KR20060005587A

KR20060005587A - 선형예측코딩을 이용한 기계장비의 고장진단 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20060005587A
Application number: KR1020040054432A
Authority: KR
Inventors: 이성상; 정의필
Original assignee: 학교법인 울산공업학원
Priority date: 2004-07-13
Filing date: 2004-07-13
Publication date: 2006-01-18

Abstract

본 발명은 기계장비의 고장진단시스템에 관한 것으로써, 상세하게는 기계장비의 음향을 청취하고 이를 LPC계수를 분석하여 주파수영역에서의 신호를 해석함으로써 정상신호와 청취된 신호와의 차를 비교함으로써 진단에 필요한 파라메타를 구하고, 얻어진 파라메타를 통하여 퍼지추론함으로써 기계장치의 이상여부를 판단하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 대상설비의 사운드를 입력하여 주파수영역의 신호로 변환시키는 단계와; 해밍윈도우(Hamming Window)를 생성하여 데이타프레임을 발생시키는 단계와; LPC(Linear Predictive Coding) 계수를 연산하는 단계와; LPC스펙트럼을 구성하는 단계와; 정상신호와 입력신호의 디스턴스(Distance)를 연산하는 단계(S25)와; 디스턴스(Distance)를 임계값(Threshold)과 비교하는 단계와; 퍼지멤버쉽함수(Fuzzy membership function)를 적용하여 상기 디스턴스의 변수에 소정의 값을 할당하는 단계와; IF A and B then C의 퍼지룰(Fuzzy rule)에 적용하는 단계를 포함한다.

고장진단시스템, 퍼지멤버쉽, 퍼지추론, 사운드, Linear predictive coding

Description

선형예측코딩을 이용한 기계장비의 고장진단 시스템 및 방법{Fault diagnosis system and method of operating machines using LPC coefficients}

도 1은 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단시스템을 나타낸 블럭도,

도 2는 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법에서 정상신호의 입력단계를 나타낸 순서도,

도 3은 정상신호의 LPC스펙트럼을 나타낸 그래프,

도 4는 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법에서 고장진단방법을 나타낸 순서도,

도 5는 정상신호와 이상신호를 나타낸 비교그래프,

도 6은 퍼지멤버쉽함수를 나타낸 그래프이다.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

10 : 입력수단 20 : 음향입력수단

30 : A/D 컨버터 40 : 프레임발생수단

50 : 예측계수연산수단 60 : 스펙트럼발생수단

70 : 메모리 80 : 제어수단

90 : 오차연산수단 100 : 퍼지멤버쉽적용수단

110 : 퍼지추론수단 120 : 디스플레이

화력발전설비 또는 기타의 대형장비에서 고장이 발생할 경우, 그 기계 자체에 손실을 줄 뿐아니라 전체공정의 중단 등 전체시스템에 영향을 줌으로써 막대한 경제적손실을 가져 올 수 있다. 전기에너지를 공급하는 전력설비를 운전, 유지 및 정비측면에서 높은 신뢰성을 만족시키기 위해서는 기술적인 진단등을 통하여 전력설비를 운전, 유지 및 정비측면에서 높은 신뢰성을 만족시키기 위해서는기술적인 진단등을 통하여 설비의 상태를 정확하게 파악하고 많은 설비를 효율적이고 경제적으로 관리할 수 있어야 한다.

이러한 시스템의 이상감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발견되었을때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단과정이 따르게 된다.

현재, 상태 모니터링에 사용되어지는 데이타는 유량, 온도, 압력, 진동계등 이 사용되고 있으며, 특히 진동신호의 해석을 통한 회전기계의 상태 모니터링 및 고장진단은 많은 연구를 통해 개발되어져 왔다.

종래의 기계장비의 이상진단시스템은 시간영역의 실효치(RMS), 첨두치(Peak-to-peak)등과 주파수영역에서의 스펙트럼분석이 사용되어지고 있으며, 이중 주파수영역에서의 신호를 분석해보면 신호의 전체적인 특성과 오류를 찾아내는데 이용되고 있으며, 현재까지 주파수영역에서의 스펙트럼을 분석하는 종래의 기술은 퓨우리에변환(Fourier Transform)이 일반적이다.

