KR20140030800A - 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법 - Google Patents

광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법에 관한 것으로, 복수 개의 광섬유 센서에 의해 측정된 복수 개의 측정 데이터를 입력받는 단계, 복수 개의 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 검사하는 단계, 오류 데이터가 존재하는 경우, 데이터 진단부가 상기 오류 데이터를 검출하는 단계 및 검출된 오류 데이터를 삭제하여 측정 데이터를 보정하는 단계를 포함하며, 본 발명에 따르면 주변 환경의 영향에 의하여 하나의 광섬유 센서에서 복수 개의 측정 데이터가 생성되는 경우에도 추가로 생성된 오류 데이터를 검출하여 제거할 수 있기 때문에 측정 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있어 풍력 터빈 등과 같이 광섬유 센서가 설치된 장치에 대한 상태 감시 및 진단의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

Description

광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법{METHOD FOR DIAGNOSING MEASUREMENT DATA OF OPTIC SENSOR}
본 발명은 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 주변 환경의 영향에 의해 하나의 광섬유 센서에서 복수의 측정 데이터가 생성되는 오류를 보정하여 측정 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록 한 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법에 관한 것이다.
광섬유 센서는 일반 센서와 달리, 데이터 측정에 필요한 채널 수가 적고 낙뢰 및 전기적 쇼트에 강인하여 1개의 채널에서 다수의 측정 데이터를 취득할 수 있는 장점 때문에 풍력 터빈 등의 상태 감시에 활발히 적용된다.
특히 블레이드는 다양한 환경에 노출되며 운전 중 회전하는 특성 때문에 광섬유 센서를 이용한 상태 감시 및 건전성 평가 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있는 실정이다.
하지만, 광섬유 센서는 온도와 같은 주변 환경에 민감하기 때문에, 블레이드 곡면상에 균질하게 설치되지 못하는 경우 하나의 광섬유 센서에서 복수 개의 피크값이 발생하여 복수 개의 측정 데이터가 생성될 수 있는 문제점이 있다.
예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이 하나의 광섬유 센서에서 2개의 피크 값이 나타난 경우, 임계치를 A로 설정했다면 1개의 피크 값이 검출되어 문제가 없지만, 임계치를 B로 설정했다면 2개의 피크 값이 검출되어 2개의 측정 데이터가 생성되는 문제점이 있다.
이처럼 하나의 광섬유 센서에서 2개의 측정 데이터가 생성되면 복수의 광섬유 센서로부터 순차적으로 측정 데이터를 입력받아 풍력 터빈 등의 상태 감시를 수행하는 경우, 측정 데이터가 하나씩 밀리게 되어 정확한 상태 감시가 이루어지기 어려운 문제점이 있다.
관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제2003-0048817호(2003.06.25 공개, 발명의 명칭 : 광섬유를 이용한 센싱 시스템)가 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 광섬유 센서 측정 데이터의 신뢰성을 확보함으로써 풍력 터빈 등 광섬유 센서가 설치된 장치에 대한 정확한 상태 감시가 이루어질 수 있도록 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법은 데이터 진단부가 복수 개의 광섬유 센서에 의해 측정된 복수 개의 측정 데이터를 입력받는 단계; 상기 데이터 진단부가 상기 복수 개의 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 검사하는 단계; 상기 오류 데이터가 존재하는 경우, 상기 데이터 진단부가 상기 오류 데이터를 검출하는 단계; 및 상기 데이터 진단부가 검출된 상기 오류 데이터를 삭제하여 상기 측정 데이터를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 복수 개의 측정 데이터를 입력받는 단계에서, 상기 측정 데이터는 상기 광섬유 센서의 채널 및 측정 시간에 따라 테이블 형태로 저장되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 오류 데이터가 존재하는지 검사하는 단계에서, 상기 데이터 진단부는 상기 측정 데이터의 개수를 기준치와 비교하여, 상기 측정 데이터의 개수가 상기 기준치를 