KR20060012556A - Third-party damage monitoring method by psd/csd analysis - Google Patents
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Abstract
본 발명은 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법에 관한 것으로, 가속도센서로부터의 감지 신호에서 소정 주파수 대역에서의 주파수 스펙트럼 밀도를 분석하여 타공사 발생 여부를 판단함으로써 판단의 신뢰도를 제고시킬 수 있도록 함에 그 목적이 있다. 이를 위해 구성되는 본 발명의 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법은 (a) 가스배관의 임의의 두 지점에 인접하게 설치된 가속도센서로부터 감지신호를 입력받는 단계; (b) 단계 (a)에서 입력된 감지신호에 대해 FFT 처리를 수행하는 단계; (c) 단계 (b)에서 FFT 처리된 주파수 신호에 대해 PSD와 CSD를 계산하는 단계; 및 (d) 계산된 PSD의 지배적인 주파수 및 CSD의 지배적인 주파수가 미리 정해진 기준 주파수 범위에 속하는 경우에는 타공사에 의한 신호라고 판단하여 경보를 발생시키고, 속하지 않는 경우에는 이를 무시하는 단계를 포함하여 이루어진다.The present invention relates to a third-party monitoring method by analyzing the frequency spectrum density, so as to improve the reliability of the judgment by analyzing the frequency spectral density in a predetermined frequency band from the detection signal from the acceleration sensor to determine whether the third-party construction occurs. The purpose is to. The third-party monitoring method according to the frequency spectrum density analysis of the present invention configured for this purpose comprises the steps of: (a) receiving a detection signal from an acceleration sensor installed adjacent to any two points of the gas pipe; (b) performing FFT processing on the detection signal input in step (a); (c) calculating PSD and CSD for the FFT processed frequency signal in step (b); And (d) if the calculated dominant frequency of the PSD and the dominant frequency of the CSD are within a predetermined reference frequency range, determine that the signal is from a third party, and generate an alarm, and if not, ignore the same. It is done by
타공사, 가스, 배관, 파이프, 주파수, FFT, PSD, CSD, 경보 Third Party, Gas, Plumbing, Pipe, Frequency, FFT, PSD, CSD, Alarm
Description
도 1 은 종래 기술에 따른 타공사 감시 시스템의 개략적인 블록 구성도.1 is a schematic block diagram of a third-party monitoring system according to the prior art.
도 2 는 도 1 에 도시된 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도.2 is a flow chart for explaining the operation of the system shown in FIG.
도 3 은 본 발명의 기술에 따른 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법을 설명하기 위한 가속도센서의 설치 상태 예시도.Figure 3 is an exemplary state of installation of the acceleration sensor for explaining the third-party monitoring method by frequency spectrum density analysis according to the technology of the present invention.
도 4a 내지 도 4d 는 브레이커 임팩트에 의한 타공사 발생시 도 3의 각 센서 설치 지점에서의 시간 및 주파수 도메인의 신호 파형을 보인 그래프.4A to 4D are graphs showing signal waveforms in the time and frequency domains at each sensor installation point of FIG. 3 when a third-party operation occurs due to a breaker impact.
도 5a 내지 도 5d 는 햄머드릴 임팩트에 의한 타공사 발생시 도 3의 각 센서 설치 지점에서의 시간 및 주파수 도메인의 신호 파형을 보인 그래프.5A to 5D are graphs showing signal waveforms in the time and frequency domains at each sensor installation point of FIG. 3 when a third drilling occurs due to a hammer drill impact.
도 6a 및 도 6b 는 각각 브레이커 임팩트 및 햄머드릴 임팩트에 의한 타공사 발생시 도 3의 C 및 D 지점에서의 PSD 및 CSD 파형을 보인 그래프.6A and 6B are graphs showing PSD and CSD waveforms at points C and D of FIG. 3 when perforations occur due to breaker impact and hammer drill impact, respectively.
도 7 은 본 발명의 기술에 따른 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법을 설명하기 위한 흐름도.7 is a flow chart for explaining a third-party monitoring method by frequency spectrum density analysis according to the technique of the present invention.