그러나 상기와 같이 퓨우리에변환을 이용한 종래의 고장진단시스템 및 방법은 연산데이타를 추론시스템에 입력으로 사용하기 위해서는 다른 프로세싱을 거쳐서 또 다른 연산을 통해서 원하는 파라메타를 뽑아내야 하므로 그 과정이 복잡하고 절차가 증가되는 문제점이 있다.

상기와 같은 종래의 문제점을 해결하고자 안출된 본 발명은 기계장비의 음향을 청취하고, 청취된 신호를 주파수영역에서 LPC(Linear predictive coding) 계수를 이용하여 스펙트럼을 연산하여 정상신호와 그 차를 비교함으로써 기계장비의 이상유무를 판단할 수 있는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 대상설비의 사운드를 청취하여 이를 디지탈신호로 변환시키는 단계와; 입력신호에서 소정의 구간을 갖는 다수개의 해밍윈도우(Hamming Window)를 생성하여 적어도 하나이상의 데이타프레임 을 발생시키는 단계와; 상기 해밍윈도우가 포함하는 일정한 데이타프레임에서 LPC(Linear Predictive Coding) 계수를 연산하는 단계와; 상기 계수연산단계에서 연산된 LPC 계수를 이용하여 LPC스펙트럼을 구성하는 단계와; 상기 입력신호의 LPC스펙트럼으로부터 정상신호의 LPC스펙트럼을 감하여 상기 입력신호와 정상신호간의 디스턴스(Distance)를 연산하는 단계와; 상기 정상신호와 입력신호의 디스턴스(Distance)를 임계값(Threshold)과 비교하는 단계와; 상기 비교단계에서 정상신호와 입력신호의 디스턴스가 임계값보다 작으면 퍼지멤버쉽함수(Fuzzy membership function)를 적용하여 상기 디스턴스의 변수에 소정의 값을 할당하는 단계와; 상기 멤버쉽함수적용단계에서 상기 디스턴스의 변수에 할당된 값을 IF A and B then C의 퍼지룰(Fuzzy rule)에 적용하여 상기 대상설비의 이상유무를 추론하는 단계와; 상기 퍼지추론단계에서의 결과치를 표시하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 정상신호의 저장단계는 정상신호를 입력하여 소정의 구간을 갖는 해밍윈도우를 발생시키는 단계와; 상기 정상신호의 12차 LPC계수를 연산하는 단계와; 상기 LPC계수연산단계에서 연산된 LPC계수와 각주파수를 변화시켜 상기 프레임발생단계에서 발생된 적어도 하나이상의 데이타프레임의 LPC스펙트럼을 구성하는 단계와; 상기 LPC스펙트럼단계에서 연산된 적어도 하나이상의 LPC스펙트럼을 연산하는 단계; 상기 연산단계에서 연산된 적어도 하나이상의 상기 LPC스펙트럼의 평균값을 연산하고, 그 평균값을 나타내는 LPC스펙트럼을 저장하는 단계를 포함한다.

그리고, 상기 해밍윈도우는 1초단위의 구간으로 발생되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 퍼지멤버쉽함수 적용단계는, 상기 디스턴스의 최대값에 따라서 변수(max_Small, max_Middle, max_Large)값을 부여하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 퍼지멤버쉽함수 적용단계는, 상기 디스턴스의 첫번째 피크점에 해당되는 지점으로 변수값을 부여하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 디스플레이 단계는 각 프레임별 데이타에서 사운드가 청취된 기계설비의 각 항목별로 상기 퍼지룰(Fuzzy Rule)에 의해 도출되는 결과값과 상기 정상신호와 입력신호의 LPC스펙트럼을 표시하는 것을 특징으로 한다.