초과하면 상기 오류 데이터가 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치는 상기 광섬유 센서의 개수에 해당하는 값인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 오류 데이터를 검출하는 단계에서, 상기 데이터 진단부는 상기 복수 개의 측정 데이터를 기준테이블과 순차적으로 비교하여, 상기 기준테이블과의 차이가 설정치를 초과하는 측정 데이터를 상기 오류 데이터로 검출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준테이블은 상기 광섬유 센서 각각이 기본적으로 반사하도록 설정된 기본 파장에 해당하는 값들로 이루어진 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준테이블은 상기 검사 결과 오류 데이터가 존재하지 않는 것으로 판단된 측정 데이터들로 이루어진 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 측정 데이터를 보정하는 단계에서, 상기 데이터 진단부는 상기 오류 데이터를 삭제한 후 상기 측정 데이터를 순차적으로 시프트하여 재정렬하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 데이터 진단부가 재정렬된 상기 측정 데이터를 기준테이블과 순차적으로 비교하여 재검증을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 온도 변화 등 주변 환경의 영향에 의하여 하나의 광섬유 센서에서 복수 개의 측정 데이터가 생성되는 경우에도 추가로 생성된 오류 데이터를 검출하여 제거할 수 있기 때문에 측정 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 측정 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있으므로, 풍력 터빈 등과 같이 광섬유 센서가 설치된 장치에 대한 상태 감시 및 진단의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 하나의 광섬유 센서에서 복수 개의 측정 데이터가 생성되는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법의 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법을 이용한 시뮬레이션 결과가 도시된 그래프이다.
이하에서는 본 발명에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 장치는 광섬유 센서부(10), 광 파장 측정부(20), 데이터 진단부(30), 기준치 생성부(40), 메모리부(50), 진단정보 출력부(60) 및 데이터 처리부(70)를 포함한다.
광섬유 센서부(10)는 복수 개의 WDM(Wavelength-Division Multiplexing) 광섬유 센서를 포함하며, 각각의 광섬유 센서는 광원(미도시)에서 방사한 레이저를 특정 파장으로 반사하여 광 파장 측정부(20)로 전달한다.
광 파장 측정부(20)는 광섬유 센서부(10)로부터 반사된 파장을 측정하여 복수 개의 측정 데이터를 생성하고 이를 데이터 진단부(30)로 전달한다.
이때, 광 파장 측정부(20)는 측정 주기 마다 측정 데이터를 생성할 수 있는데, 측정 주기는 설계자의 의도와 광섬유 센서 및 광 파장 측정부(20)의 사양에 따라 다양하게 선택될 수 있다. 예를 들어, 광 파장 측정부(20)는 0.01[sec] 마다(즉, 100[Hz]로) 측정 데이터를 생성하여 데이터 진단부(30)에 전달할 수 있다.
데이터 진단부(30)는 광 파장 측정부(20)로부터 입력되는 복수 개의 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 검사한다.
이때, 데이터 진단부(30)는 매 측정 주기마다 입력되는 복수 개의 측정 데이터를 메모리부(50)에 순차적으로 저장해두었다가 미리 설정된 진단 주기가 도래하면, 기준치 생성부(40)로부터 입력되는 기준치 및 기준테이블을 이용하여 측정 데이터의 진단 및 보정을 수행한다.
구체적으로, 데이터 진단부(30)는 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 검사를 수행하고, 오류 데이터가 존재하는 경우 오류 데이터를 검출 및 삭제하고 측정 데이터를 재정렬하여 보정을 수행한다.
이와 같이, 데이터 진단부(30)가 측정 데이터를 진단하여 보정하는 구체적인 과정은 도 3을 참조하여 후술한다.
기준치 생성부(40)는 기준치와 기준테이블을 생성하여 데이터 진단부(30)에 제공한다.
여기서, 기준치는 복수 개의 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 여부를 검사할 때 참조되는 값을 나타내고, 기준테이블은 복수 개의 측정 데이터 중에서 오류 데이터를 검출할 때 참조되는 값들을 의미한다.
