KR20120063634A - Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system - Google Patents

Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system Download PDF

Info

Publication number
KR20120063634A
KR20120063634A KR1020100124679A KR20100124679A KR20120063634A KR 20120063634 A KR20120063634 A KR 20120063634A KR 1020100124679 A KR1020100124679 A KR 1020100124679A KR 20100124679 A KR20100124679 A KR 20100124679A KR 20120063634 A KR20120063634 A KR 20120063634A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
mechanical system
state
vibration analysis
analysis value
Prior art date
Application number
KR1020100124679A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김상렬
김봉기
김영기
김영민
선종민
Original Assignee
한국기계연구원
(주)에스엠인스트루먼트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국기계연구원, (주)에스엠인스트루먼트 filed Critical 한국기계연구원
Priority to KR1020100124679A priority Critical patent/KR20120063634A/en
Publication of KR20120063634A publication Critical patent/KR20120063634A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03DWIND MOTORS
    • F03D17/00Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

PURPOSE: A machine system status monitoring device and state monitoring method are provided to rapidly figure out an abnormal signal factor of a machine system because a failure analysis is performed by measuring data from the machine system according to the operation of the machine system. CONSTITUTION: A machine system status monitoring device comprises a data collecting unit(200) and state decision unit(300). The data collecting unit collects data from one or more sensors installed in the machine system according to an operation condition of the machine system. The state decision unit decides whether the machine system is normal or not by monitoring whether a vibration analysis value obtained from data within a set range among the data collected by the data collecting unit is within a set error range or not.

Description

기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법{Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system}Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system

본 발명은 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단하는 기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a mechanical system state monitoring apparatus and state monitoring method for monitoring the state of the mechanical system to determine whether or not it is normal.

기계시스템의 건전성 평가 및 유지/보수를 위한 모니터링 시스템(또는 상태감시시스템, Condition Monitoring System, CMS)은 측정신호로부터 기계시스템의 상태를 분석하여 운영자에게 현재의 상태에 대한 정보를 제공하는 것이 핵심이며, 이를 위해 기계의 특성에 따라 출력, 진동, 온도, 오일상태 및 주요부위의 응력 등 복합적인 정보를 실시간으로 제공하는 것이 중요하다.The monitoring system (or condition monitoring system, CMS) for the health assessment and maintenance of the mechanical system is to analyze the status of the mechanical system from the measurement signals and provide the operator with the current status. For this purpose, it is important to provide complex information in real time, such as output, vibration, temperature, oil condition, and stress in major parts, depending on the characteristics of the machine.

일반적으로는, 기계의 종류 또는 기계 제작자의 기계제작방법에 따라 정상상태의 데이터값이 다르게 나타나므로 초기의 정상적인 기계상태의 측정값을 설정한 후 일정값 이상 변동이 발생한 경우, 경고, 알람 등의 신호를 발생하고, 이상신호의 원인 등을 운영자에게 알리는 것이 필요하다.In general, since the data values in the steady state appear differently depending on the type of machine or the method of making the machine, the warning, alarm, etc. are changed when a certain value is changed after setting the initial normal state of the machine. It is necessary to generate a signal and inform the operator of the cause of the abnormal signal.

특히, 풍력발전기의 경우 너셀(nacelle) 내부에는 블레이드의 회전에 의해 회전수를 높여 발전효율을 높이기 위한 기어와, 회전에너지를 전기에너지로 변환시키는 제너레이터와 같은 발전용 부품들과, 기어와 제너레이터와 같은 부품들의 원활한 기계적 동작을 위해 사용되는 휘발성이 강한 오일이나 윤활유와, 플라스틱 부품이나 여러가지 전기부품들이 구비되어 있는데, 이러한 전기부품들에 의한 스파크가 발생하면 휘발성이 강한 오일이나 윤활유에 착화되어 화재가 발생할 위험성이 높으므로 데이터값을 측정하여 경고 및 알람을 발생시키는 것이 필요하다.In particular, in the case of a wind power generator, a nacelle has a gear for increasing power generation by increasing the rotational speed by rotating the blade, power generation parts such as a generator for converting rotational energy into electrical energy, a gear and a generator, Highly volatile oil or lubricating oil used for the smooth mechanical operation of the same parts and plastic parts or various electrical parts are provided. When sparks are generated by these electric parts, ignition occurs due to volatile oil or lubricating oil. Because of the high risk of occurrence, it is necessary to measure data values to generate warnings and alarms.

한편, CMS 운영시 경고 또는 알람이 발생할 경우, 시스템 운영자는 이상신호의 원인을 분석하여 해결하여야 하는데, 초기 제공된 설정값과 단순화된 이상신호의 원인은 시스템이 운영되는 동안 발생한 많은 운영상 이력을 반영할 수 없고, 장기적인 측정을 위해 단순화된 측정값(예 : 1일 24회의 1분 평균 진동값 또는 온도)들은 이상신호의 원인분석을 위해 필요한 신호분석(예 : 진동신호의 경우 5000Hz까지의 주파수 성분을 분석하기 위해서는 1초에 12500회 이상의 샘플링이 필요)에 사용할 수 없다.On the other hand, if a warning or alarm occurs during CMS operation, the system operator should analyze the cause of the abnormal signal and resolve it. The initial set value and the cause of the simplified abnormal signal may reflect many operational histories while the system is operating. For long-term measurements, simplified measurements (e.g., 24 minutes per day average vibration or temperature) are used to determine the frequency components up to 5000 Hz for signal analysis (e.g. vibration signals up to 5000 Hz). More than 12500 samples per second to analyze).