또는, 사용자의 조작신호를 입력하는 입력수단; 기계설비의 음향신호가 입력되는 음향입력수단; 상기 음향입력수단으로 부터 인가되는 아날로그 신호를 디지탈신호로 변환시키는 A/D컨버터와; 상기 A/D컨버터에서 인가되는 디지탈 음향신호에서 1초의 구간을 갖는 해밍윈도우를 발생시키는 프레임발생수단과; 상기 프레임발생수단에서 발생된 해밍윈도우에 포함된 음향신호의 예측계수를 연산하는 예측계수연산수단; 상기 예측계수연산수단에서 연산된 12차의 예측계수를 통하여 LPC스펙트럼을 발생시키고 그 평균값을 연산하는 스펙트럼발생수단과; 상기 스펙트럼발생수단에 연산된 정상신호의 LPC스펙트럼을 저장하는 메모리와; 상기 입력수단을 통해 인가되는 사용자조작신호에 따라서 상기 스펙트럼발생수단에서 연산된 정상신호의 LPC스펙트럼을 상기 메모리에 저장토록 제어하는 제어수단과; 상기 스펙트럼발생수단으로부터 인가되는 입력신호의 LPC 스펙트럼에서 상기 메모리에 저장된 정상신호의 LPC스펙트럼을 감하여 디스턴스(Distance)를 연산하는 오차연산수단과; 상기 오차연산수단에 연산된 디스턴스값의 첫번째 피크값의 위치와 최대값을 통하여 각 변 수에 소정의 값을 지정하는 퍼지멤버쉽적용수단; 상기 퍼지멤버쉽적용수단에서 연산되는 각 변수값을 퍼지룰에 적용하여 그 결과값을 추론하는 퍼지추론수단과; 상기 제어수단의 제어에 따라서 상기 퍼지추론수단의 결과치를 표시하는 디스플레이를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계설비의 고장진단시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계설비의 고장진단시스템을 나타낸 블럭도이다.

입력수단(10)은 사용자의 조작에 따른 신호를 인가하고, 음향입력수단(20)은 기계설비의 사운드를 캡춰하여 출력하고, A/D컨버터(30)는 상기 음향입력수단(20)으로 부터 인가되는 아날로그 신호를 디지탈신호로 변환시키고, 프레임발생수단(40)은 상기 A/D컨버터(30)에서 인가되는 디지탈 음향신호에서 1초의 구간을 갖는 해밍윈도우(Hamming window)를 발생시키고, 예측계수연산수단(50)은 상기 프레임발생수단(40)에서 발생된 해밍윈도우에 포함된 음향신호의 LPC계수를 연산하고, 스펙트럼발생수단(60)은 상기 예측계수연산수단(50)에서 연산된 12차의 예측계수를 통하여 LPC스펙트럼을 발생시켜 그 평균값을 연산하고, 메모리(70)는 상기 스펙트럼발생수단(60)에 연산된 정상신호의 LPC스펙트럼을 저장하고, 제어수단(80)은 상기 입력수단(10)을 통해 인가되는 사용자조작신호에 따라서 상기 스펙트럼발생수단(60)에서 연산된 정상신호의 LPC스펙트럼을 상기 메모리(70)에 저장 토록 제어하고, 오차연산수단(90)은 상기 메모리(70)에 저장된 정상신호의 LPC스펙트럼과 상기 스펙트럼발생수단(60)으로부터 입력되는 입력신호의 LPC 스펙트럼을 비교하여 디스턴스값을 연산하고, 퍼지멤버쉽적용수단(100)은 상기 오차연산수단(90)에 연산된 디스턴스값의 첫번째 피크값과 최대값을 통하여 각 변수에 소정의 값을 지정하고, 퍼지추론수단(110)은 상기 퍼지멤버쉽적용수단(100)에서 연산되는 각 변수값을 퍼지룰에 적용하여 그 결과값을 추론한다.

즉, 입력수단(10)으로부터 사용자조작신호가 인가되면, 음향입력수단(20)을 온하여 기계설비의 사운드를 캡춰한다. 그리고 A/D컨버터(30)는 상기 음향 입력수단(10)을 통하여 입력된 아날로그 입력신호를 디지탈신호로 변환시켜 프레임발생수단(40)에 인가한다. 그러므로 상기 프레임발생수단(40)은 인가되는 디지탈 음향신호에서 소정구간을 갖는 프레임을 발생시켜 이를 예측계수연산수단(50)에 인가한다. 예측계수연산수단(50)은 상기 프레임발생수단(40)에서 발생된 프레임에 포함된 음향신호의 예측계수를 연산하고, 그결과를 스펙트럼발생수단(60)에 인가한다. 그러므로 상기 스펙트럼발생수단(60)은 상기 예측계수연산수단(50)에서 연산된 예측계수를 통해 LPC(Linear predictive coding) 스펙트럼을 발생시킨다.

