KR102651572B1 - 전동기의 잔존수명 예측 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 운전중인 전동기의 진동데이터를 이용하여 전동기의 잔존수명을 예측하도록 하는 전동기의 잔존수명 예측장치 및 예측방법에 관한 것이다. 본 발명은 운전중인 전동기에 부착된 진동센서에서 진동데이터를 획득하고, 진동데이터를 이용하여 진동량 및 건전성 가중치를 획득하고, 진동량과 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 산출하고, 일정기간 누적된 헬스인덱스를 이용하여 전동기의 수명예측 곡선을 생성한 후 전동기의 잔존수명을 예측하도록 한다.

Description

전동기의 잔존수명 예측 장치 및 방법{Apparatus and method for predicting remaining life of an electric motor}

본 발명은 전동기의 잔존수명 예측 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 진동센서에서 취득한 진동데이터를 이용하여 전동기의 잔존수명을 예측하도록 하는 전동기의 잔존수명 예측장치 및 예측방법에 관한 것이다.

전동기는 전기 에너지를 역학적 에너지인 회전 에너지로 변환하여 역학적인 일을 할 수 있도록 하는 전기기계장치로서, 일명 모터라고도 칭한다.

산업현장에서 전동기는 소형 가전부터 대형 산업용으로 다양하게 사용되며, 특히 산업용의 경우 회전이 필요한 회전기계설비에서 회전력 및 동력전달의 역할을 하게 된다.

이러한 전동기를 지속적으로 운영할수록 마모가 심해지며 일정시기가 지나면 교체 혹은 수리를 요구하는 시점이 오게 된다. 전동기의 운전중에 고장이 발생하여 갑지기 정지하는 경우 전동기를 포함하는 설비 전체에 악영향을 미칠 수 있다.

따라서, 전동기를 사용하는 설비에서는 전동기의 잔존수명을 미리 예측하는 것이 매우 중요하며 작업자는 고장시점 이전에 점검 및 정비계획을 수립하여 고장으로 인한 피해를 사전에 예방할 뿐만 아니라 사후 보전비용을 절감하고 장비의 수명 한계까지 운영할 수 있도록 하는 것이 필요하다.

종래에 전동기의 잔존수명을 예측하는 기술이 개시되어 있다.

일례로, 한국등록특허 제10-2315492호(선행문헌 1)에 모터의 전기신호를 측정한 후 디지털 데이터로 전환하여 분석과정을 통해 현재 모터의 잔여수명을 예측할 수 있도록 하는 모터 수명 예측 시스템 및 이의 실행 방법이 개시된다.

다른 예로서, 한국등록특허 제10-0608235호(선행문헌 2)에 유도전동기의 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도를 측정하여 유도전동기의 수명 및 고장률을 예측하는 장치 및 방법이 개시된다.

하지만, 상기 선행문헌 1 및 2를 비롯하여 종래기술에서는 전동기의 전기신호나 온도를 이용하여 전동기의 수명을 예측하는 것이므로, 간접적인 수명예측이 되어 수명을 정확하게 예측하는데는 한계가 있었다.

본 발명은 운전중인 전동기에서 발생하는 진동에 대한 진동데이터를 측정하여 전동기의 잔존수명을 예측하도록 하는 전동기의 잔존수명 예측 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 전동기의 잔존수명 예측방법은, 운전중인 전동기에 진동센서가 부착되는 단계; 상기 전동기의 운전중에 상기 진동센서가 상기 전동기의 진동데이터를 획득하는 단계; 상기 진동데이터를 이용하여 진동량 및 건전성 가중치를 획득하는 단계; 상기 진동량과 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 산출하는 단계; 상기 헬스인덱스를 설정된 일정기간 동안 누적하여 저장하는 단계; 상기 일정기간 동안 누적하여 저장된 헬스인덱스를 이용하여 상기 전동기의 수명예측 곡선을 생성하는 단계; 상기 수명예측 곡선을 이용하여 상기 전동기의 잔존수명을 예측하는 단계;를 포함한다.