따라서, CMS 이상신호 발생시 실제 대부분의 운영자는 정밀분석을 위한 측정시스템을 단기적으로 도입하는 경우가 있으며, 경우에 따라서는 정밀분석을 위해 기계시스템의 운영을 중지해야 하는 문제점이 있다.Therefore, when the CMS abnormal signal is generated, most operators actually introduce a measurement system for precise analysis in the short term, and in some cases, there is a problem that the operation of the mechanical system must be stopped for precise analysis.

그리고, 기계시스템의 정상여부를 판단하는 과정에서도, 특정한 운전조건이 없이 모든 데이터를 기초로 하여 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 크기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하지 않은 문제점이 있다.Also, in the process of determining whether the mechanical system is normal, the failure state is identified by monitoring the state of the mechanical system on the basis of all data and determining whether it is normal without any specific operating conditions. There is a problem that is not very easy to do.

본 발명은 특정한 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단하는 기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
It is an object of the present invention to provide a mechanical system state monitoring device and a state monitoring method for determining whether or not normal state by monitoring the state of a mechanical system while a certain operating condition is maintained for a certain time.

청구항 1에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단부;를 포함한다. The mechanical system state monitor based on the inventor's operating condition according to claim 1 includes: a data collection unit for collecting data from at least one sensor installed in the mechanical system according to the operating condition of the mechanical system; And if the collected data is within the set range for a set time, whether the vibration analysis value data acquired from the data within the set range among the data collected in the data collection unit is within a set error range from the set value. And a state determination unit to determine whether the state of the mechanical system is normal.

청구항 1에 관한 발명에 의하면, 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템으로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 기계시스템의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 기계시스템의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 기계시스템의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다. 특히, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.According to the invention of claim 1, by analyzing the data from the mechanical system in accordance with the operation of the mechanical system to analyze the failure, it is possible to quickly determine the cause of the abnormal signal of the mechanical system to reduce the downtime of the mechanical system In addition, various types of signal evaluation enable cost savings in the maintenance and repair of mechanical systems. In particular, by monitoring the state of the mechanical system to determine whether it is normal while the operating conditions are maintained for a certain time, it is very easy to identify the failure state because the distribution of the vibration analysis value is small.

청구항 2에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 1에 관한 발명에 있어서, 상기 상태 판단부는 현재시간을 기준으로 설정된 기간 동안의 데이터를 검색하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단한다. 청구항 2에 관한 발명에 의하면, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 원하는 기간 동안의 데이터를 검색하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.In the invention according to claim 1, the state determining unit retrieves data for a period set based on a current time to determine whether the state of the mechanical system is normal. Judge. According to the invention of claim 2, while the operating condition is maintained for a certain time, by monitoring the state of the mechanical system and searching for data for a desired period to determine whether it is normal, the failure state is identified because the dispersion of the vibration analysis value is small It is very easy to do.

청구항 3에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 1에 관한 발명에 있어서, 상기 진동분석값 데이터는 발생빈도와의 함수관계가 정규분포를 나타낸다. In the invention according to claim 1, the vibration analysis value data of the mechanical system state monitor based on the operating condition of the inventor according to claim 3 represents a normal distribution of a function relationship with occurrence frequency.

청구항 3에 관한 발명에 의하면, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.According to the invention of Claim 3, it is very easy to grasp | ascertain the fault condition because the dispersion | variation of a vibration analysis value is small by monitoring the state of a mechanical system and determining whether it is normal, while an operation condition is maintained for a predetermined time.

청구항 4에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 1에 관한 발명에 있어서, 상기 기계시스템은 풍력발전기이고, 상기 데이터 수집부는 상기 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전속도 증감에 비례하여 데이터를 수집한다. The mechanical system condition monitoring value based on the inventors' operating condition according to claim 4, wherein the mechanical system is a wind power generator, and the data collection unit is proportional to the increase and decrease of the rotational speed of the rotor provided in the wind power generator. Collect data.

청구항 4에 관한 발명에 의하면, 풍력발전기의 운전에 따라 풍력발전기로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 풍력발전기의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 풍력발전기의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 풍력발전기의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.According to the invention of claim 4, by analyzing the data from the wind power generator in accordance with the operation of the wind power generator, it is possible to quickly determine the cause of the abnormal signal of the wind power generator to reduce the downtime of the wind power generator In addition, various types of signal evaluation can reduce the cost of wind turbine maintenance and repair.

청구항 5에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 4에 관한 발명에 있어서, 상기 진동분석값 데이터는 고속 퓨리에 변환을 통하여 획득한 주파수 영역에서의 진동분석값 데이터이다. In the invention according to claim 4, the vibration analysis value data is vibration analysis value data in a frequency domain obtained through a fast Fourier transform.

청구항 5에 관한 발명에 의하면, 풍력발전기의 운전에 따라 풍력발전기로부터 데이터를 측정하여 고속 퓨리에 변환을 통하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 풍력발전기의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 풍력발전기의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 풍력발전기의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.According to the invention of claim 5, by analyzing the data from the wind turbine in accordance with the operation of the wind turbine, it is possible to analyze the failure through the fast Fourier transform, so as to quickly determine the cause of the abnormal signal of the wind turbine generator downtime In addition to reducing the cost, the various types of signal evaluation can reduce the cost of wind turbine maintenance and repair.