이때 상기 제어수단(80)은 상기 스펙트럼발생수단(60)에서 발생된 LPC스펙트럼을 메모리(70)에 저장토록 제어한다.

그리고 오차연산수단(90)은 기계설비의 이상유무를 판단하기 위하여 해당 설비의 음향을 청취하여 입력된 신호가 상술한 단계를 거쳐 생성되는 기계설비의 LPC스펙트럼과 메모리(70)에 저장된 정상신호의 LPC 스펙트럼을 비교하여 그 디스턴스(Distance)를 연산한다.

그리고 퍼지멤버쉽적용수단(100)은 상기 오차연산수단(90)에서 연산된 디스턴스의 최대값과 첫번째 피크치(Peak)의 위치에 따라서 소정의 값을 할당하여 그 결과를 퍼지추론수단(110)에 인가한다. 그러므로 퍼지추론수단(110)은 상기 퍼지멤버쉽적용수단(100)으로부터 인가되는 퍼지멤버쉽함수(Fuzzy membership function)에 퍼지룰(Fuzzy rule)을 적용하여 기계설비의 이상유무를 추론한다.

도 2는 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계설비의 고장진단방법에서 정상신호의 입력 및 저장방법을 나타낸 순서도이다.

도 2를 참조하면, 먼저 제어수단(80)은 입력수단(10)으로부터 인가되는 온신호에 따라서 음향입력수단(20)을 온시킨다. 따라서 음향입력수단(20)은 고장이 발생되지 않은 정상적인 기계설비의 음향신호를 전기적인 신호로 변환시켜 이를 출력하고, A/D컨버터(30)는 음향입력수단(20)으로부터 인가되는 아날로그 신호를 디지탈신호로 변환시켜 이를 프레임발생수단(40)에 인가한다(S11).

그러므로 상기 프레임발생수단(40)은 인가되는 정상신호에서 적어도 하나이상의 1초의 구간을 갖는 해밍윈도우를 취하고, 상기 해밍윈도우(Hamming window)에 포함된 1초의 구간을 데이타프레임으로 발생시킨다. 여기서 상기 해밍윈도우는 소정의 시간, 예를들면, 30초의 구간을 갖는 음향신호에서 각각 1초의 구간을 갖고 다수개가 생성된다.

그리고 상기 프레임발생수단(40)에서 발생된 데이타프레임은 예측계수연산수단(50)에 인가되며, 상기 예측계수연산수단(50)은 상기 데이타프레임을 입력신호로 하여 하기의 수학식 1을 이용하여 LPC계수를 연산한다(S12).

s(n)은 상기 해밍윈도우에 포함된 실제입력신호, e(n)은 실제신호(s(n))와 예측신호의 오차, α_j는 예측계수이다.

LPC계수를 구하기 위해서는 실제 입력신호의 예측계수를 알 수 없기 때문에 일단 소정의 값으로 가정을 하고 오차를 최소화시키는 방법을 취한다. 즉, 오차값 e(n)이 0이 되도록 하면 α_j는 정확하게 예측이 된다.

여기서 α_j는 LPC계수(Linear predictive coding coefficient)이며, p가 12 이면 j값이 1부터 12까지 적용이 되어 LPC차수가 12차가 되며, 본 발명에서는 주파수영역에서의 스펙트럼특성을 더욱 섬세히 나타내기 위하여 α_j값을 총 12개 구한다.

상기 단계(S12)에서 구해진 12개의 LPC계수값은 스펙트럼발생수단(60)에 인가되며, 상기 스펙트럼발생수단(60)은 상기 단계(S12)에서 연산된 α_j 을 통해 주파수스펙트럼, 즉 LPC스펙트럼을 발생시킨다. 이와 같이 발생된 LPC스펙트럼은 하기의 수학식2를 이용하여 연산되었고, 발생된 정상신호의 LPC스펙트럼은 도 3에 도시된 바와 같다(S13).

H(w)는 시스템, G는 게인, α_k 는 LPC계수, w는 각주파수이다.

