련한 <주파수 제곱 합의 제곱근(Frequency RS overall)>은 스펙트럼의 제곱의 합에 대한 제곱근에 해당하는 값으로서, 필터링되지 않은 원신호의 스펙트럼에 아래의 수학식 7을 적용하여 만들어진 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00035
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00036
그리고 통계 특징값 연산 모듈(34)에서는 유출부에서 측정된 진동 신호 즉, 유출부 진동 센서(2b)에 의해 측정된 유출부에서의 진동 신호의 스펙트럼을 이용하여 <주파수 왜도(Frequency skewness)>, <주파수의 제곱평균 제곱근(Frequency RMS)> 및 <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>의 3가지 통계 특징값을 산출한다.
<주파수 왜도(Frequency skewness)>에 대해서는 위에서 이미 설명하였으므로 이에 대한 반복 기재는 생략한다.
<정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>의 경우, 음향방출신호에 대해서는 고역필터를 거친 신호에 적용하여 산출하였으나, 유출부에서 측정한 진동 가속도 신호에 대해서는 저역필터를 거친 신호에 적용하여 적용한다는 차이점이 있다.
<주파수의 제곱평균 제곱근(Frequency RMS)>는 스펙트럼의 제곱의 평균에 대해 제곱근을 취한 것으로서, 필터링되지 않은 원신호의 스펙트럼에 아래의 수학식 8을 적용하여 만들어진 통계 특징값
Figure 112022128931798-pat00037
일 수 있다.
Figure 112022128931798-pat00038
위 수학식 6 , 수학식 7 및 수학식 8에서
Figure 112022128931798-pat00039
는 주파수의 제곱평균 제곱근(Frequency RMS)이고,
Figure 112022128931798-pat00040
는 주파수 제곱 합의 제곱근(Frequency RS overall)이며,
Figure 112022128931798-pat00041
는 분산 주파수 제곱근(Root variation frequency)이고,
Figure 112022128931798-pat00042
는 주파수의 분산이며,
Figure 112022128931798-pat00043
는 주파수를 의미하고,
Figure 112022128931798-pat00044
는 해당 주파수의 스펙트럼을 의미하며,
위와 같이 통계 특징값 연산 모듈(34)에서 "유입부에서의 음향방출신호의 스펙트럼을 이용한 통계 특징값", "유출부에서의 음향방출신호의 스펙트럼을 이용한 통계 특징값", "유입부에서의 진동 신호의 스펙트럼을 이용한 통계 특징값", 및 "유출부에서의 진동 신호의 스펙트럼을 이용한 통계 특징값"을 각각 산출하게 되면, 후속하여 감육 판단 모듈(35)에서는 산출된 통계 특징값을 각각의 사전 설정 기준값과 비교하여 유체수송관(200)의 감육 여부를 판단한다(본 발명의 방법에서의 단계 S5).
유체수송관에 감육이 발생하지 않은 "정상 상태"일 때, 유입부와 유출부에서의 상기한 각각의 통계 특징값에 대한 기준값이 사전 조사에 의해 미리 설정된다.
본 발명에서는 위에서 설명한 방법에 의해 유입부와 유출부 각각에 대하여 산출된 통계 특징값을 각각의 사전 설정 기준값과 비교하여 유체수송관(200)에 감육이 발생하였는지를 판단하게 되는 것이다.
구체적으로 유입부 AE센서(1a)에서 측정된 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 산출된 <주파수 왜도(Frequency skewness)>, <주파수 중심(Frequency center)> 및 <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>의 3가지 통계 특징값을 사전 설정 기준값과 비교한다.
그리고 유출부 AE센서(1b)에서의 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 산출된 <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>, <분산 주파수(Variance frequency)> 및 <표준 편차(Standard deviation)>의 3가지 통계 특징값을 사전 설정 기준값과 비교한다.