본 발명에서, 상기 진동데이터는 상기 전동기의 구동축에서 발생하는 3축방향의 진동파형에 대한 진동데이터이다.

본 발명에서, 상기 진동량을 획득하는 단계는, 상기 3축방향의 진동데이터에서 3차원 벡터의 크기값에서 중력가속도에 해당하는 DC 성분을 제거하는 단계; 및 상기 DC 성분이 제거된 신호를 고속푸리에변환(FFT)하여 상기 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수를 이용하여 다음 수학식 를 이용하여 상기 진동량(Overall)을 계산하는 단계를 포함한다.(여기서, A1,A2,...,An은 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수값)

본 발명에서, 상기 건전성 가중치를 획득하는 단계는, 상기 진동센서에서 획득된 진동데이터를 리커런스 플롯(Recurrence Plot) 기법을 이용하여 리커런스 플롯 변환(recurrence plot transform)하여 상기 진동데이터의 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 진동데이터의 이미지를 CNN 기반의 건전성 가중치 계산 모델에 입력값으로 적용하여 건전성 가중치를 계산하는 단계를 포함한다.

본 발명에서, 상기 헬스인덱스를 산출하는 단계는 상기 진동량과 상기 건전성 가중치를 곱하여 상기 헬스인덱스를 산출한다.

본 발명에서, 상기 전동기의 수명예측 곡선을 생성하는 단계는, 상기 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 지수저하 모델의 입력값을 적용하여 상기 일정기간 이후의 기간에 대한 헬스인덱스를 예측하는 단계; 상기 일정기간 및 상기 일정기간 이후의 기간에 대해 예측된 헬스인덱스를 이용하여 상기 수명예측 곡선을 생성하는 단계;를 포함한다.

이때, 상기 지수저하 모델을 통해 예측된 상기 수명예측 곡선의 추세선에서 고장으로 판단되는 헬스인덱스의 임계값에 도달하는 시점을 상기 전동기의 잔존수명으로 예측한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 전동기의 잔존수명 예측장치는, 운전중인 전동기의 구동축에 부착되며 상기 전동기의 운전중에 상기 전동기의 구동축에서 3축방향으로 발생하는 3축방향 진동데이터를 획득하는 진동센서; 상기 진동데이터를 이용하여 진동량과 건전성 가중치를 획득하는 진동량/건전성가중치획득부; 상기 진동량과 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 설정된 일정기간 동안 산출하여 저장하는 헬스인덱스산출부; 상기 일정기간 동안 누적 저장된 헬스인덱스를 이용하여 상기 전동기의 수명예측 곡선을 생성하고, 상기 수명예측 곡선을 이용하여 상기 전동기의 잔존수명을 예측하는 잔존수명계산부;를 포함한다.

본 발명에서, 상기 진동량/건전성가중치획득부는, 상기 3축방향의 진동데이터에서 3차원 벡터의 크기값에서 중력가속도에 해당하는 DC 성분을 제거하고, 상기 DC 성분이 제거된 신호를 고속푸리에변환(FFT)하여 상기 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수를 이용하여 다음 수학식 을 이용하여 상기 진동량(Overall)을 계산한다.(여기서, A1,A2,...,An은 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수값)

본 발명에서, 상기 진동량/건전성가중치획득부는, 상기 진동센서에서 획득된 진동데이터를 리커런스 플롯(Recurrence Plot) 기법을 이용하여 리커런스 플롯 변환(recurrence plot transform)하여 상기 진동데이터의 이미지를 생성하고, 상기 진동데이터의 이미지를 CNN 기반의 건전성 가중치 계산 모델에 입력값으로 적용하여 건전성 가중치를 계산한다.

본 발명에서, 상기 헬스인덱스를 산출하는 단계는 상기 진동량과 상기 건전성 가중치를 곱하여 상기 헬스인덱스를 산출한다.

본 발명에서, 상기 잔존수명계산부는, 상기 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 지수저하 모델의 입력값을 적용하여 상기 일정기간 이후의 기간에 대한 헬스인덱스를 예측하고, 상기 일정기간 및 상기 일정기간 이후의 기간에 대해 예측된 헬스인덱스를 이용하여 상기 수명예측 곡선을 생성한다.