여기서 각주파수를 0에서 π까지 대입하여 그래프를 그리게 되면 LPC계수에 따라서 도 3의 LPC스펙트럼이 그려지게 되며, 이것은 해석된 신호의 스펙트럼을 따르는 특징을 가진다. 아울러 상기 스펙트럼발생수단(60)은 상기 프레임발생단계에서 생성된 다수개의 해밍윈도우를 입력으로 하는 다수개의 LPC스펙트럼을 평균값을 구한다. 즉, 상기 프레임발생단계에서 생성된 다수개의 해밍윈도우를 통하여 수학식 1을 이용하여 각각 LPC계수(α_j)를 구하고, 다시 수학식 2를 통하여 각각의 LPC스펙트럼이 연산된다. 그러므로 상기 스펙트럼발생수단(60)은 각각의 해밍윈도우에 따른 LPC스펙트럼의 평균 스펙트럼을 구한다(S14).

그러므로 제어수단(80)은 상술한 음향입력단계(S11)에서 입력수단(10)을 통해 사용자의 조작신호가 입력되어 정상신호의 저장신호가 인가되면, 상기 스펙트럼발생수단(60)에서 연산된 정상신호의 평균 LPC스펙트럼을 메모리(70)에 저장한다(S15).

도 4는 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계설비의 고장진단방법에서 고장진단방법을 나타낸 순서도이다.

먼저, 사용자가 사내에 설치된 기계설비의 이상유무를 판단하기 위하여 입력 수단(10)을 조작하면, 입력수단(10)으로부터 구동선택신호가 제어수단(80)에 인가되고, 상기 제어수단(80)은 음향입력수단(20)을 온시켜 대상설비의 사운드를 청취한다. 그러므로 상기 음향입력수단(20)은 대상설비의 음향을 전기적인 신호로 변환시켜 이를 A/D컨버터(30)에 인가한다(S11).

그러므로 상기 A/D컨버터(30)는 인가되는 아날로그 신호를 디지탈신호로 변환시켜 프레임발생수단(40)에 인가한다. 그리고 상기 프레임발생수단(40)은 인가되는 음향신호에서 1초의 구간을 갖는 적어도 하나이상의 해밍윈도우를 생성하고, 각각의 상기 해밍윈도우에 의해 잘려진 신호를 포함하는 적어도 하나이상의 데이타프레임을 발생시킨다(S22).

그리고 상기 프레임발생수단(40)은 각각의 데이타프레임을 상기 예측계수연산수단(50)에 인가하고, 상기 예측계수연산수단(50)은 상기 수학식 1을 이용하여 12차 LPC계수를 연산하되, 상술한 바와 같이 본 발명에서는 주파수영역에서의 스펙트럼특성을 더욱 섬세히 나타내기 위하여 α_j값을 총 12개 구한다(S23).

상기 단계(S23)에서 구해진 12개의 LPC계수값은 스펙트럼발생수단(60)에 인가되며, 상기 스펙트럼발생수단(60)은 상기 단계(S23)에서 연산된 LPC계수(α_j) 값과 상기의 수학식 2에 의하여 LPC스펙트럼을 발생시킨다. 즉, 상기의 수학식 2에서 각주파수를 0에서 π까지 대입하여 LPC스펙트럼을 발생시킨다(S24).

이후, 상기 스펙트럼발생수단(60)은 상기 단계에서 구해진 입력신호의 LPC 스펙트럼을 오차연산수단(90)에 인가한다. 아울러 상기 오차연산수단(90)은 상기 스펙트럼발생수단(60)으로부터 입력신호의 LPC스펙트럼이 인가됨에 따라 상기 제어수단(80)에 정상신호의 LPC스펙트럼을 요청한다. 그러므로 상기 제어수단(80)은 상기 메모리(70)에 저장된 정상신호의 평균 LPC스펙트럼을 독출하여 상기 오차연산수단(90)에 인가한다.

따라서 상기 오차연산수단(90)은 인가된 입력신호의 LPC스펙트럼과 상기 정상신호의 LPC스펙트럼을 차, 즉 정상신호와 입력신호간의 디스턴스(Distance)를 연산한다. 여기서 상기 디스턴스는 하기의 수학식 3에 의해 연산되며, 도 5에는 정상신호와 이상신호를 비교한 그래프가 도시되어 있다(S25).