[도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명][Description of Symbols for Main Parts of Drawing]
10. 가스배관 20, 30. 가속도센서10.
40. 증폭기/대역여파기 50. 신호처리기40. Amplifier /
60. 모뎀 70. 데이터분석처리기60.
80. 모니터 90. 알람80. Monitor 90. Alarm
본 발명은 가스배관에 대한 타공사 감시 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가속도센서로부터의 감지 신호에서 소정 주파수 대역에서의 주파수 스펙트럼 밀도를 분석하여 타공사 발생 여부를 판단하는 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a third-party monitoring method for the gas pipe, and more particularly by analyzing the frequency spectral density in a predetermined frequency band from the detection signal from the acceleration sensor by frequency spectrum density analysis to determine whether the third-party construction occurs It is about a third-party monitoring method.
일반적으로 1950년대 이후 편리하고 경제적인 에너지원 수송방법으로 배관을 이용한 수송방법이 크게 각광받고 있으며, 현재 많은 에너지원이 원거리 수송이 용이한 배관을 통해 이루어지고 있다. 이러한 배관 중 천연가스 수송에 사용되는 매설배관은 그 매설범위가 광범위하고 인구 밀집지역에도 설치되는 특징으로 인해 파손으로 인한 가스누출이나 폭발과 같은 대형사고를 유발할 수 있다.In general, since the 1950s, a convenient and economical method of transporting energy sources has been widely used as a transportation method, and many energy sources have been made through piping that is easy to transport remotely. Buried pipelines used for transporting natural gas among these pipes can cause large accidents such as gas leakage or explosion due to breakage due to the wide range of buried pipes and their installation in densely populated areas.
한편, 최근 자료의 분석에 따르면 천연가스 매설배관 손상은 배관 내부 압력변화나 부식을 원인으로 하는 것보다 배관 주변의 토목공사 중 굴착장비 등에 의한 직접적인 타격(이하, "타공사(Third-Party Damage)"라 한다)이 더 큰 위험요소로 작용하고 있는 것으로 분석되고 있는데, 타공사는 배관 파손의 주요 원인일 뿐만 아니라 특히 사고가 발생한 경우에 유발될 수 있는 경제적, 인적 피해규모가 막대하다는 점에서 그 방지대책의 마련이 필수적이라고 할 수 있다.On the other hand, according to the analysis of recent data, natural gas buried pipeline damage is not directly caused by pressure change or corrosion inside the pipe, but is directly affected by drilling equipment during civil works around the pipe (hereinafter referred to as "Third-Party Damage"). Is not only a major cause of pipe breakage, but also prevents it from the enormous amount of economic and human damage that can be caused, especially in the event of an accident. It is necessary to prepare measures.
따라서, 이를 방지하기 위한 대책의 일환으로 본 출원인은 가스배관에 가해지는 충격을 유/무선데이터 통신망을 이용하여 실시간으로 모니터링하여 이를 감시 자가 인식할 수 있도록 표시하거나 위험신호를 발생함으로써 사고발생을 미연에 방지할 수 있는 가스배관 감시 시스템을 특허출원하여 특허번호 제402685호로 등록(발명의 명칭: 타공사에 의한 매설배관의 실시간 손상감지 모니터링 시스템 및 가스배관의 충격위치 산출방법)한 바 있다.Therefore, as part of the countermeasures to prevent this, the present applicant monitors the impact on the gas pipe in real time using wired / wireless data communication network and displays it so that the supervisor can recognize it, or generates a danger signal, thus preventing the occurrence of an accident. The patent application for gas pipe monitoring system that can prevent the problem was registered as patent number 402685 (name of the invention: real-time damage detection monitoring system of buried pipe by other construction and the method of calculating the impact location of gas pipe).
도 1 은 종래 기술에 따른 타공사 감시 시스템의 개략적인 블록 구성도이다.1 is a schematic block diagram of a third-party monitoring system according to the prior art.