본 발명에서, 상기 잔존수명계산부는, 상기 지수저하 모델을 통해 예측된 상기 수명예측 곡선의 추세선에서 고장으로 판단되는 헬스인덱스의 임계값에 도달하는 시점을 상기 전동기의 잔존수명으로 예측한다.

본 발명에 의하면 전동기가 운전하는 중에도 전동기에 진동센서를 부착하여 진동데이터를 획득하고 진동데이터를 이용하여 전동기의 잔존수명을 예측할 수 있으므로 간단한 방법으로 잔존수명을 정확하게 산출할 수 있다.

본 발명에 의하면 진동센서를 이용해 현재 진동상태를 정량적으로 나타낼 수있는 헬스인덱스(HI)를 제시하고, 이를 누적관리하여 일정 수준까지 모인 헬스인덱스를 통해 전동기의 잔존수명을 신뢰성있게 예측할 수 있게 된다.

본 발명에 의하면 전동기의 잔존수명을 정확하게 예측함으로써 전동기의 사용에 대한 신뢰성이 증가되며 효과적인 예지보전 달성이 가능하다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전동기 잔존수명 예측장치의 구성블럭도.
도 2는 본 발명에 따른 건건성 가중치를 CNN기반의 모델을 통하여 획득하는 방법을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전동기 수명예측 곡선을 나타낸 그래프.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전동기 잔존수명 예측방법을 보인 흐름도.

이하, 본 발명의 일부 실시례들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시례를 설명함에 있어, 관련된 공지구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시례에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전동기 잔존수명 예측장치의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 전동기의 잔존수명 예측장치(100)는 진동센서(110), 진동량/건전성가중치획득부(120), 헬스인덱스산출부(130), 데이터베이스(DB)(140), 잔존수명계산부(150) 및 표시부(160)를 포함하여 구성될 수 있다.

진동센서(110)는 운전중인 전동기의 일측에 부착되어 전동기의 운전중에 발생되는 전동기의 진동을 검출한다. 예컨대, 이러한 진동센서(110)는 전동기의 구동축(예:구동축의 베어링)에 설치되어 구동축의 진동데이터를 취득할 수 있다. 이러한 진동데이터는 도 2의 일례와 같이 시간에 따른 X,Y,Z축 3축방향의 진동파형이 될 수 있다. 본 실시예에서 진동센서(110)는 2,000 Hz의 샘플 레이트로 진동데이터를 획득할 수 있다. 상기 검출된 진동데이터는 진동량/건정성가중치획득부(120)로 전달된다.

본 실시예에서 진동센서(110)는 가속도센서가 될 수 있다. 따라서 진동데이터는 진동가속도 데이터가 될 수 있다. 진동센서(110)는 사물인터넷(IoT:Internet of Things) 기술을 접목한 MEMS 3축 가속도센서가 될 수 있다. MEMS 3축 가속도센서는 운전중인 전동기에서 발생하는 3축방향의 진동을 측정하여 3축방향의 진동데이터를 획득할 수 있다.

또는 다른 실시예에서 진동센서(110)는 가속도센서에 한정되지 않고, 유무선형이나 부착/이동형의 변위센서, 속도센서 등을 포함할 수도 있다.

진동량/건정성가중치획득부(120)는 3축방향의 진동데이터를 이용하여 전처리 과정 및 고속푸리에변환(FFT: Fast Fourier Transform)과정을 거쳐 진동량과 건전성 가중치를 산출한다.

진동데이터의 전처리 과정에서는 3축의 진동데이터에서 3차원 벡터의 크기값을 추출하고, 추출된 3차원 벡터의 크기값에서 중력가속도에 해당하는 DC성분을 제거한다. 그리고, 고속푸리에변환(FFT) 과정에서는 전처리 과정을 거쳐 출력된 신호를 FFT 변환을 수행하여 각각의 차원별로 주파수를 추출한다.