청구항 6에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 4에 관한 발명에 있어서, 상기 데이터 수집부는, 상기 풍력발전기에 구비된, 기어박스의 가속도 데이터, 회전자의 회전수 데이터, 및 전기발생부, 베어링, 기어박스의 온도 데이터를 수집한다. In the invention according to claim 4, the data collection unit includes acceleration data of a gearbox, rotational speed data of a rotor, and the data collection unit of the invention according to claim 4; Collect temperature data for electrical generators, bearings and gearboxes.

청구항 6에 관한 발명에 의하면, 풍력발전기의 운전에 따라 풍력발전기에 구비된, 기어박스의 가속도 데이터, 회전자의 회전수 데이터, 및 전기발생부, 기어박스, 베어링의 온도 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 풍력발전기의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 풍력발전기의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 풍력발전기의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.According to the invention according to claim 6, the failure analysis by measuring the acceleration data of the gear box, the rotational speed data of the rotor, and the temperature data of the electrical generator, gear box, bearing provided in the wind power generator according to the operation of the wind generator By being able to do so, it is possible to quickly identify the cause of the abnormal signal of the wind power generator and to reduce the downtime of the wind power generator, and to reduce the cost of maintenance and repair of the wind power generator through various types of signal evaluation. .

청구항 7에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계; 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속되었는지를 판단하는 지속여부 판단 단계; 및 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집 단계에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단 단계;를 포함한다. The mechanical system condition monitor based on the inventor's operating condition according to claim 7 includes: a data collection step of collecting data from at least one sensor installed in the mechanical system in accordance with a driving condition of the mechanical system; Determining whether the collected data lasted for a set time within a set range; And if the collected data is within the setting range for a set time, whether the vibration analysis value data acquired from the data within the setting range among the data collected in the data collection step is within the setting error range from the setting value. And a state determination step of determining whether the state of the mechanical system is normal.

청구항 7에 관한 발명에 의하면, 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템으로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 기계시스템의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 기계시스템의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 기계시스템의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다. 특히, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
According to the invention of claim 7, it is possible to analyze the failure from the measurement of the data from the mechanical system in accordance with the operation of the mechanical system, it is possible to quickly determine the cause of the abnormal signal of the mechanical system to reduce the downtime of the mechanical system In addition, various types of signal evaluation enable cost savings in the maintenance and repair of mechanical systems. In particular, by monitoring the state of the mechanical system to determine whether it is normal while the operating conditions are maintained for a certain time, it is very easy to identify the failure state because the distribution of the vibration analysis value is small.

본 발명에 따르면, 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템으로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 기계시스템의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 기계시스템의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 기계시스템의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.According to the present invention, by analyzing the data from the mechanical system in accordance with the operation of the mechanical system to analyze the failure, it is possible to quickly determine the cause of the abnormal signal of the mechanical system to shorten the downtime of the mechanical system as well as various This type of signal evaluation enables cost savings in the maintenance and repair of mechanical systems.

또한, 본 발명에 따르면, 특정한 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
In addition, according to the present invention, by monitoring the state of the mechanical system while a certain operating condition is maintained for a certain time to determine whether it is normal, it is very easy to identify the failure state because the distribution of the vibration analysis value is small.

도 1은 본 발명에 따른 기계시스템 상태감시장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 운전조건에 따른 감시방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4는 본 발명에 따른 상태 판단부의 구성도이다
도 5a는 본 발명을 적용하지 않는 경우의 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5b는 본 발명을 적용하는 경우에 따른 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명에 따른 기계시스템 감시방법의 흐름도이다.
1 is a block diagram of a mechanical system state monitoring apparatus according to the present invention.
2 is a block diagram of a data collection unit according to the present invention.
3 is a graph illustrating a monitoring method according to an operating condition according to the present invention.
4 is a block diagram of a state determination unit according to the present invention.
5A is a graph illustrating a mechanical system state monitoring method when the present invention is not applied.
5B is a graph illustrating a mechanical system state monitoring method in accordance with the present invention.
6 is a flowchart of a mechanical system monitoring method according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the embodiments of the present invention may be modified into various other forms, and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below. Shapes and sizes of the elements in the drawings may be exaggerated for clarity, elements denoted by the same reference numerals in the drawings are the same elements.

도 1은 본 발명에 따른 기계시스템 상태감시장치의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 기계시스템의 상태감시장치는 데이터 수집부(200), 상태 판단부(300)를 포함한다.1 is a block diagram of a mechanical system state monitoring apparatus according to the present invention. Referring to FIG. 1, the state monitor of a mechanical system includes a data collection unit 200 and a state determination unit 300.

데이터 수집부(200)는 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서(100)로부터 데이터를 수집한다. 기계시스템에 설치된 센서는 가속도 센서(110), 타코센서(120), 온도센서(130), 기상센서(140)를 포함하는데, 기계시스템의 일예로 풍력발전기를 들 수 있다.The data collection unit 200 collects data from at least one sensor 100 installed in the mechanical system according to the operation of the mechanical system. Sensors installed in the mechanical system includes an acceleration sensor 110, taco sensor 120, temperature sensor 130, weather sensor 140, an example of a mechanical system is a wind power generator.