도 1 에 도시된 바와 같이 가스배관(10)에 충격이 가해질 경우 충격파는 배관의 가스를 타고 양방향으로 전파하게 되는데, 이를 감안하여 종래 타공사 감시 시스템은 가스배관(10)의 양쪽 가장자리에 배관의 충격을 감지할 수 있도록 된 가속도센서A, B(20, 30)를 설치한 상태에서 가속도센서A, B(20, 30)에 의해 감지된 신호를 증폭 및 필터링하는 증폭기 및 대역여파기(40), 증폭기 및 대역여파기(40)를 거친 아날로그 신호를 대응되는 크기의 디지털 신호로 변환, 즉 A/D 변환하여 트리거(trigger)하는 신호처리기(50), 트리거된 신호를 실시간으로 무선 송/수신하는 무선 모뎀(60), 무선 모뎀(60)을 통해 전달받은 데이터를 실시간으로 분석하여 타공사의 발생 여부를 분석하는 데이터 분석처리기(70) 및 데이터 분석처리기(70)에서 처리된 분석결과를 디스플레이하는 모니터(80)와 타공사의 발생시 이를 경보하는 알람(90)을 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, when an impact is applied to the
전술한 바와 같은 구성에서 데이터 분석처리기(70)는 양쪽 구간의 충격신호 데이터를 비교하여 타공사의 발생되었다고 판단되는 경우에는 알람(90)을 통해 관리자에게 경보함과 아울러 양쪽 구간의 충격신호 데이터가 도착한 시간차에 의거하여 충격위치를 연산한 후에 모니터(80) 등을 통해 관리자에 알려주게 된다.In the above-described configuration, the
도 2 는 도 1 에 도시한 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 2 is a flow chart for explaining the operation of the system shown in FIG.
도 2 에 도시된 바와 같이 가스배관(10)의 일측 끝단에 고정적으로 설치된 312pC/g의 감도를 가진 가속도센서A(20)가 배관에 가해지는 충격을 감지하면 감지신호는 먼저, 증폭기(40)에서 10V/g로 증폭된 후에 다시 대역여파기(band pass filter, 40)를 통해 1Hz∼1kHz대역의 신호만이 추출되게 된다. 다음으로, 신호처리기(50)에서는 이렇게 필터링된 신호를 미리 정해진 기준신호와 비교하여 필터링된 신호가 기준신호보다 큰 경우에는 트리거신호를 출력하는데, 이때 트리거신호의 발생시간과 필터링된 신호의 파형을 무선 모뎀(60)을 통하여 데이터 분석처리기(70)에 보낸다.As shown in FIG. 2, when an
마찬가지의 방법으로, 가스배관(10)의 반대쪽 끝단에 고정적으로 설치된 312pC/g의 감도를 가진 가속도센서B(30)가 가스배관(10)에 가해지는 충격을 감지하면 감지신호는 먼저, 증폭기(40)에서 10V/g로 증폭된 후에 다시 대역여파기(40)를 통해 1Hz∼1kHz대역의 신호만이 추출되게 된다. 다음으로, 신호처리기(50)에서는 이렇게 필터링된 신호를 미리 정해진 기준신호와 비교하여 필터링된 신호가 기준신호보다 큰 경우에는 트리거신호를 출력하는데, 이때 트리거신호의 발생시간과 필터링된 신호의 파형을 이더넷(ethernet)을 통해 데이터 분석처리기(70)로 보내게 된다.In the same manner, when the
한편, 전술한 바와 같이 트리거신호의 발생시간과 필터링된 신호의 파형이 이더넷(ethernet)을 통해 데이터 분석처리기(70)로 들어오면 데이터 분석처리기(70)에서는 이들 데이터를 비교 분석하여 타공사의 발생 여부를 최종적으로 판단하 고, 타공사가 발생된 것으로 최종적으로 판단된 경우에는 이를 관리자에게 경보함과 아울러 미리 정해진 알고리즘에 의해 타공사의 발생위치를 산출하여 모니터에 디스플레이하게 된다.Meanwhile, as described above, when the generation time of the trigger signal and the waveform of the filtered signal enter the
그러나, 전술한 바와 같은 종래의 타공사 감시 시스템에 따르면 단순히 가속도 센서에서 감지된 감지 신호의 크기를 미리 정해진 기준치와 비교한 결과에 따라 타공사의 발생 여부를 판단하기 때문에 외부에서 발생된 노이즈 자체 또는 이에 의한 간섭 등으로 인해 판단 결과에 대한 신뢰성이 현저하게 떨어진다는 문제점이 있었다.However, according to the conventional third-party monitoring system as described above, since it is determined whether the third-party construction occurs according to a result of simply comparing the magnitude of the detection signal detected by the acceleration sensor with a predetermined reference value, the noise itself generated from the outside or There is a problem that the reliability of the determination result is significantly lowered due to the interference and the like.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 가속도센서로부터의 감지 신호에서 소정 주파수 대역에서의 주파수 스펙트럼 밀도를 분석하여 타공사 발생 여부를 판단함으로써 판단의 신뢰도를 제고시킬 수 있도록 한 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and by analyzing the frequency spectral density in a predetermined frequency band in the sensed signal from the acceleration sensor to determine whether the third-party construction to increase the reliability of the determination The purpose is to provide a third-party monitoring method by analyzing a frequency spectrum density.