진동량/건전성가중치획득부(130)는 전처리 과정 및 FFT 변환을 거친 진동데이터를 이용하여 진동량과 건전성 가중치를 산출한다. 진동량의 계산은 진동데이터의 주파수 도메인에서 각 차원의 주파수 값을 이용하여 계산한다. 진동량을 이용한 전동기의 상태 평가는 ISO10816에서 정의되어 있으며 일반적인 전동기의 상태 진단에 수 십년간의 신뢰성을 보여주는 상태 지표로서 널리 사용되고 있다. 본 실시례에서 진동량(Overall)은 하기 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.

여기서, Overall(OA_RSS)은 전동기의 진동량이고, A1,A2,...,An은 고속푸리에변환에서 각 차원의 주파수값이다.

건전성 가중치()는 전동기의 진동데이터에 대하여 전동기의 고장이나 수명에 관하여 얼마나 신뢰성을 가질 수 있는지 조정하여 주는 가중치이다.

본 실시예에서 건전성 가중치를 계산하기 위해 CNN 기반의 가중치 계산 모델을 이용한다. 즉, 진동데이터를 이미지화하고 이미지화된 진동데이터를 리커런스 플롯(Recurence Plot) 기법을 통해 리커런스 플롯 변환을 수행한다. 그리고 변환된 리커런스 플롯을 CNN 기반의 가중치 계산 모델에 적용하여 건전성 가중치를 얻게 된다. CNN 기반의 모델은 이미지의 특징을 인지하는데 매우 강한 특성을 보여주는 모델이다.

리커런스 플롯(Recurrence Plot) 기법은 운동을 기록한 신호에서 주기성 혹은 궤도를 찾아내어 이를 시각화하는데 효과적인 기법이며, 일반적인 과학분석에서 신호의 주기성을 확인하는데 유용하게 쓰인다. 본 실시예에서 리커런스 플롯 기법에서는 전동기의 진동데이터 신호에 담겨진 전동기의 건전성(또는 고장)과 관련된 특징들을 이미지에 포함되도록 하는 진동데이터의 이미지를 생성하는 것이다. 즉, 진동데이터를 전동기의 건정성 관련 특징을 포함하는 이미지로 변환하는 것이다.

이러한 진동데이터의 이미지는 CNN 기반의 모델에 적용될 수 있도록 변환된다. 일반적으로 진동데이터 신호는 전동기에서 검출될 때 주기성을 띄므로 진동데이터의 이미지화는 CNN 기반의 모델에서 진동데이터 신호로부터 건전성(고장) 관련 특징들을 추출해서 평가 및 학습을 수행하여 이미지에 포함된 전동기의 건정성(고장)과 관련된 특징들을 데이터로 얻을 수 있는 것이다.

도 2에 본 발명에 따른 CNN기반의 모델을 이용하여 건건성 가중치를 획득하는 방법을 나타낸 도면이다.

진동데이터(10)를 획득하고, 리커런스 플롯(Recurrence Plot) 기법을 이용하여 진동데이터를 리커런스 플롯 변환(recurrence plot transform)을 통해 진동데이터의 이미지(20)를 생성한다. 이후, 진동데이터의 이미지(20)를 CNN 기반의 건전성 가중치 계산 모델에 입력값으로 적용하여 건전성 가중치를 계산한다.

건전성 가중치는 0과 n 사이의 값을 가지며, 0에 가까울수록 전동기의 상태가 양호하여 상대적으로 수명이 길다는 것을 의미하고, 0에서 멀어질수록 전동기의 상태가 나빠 상대적으로 수명이 짧다는 것을 의미한다. 여기서, n은 잔존수명을 예측하고자 하는 전동기의 종류 및 상태에 따라 사용자가 사전에 정의한다.

진동량/건전성가중치획득부(130)는 전동기에 대한 진동량 및 건전성 가중치를 헬스인덱스(Health Index) 산출부(140)에 제공한다.

헬스인덱스 산출부(140)는 진동량/건전성가중치 획득부(130)로부터 제공된 진동량 및 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI: Health Index)를 산출한다.