X(w)는 입력신호의 LPC 스펙트럼데이타, N(w)는 정상신호의 LPC스펙트럼 데이타, Y(w)는 디스턴스이다.

이를 도 5를 이용하여 설명하자면, 도시된 바와 같이 기계설비의 언밸런스, 오일휠, 미스얼라인먼트, 베어링결함등의 항목에 대한 정상신호의 LPC스펙트럼이 도시되어 있으며, 아울러 각 항목별 입력신호가 함께 도시되어 있다.

즉, 본 발명에서는 상술한 수학식 1 및 2를 통하여 각 구성별 정상신호와 입력신호의 LPC스펙트럼을 구하여 양자를 비교함으로써 각 구성의 이상유무를 판단할 수 있으며, 여기서 상기 오차연산수단(90)은 정상신호와 입력신호간의 오차, 즉 디스턴스를 연산하여 그 결과값을 각 항목에 따른 임계값(Threshold)과 비교한다. 상 기 임계값은 대상 기계설비에서 취득한 신호를 실험을 통해서 정상판별을 위한 소정의 값을 설정한 것으로 상기 디스턴스보다 일정값이상이면 비정상, 그이하면 대상설비가 정상으로 판단을 하게 된다(S25).

그러므로 상기 오차연산수단(90)은 상기 정상신호와 입력신호간의 디스턴스가 상기 임계값보다 작으면, 대상 기계설비가 이상없음을 판단하게 되어 상기 제어수단(80)에 정상신호를 인가하게 된다. 따라서 제어수단(80)은 디스플레이를 제어하여 이를 표시한다(S26)(S30).

또는 상기 오차연산수단(90)은 상기 디스턴스가 상기 임계값보다 크면, 고장이 발생된 것으로 판단하여 상기 수학식3에 의해 연산된 디스턴스값을 퍼지멤버쉽적용수단(100)에 인가한다(S26).

상기 퍼지멤버쉽적용수단(100)은 상기 오차연산수단(90)으로부터 인가되는 디스턴스값을 퍼지멤버쉽함수에 적용하여 상기 디스턴스값에 따라서 언어적변수(Linguistic value)를 산정하며, 이는 도 6에 도시된 바와 같다(S27).

도 6을 참조하면, 첫번째 그래프는 디스턴스의 첫번째 피크(Peak)가 나타나는 지점으로 변수값을 주기위한 멤버쉽함수로써 그 언어적변수를 스몰(pos_Small)과 라지(pos_Large)로써 부여하였다. 즉, 첫번째 피크점이 5의 위치에 나타났다면 스몰(pos_Small)은 0.9의 값을 가지게 되고, 라지(pos_Large)는 0.1의 값을 갖는다.

그리고 두번째 그래프는 디스턴스의 최대값으로 언어적변수값을 부여하기 위한 멤버쉽함수로써 그 언어적변수를 스몰(max_Small), 미들(max_Middle), 라지(max_Large)로써 부여하였다. 즉, 디스턴스값의 최대값이 9이면, 스몰(max_Small)은 0, 미들(max_Middle)은 0.2, 라지(max_Large)는 0.9가 된다(S28).

상술한 바와 같이 퍼지멤버쉽적용수단(100)에서 디스턴스의 첫번째 피크점과 최대값에 따라 각 언어적변수에 일정값을 부여하면, 상기와 같은 각 변수치는 퍼지추론수단(110)으로 인가된다.

그러므로 퍼지추론수단(110)은 상술한 단계에서 부여된 각 변수치를 IF A and B then C의 퍼지룰(Fuzzy rule)에 적용하며, 이는 하기의 표 1에 도시된 바와 같다(S28).

	max_Small	max_Middle	max_Large
pos_Small	OIL Whirl	Unbalance	Misalignment
pos_Large	Bearing Defect	Bearing Defect	Unknown

즉, 퍼지추론수단(110)은 상기 멤버쉽적용수단에 부여한 각 언어적변수를 상기 퍼지룰에 적용하여 추론한다. 즉, 맥스스몰(max_Small)이고 포스스몰(pos_Small)이면 오일휠문제이고, 또는 맥스미들(max_Middle)이고 포스라지(pos_Large)이면 베어링디펙트문제이다.