전술한 목적을 달성하기 위해 구성되는 본 발명은 다음과 같다. 즉, 본 발명의 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법은 (a) 가스배관의 임의의 두 지점에 인접하게 설치된 가속도센서로부터 감지신호를 입력받는 단계; (b) 단계 (a)에서 입력된 감지신호에 대해 FFT 처리를 수행하는 단계; (c) 단계 (b)에서 FFT 처리된 주파수 신호에 대해 PSD와 CSD를 계산하는 단계; 및 (d) 계산된 PSD의 지배적인 주파수 및 CSD의 지배적인 주파수가 미리 정해진 기준 주파수 범위에 속하는 경우에는 타공사에 의한 신호라고 판단하여 경보를 발생시키고, 속하지 않는 경우에는 이를 무시하는 단계를 포함하여 이루어진다.The present invention configured to achieve the above object is as follows. That is, the third-party monitoring method by the frequency spectrum density analysis of the present invention comprises the steps of: (a) receiving a detection signal from the acceleration sensor installed adjacent to any two points of the gas pipe; (b) performing FFT processing on the detection signal input in step (a); (c) calculating PSD and CSD for the FFT processed frequency signal in step (b); And (d) if the calculated dominant frequency of the PSD and the dominant frequency of the CSD are within a predetermined reference frequency range, determine that the signal is from a third party, and generate an alarm, and if not, ignore the same. It is done by
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법의 바람직한 실시 예에 대해 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the third-party monitoring method by the frequency spectrum density analysis of the present invention.
도 3 은 본 발명의 기술에 따른 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법을 설명하기 위한 가속도센서의 설치 상태 예시도이다.Figure 3 is an exemplary view showing the installation state of the acceleration sensor for explaining the third-party monitoring method by frequency spectrum density analysis according to the technology of the present invention.
도 3 에 도시된 바와 같이 가속도 센서는 각각 가스배관에 접촉하여 가스배관의 A, B, C 및 D지점에 설치되어 있다. 이때, A지점의 가속도센서와 B지점의 가속도센서는 1㎞만큼 떨어져서 설치되어 있고, B지점의 가속도센서와 C지점의 가속도센서는 6.5㎞만큼 떨어져서 설치되어 있으며, C지점의 가속도센서와 D지점의 가속도센서는 7㎞만큼 떨어져서 설치되어 있고, 타격점은 B지점인 것으로 하여 실험을 진행하였다. 이러한 상태에서 브레이커 임팩트에 의한 타공사 발생시 각 센서 설치 지점에서의 시간 및 주파수 도메인의 신호 파형은 도 4a 내지 도 4d 와 같다.As shown in FIG. 3, the acceleration sensors are provided at points A, B, C, and D of the gas pipe in contact with the gas pipe, respectively. At this time, the acceleration sensor at point A and the acceleration sensor at point B are installed 1km apart, the acceleration sensor at point B and the acceleration sensor at point C are 6.5km apart, and the acceleration sensor at point C and D point are installed. The acceleration sensor of was installed 7km away and the impact point was B point. In this state, the signal waveforms in the time and frequency domains at the respective sensor installation points are shown in FIGS. 4A to 4D when the third-party breakdown occurs due to the breaker impact.