이에 더하여 유입부 진동 센서(2a)에 의해 측정된 진동 신호의 스펙트럼을 이용하여 산출된 <표준 편차(Standard deviation)>, <분산 주파수 제곱근(Root variation frequency)> 및 <주파수 제곱 합의 제곱근(Frequency RS overall)>의 3가지 통계 특징값을 사전 설정 기준값과 비교하고, 유출부 진동 센서(2b)에 의해 측정된 유출부에서의 진동 신호의 스펙트럼을 이용하여 산출된 <주파수 왜도(Frequency skewness)>, <주파수의 제곱평균 제곱근(Frequency RMS)> 및 <정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood)>의 3가지 통계 특징값을 사전 설정 기준값과 비교한다.
각각의 통계 특징값을 사전 설정 기준값과 비교함에 있어서, 통계 특징값이 이에 대한 사전 설정 기준값의 허용범위 내에 있게 될 경우에는 "정상 상태"로 판정하게 되고, 이 범위를 벗어날 경우에는 "비정상 상태"로 판단한다. 이 때, 사전 설정 기준값의 허용범위는 사전 설정 기준값의 평균을
Figure 112022128931798-pat00045
라고 하고 이에 대한 표준편차를
Figure 112022128931798-pat00046
라고 할 때, <
Figure 112022128931798-pat00047
>가 된다. 즉, 사전 설정 기준값의 허용범위는 <
Figure 112022128931798-pat00048
>가 되는 것이고, 통계 특징값이 <
Figure 112022128931798-pat00049
> 내에 있게 될 경우에는 "정상 상태"로 판정하게 되고, 이 범위를 벗어날 경우에는 "비정상 상태"로 판단하는 것이다. 이러한 사전 설정 기준값의 허용범위는, 통계 특징값이 정규분포의 형태로 분포할 경우 통계적으로 정확도 99.7%를 보이는 것이다.
위와 같은 기준에 따라 판단한 결과, <유입부>에서의 "음향방출신호"의 스펙트럼에 근거한 3가지의 통계 특징값과, <유출부>에서의 "음향방출신호"의 스펙트럼에 근거한 3가지의 통계 특징값, 그리고 <유입부>에서의 "진동 신호"의 스펙트럼에 근거한 3가지의 통계 특징값과, <유출부>에서의 "진동 신호"의 스펙트럼에 근거한 3가지의 통계 특징값의 각각에 대한 사전 설정 기준값의 비교 결과가 모두 "비정상 상태"로 판단되면 <감육 상태>라고 판정하며, 비교 결과에서 어느 하나라도 "정상 상태"로 판단된다면 일단은 <감육판단 보류>로 판정한다.
감육 판단 모듈(35)에서 내려진 판정 결과 즉, <감육 상태> 판정과 <감육판단 보류> 판정은 어떤 것이든지 출력 모듈(36)을 통해서 시각적인 방법(예를 들어, 컴퓨터 모니터 내지 휴대단말기를 통해서 결과를 표출)이나 청각적인 방법(예를 들어, 알람 등을 통해서 경고음 등을 표출) 등의 다양한 방식으로 출력되어 관리자에게 전달된다. 관리자는 <감육 상태>를 통보받았을 경우, 즉각적인 감육 대응 조치를 취하게 되고, <감육판단 보류>를 통보받았을 경우, 당장은 유체수송관에 실질적인 감육 내지 피해가 발생하지 않은 것으로 간주하지만 지속적인 관심이 필요한 대상으로 취급하여 효율적으로 유체수송관을 관리할 수 있게 된다.
이와 같이 본 발명에서는 유체수송관(200)에서 발생하는 음향방출 신호와, 유체수송관(200)의 탄성운동에 의해 발생하는 진동 신호의 2가지를 동시에 이용하여 유체수송관(200)의 감육 여부를 탐지하고 진단하게 되는 바, 탐지 및 진단 결과의 신뢰성이 매우 높다는 장점을 가진다.