즉, 데이터 진단부(30)는 기준치를 참조하여 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 검사를 수행하고, 검사 결과 오류 데이터가 존재하는 경우 기준테이블을 참조하여 오류 데이터를 검출한다.
기준치 생성부(40)가 기준치와 기준테이블을 생성하는 구체적인 과정에서 대해서도 도 3을 참조하여 후술한다.
메모리부(50)에는 광 파장 측정부(20)로부터 데이터 진단부(30)에 순차적으로 입력되는 복수 개의 측정 데이터가 광섬유 센서의 채널과 측정 시간에 따라 테이블 형식으로 저장된다.
예를 들어, 광섬유 센서부(10)가 10개의 광섬유 센서를 구비하고, 0.01[sec] 마다 측정 데이터가 생성되는 경우, 광섬유 센서의 채널(ch)과 측정 시간(s)에 따라 아래의 표 1과 같이 측정 데이터가 저장될 수 있다.
s＼ch 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.01 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.02 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.03 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.04 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.05 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.06 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.07 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.08 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
: : : : : : : : : : :
진단정보 출력부(60)는 데이터 진단부(30)에 의한 진단정보를 출력한다.
여기서, 진단정보는 진단 결과에 대한 정보를 의미하며 오류 데이터 존재 여부 및 오류 데이터 보정 결과에 대한 정보 등이 포함되어 있을 수 있다.
데이터 처리부(70)는 데이터 진단부(30)로부터 진단이 완료된 측정 데이터를 입력받아 물리적 데이터(physical data)로 변환한다.
만약, 광섬유 센서가 풍력 터빈 블레이드의 변형율(strain)을 측정하도록 구성된 경우, 데이터 처리부(70)는 측정 데이터를 변형율(strain)에 대한 데이터로 변환할 수 있다.
이처럼 데이터 처리부(70)에 의해 변환된 물리적 데이터는 풍력 터빈 등 광섬유 센서가 설치된 설비나 장치의 상태를 감시하기 위한 시스템에 제공되어 활용될 수 있을 것이다.
예를 들어, 광섬유 센서가 풍력 터빈 블레이드의 변형율(strain)을 측정하도록 구성된 경우, 데이터 처리부(70)에 의해 변환된 변형율(strain)에 대한 정보는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시에 활용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법의 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
이하, 도 3을 참조하여 데이터 진단부(30)가 측정 데이터를 진단하고, 오류 데이터를 검출 및 삭제하여 측정 데이터를 보정하는 과정을 구체적으로 설명한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 데이터 진단부(30)는 광 파장 측정부(20)로부터 복수 개의 광섬유 센서에 의해 측정된 복수 개의 측정 데이터를 입력받는다(S100). 이때, 복수 개의 측정 데이터는 측정 주기 마다 데이터 진단부(30)에 입력될 수 있다.
이처럼 측정 데이터가 입력되면, 데이터 진단부(30)는 진단 주기가 도래하였는지 판단한다(S110).
여기서, 진단 주기는 데이터 진단부(30)에 의해 측정 데이터의 진단 및 보정이 수행되는 주기를 의미하며, 설계자의 의도, 광섬유 센서의 사양 및 적용되는 상태 감시 시스템의 특성 등에 따라 다양하게 선택될 수 있다.
측정 데이터가 입력될 때마다 진단 및 보정을 수행하는 것이 가장 높은 신뢰성을 보장해주지만, 진단 주기가 너무 짧은 경우 과부하(overhead)가 걸리기 때문에 진단 주기는 적절한 값으로 선택되는 것이 바람직하다.
예를 들어, 측정 주기가 0.01[sec] 인 경우에 진단 주기는 수 초에서 수 분 정도의 값으로 설정될 수 있다.
만약, 진단 주기가 도래하지 않은 경우, 데이터 진단부(30)는 측정 데이터를 메모리부(50)에 순차적으로 저장하고(S120), 측정 데이터를 입력받는 단계(S100)로 회귀하여 매 측정 주기 마다 측정 데이터를 반복적으로 입력받는다.