가속도 센서(110)는 기계시스템에 구비된 기어박스의 가속도 데이터를 감지하여 전압으로 출력신호를 발생시키고, 타코센서(120)는 기계시스템에 구비된 회전자의 회전수 데이터를 감지하여 전압으로 출력신호를 발생시킨다. 그리고, 온도센서(130)는 저항온도감지(Resistance Temperature Detection, RTD)에 의해 기계시스템에 구비된 전기발생부, 기어박스, 베어링의 온도를 감지하고, 기상센서(140)는 풍향 및 풍속을 감지한다.The acceleration sensor 110 detects the acceleration data of the gear box provided in the mechanical system and generates an output signal with voltage, and the taco sensor 120 detects the rotational speed data of the rotor provided in the mechanical system and outputs it with voltage. Generate a signal. In addition, the temperature sensor 130 detects the temperature of the electricity generating unit, the gearbox, and the bearing provided in the mechanical system by resistance temperature detection (RTD), and the weather sensor 140 detects the wind direction and the wind speed. do.

특히, 기계시스템이 풍력발전기일 경우에는 풍속에 따라 회전자의 회전속도가 크게 변할 수 있는데, 데이터 수집부(200)는 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전속도 증감에 비례하여 회전속도 데이터를 수집한다. 즉, 회전자의 회전속도가 빠를 경우에는 회전각이 큰 간격으로 회전속도 데이터를 수집하고 회전자의 회전속도가 느릴 경우에는 회전각이 작은 간격으로 회전속도 데이터를 수집함으로써 일정한 각도마다 회전속도 데이터를 수집한 것과 같은 결과를 갖게 된다. 이렇게 하여, 회전자의 회전속도에 관계없이 회전자의 동일위치에서 회전속도 데이터를 수집할 수 있게 된다.In particular, when the mechanical system is a wind turbine, the rotational speed of the rotor may vary greatly according to the wind speed. The data collection unit 200 collects rotational speed data in proportion to the increase and decrease of the rotational speed of the rotor provided in the wind turbine. do. That is, if the rotational speed of the rotor is fast, the rotational speed data is collected at intervals with a large rotation angle. If the rotational speed of the rotor is slow, the rotational speed data is collected at regular angles by collecting the rotational speed data at small intervals. The result is the same as collecting. In this way, the rotational speed data can be collected at the same position of the rotor regardless of the rotational speed of the rotor.

상태 판단부(300)는 수집된 데이터가 설정범위(상세는 후술) 이내에서 설정시간(상세는 후술) 동안 지속된 경우에, 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 The state determination unit 300 is a vibration obtained from the data within the setting range of the data collected in the data collection unit when the collected data lasts for a set time (details described later) within the setting range (detailed later) Monitors whether the analysis value data is within the set error range from the set value to determine whether the mechanical system is in a normal state.

판단한다. 특히, 데이터 수집시에는 현재시간을 기준으로 설정된 기간 동안의 데이터를 검색하여 데이터를 수집한다. 구체적으로, 상태 판단부(300)는 가속도 데이터, 회전수 데이터, 온도 데이터, 및 풍력발전기가 설치된 장소에서의 풍향 및 풍속 데이터에 의한 진동분석값 데이터가 설정값(상세는 후술)으로부터 설정오차범위(상세는 후술) 이내에 있지 않은 경우에 메시지나 경고음과 같은 알람을 발생시킨다. 이와 같은 상태 판단부(300)의 상태 판단과정에 대해서는 이하에서 상세히 후술하기로 한다. 이렇게 하여, 상태 판단부(300)는 트렌드(trend) 분석을 수행하여 풍력발전기에 관한 정보를 관리하고, 풍력발전기 상태의 일일보고서를 생성하여 운용자의 이메일이나 SMS(Short Message Service) 등으로 전송할 수 있다.
To judge. In particular, during data collection, data is collected by searching data for a period of time set based on the current time. Specifically, the state determination unit 300 is the acceleration data, the rotational speed data, the temperature data, and the vibration analysis value data by the wind direction and wind speed data at the place where the wind turbine is installed from the set value (details described later) from the set error range If not within (details described later), an alarm such as a message or a warning sound is generated. The state determination process of the state determination unit 300 will be described later in detail. In this way, the state determination unit 300 may perform trend analysis to manage information on the wind turbine, generate a daily report of the wind turbine status, and transmit the result to an operator's e-mail or SMS (Short Message Service). have.

도 2는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 데이터 수집부(200)는 타이머 수단(210)과 데이터 추출수단(200)을 포함한다.2 is a block diagram of a data collection unit according to the present invention. Referring to FIG. 2, the data collection unit 200 includes a timer means 210 and a data extraction means 200.

타이머 수단(210)은 시간을 카운트하여 설정된 시간이 되면 데이터 추출수단(200)에 데이터 추출을 지시하고, 데이터 추출수단(220)은 타이머 수단(210)으로부터 데이터 추출지시를 받아 센서들(110~140)로부터 데이터를 추출한다. 예를 들어, 1년 동안 매일마다 오후 2시부터 오후 4시까지의 정해진 시간에 풍력발전기의 회전속도 데이터를 추출하도록 설정되어 있다면, 타이머 수단(210)은 상기 정해진 시간이 되면 데이터 추출수단(220)에 데이터 추출을 지시하고, 데이터 추출수단(220)은 데이터 추출지시를 받은 후 상기 정해진 시간 동안 풍력발전기의 회전속도 데이터를 추출한다.
The timer means 210 counts the time and instructs the data extraction means 200 to extract data when the set time is reached, and the data extraction means 220 receives the data extraction instruction from the timer means 210. 140 extract data. For example, if it is set to extract the rotational speed data of the wind turbine at a predetermined time from 2 pm to 4 pm every day for one year, the timer means 210 is the data extraction means 220 when the predetermined time is reached. Instructs data extraction, and the data extraction means 220 extracts the rotational speed data of the wind turbine for the predetermined time after receiving the data extraction instruction.