이를 상세히 설명하자면, 오일휠의 경우 만약 맥스스몰(max_Small)이 0.3이고, 포스스몰(pos_Small)이 0.1이면 0.3*0.1=0.03으로써, 이를 퍼센트로 표시하자면, 고장확률이 3%로 추론되므로 오일휠의 문제라고 볼 수는 없다. 그러나 오일휠의 경우에서 맥스스몰(max_Small)이 0.8이고 포스스몰(pos_Small)이 0.9이면 0.8*0.9=0.72로써 이를 퍼센트로 표시하자면, 고장확률이 72%로써 매우높은 확율을 갖게 되므로써 퍼지추론수단(110)에서는 오일휠에 이상이 있는 것으로 추론하게 된다.

상술한 바와 같이 퍼지추론수단(110)은 디스턴스의 최대값과 첫번째 피크점의 위치에 따라서 언어적변수에 부여된 소정이 값을 퍼지룰에 적용하여 입력되는 대상기계설비의 사운드를 통해 이상여부를 추론하고 그 결과를 제어수단(80)에 인가한다. 그러므로 제어수단(80)은 상기 퍼지추론수단(110)으로 부터 인가되는 이상여부 추론신호에 근거하여 디스플레이(120)를 제어하여 이를 표시토록 한다(S29).

이때 상기 디스플레이(120)는 상술한 프레임발생수단(40)에서 발생된 각 프레임별 데이타에서 베어링, 오일휠, 미스얼라인먼트, 언밸런스등의 각 항목별로 상기 퍼지룰에 의해 도출되는 고장확율을 표시함이 바람직하다. 또한 상기 디스플레이는 정상신호와 입력신호의 LPC스펙트럼을 표시함도 바람직하다.

본 발명은 특정의 바람직한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 마련되는 본 발명의 정신이나 분야를 이탈하지 않는 한도 내에서 본 발명이 다양하게 개조 및 변화될 수 있다는 것을 당업계에서 통상의 지식을 가진 자는 용이하게 알 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 LPC계수를 이용한 기계설비의 고장진단시스템 및 방법은 주파수영역에서의 전체적인 LPC스펙트럼을 다룰 수 있으므로 고장진단예측시스템의 구현이 용이하며, 구현된 고장진단시스템 및 방법은 구동중인 기계설비의 사운드만을 이용하여 고장진단이 가능함에 따라 평상시 운전중이 기계들의 상태를 용이하게 체크할 수 있어 고장발생을 조기에 진단함으로써 사고예방이 가능하여 기계설비의 수명을 연장시키는 효과가 있다.

Claims

대상설비의 사운드(Sound)를 청취하여 이를 디지탈신호로 변환하는 단계(S21)와;

입력신호에서 소정의 구간을 갖는 적어도 하나이상의 해밍윈도우(Hamming Window)를 생성하여 적어도 하나이상의 데이타프레임을 발생시키는 단계(S22)와;

상기 해밍윈도우가 포함하는 일정한 데이타프레임에서 LPC(Linear Predictive Coding) 계수를 연산하는 단계(S23)와;

상기 계수연산단계(S23)에서 연산된 LPC 계수를 이용하여 LPC스펙트럼을 구성하는 단계(S24)와;

상기 입력신호의 LPC스펙트럼으로부터 정상신호의 LPC스펙트럼을 감하여 상기 입력신호와 정상신호간의 디스턴스(Distance)를 연산하는 단계(S25)와;

상기 정상신호와 입력신호의 디스턴스(Distance)를 임계값(Threshold)과 비교하는 단계(S26)와;

상기 비교단계(S26)에서 정상신호와 입력신호의 디스턴스가 임계값보다 크면퍼지멤버쉽함수(Fuzzy membership function)를 적용하여 상기 디스턴스의 변수에 소정의 값을 할당하는 단계(S27)와;

상기 멤버쉽함수적용단계(S27)에서 상기 디스턴스의 변수에 할당된 값을 IF A and B then C의 퍼지룰(Fuzzy rule)에 적용하여 상기 대상설비의 이상유무를 추론하는 단계(S28)와;