전동기의 잔존수명을 예측하기 위해서는 전동기의 상태를 종합적으로 판단할 수 있는 인자를 필요로 한다. 이를 헬스인덱스(HI)라 부르며, 헬스인덱스의 크기에 따라 전동기의 부품의 건전성 여부를 판단할 수 있다. 헬스인덱스 산출부(140)는 전동기의 평가에 자주 이용되는 진동량에 0부터 n사이의 값을 가지는 건전성 가중치를 곱한 값을 이하 수학식 2와 같이 계산하여 헬스인덱스로 이용한다.

헬스인덱스 산출부(140)는 헬스인덱스(HI)로 산출하면 상기 산출한 헬스인덱스를 데이터베이스(DB)(150)에 누적 저장하며 관리한다.

전동기의 잔존수명 예측에서는 전동기의 상태변화에 유의미한 차이가 있을 경우 해당 차이의 추세에서 수명예측 곡선을 추정이 가능하다. 전동기의 유의미한 상태변화를 얻는데는 통상적으로 최소 6개월에서 1년이 필요한다. 이에, 헬스인덱스 산출부(140)는 설정된 기간 동안의 헬스 인덱스를 매일 취득하여 데이터베이스(DB)(150)에 저장하여 관리한다.

잔존수명계산부(160)는 데이터베이스(DB)(150)에 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 이용하여 전동기의 수명예측곡선을 생성하고 수명예측곡선을 이용하여 전동기의 잔존수명을 계산한다. 구체적으로, 전동기의 고장은 고장에까지 이르는 요소들이 시간에 지남에 따라 누적되어 나타나며, 이러한 요소들은 진동에 반영될 수 있다.

이를 위해 잔존수명계산부(160)는 이러한 요소들을 반영한 헬스인덱스를 입력값으로 이용하는 지수저하모델을 적용하여 상기 일정기간 이후의 헬스인덱스 추세선을 계산한다.

본 실시예에 적용되는 지수저하모델은 일정기간 동안 계산된 입력값을 이용하여, 이후의 시간에 대한 추세를 예측하는 수리기반 모델로서, 임의의 관측 대상의 시간 대비 상태 변화의 수치가 지수곡선의 형태로 나타난다는 것을 가정하는 모델이다. 즉, 임의의 관측 대상의 이전 상태들이 지속적으로 누적되어 현재 상태의 변화에 영향을 주는 과정을 모델링하여 수식으로 표현한 것이다. 통상적으로 다수의 기계 및 전자장치의수명과 관련된 상태의 변화는 크게 이 가정을 따르는 추이를 보여준다. 지수저하모델의 수식은 일반적으로 하기 수학식 3으로 나타낼 수 있다.

여기서, A(ti)는 시간 t에 따른 지수저하 모델의 수식(함수)이고, Φ는 지수저하 모델의 절편, θ와 β는 누적된 헬스인덱스의 평균과 분산에 의한 로그 정규분포와 가우스 정규분포의 확률변수, ε(ti)와 σ2는 지수저항 모델이 가질 수 있는 잡음의 정규분포 확률변수 및 잡음의 분산 값이다.

상기 수학식 3에서 각 상의 변수를 계산하기 위하여 헬스인덱스의 누적값(헬스인덱스 및 헬스인덱스를 계산했던 시간)을 이용한다. 헬스인덱스의 누적값으로 각 항의 상수 및 변수값을 계산하고, ti(i=0,…,n) 값을 사용자가 지정한 예상 헬스인덱스의 근사값이 나올때까지 계산을 수행하며 반복하여 얻은 계산값인 예상 헬스인덱스의 수열과 ti의 수열이 헬스인덱스의 수명예측 곡선으로 사용된다.

도 3에는 본 발명의 일실시예에 따른 헬스인덱스의 추세선의 예시가 도시되어 있다. 먼저, A로 표시된 헬스인덱스는 일정기간(예: 2021년7월부터 2022년 1월까지) 동안 산출한 헬스인덱스이고, B로 표시된 헬스인덱스는 상기 일정기간 동안의 헬스인덱스(A)들을 지수저하모델에 적용하여 이후의 시간에 대한 헬스인덱스의 예측값이다. 이와 같이 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 지수저하 모델의 입력값을 적용하여 상기 일정기간 이후의 기간에 대한 헬스인덱스를 예측하고, 상기 일정기간 및 그 이후의 기간에 대해 예측된 헬스인덱스를 결합하여 수명예측 곡선을 생성하는 것이다.