도 3은 본 발명에 따른 운전조건에 따른 감시방법을 설명하기 위한 그래프이다. 도 3을 참조하면, 타코센서에 의해 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전수를 감지하여 시간에 따른 회전수의 관계를 나타내었는데, 시간이 경과함에 따라 회전수는 주기적으로 변동됨을 알 수 있다.3 is a graph illustrating a monitoring method according to an operating condition according to the present invention. Referring to FIG. 3, the taco sensor senses the rotational speed of the rotor provided in the wind turbine and shows the relationship of the rotational speed according to time. It can be seen that the rotational speed is periodically changed as time passes.

예를 들어, 1년 동안 매일마다 오후 2시부터 오후 4시까지의 정해진 시간에 풍력발전기의 회전수 데이터를 추출하도록 설정한 후, 현재시간을 기준으로 최근 일주일 동안의 회전수 데이터를 검색하여 그래프로 나타낼 수 있다. 그리고, 설정범위가 20~25rpm이고 설정시간이 5분일 경우, 회전수 데이터가 20~25rpm 이내에서 5분 이상 동안 지속된 경우에, 회전수 데이터로부터 진동분석값 데이터를 획득할 수 있게 된다.For example, you can set the wind speed generator data to be extracted at a specified time from 2 pm to 4 pm every day for one year, and then search the rotation data for the last week based on the current time. Can be represented. When the setting range is 20 to 25 rpm and the setting time is 5 minutes, when the rotation speed data lasts for more than 5 minutes within 20 to 25 rpm, the vibration analysis value data can be obtained from the rotation speed data.

그래프를 살펴보면, 오후 2시10분부터 오후 2시16분까지는 20~25rpm 이내에서 6분 동안 지속되었고, 오후 2시25분부터 오후 2시32분까지는 20~25rpm 이내에서 7분 동안 지속되었다. 따라서, 이와 같은 시간의 회전수 데이터를 기초로 하여 진동분석값 데이터 획득한다.
Looking at the graph, from 2:10 pm to 2:16 pm lasted for 6 minutes within 20-25 rpm, and from 2:25 pm to 2:32 pm lasted for 7 minutes within 20-25 rpm. Therefore, vibration analysis value data is acquired based on the rotation speed data of such time.

도 4는 본 발명에 따른 상태 판단부의 구성도이다. 도 4를 참조하면, 상태 판단부(300)는 A/D(Analog/Digital) 변환기(310), 고속 퓨리에 변환수단(320), 저역통과필터(330), 고역통과필터(340), 대역통과필터(350), 대역제거필터(360), 비교수단(370)을 포함한다.4 is a block diagram of a state determination unit according to the present invention. Referring to FIG. 4, the state determination unit 300 includes an A / D (Analog / Digital) converter 310, a fast Fourier transform unit 320, a low pass filter 330, a high pass filter 340, and a band pass. And a filter 350, a band removing filter 360, and a comparison means 370.

데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터는 A/D 변환기(310)로 인가되는데, A/D 변환기(310)는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 장치로, 수집된 Data collected by the data collection unit 200 is applied to the A / D converter 310, the A / D converter 310 is a device for converting an analog signal into a digital signal,

아날로그 신호를 디지털 신호로 변환시킨다.Convert analog signals to digital signals.

그리고, A/D 변환기(310)에서 변환된 디지털 신호는 고속 퓨리에 변환수단(320)과 각 필터들(330~360)로 전달되는데, 고속 퓨리에 변환수단(320)은 상기 디지털 신호를 고속 퓨리에 변환을 통하여 그 주파수 스펙트럼을 분석하여 진동분석값 데이터를 획득할 수 있게 하고, 각 필터들(330~360)은 상기 디지털 신호를 주파수 대역별로 필터링한다.The digital signal converted by the A / D converter 310 is transferred to the fast Fourier transforming unit 320 and the filters 330 to 360, and the fast Fourier transforming unit 320 converts the digital signal into the fast Fourier transforming. By analyzing the frequency spectrum through to obtain the vibration analysis value data, each filter (330 ~ 360) filters the digital signal for each frequency band.

또한, 고속 퓨리에 변환수단(320)에서 출력된 주파수 스펙트럼 분석결과로부터의 진동분석값 데이터 및 각 필터들(330~360)의 출력은 비교수단(370)에 전달되는데, 비교수단(370)은 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단한다. 즉, 기계시스템 상태 판단시, 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있으면 기계시스템이 정상인 것으로 판단하고, 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있지 않으면 기계시스템이 고장인 것으로 판단한다. 특히, 상기 디지털 신호에 대한 고속 퓨리에 변환은 데이터 수집부(200)에서 데이터를 수집하는 것과 동시에 실시간으로 행할 수도 있고, 이미 수집된 데이터를 이용하여 나중에 할 수도 있다.
In addition, the vibration analysis value data from the frequency spectrum analysis result output from the fast Fourier transform means 320 and the output of the respective filters 330 to 360 are transmitted to the comparison means 370, the comparison means 370 is a vibration It is determined whether the state of the mechanical system is normal by monitoring whether the analysis value data is within the set error range from the set value. In other words, when the state of the mechanical system is judged, if the vibration analysis value data is within the setting error range from the set value, the mechanical system is determined to be normal. In particular, the fast Fourier transform on the digital signal may be performed in real time at the same time as the data collection unit 200 collects the data, or may be performed later using the already collected data.