상기 퍼지추론단계(S28)에서의 결과치를 표시하는 단계(S29)를 포함하는 것을 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법.
제 1 항에 있어서, 상기 정상신호의 저장단계는

정상신호를 입력하여 소정의 구간을 갖는 해밍윈도우를 발생시키는 단계(S11)와;

상기 정상신호의 12차 LPC계수를 연산하는 단계(S12)와;

상기 LPC계수연산단계(S12)에서 연산된 LPC계수와 각주파수를 변화시켜 상기 프레임발생단계에서 발생된 적어도 하나이상의 데이타프레임의 LPC스펙트럼을 구성하는 단계(S13)와;

상기 LPC스펙트럼단계에서 연산된 적어도 하나이상의 LPC스펙트럼을 연산하는 단계(S14);

상기 연산단계(S14)에서 연산된 적어도 하나이상의 상기 LPC스펙트럼의 평균값을 연산하고, 그 평균값을 나타내는 LPC스펙트럼을 저장하는 단계(S15)를 포함하는 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법.
제 1 항 또는 제 2 항중 어는 한항에 있어서, 상기 해밍윈도우는

1초단위의 구간으로 발생되는 것을 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법.
제 1 항에 있어서, 상기 퍼지멤버쉽함수 적용단계(S27)는,

상기 디스턴스의 최대값에 따라서 변수(max_Small, max_Middle, max_Large)값을 부여하는 것을 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법.
제 1 항에 있어서, 상기 퍼지멤버쉽함수 적용단계(S27)는,

상기 디스턴스의 첫번째 피크점에 해당되는 지점으로 변수(pos_Small, pos_Large)값을 부여하는 것을 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법.
제 1 항에 있어서, 상기 디스플레이 단계(S29)는

각 프레임별 데이타에서 사운드가 청취된 기계설비의 각 항목별로 상기 퍼지룰(Fuzzy Rule)에 의해 도출되는 결과값과 상기 정상신호와 입력신호의 LPC스펙트럼을 표시하는 것을 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계장비의 고장진단방법.
사용자의 조작신호를 입력하는 입력수단(10);

기계설비의 음향신호가 입력되는 음향입력수단(20);

상기 음향입력수단(20)으로 부터 인가되는 아날로그 신호를 디지탈신호로 변환시키는 A/D컨버터(30)와;

상기 A/D컨버터(30)에서 인가되는 디지탈 음향신호에서 1초의 구간을 갖는 해밍윈도우를 발생시키는 프레임발생수단(40)과;

상기 프레임발생수단(40)에서 발생된 해밍윈도우에 포함된 음향신호의 예측계수를 연산하는 예측계수연산수단(50)과;

상기 예측계수연산수단(50)에서 연산된 12차의 예측계수를 통하여 LPC스펙트럼을 발생시키고 그 평균값을 연산하는 스펙트럼발생수단(60)과;

상기 스펙트럼발생수단(60)에 연산된 정상신호의 LPC스펙트럼을 저장하는 메모리(70)와;

상기 입력수단(10)을 통해 인가되는 사용자조작신호에 따라서 상기 스펙트럼발생수단(60)에서 연산된 정상신호의 LPC스펙트럼을 상기 메모리(70)에 저장토록 제어하는 제어수단(80)과;

상기 스펙트럼발생수단(60)으로부터 인가되는 입력신호의 LPC 스펙트럼에서 상기 메모리(70)에 저장된 정상신호의 LPC스펙트럼을 감하여 디스턴스(Distance)를 연산하는 오차연산수단(90)과;

상기 오차연산수단(90)에 연산된 디스턴스값의 첫번째 피크값의 위치와 최대값을 통하여 각 변수에 소정의 값을 지정하는 퍼지멤버쉽적용수단(100);

상기 퍼지멤버쉽적용수단(100)에서 연산되는 각 변수값을 퍼지룰에 적용하여 그 결과값을 추론하는 퍼지추론수단(110)과;

상기 제어수단(80)의 제어에 따라서 상기 퍼지추론수단(110)의 결과치를 표시하는 디스플레이(120)를 포함하는 것을 특징으로 하는 LPC계수를 이용한 기계설비의 고장진단시스템.