그리고, 도 3 의 설치 상태에서 햄머드릴 임팩트에 의한 타공사 발생시 각 센서 설치 지점에서의 시간 및 주파수 도메인의 신호 파형은 도 5a 내지 도 5d 와 같다. 한편, 브레이커 임팩트 및 햄머드릴 임팩트에 의한 타공사 발생시 도 3의 C 및 D 지점에서의 PSD 및 CSD 파형은 도 6a 및 도 6b 와 같다.In addition, in the installation state of FIG. 3, the signal waveforms of the time and frequency domains at the respective sensor installation points when the drilling is performed by the hammer drill impact are as shown in FIGS. On the other hand, PSD and CSD waveforms at points C and D of FIG. 3 when the perforation occurs due to breaker impact and hammer drill impact are the same as in FIGS. 6A and 6B.
도 4 내지 도 6 의 신호 분석 결과에서 알 수 있는 바와 같이 가스배관에 충격을 가하는 타공사 종류에 있어서 5㎞ 이내에서 가스배관을 통해 전파되는 탄성파는 가스배관이 매설된 경우 토양과 가스배관과의 상호작용에 의해 탄성파는 감쇄되 어 신호가 전파되지 못하게 된다. 즉, 고주파 신호이기 때문에 가스배관과 접하고 있는 땅으로 손실되게 된다. 따라서, 5㎞ 이상인 C지점과 D지점에서 수집된 데이터는 저주파 영역인 타공사 신호로써 배관의 매질을 따라 특정 중심 주파수의 범위를 지닌 신호들이 전파되고 있다. 아래의 표 1 및 도 2 는 C지점과 D지점 사이의 PSD 및 CSD의 지배적인 주파수 범위를 보이고 있다.As can be seen from the signal analysis results of FIGS. 4 to 6, the seismic wave propagated through the gas pipe within 5 km in the other construction type that impacts the gas pipe has a difference between the soil and the gas pipe when the gas pipe is embedded. The interaction attenuates the seismic waves, preventing the signal from propagating. That is, because it is a high frequency signal, it is lost to the ground in contact with the gas pipe. Therefore, the data collected at C and D points of 5 km or more are low-frequency third-party signals, and signals having a specific center frequency range are propagated along the medium of the pipe. Tables 1 and 2 below show the dominant frequency ranges of PSD and CSD between point C and point D.
나아가, 신호 분석 결과 타공사 신호는 특정 주파수 범위(100∼300㎐)를 보이며, 배관 매질을 따라 약 42㎧의 속도로 전파되고 있었다. 또한, 타공사 신호 대 배관 자체의 노이즈의 크기를 비교해 본 결과 가장 먼거리인 D지점에서도 특정 문턱값(약 2배) 이상 차이를 보임으로써 성공적인 실험이었음이 확인되었다. 결론적으로, PSD와 CSD의 지배적인 주파수 범위를 체크하면 타공사에 의한 신호인지 노이즈에 의한 신호인지를 파악할 수가 있다.Further, as a result of signal analysis, the third-party signal showed a specific frequency range (100 to 300 Hz) and was propagated at a speed of about 42 Hz along the piping medium. In addition, when comparing the magnitude of noise of the third-party signal versus the pipe itself, it was confirmed that the experiment was successful by showing a difference of more than a certain threshold (about 2 times) even at the point D, which is the longest distance. In conclusion, by checking the dominant frequency ranges of the PSD and the CSD, it is possible to determine whether the signal is caused by a third party or a noise.