3: 신호분석 제어장치
31: 신호 수집/저장 모듈
32: 필터 모듈
33: 스펙트럼 변환모듈
34: 통계 특징값 연산 모듈
35: 감육 판단 모듈
36: 출력 모듈
200: 유체수송관

Claims (4)

  1. 유체수송관(200)의 이격된 유입부와 유출부 각각에 설치되어 유체수송관에서 발생하는 음향방출 신호를 탐지하고 측정하는 유입부 AE센서(1a)와 유출부 AE센서(1b);
    유체수송관(200)의 이격된 유입부와 유출부 각각에 설치되어 유체수송관(200)의 탄성운동에 의해 발생하는 유체수송관의 진동 신호를 탐지하고 측정하는 유입부 진동 센서(2a)와 유출부 진동 센서(2b); 및
    AE센서(1a, 1b)와 진동 센서(2a, 2b)로부터의 신호를 수신하여 유체수송관의 감육 여부를 판단하는 신호분석 제어장치(3)를 포함하며;
    유입부 진동 센서(2a)와 유출부 진동 센서(2b)에서 탐지하고 측정하는 유체수송관의 진동 신호는 진동 가속도이고;
    신호분석 제어장치(3)는, 유입부 AE센서(1a), 유출부 AE센서(1b), 유입부 진동 센서(2a), 및 유출부 진동 센서(2b)의 각각에서 측정되어 온 원신호를 유무선 방식으로 실시간으로 수집 및 저장하는 신호 수집/저장 모듈(31); AE센서(1a, 1b)와 진동 센서(2a, 2b)로부터 수신한 원신호에 대한 필터링을 수행하는 필터 모듈(32); 원신호와 필터링된 신호 각각에 대한 스펙트럼 변환 작업을 수행하여 스펙트럼을 산출하는 스펙트럼 변환모듈(33); 및 유입부 AE센서(1a)에서 측정된 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 주파수 왜도(Frequency skewness) , 주파수 중심(Frequency center) 및 정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood) 의 3가지 통계 특징값을 산출하고, 유출부 AE센서(1b)에 의해 측정된 유출부에서의 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood) , 분산 주파수(Variance frequency) 및 표준 편차(Standard deviation) 의 3가지 통계 특징값을 산출하며, 유입부 진동 센서(2a)에 의해 측정된 진동 신호와 그의 스펙트럼을 이용하여 표준 편차(Standard deviation) , 분산 주파수 제곱근(Root variation frequency) 및 주파수 제곱 합의 제곱근(Frequency RS overall) 의 3가지 통계 특징값을 산출하며, 유출부 진동 센서(2b)에 의해 측정된 유출부에서의 진동 신호의 스펙트럼을 이용하여 주파수 왜도(Frequency skewness) , 주파수의 제곱평균 제곱근(Frequency RMS) 및 정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood) 의 3가지 통계 특징값을 산출하는 통계 특징값 연산 모듈(34)을 포함하여 구성되어서;
    신호분석 제어장치(3)에서는 AE센서(1a, 1b)와 진동 센서(2a, 2b)로부터 수신한 원신호에 대한 필터링을 수행하고, 원신호와 필터링된 신호에 대한 스펙트럼을 산출한 후, 원신호의 스펙트럼과 필터링된 신호의 스펙트럼으로부터 통계 특징값을 연산하고, 산출된 통계 특징값을 각각의 사전 설정 기준값과 비교하는데, 사전 설정 기준값의 평균을 라고 하고 이에 대한 표준편차를 라고 할 때, 산출된 통계 특징값이 <> 내에 있게 될 경우에는 “정상 상태”로 판정하게 되고, 이 범위를 벗어날 경우에는 “비정상 상태”로 판단하며, 산출된 모든 통계 특징값이 “비정상 상태”로 판단되면 <감육 상태>라고 판정하며, 비교 결과에서 어느 하나라도 “정상 상태”로 판단된다면 <감육판단 보류>로 판정하게 됨으로써, 유체수송관(200)에서 발생하는 음향방출 신호와, 유체수송관(200)의 탄성운동에 의해 발생하는 진동 신호의 2가지를 동시에 이용하여 유체수송관(200)의 감육 여부를 탐지하고 진단하게 되는 것을 특징으로 하는 유체수송관의 감육 탐지 장치.