반면, 진단 주기가 도래한 경우, 데이터 진단부(30)는 그 동안 메모리부(50)에 저장된 측정 데이터의 진단을 수행한다.
이하, 설명의 편의를 위해 측정 주기가 0.01[sec] 이고 광섬유 센서가 10개인 경우에 메모리부(50)에 저장된 측정 데이터가 아래의 표 2와 같다고 가정한다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.01 1520 1532 1544 1565 1572 1576 1520 1522 1532 1544 1569
0.02 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.03 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.04 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.05 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1522 1532 1544 1569
0.06 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
0.07 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1522 1532 1544 1569
0.08 1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
: : : : : : : : : : :
구체적으로, 데이터 진단부(30)는 각 측정 시간별 측정 데이터의 개수를 기준치 생성부(40)로부터 제공되는 기준치와 비교하여, 측정 데이터의 개수가 기준치와 일치하는지 확인한다(S130). 이때, 기준치는 광섬유 센서부(10)에 구비되는 광섬유 센서의 개수(즉, 광섬유 센서의 채널수)에 해당하는 값일 수 있다.
다시 말해, 데이터 진단부(30)는 각 측정 시간별 측정 데이터의 개수가 광섬유 센서의 개수와 일치하는지 여부를 판단한다.
표 2를 참조하여 예를 들면, 데이터 진단부(30)는 0.01[sec] 간격으로 측정된 측정 데이터의 개수가 광섬유 센서의 개수에 해당하는 '10'인지 여부를 판단할 수 있다.
한편, 광섬유 센서의 개수에 해당하는 기준치는 기준치 생성부(40)로부터 제공되는데, 기준치 생성부(40)는 기준치를 다양한 방법으로 생성할 수 있다.
첫째로, 광섬유 센서부(10)에 구비된 광섬유 센서의 개수에 대한 정보를 알고 있거나 설정받은 경우, 기준치 생성부(40)는 해당 값을 기준치로 생성하여 데이터 진단부(30)에 제공할 수 있다.
예를 들어, 풍력 터빈의 블레이드에 구비되는 광섬유 센서의 개수가 10개라는 정보를 미리 알고 있는 경우, 기준치 생성부(40)는 '10'을 기준치로 생성하여 데이터 진단부(30)에 제공한다.
둘째로, 광섬유 센서의 개수에 대한 정보를 알지 못하는 경우, 기준치 생성부(40)는 각 측정 시간별 측정 데이터의 개수를 합산한 후 각 채널당 측정 데이터의 개수로 나눈 후 내림 연산을 하여 기준치를 생성할 수 있다.
표 2를 참조하여 0.01[sec] 에서 0.08[sec] 까지 각 측정 시간별 측정 데이터의 개수를 합산하여 각 채널당 측정 데이터의 개수로 나눈 후, 내림 연산(floor)을 취하면 기준치(a)는 아래의 수식에 의해 '10'으로 생성된다.
Figure pat00001
셋째로, 기준치 생성부(40)는 각 시간별 측정 데이터의 개수 중 최소값을 기준치로 생성할 수도 있다. 표 2를 예로 들면, 기준치(a)는 아래의 수식에 의해 '10'으로 생성된다.
Figure pat00002
광섬유 센서를 이용하는 경우, 측정 데이터의 개수가 증가하는 경우만 존재하기 때문에, 둘째 및 셋째 방법에 의하면 모든 측정 시간에서 오류 데이터가 발생한 경우가 아닌 이상 광섬유 센서의 개수를 알지 못하더라도 정확한 기준치를 생성할 수 있게 된다.
이처럼 각 측정 시간별 측정 데이터의 개수를 기준치와 비교한 결과, 모든 측정 시간의 측정 데이터 개수가 기준치와 일치하는 경우, 오류 데이터가 존재하지 않는 것이므로, 데이터 진단부(30)는 측정 데이터를 데이터 처리부(70)에 전달한다(S170).