그런데, 스펙트럼 분석(Spectral Analysis)은 유한한 개수의 주어진 자료에 대하여 자료가 포함하고 있는 주파수를 분석하는 방법이다. 푸리에 변환(Fourier Transform)은 이론적으로 무한하고 연속인 신호를 다루지만, 현실 자연과학에서 취급하는 자료는 유한하고 수집(Sampling)된 자료이다.However, spectral analysis is a method of analyzing a frequency included in a finite number of data. The Fourier Transform theoretically handles infinite and continuous signals, but the data dealt with in real natural science are finite and sampled data.
따라서, 위신호(Aliasing) 현상이 나타나게 된다. 주파수 분석을 기본적으로 사용되는 툴은 FFT(Fast Fourier Transform)이다. 이 툴은 기본적으로 받아들이는 입력이 유한한 개수의 자료이고, 출력은 이 자료에 대한 푸리에 급수를 통한 주파수 정보이다. 이 방식을 통하여 신호의 파워 스펙트라(Power Spectra)를 추정하는 것이 기본적인 스펙트럼 분석방법이라 할 수 있고 대표적인 것으로 PSD와 CSD를 들 수 있다.Thus, an aliasing phenomenon occurs. The primary tool used for frequency analysis is the Fast Fourier Transform (FFT). The tool basically accepts a finite number of inputs, and the output is the Fourier series of frequency information. Estimating the power spectra of the signal through this method is a basic spectral analysis method, and the representative examples are PSD and CSD.
여기에서, PSD(Power Spectral Density)는 단위 주파수당 파워를 의미하는데, 두 개의 타공사 신호를 분석하여 PSD가 주파수 대역에서 일치할 때 이를 타공사로 판정할 수 있다. 한편, CSD(Cross Spectral Density) 역시 주파수 분석 방법으로 교차 파장 분석이라고도 하는데, 두 개의 신호에서 교차 동일 정도를 분석하는 것에 의해 신호의 신뢰성을 검증함으로써 타공사 신호로 판정할 수 있게 된다.Here, power spectral density (PSD) means power per unit frequency. When two PSDs are matched in a frequency band by analyzing two perforated signals, this may be determined as a third party. On the other hand, CSD (Cross Spectral Density) is also called a cross-wavelength analysis as a frequency analysis method, by determining the reliability of the signal by analyzing the degree of cross-identity of the two signals can be determined as a third-party signal.
도 7 은 본 발명의 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법을 설명하기 위한 흐름도로, 기본적으로 도 1 에 도시한 시스템을 기반으로 수행될 수 있다.FIG. 7 is a flowchart illustrating a third-party monitoring method using frequency spectrum density analysis according to the present invention, and may be basically performed based on the system shown in FIG. 1.
도 7 에 도시된 바와 같이 먼저, 단계(S10)에서는 가속도센서로부터 감지신호가 입력되었는지를 판단하는데, 입력되지 않은 경우에는 단계(S10)로 복귀하고, 입력된 경우에는 단계(S12)로 진행하여 입력된 감지신호에 대해 FFT 처리를 행하게 된다.As shown in FIG. 7, first, in step S10, it is determined whether a detection signal is input from the acceleration sensor. If not, the process returns to step S10, and if so, proceeds to step S12. FFT processing is performed on the input detection signal.
다음으로, 단계(S14)에서는 단계(S12)에서 FFT 처리된 주파수 신호에 대해 PSD와 CSD를 계산하고, 이어지는 단계(S16)에서는 가속도센서가 설치된 인접한 두 지점의 PSD의 지배적인 주파수가 미리 정해진 기준 주파수 범위에 속하는지를 판단하게 된다.Next, in step S14, the PSD and the CSD are calculated for the frequency signal FFT processed in step S12, and in step S16, the dominant frequency of the PSDs of two adjacent points where the acceleration sensors are installed is determined in advance. It is determined whether it is in the frequency range.