도 5a는 본 발명을 적용하지 않는 경우의 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이고, 도 5b는 본 발명을 적용하는 경우에 따른 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이다. 도 5a 및 도 5b를 참조하면, 도 5a 및 도 5b에서는 모두 진동분석값에 따른 발생빈도의 관계를 그래프로 나타내었고, 그 함수관계가 정규분포를 나타냄을 알 수 있다.5A is a graph illustrating a mechanical system state monitoring method when the present invention is not applied, and FIG. 5B is a graph illustrating the mechanical system state monitoring method according to the present invention. 5A and 5B, in FIG. 5A and FIG. 5B, the relationship between the frequency of occurrence according to the vibration analysis values is shown in a graph, and it can be seen that the functional relationship indicates a normal distribution.

이때, 도 5a 및 도 5b에서 a1<a2<a3<a4<a5<a6<a7<a8<a9라 할 때, 도 5a에서는 도 5b에서보다 진동분석값의 분포범위가 크고, 특정한 발생빈도 이상의 회수를 갖는 진동분석값의 범위가 크다는 것을 알 수 있다. 이와 같은 이유는, 도 5b의 경우와는 달리, 도 5a의 경우에는 수집된 회전수 데이터로부터 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우의 회전수 데이터를 추출하지 않고, 수집된 모든 회전수 데이터를 기초로 하여 진동분석값 데이터를 획득하였기 때문이다.5A and 5B, when a1 <a2 <a3 <a4 <a5 <a6 <a7 <a8 <a9, the distribution range of the vibration analysis value is larger in FIG. 5A than in FIG. It can be seen that the range of the vibration analysis value having is large. The reason for this is that unlike the case of FIG. 5B, in the case of FIG. 5A, all of the collected rotational data is extracted from the collected rotational data without extracting the rotational speed data when the rotational speed data is maintained for a set time within a set range. This is because the vibration analysis value data is obtained on the basis.

이와 같은 결과로부터, 도 5b의 경우는 도 5a의 경우보다는 기계시스템의 정상여부를 판단할 때, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이함을 알 수 있다. 특히, 기계시스템의 한 예로 풍력발전기의 경우에는 회전수가 심하게 변동하는데, 이러한 회전수의 변동에 따라 진동이 심하게 변동하는 상태에 용이하게 적용할 수 있다. 즉, 회전수가 심하게 변동하는데도 불구하고, 수집된 모든 회전수 데이터로부터 진동을 분석할 필요가 없어 분석과정을 간단하게 할 수 있다.
From this result, it can be seen that in the case of FIG. 5B, when determining whether the mechanical system is normal than in the case of FIG. In particular, in the case of a wind power generator as an example of a mechanical system, the rotation speed is severely changed, and it can be easily applied to a state in which the vibration is severely changed according to the change of the rotation speed. In other words, despite the severe fluctuations in rotation speed, it is not necessary to analyze vibrations from all collected rotational speed data, thereby simplifying the analysis process.

도 6은 본 발명에 따른 기계시스템 감시방법의 흐름도이다. 도 6을 도 1과 함께 살펴보기로 한다.6 is a flowchart of a mechanical system monitoring method according to the present invention. 6 will be described together with FIG. 1.

먼저, 데이터 수집부(200)가 기계시스템의 운전조건에 따라 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집한다(S100). 기계시스템에 설치된 센서는 가속도 센서(110), 타코센서(120), 온도센서(130), 기상센서(140) 등이 있는데, 데이터 수집부(200)는 이들로부터 각각 가속도 데이터, 회전수 데이터, 온도 데이터, 및 풍력발전기가 설치된 장소에서의 풍향 및 풍속 데이터 등을 수집한다.First, the data collection unit 200 collects data from at least one sensor installed in the mechanical system according to the operating conditions of the mechanical system (S100). Sensors installed in the mechanical system include an acceleration sensor 110, taco sensor 120, temperature sensor 130, weather sensor 140, etc., the data collection unit 200 from these acceleration data, rotational speed data, Temperature data and wind direction and wind speed data at the place where the wind turbine is installed are collected.

S100 단계 이후, 상태 판단부(300)가 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속되었는지를 판단한다(S200).예를 들어, 풍력발전기에서 회전수 데이터가 20~25rpm 이내에서 5분 이상 동안 지속된 경우인지를 판단한다.After the step S100, the state determination unit 300 determines whether the data collected by the data collection unit 200 lasted for a set time within the set range (S200). For example, the rotation speed data is 20 Determine if it lasts more than 5 minutes within ~ 25rpm.