하지만, 적어도 하나 이상의 측정 시간에 대한 측정 데이터 개수가 기준치를 초과하는 경우, 오류 데이터가 존재하는 것이므로, 데이터 진단부(30)는 기준치 생성부(40)로부터 제공되는 기준테이블을 이용하여 오류 데이터를 검출한다(S140).
즉, 표 2에서 0.01[sec], 0.05[sec], 0.07[sec]에 측정된 측정 데이터의 개수는 '11'로 '10'을 초과하므로, 데이터 진단부(30)는 해당 측정 시간의 측정 데이터로부터 오류 데이터를 검출한다.
이때, 데이터 진단부(30)는 오류 데이터가 존재하는 측정 시간의 측정 데이터를 기준테이블과 순차적으로 비교하여 기준테이블 값과의 차이가 설정치 이상인 측정 데이터를 오류 데이터로 검출할 수 있다.
여기서, 기준테이블은 오류 데이터 검출을 위해 오류 데이터가 존재하는 측정 시간의 측정 데이터와 비교되는 값으로, 표 2의 경우를 예로 들면 기준테이블은 아래의 표 3과 같이 이루어질 수 있다.
1520 1532 1544 1568 1572 1576 1520 1532 1544 1569
표 3의 기준테이블과 표 2에서 오류 데이터가 존재하는 것으로 판단된 0.01[sec], 0.05[sec], 0.07[sec]에 측정된 측정 데이터를 순차적으로 비교하면, 8번째 채널의 값 '1522'가 기준테이블 상의 값 '1532'와 일치하지 않음을 확인할 수 있다.
따라서, 데이터 진단부(30)는 0.01[sec], 0.05[sec], 0.07[sec]에서 측정된 8번째 채널의 값을 오류 데이터로 검출할 수 있다.
한편, 기준테이블은 전술한 기준치와 마찬가지로 기준치 생성부(40)에 의해 다양한 방법으로 생성될 수 있다.
첫째로, 기준치 생성부(40)가 각 광섬유 센서에서 기본적으로 반사하도록 설정된 기본 파장에 대한 정보를 알고 있는 경우, 그러한 정보로부터 상기와 같은 기준테이블을 생성하여 데이터 진단부(30)에 제공할 수 있다.
둘째로, 광섬유 센서의 기본 파장에 대한 정보를 알지 못하는 경우, 기준치 생성부(40)는 오류 데이터가 존재하지 않는 측정 시간의 측정 데이터로부터 기준테이블을 생성할 수도 있다.
표 2를 예로 들면, 기준치 생성부(40)는 오류 데이터가 존재하지 않는 것으로 판단된 0.02[sec], 0.03[sec], 0.04[sec], 0.06[sec], 0.08[sec]에 측정된 측정 데이터 중 어느 하나로부터 기준테이블을 생성하여 데이터 진단부(30)에 제공할 수 있다.
광섬유 센서의 측정 데이터는 비교적 짧은 측정 주기 간격으로 순차적으로 측정되기 때문에 그 측정값에 급격한 변화가 없는 경우가 대부분이다. 따라서, 이러한 방법에 의하더라도 정확한 기준테이블 정보를 생성할 수 있다.
이와 같이 오류 데이터를 검출한 후, 데이터 진단부(30)는 검출된 오류 데이터를 삭제하고 측정 데이터를 재정렬하여 측정 데이터를 보정한다(S150).
이때, 데이터 진단부(30)는 검출된 오류 데이터를 삭제한 후 측정 데이터를 순차적으로 시프트하여 재정렬할 수 있다.
표 2를 참조하면, 데이터 진단부(30)는 0.01[sec], 0.05[sec], 0.07[sec]에서 측정된 8번째 채널의 값 '1522'를 삭제하고, 다음 채널의 값들을 시프트하여 재정렬을 수행할 수 있다.
광섬유 센서의 측정 데이터는 채널 순으로 순차 입력되기 때문에, 오류 데이터를 삭제하고 다음 채널의 측정 데이터를 시프트하면 측정 데이터의 오류가 보정된다.