이후, 잔존수명계산부(160)는 헬스인덱스 예측 그패프(B)에서 고장으로 판단되는 헬스인덱스의 임계값(C)에 도달하는 시점까지를 잔존수명 시간으로 산출한다. 도 3의 일례에서는 해당 전동기는 2047년 4월까지 사용할 수 있는 것으로 예측되는 것이다.

표시부(170)는 잔존수명계산부(160)에서 계산된 잔존수명과 수명예측 곡선을 표시할 수 있다. 표시부(170)는 LED, LCD 등과 같은 디스플레이장치가 될 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전동기의 잔존수명 예측방법을 보인 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 전동기의 잔존수명 예측방법은 운전중인 전동기의 3축방향 진동데이터를 획득하는 단계(S110), 상기 3축방향 진동데이터를 이용하여 진동량과 건전성 가중치를 획득하는 단계(S120), 상기 진동량과 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 구하는 단계(S130), 상기 헬스인덱스를 데이터베이스에 일정기간 동안 누적저장하는 단계(S140), 일정기간 이상 누적된 헬스인덱스를 이용하여 수명예측 곡선을 생성하고(S150), 수명예측 곡선을 이용하여 잔존수명을 예측하는 단계(S160), 수명예측 곡선 및 잔존수명을 출력하는 단계(S160)를 포함한다.

본 발명의 잔존수명 예측방법을 구체적으로 설명하면, 단계 S110에서 진동센서(110)로부터 3축방향의 진동데이터를 수신하면, 상기 3축방향 진동데이터에 대해 데이터 전처리 또는 필터링 과정을 수행하여 유효한 데이터를 획득하여 저장한다.

상기 데이터 전처리 과정에서 취득된 3축방향의 진동데이터의 ADC값을 진동가속도로 변환하여 3축방향의 진동가속도를 추출한다. 3축방향의 진동가속도에서 중력가속도에 해당하는 성분을 제거하여 최종적인 진동가속도를 얻도록 한다.

단계 S120에서, 상기 최종적인 진동가속도를 이용하여 진동량과 건전성 가중치를 산출한다. 먼저, 진동량의 계산은 진동가속도의 주파수 도메인에서의 10Hz에서 1000Hz 까지의 각 파워합산으로 계산한다. 그리고, 건전성 가중치의 계산은 진동데이터의 이미지화를 수행한 후 CNN기반의 모델을 통하여 가중치의 값을 얻는다.

단계 S130에서, 진동량 및 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 산출한다. 전동기의 잔존수명을 예측하기 위해 전동기의 상태를 종합적으로 판단할 수 있는 인자로서 헬스인덱스를 산출하는 것이다. 이러한 헬스인덱스의 크기에 따라 전동기의 건전성 여부를 판단할 수 있다. 본 실시예에서는 진동량과 0~n 사이의 값을 가지는 건전성 가중치를 곱한 결과로 헬스인덱스를 산출한다.

단계 S140에서, 헬스인덱스가 산출되면 헬스인덱스를 데이터베이스(150)에 일정기간 동안 누적하여 저장한다. 수명예측에서는 전동기의 상태변화에 유의미한 차이가 있을 경우 해당 차이의 추세에서 수명예측곡선을 추정이 가능하다. 전동기의 유의미한 상태변화를 얻는데는 통상적으로 최소 6개월에서 1년이 필요한다. 따라서 본 발명에서는 일정기간 동안(예:6~12개월)의 헬스인덱스를 매일 취득하여 데이터베이스(DB)(150)에 저장하여 관리하도록 한다.