S200 단계 이후, 상태 판단부(300)가 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터 중 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시한다(S300). 예를 들어, S200 단계의 기계시스템 정상여부 판단조건을 만족한 경우, 도 4에서와 같이 오후 2시10분부터 오후 2시16분까지의 시간범위와, 오후 2시25분부터 오후 2시32분까지의 시간범위의 회전수 데이터를 기초로 하여 진동분석값 데이터를 획득한다. After the step S200, when the data collected by the data collection unit 200 is maintained for a set time within the setting range, the state determination unit 300, the data within the setting range of the data collected by the data collection unit 200 It is monitored whether or not the vibration analysis value data obtained from the set error range from the set value (S300). For example, when the condition of determining whether the mechanical system is normal in step S200 is satisfied, as shown in FIG. 4, the time range is from 2:10 pm to 2:16 pm and from 2:25 pm to 2:32 pm The vibration analysis value data is obtained based on the rotational speed data of the time range up to minutes.

S300 단계 이후, 상태 판단부(300)가 S200 단계에서 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있으면 기계시스템이 정상상태인 것으로 판단한다(S410). 그러나, 상태 판단부(300)는 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있지 않으면 기계시스템이 정상상태가 아닌 것으로 판단한다(S420). 즉, 도 5b에서 a5라는 설정값으로부터 a5-a4(또는 a6-a5)라는 설정오차범위 이내에 있는지의 여부에 따라 기계시스템의 정상여부를 판단한다. 예를 들어, 설정값이 30dB이고, 설정오차범위가 5dB이라 하면, 진동분석값 데이터가 25~35dB인 경우에만 기계시스템이 정상상태인 것으로 판단하고, 그 외의 값을 갖는 경우에는 기계시스템이 정상상태가 아닌 것으로 판단한다.
After the step S300, if the vibration analysis value data obtained in step S200 is within the set error range from the set value, it is determined that the mechanical system is in a normal state (S410). However, if the vibration analysis value data is not within the set error range from the set value, the state determination unit 300 determines that the mechanical system is not in the normal state (S420). That is, in FIG. 5B, whether the mechanical system is normal is determined according to whether or not it is within a setting error range of a5-a4 (or a6-a5) from a setting value of a5. For example, if the set value is 30dB and the set error range is 5dB, it is judged that the mechanical system is in a normal state only when the vibration analysis value data is 25 to 35dB, and when it has other values, the mechanical system is normal. It is judged that it is not in a state.

본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
The present invention is not limited by the above-described embodiment and the accompanying drawings. It is intended that the scope of the invention be defined by the appended claims, and that various forms of substitution, modification, and alteration are possible without departing from the spirit of the invention as set forth in the claims. Will be self-explanatory.

100 : 센서 110 : 가속도 센서
120 : 타코센서 130 : 온도센서
140 : 기상센서 200 : 데이터 수집부
210 : 타이머 수단 220 : 데이터 추출수단
300 : 상태 판단부 310 : A/D 변환기
320 : 고속 퓨리에 변환수단 330 : 저역통과필터
340 : 고역통과필터 350 : 대역통과필터
360 : 대역제거필터 370 : 비교수단
100: sensor 110: acceleration sensor
120: taco sensor 130: temperature sensor
140: weather sensor 200: data collection unit
210: timer means 220: data extraction means
300: state determination unit 310: A / D converter
320: high speed Fourier transform means 330: low pass filter
340: high pass filter 350: band pass filter
360: band elimination filter 370: comparison means

Claims (7)

기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단부;
를 포함하는, 기계시스템 상태감시장치.
A data collector configured to collect data from at least one sensor installed in the mechanical system according to an operating condition of the mechanical system; And
When the collected data lasts for a set time within the set range, by monitoring whether the vibration analysis value data acquired from the data within the set range of the data collected in the data collection unit is within the set error range from the set value A state determination unit that determines whether the state of the mechanical system is normal;
A mechanical system status monitoring device comprising a.
제1항에 있어서,
상기 상태 판단부는 현재시간을 기준으로 설정된 기간 동안의 데이터를 검색하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는, 기계시스템 상태감시장치.
The method of claim 1,
And the state determination unit determines whether the state of the mechanical system is normal by searching for data for a period of time set based on a current time.
제1항에 있어서,
상기 진동분석값 데이터는 발생빈도와의 함수관계가 정규분포를 나타내는, 기계시스템 상태감시장치.
The method of claim 1,
And said vibration analysis value data indicates a normal distribution of a function relationship with frequency of occurrence.
제1항에 있어서,
상기 기계시스템은 풍력발전기이고,
상기 데이터 수집부는 상기 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전속도 증감에 비례하여 데이터를 수집하는, 기계시스템 상태감시장치.
The method of claim 1,
The mechanical system is a wind power generator,
The data collection unit collects data in proportion to the increase and decrease of the rotational speed of the rotor provided in the wind turbine, mechanical system state monitoring device.
제4항에 있어서,
상기 진동분석값 데이터는 고속 퓨리에 변환을 통하여 획득한 주파수 영역에서의 진동분석값 데이터인, 기계시스템 상태감시장치.
The method of claim 4, wherein
The vibration analysis value data is a vibration analysis value data in the frequency domain obtained through a fast Fourier transform.
제4항에 있어서,
상기 데이터 수집부는, 상기 풍력발전기에 구비된,
기어박스의 가속도 데이터,
회전자의 회전수 데이터, 및
전기발생부, 베어링, 상기 기어박스의 온도 데이터
를 수집하는, 기계시스템 상태감시장치.
The method of claim 4, wherein
The data collector, provided in the wind power generator,
Acceleration data of the gearbox,
Rotational speed data of the rotor, and
Electricity generator, bearing, temperature data of the gearbox
Machine condition monitoring system.
기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속되었는지를 판단하는 지속여부 판단 단계; 및
수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집 단계에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단 단계;
를 포함하는, 기계시스템 상태감시방법.
A data collection step of collecting data from at least one sensor installed in the mechanical system according to an operating condition of the mechanical system;
Determining whether the collected data lasted for a set time within a set range; And
When the collected data lasts for a set time within the set range, by monitoring whether the vibration analysis value data acquired from the data within the set range of the data collected in the data collection step is within the set error range from the set value A state determination step of determining whether the state of the mechanical system is normal;
A mechanical system status monitoring method comprising a.
KR1020100124679A 2010-12-08 2010-12-08 Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system KR20120063634A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100124679A KR20120063634A (en) 2010-12-08 2010-12-08 Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100124679A KR20120063634A (en) 2010-12-08 2010-12-08 Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20120063634A true KR20120063634A (en) 2012-06-18