  2. 삭제
  3. 유체수송관(200)에서 발생하는 음향방출 신호를 탐지하고 측정하는 유입부 AE센서(1a)와 유출부 AE센서(1b)를 유체수송관(200)의 이격된 유입부와 유출부 각각에 설치하고, 수송관(200)의 탄성운동에 의해 발생하는 유체수송관의 진동 신호를 탐지하고 측정하는 유입부 진동 센서(2a)와 유출부 진동 센서(2b)를 유체수송관(200)의 유입부와 유출부 각각에 설치하여, 신호분석 제어장치(3)의 신호 수집/저장 모듈(31)에서 AE센서(1a, 1b)와 진동 센서(2a, 2b)로부터의 신호를 수신하여 저장하는 단계;
    신호분석 제어장치(3)의 필터 모듈(32)에서 AE센서(1a, 1b)와 진동 센서(2a, 2b)로부터 수신한 원신호에 대한 필터링을 수행하는 단계;
    신호분석 제어장치(3)의 스펙트럼 변환모듈(33)에서 원신호와 필터링된 신호에 대한 스펙트럼을 산출하는 단계;
    신호분석 제어장치(3)의 통계 특징값 연산 모듈(34)에서 원신호의 스펙트럼과 필터링된 신호의 스펙트럼으로부터 통계 특징값을 연산하는 단계; 및
    신호분석 제어장치(3)에서는 산출된 통계 특징값을 각각의 사전 설정 기준값과 비교하는데, 사전 설정 기준값의 평균을 라고 하고 이에 대한 표준편차를 라고 할 때, 산출된 통계 특징값이 <> 내에 있게 될 경우에는 “정상 상태”로 판정하게 되고, 이 범위를 벗어날 경우에는 “비정상 상태”로 판단하며, 산출된 모든 통계 특징값이 “비정상 상태”로 판단되면 <감육 상태>라고 판정하며, 비교 결과에서 어느 하나라도 “정상 상태”로 판단된다면 <감육판단 보류>로 판정하는 단계를 포함하여서, 유체수송관(200)에서 발생하는 음향방출 신호와, 유체수송관(200)의 탄성운동에 의해 발생하는 진동 신호의 2가지를 동시에 이용하여 유체수송관(200)의 감육 여부를 탐지하고 진단하게 되는데;
    상기 통계 특징값을 연산하는 단계에서는, 유입부 AE센서(1a)에서 측정된 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 주파수 왜도(Frequency skewness) , 주파수 중심(Frequency center) 및 정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood) 의 3가지 통계 특징값을 산출하고, 유출부 AE센서(1b)에 의해 측정된 유출부에서의 음향방출신호의 스펙트럼을 이용하여 정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood) , 분산 주파수(Variance frequency) 및 표준 편차(Standard deviation) 의 3가지 통계 특징값을 산출하며, 유입부 진동 센서(2a)에 의해 측정된 진동 신호와 그의 스펙트럼을 이용하여 표준 편차(Standard deviation) , 분산 주파수 제곱근(Root variation frequency) 및 주파수 제곱 합의 제곱근(Frequency RS overall) 의 3가지 통계 특징값을 산출하며, 유출부 진동 센서(2b)에 의해 측정된 유출부에서의 진동 신호의 스펙트럼을 이용하여 주파수 왜도(Frequency skewness) , 주파수의 제곱평균 제곱근(Frequency RMS) 및 정규 음성 로그우드(Normal negative log-likelihood) 의 3가지 통계 특징값을 산출하며;
    유입부 진동 센서(2a)와 유출부 진동 센서(2b)에서 탐지하고 측정하는 유체수송관의 진동 신호는 진동 가속도인 것을 특징으로 하는 유체수송관의 감육 탐지 방법.
  4. 삭제
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