단계 S150에서, 데이터베이스(DB)(150)에 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 이용하여 수명예측곡선을 생성하고, 상기 수명예측곡선에 기초하여 잔존수명을 계산한다. 구체적으로, 전동기의 고장은 고장에까지 이르는 요소들이 시간에 지남에 따라 누적되며 나타나며 이러한 요소들은 진동에 반영된다. 본 실시예에서는 이러한 요소들은 반영한 헬스인덱스를 입력값으로 이용하는 지수저하 모델을 적용하여 수명예측 곡선과 지수저하 모델이 예측하는 헬스인덱스의 수명예측 곡선이 고장으로 판단되는 헬스인덱스의 임계값에 도달하는 시점까지의 잔존수명을 계산한다.

단계 S160에서, 수명예측 곡선 및 잔존수명을 표시부(170)에 표시함으로써 사용자가 이를 시각적으로 확인하도록 한다.

이상 설명한 바와 같은 본 발명에 따르면, 회전설비의 상태평가에 널리 사용되는 진동센서를 이용해 현재 상태를 정량적으로 나타낼 수 있는 헬스 인덱스를 제시하였으며, 이를 누적 관리하여 일정 수준까지 모인 헬스인덱스의 값을 통하여 설비의 잔존수명을 예측할 수 있다.

전동기가 운전중인 상태에서 잔존수명을 예측하는 것은 매우 어려운 과제라 할 수 있다. 기존에 전동기의 상태를 평가하기 위해서는 전동기를 일시 중지한 후에 부품을 분해하여 이들의 상태를 육안 또는 진단장비를 이용하여 설비의 상태를 평가하여야 했다. 이에 따라 점검비용의 증가와 설비 운영시간이 줄어드는 문제점이 발생하였다.

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 예지보전의 도입이 필요하며 설비 유휴시간을 줄이기 위하여 전동기가 운전되고 있는 상태에서 전동기의 현재상태를 평가할 수 있도록 한다.

이를 위해 본 발명에서는 전동기가 운전하는 상태에서 진동센서를 전동기에 부착하여 진동데이터를 검출하고, 이를 이용하여 전동기의 잔존수명을 예측할 수 있는 장점을 제공한다.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 게시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

110: 진동센서 120: 진동량/건전성가중치획득부
130: 헬스인덱스 산출부 140: 데이터베이스
150: 잔존수명계산부 160: 표시부

Claims (14)

1. 운전중인 전동기에 진동센서가 부착되는 단계;
   상기 전동기의 운전중에 상기 진동센서가 상기 전동기의 진동데이터를 획득하는 단계;
   상기 진동데이터를 이용하여 진동량 및 건전성 가중치를 획득하는 단계;
   상기 진동량과 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 산출하는 단계;
   상기 헬스인덱스를 설정된 일정기간 동안 누적하여 저장하는 단계;
   상기 일정기간 동안 누적하여 저장된 헬스인덱스를 이용하여 상기 전동기의 수명예측 곡선을 생성하는 단계;
   상기 수명예측 곡선을 이용하여 상기 전동기의 잔존수명을 예측하는 단계;를 포함하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
2. 청구항 1에 있어서, 상기 진동데이터는 상기 전동기의 구동축에서 발생하는 3축방향의 진동파형에 대한 진동데이터인 전동기의 잔존수명 예측방법.
3. 청구항 1에 있어서, 상기 진동량을 획득하는 단계는,
   3축방향의 진동데이터에서 3차원 벡터의 크기값에서 중력가속도에 해당하는 DC 성분을 제거하는 단계; 및
   상기 DC 성분이 제거된 신호를 고속푸리에변환(FFT)하여 상기 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수를 이용하여 하기 수학식에 의해 상기 진동량(Overall)을 계산하는 단계;를 포함하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
   