단계(S16)에서의 판단 결과 가속도센서가 설치된 인접한 두 지점의 PSD의 지배적인 주파수가 미리 정해진 기준 주파수 범위에 속하지 않는 경우에는 단계(S22)로 진행하여 타공사에 의한 신호가 아닌 노이즈라고 판단하여 이를 무시하고, 속하는 경우에는 다시 단계(S18)로 진행하여 인접한 두 지점의 CSD의 지배적인 주파수가 미리 정해진 기준 주파수 범위에 속하는지를 판단한다.As a result of the determination in step S16, if the dominant frequencies of the PSDs of two adjacent points where the acceleration sensors are installed do not belong to the predetermined reference frequency range, the process proceeds to step S22 to determine that the noise is not a signal by another construction. If this is ignored, the process proceeds to step S18 again to determine whether the dominant frequency of the CSD of two adjacent points falls within a predetermined reference frequency range.
단계(S18)에서의 판단 결과 인접한 두 지점의 CSD의 지배적인 주파수가 미리 정해진 기준 주파수 범위에 속하지 않는 경우에는 단계(S22)로 진행하여 타공사 신호가 아닌 노이즈라고 판단하여 이를 무시하고, 속하는 경우에는 단계(S20)로 진행하여 타공사에 의한 신호라고 판단하여 경보를 발생시키게 된다.As a result of the determination in step S18, if the dominant frequency of the CSD of two adjacent points does not belong to the predetermined reference frequency range, the process proceeds to step S22, where it is determined that the noise is not a perforated signal and is ignored, and it belongs In step S20 to proceed to determine that the signal by the other construction is to generate an alarm.
본 발명의 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법은 전술한 실시예에 국한되지 않고 본 발명의 기술사상이 허용하는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수가 있다.The third-party monitoring method by frequency spectrum density analysis of the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be modified in various ways within the range allowed by the technical idea of the present invention.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 주파수 스펙트럼 밀도 분석에 의한 타공사 감시 방법에 따르면, 가속도센서로부터의 감지 신호에서 소정 주파수 대역에서의 주파수 스펙트럼 밀도를 분석하여 타공사 발생 여부를 판단함으로써 판단의 신뢰도를 제고시킬 수가 있다.According to the third-party monitoring method by the frequency spectrum density analysis of the present invention as described above, by analyzing the frequency spectral density in a predetermined frequency band from the sensed signal from the acceleration sensor to determine whether the third-party construction occurs reliability of the determination It can be improved.
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160001756A (en) * | 2014-06-26 | 2016-01-07 | 고려대학교 산학협력단 | Apparatus and method for integrity test of membrane modules using acoustic sensor |
| WO2019172655A1 (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-12 | 주식회사 엘지화학 | Device for diagnosing cracks in battery pack, and battery pack and vehicle comprising same |
| CN113376250A (en) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 山东建筑大学 | Composite material damage identification method based on power spectral density and lamb wave tomography |
| WO2023075509A1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-04 | 한국표준과학연구원 | Third-party interference monitoring system and method |
-
2005
- 2005-12-26 KR KR1020050129958A patent/KR20060012556A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160001756A (en) * | 2014-06-26 | 2016-01-07 | 고려대학교 산학협력단 | Apparatus and method for integrity test of membrane modules using acoustic sensor |
| WO2019172655A1 (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-12 | 주식회사 엘지화학 | Device for diagnosing cracks in battery pack, and battery pack and vehicle comprising same |
| KR20190106773A (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-18 | 주식회사 엘지화학 | Apparatus for diagnosing crack of battery pack, battery pack and vehicle including the same |
| CN110869758A (en) * | 2018-03-06 | 2020-03-06 | 株式会社Lg化学 | Apparatus for diagnosing rupture of battery pack, and battery pack and vehicle including the same |
| EP3677908A4 (en) * | 2018-03-06 | 2021-01-06 | Lg Chem, Ltd. | Device for diagnosing cracks in battery pack, and battery pack and vehicle comprising same |
| US11293903B2 (en) | 2018-03-06 | 2022-04-05 | Lg Energy Solution, Ltd. | Apparatus for diagnosing crack in battery pack and battery pack and vehicle including the same |
| CN113376250A (en) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 山东建筑大学 | Composite material damage identification method based on power spectral density and lamb wave tomography |
| WO2023075509A1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-04 | 한국표준과학연구원 | Third-party interference monitoring system and method |
| KR20230060909A (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-08 | 한국표준과학연구원 | Systems and methods for monitoring third-party interference |
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