Family

ID=46684003

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100124679A KR20120063634A (en) 2010-12-08 2010-12-08 Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20120063634A (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140065945A (en) * 2012-11-22 2014-05-30 현대중공업 주식회사 System for controlling wind power generator and method thereof
CN103983349A (en) * 2014-06-06 2014-08-13 武汉科技大学 Portable fault diagnosis apparatus used for low-speed heavy-load machinery
KR101529701B1 (en) * 2013-09-16 2015-06-17 한국남부발전(주) Wind turbine monitoring system to detect foundation displacement and abnormal structural movement during operation
CN110645153A (en) * 2018-06-27 2020-01-03 北京金风科创风电设备有限公司 Wind generating set fault diagnosis method and device and electronic equipment
CN114382661A (en) * 2021-12-07 2022-04-22 重庆海装风电工程技术有限公司 Sensor running state detection method and system for wind generating set and electronic equipment
KR20230063762A (en) * 2021-11-02 2023-05-09 한국에너지기술연구원 Offshore wind power generation monitoring system and offshore wind power generation diagnosis method using the same

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140065945A (en) * 2012-11-22 2014-05-30 현대중공업 주식회사 System for controlling wind power generator and method thereof
KR101529701B1 (en) * 2013-09-16 2015-06-17 한국남부발전(주) Wind turbine monitoring system to detect foundation displacement and abnormal structural movement during operation
CN103983349A (en) * 2014-06-06 2014-08-13 武汉科技大学 Portable fault diagnosis apparatus used for low-speed heavy-load machinery
CN103983349B (en) * 2014-06-06 2016-05-25 武汉科技大学 A kind of portable fault diagnosis tester for low-speed heave-load machinery
CN110645153A (en) * 2018-06-27 2020-01-03 北京金风科创风电设备有限公司 Wind generating set fault diagnosis method and device and electronic equipment
KR20230063762A (en) * 2021-11-02 2023-05-09 한국에너지기술연구원 Offshore wind power generation monitoring system and offshore wind power generation diagnosis method using the same
CN114382661A (en) * 2021-12-07 2022-04-22 重庆海装风电工程技术有限公司 Sensor running state detection method and system for wind generating set and electronic equipment

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7677869B2 (en) Monitoring and data processing equipment for wind turbines and predictive maintenance system for wind power stations
EP1531376B1 (en) Monitoring and data processing equipment for wind turbines and predictive maintenance system for wind power stations
CA2891326C (en) Early detection of wind turbine degradation using acoustical monitoring
KR100954090B1 (en) Health and usage monitoring system for wind turbine
KR20120063634A (en) Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system
KR101846195B1 (en) Motor status monitoring system and method thereof
WO2018222341A1 (en) Wind turbine fault detection using acoustic, vibration, and electrical signals
EP3181900B1 (en) Methods and systems for real-time monitoring of the insulation state of wind-powered generator windings
KR101166871B1 (en) Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system
KR20140084159A (en) A method and a system for the purpose of condition monitoring of gearboxes
CN102707232A (en) Online monitoring device of state of motor device and monitoring method thereof
KR102393095B1 (en) A system for predicting and diagnosing malfunctions in rotating equipment based on artificial intelligence using vibration, sound, and image data
CN102706560A (en) State monitoring method and device of wind turbine generator set
KR20130055149A (en) Tower monitoring system for wind turbine and method thereof
CN202870263U (en) Motor management device with online energy efficiency monitoring function
CN105332862B (en) For detecting the methods, devices and systems of wind power generating set working condition
CN205445911U (en) A bearing condition monitoring system for wind generating set
KR102168403B1 (en) Wind Power Electric Generatiom System Condition Monitoring System Using Spectral Kurtosis
EP3425199B1 (en) Data collection system and method for wind turbine power generation facility, and wind turbine power generation facility
CN110701085A (en) Fan vibration on-line monitoring and management system
KR20120100268A (en) System, apparatus and method for power quality analyzer in wind turbine
Kuseyri Condition monitoring of wind turbines: Challenges and opportunities
EP3844388A1 (en) Trip reduction tool for a wind turbine power system
EP4390414A1 (en) Computer-implemented method for monitoring a generator of a wind turbine, wind turbine, computer program and electronically readable storage medium
JP2017219325A (en) Abnormality diagnostic device and abnormality diagnostic method of rotary part

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application