   (여기서, A1,A2,...,An은 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수값)
4. 청구항 1에 있어서, 상기 건전성 가중치를 획득하는 단계는,
   상기 진동센서에서 획득된 진동데이터를 리커런스 플롯(Recurrence Plot) 기법을 이용하여 리커런스 플롯 변환(recurrence plot transform)하여 상기 진동데이터의 이미지를 생성하는 단계; 및
   상기 진동데이터의 이미지를 CNN 기반의 건전성 가중치 계산 모델에 입력값으로 적용하여 건전성 가중치를 계산하는 단계;를 포함하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
5. 청구항 4에 있어서, 상기 진동데이터의 이미지는 상기 전동기의 건정성 관련 특징을 포함하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
6. 청구항 1에 있어서, 상기 헬스인덱스를 산출하는 단계는 상기 진동량과 상기 건전성 가중치를 곱하여 상기 헬스인덱스를 산출하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
7. 청구항 1에 있어서, 상기 전동기의 수명예측 곡선을 생성하는 단계는,
   상기 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 지수저하 모델의 입력값을 적용하여 상기 일정기간 이후의 기간에 대한 헬스인덱스를 예측하는 단계;
   상기 일정기간 및 상기 일정기간 이후의 기간에 대해 예측된 헬스인덱스를 이용하여 상기 수명예측 곡선을 생성하는 단계;를 포함하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
8. 청구항 7에 있어서, 상기 지수저하 모델을 통해 예측된 상기 수명예측 곡선에서 고장으로 판단되는 헬스인덱스의 임계값에 도달하는 시점을 상기 전동기의 잔존수명으로 예측하는 전동기의 잔존수명 예측방법.
9. 운전중인 전동기의 구동축에 부착되며 상기 전동기의 운전중에 상기 전동기의 구동축에서 3축방향으로 발생하는 3축방향 진동데이터를 획득하는 진동센서;
   상기 진동데이터를 이용하여 진동량과 건전성 가중치를 획득하는 진동량/건전성가중치획득부;
   상기 진동량과 건전성 가중치를 이용하여 헬스인덱스(HI)를 설정된 일정기간 동안 산출하여 저장하는 헬스인덱스산출부;
   상기 일정기간 동안 누적 저장된 헬스인덱스를 이용하여 상기 전동기의 수명예측 곡선을 생성하고, 상기 수명예측 곡선을 이용하여 상기 전동기의 잔존수명을 예측하는 잔존수명계산부;를 포함하는 전동기의 잔존수명 예측장치.
10. 제9항에 있어서, 상기 진동량/건전성가중치획득부는, 상기 3축방향의 진동데이터에서 3차원 벡터의 크기값에서 중력가속도에 해당하는 DC 성분을 제거하고, 상기 DC 성분이 제거된 신호를 고속푸리에변환(FFT)하여 상기 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수를 이용하여 하기 수학식에 의해 상기 진동량(Overall)을 계산하는 전동기의 잔존수명 예측장치.
    
    (여기서, A1,A2,...,An은 FFT 변환된 신호에서 각 차원의 주파수값)
11. 청구항 10에 있어서, 상기 진동량/건전성가중치획득부는, 상기 진동센서에서 획득된 진동데이터를 리커런스 플롯(Recurrence Plot) 기법을 이용하여 리커런스 플롯 변환(recurrence plot transform)하여 상기 진동데이터의 이미지를 생성하고, 상기 진동데이터의 이미지를 CNN 기반의 건전성 가중치 계산 모델에 입력값으로 적용하여 건전성 가중치를 계산하는 전동기의 잔존수명 예측장치.
12. 청구항 9에 있어서, 상기 헬스인덱스를 산출하는 단계는 상기 진동량과 상기 건전성 가중치를 곱하여 상기 헬스인덱스를 산출하는 전동기의 잔존수명 예측장치.
13. 청구항 12에 있어서, 상기 잔존수명계산부는, 상기 일정기간 동안 누적된 헬스인덱스를 지수저하 모델의 입력값을 적용하여 상기 일정기간 이후의 기간에 대한 헬스인덱스를 예측하고, 상기 일정기간 및 상기 일정기간 이후의 기간에 대해 예측된 헬스인덱스를 이용하여 상기 수명예측 곡선을 생성하는 전동기의 잔존수명 예측장치.
14. 청구항 13에 있어서, 상기 잔존수명계산부는, 상기 지수저하 모델을 통해 예측된 상기 수명예측 곡선에서 고장으로 판단되는 헬스인덱스의 임계값에 도달하는 시점을 상기 전동기의 잔존수명으로 예측하는 전동기의 잔존수명 예측장치.

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