하지만, 보다 확실한 검증을 위해 데이터 진단부(30)가 재정렬된 측정 데이터를 기준테이블과 다시 한번 비교하여 측정 데이터가 제대로 보정되었는지를 확인할 수도 있다.
한편, 측정 데이터의 보정을 완료한 후, 데이터 진단부(30)는 진단정보 출력부(60)를 통해 진단정보를 출력하고(S160), 보정된 측정 데이터를 데이터 처리부(70)에 전달한다(S170).
그러면, 데이터 처리부(70)는 측정 데이터를 물리적 데이터로 변환한다.
이와 같이, 본 발명에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법에 의하면, 온도 변화 등 주변 환경의 영향에 의하여 하나의 광섬유 센서에서 복수 개의 측정 데이터가 생성되는 경우에도 추가로 생성된 오류 데이터를 검출하여 제거할 수 있기 때문에 측정 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있다.
따라서, 풍력 터빈 등과 같이 광섬유 센서가 설치된 장치에 대한 상태 감시 및 진단의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법을 이용한 시뮬레이션 결과가 도시된 그래프이다. 도 4의 (a)에는 본 발명이 적용되지 않은 경우 측정 데이터의 변화가 도시되어 있고, 도 4의 (b)에는 본 발명이 적용된 경우 측정 데이터의 변화가 도시되어 있다.
도 4를 참조하면, 도 4의 (a)에서는 오류 데이터가 산입되어 측정 데이터가 -8000까지 증가하고 있지만, 본 발명이 적용된 도 4의 (b)에서는 이러한 오류 데이터가 제거되어 -1000 ~ 1000 사이에서 변화하는 정상적인 측정 데이터가 생성됨을 확인할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : 광섬유 센서부
20 : 광 파장 측정부
30 : 데이터 진단부
40 : 기준치 생성부
50 : 메모리부
60 : 진단정보 출력부
70 : 데이터 처리부

Claims (9)

  1. 데이터 진단부가 복수 개의 광섬유 센서에 의해 측정된 복수 개의 측정 데이터를 입력받는 단계;
    상기 데이터 진단부가 상기 복수 개의 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 검사하는 단계;
    상기 오류 데이터가 존재하는 경우, 상기 데이터 진단부가 상기 오류 데이터를 검출하는 단계; 및
    상기 데이터 진단부가 검출된 상기 오류 데이터를 삭제하여 상기 측정 데이터를 보정하는 단계를 포함하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 복수 개의 측정 데이터를 입력받는 단계에서
    상기 측정 데이터는 상기 광섬유 센서의 채널 및 측정 시간에 따라 테이블 형태로 저장되는 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 오류 데이터가 존재하는지 검사하는 단계에서
    상기 데이터 진단부는 상기 측정 데이터의 개수를 기준치와 비교하여, 상기 측정 데이터의 개수가 상기 기준치를 초과하면 상기 오류 데이터가 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 기준치는 상기 광섬유 센서의 개수에 해당하는 값인 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 오류 데이터를 검출하는 단계에서
    상기 데이터 진단부는 상기 복수 개의 측정 데이터를 기준테이블과 순차적으로 비교하여, 상기 기준테이블 값과의 차이가 설정치를 초과하는 측정 데이터를 상기 오류 데이터로 검출하는 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 기준테이블은 상기 광섬유 센서 각각이 기본적으로 반사하도록 설정된 기본 파장에 해당하는 값들로 이루어진 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 기준테이블은 상기 검사 결과 오류 데이터가 존재하지 않는 것으로 판단된 측정 데이터들로 이루어진 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 측정 데이터를 보정하는 단계에서
    상기 데이터 진단부는 상기 오류 데이터를 삭제한 후 상기 측정 데이터를 순차적으로 시프트하여 재정렬하는 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 데이터 진단부가 재정렬된 상기 측정 데이터를 기준테이블과 순차적으로 재비교하여 재검증을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광섬유 센서의 측정 데이터 진단 방법.
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