KR20150119563A - 유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법 - Google Patents

유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 유압브레이커에 장착된 다수의 센서 및 측정장비를 포함하는 측정군과, 측정군의 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 유량 차이와 설정값을 비교하여 오일 누유 여부를 판단하는 오일 누유 판단부와, 측정군의 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 온도 차이와 설정값을 비교하여 과부하 여부를 판단하는 과부하 판단부와, 측정군으로부터 전달된 기준 주파수 이외의 다른 주파수 최대값과 설정값을 비교하여 스크래치 및 끼임 여부를 판단하는 스크래치 및 끼임 판단부와, 오일 누유 판단부로부터 선택적으로 전달된 제1진단데이터와, 과부하 판단부로부터 선택적으로 전달된 제2진단데이터와, 스크래치 및 끼임 판단부로부터 선택적으로 전달된 제3진단데이터를 조합하여 유압브레이커의 구성 요소의 최종 고장진단을 수행하는 제어부와, 제어부로부터 전달된 경보신호에 대응하여 작동하는 경보부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 유압브레이커의 운용 중 생길 수 있는 고장을 미리 감지하여 이로 인한 추가적인 2차 고장을 미연에 방지함과 동시에, 유압브레이커가 사용하기 적절한 상태인지를 판단하여 유압브레이커 수명 감소를 방지할 수 있다.

Description

유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법{FAULT DIAGNOSIS SYSTEM AND METHOD FOR HYDRAULIC BREAKER}
본 발명은 유압브레이커에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 유압브레이커 작동 중에 발생하는 신호들을 분석하여 경보할 수 있는 유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
유압브레이커는 유압을 이용하여 펌프에서 공급되는 동력원을 피스톤의 왕복운동에너지로 변환하여, 건축물의 해체 작업이나 보수작업, 암반의 파쇄작업 등에 사용되어지는 건설기계장비이다.
그러면, 여기서 굴삭기 등에 장착되어 사용되는 유압브레이커에 대해 간략하게 설명한다.
도 1은 유압브레이커의 사용상태도이다.
도 1을 참조하면, 굴삭기에 장착되어 사용되는 유압브레이커(1)는 굴삭기의 암부(2)에 설치되며, 유압공급라인(3)과 유압배출라인(4)에 연결되어 굴삭기의 유압펌프에서 발생되는 유압동력을 에너지원으로 이용한다.
도 2는 일반적인 유압브레이커의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 일반적인 유압브레이커(1)는 밸브어셈블리(11), 피스톤(12), 실린더(13), 프론트헤드(14), 치즐(15)로 구성된다.
이와 같이 구성된 유압브레이커(1)는 유압공급라인(3)으로부터 공급된 유압유가 유압유 입구(11a)로 공급되며, 밸브 어셈블리(11)와 실린더(13)에 설치된 유압회로를 통해 유압을 흐르게 하여 피스톤(12)을 상하 왕복운동시킨 후, 유압유 출구(11b)를 통해 배출된다. 이에 피스톤(12)이 프론트헤드(14)에 장착되어 있는 치즐(15)을 타격하여 암반 등과 같은 파쇄목적물을 파쇄시키는 작업을 수행한다.
한편, 유압브레이커(1)는 피스톤(12)이 치즐(15)을 때려 물체를 파쇄하는 건설기계장비이므로, 피스톤(12) 및 치즐(15) 등의 구성 요소가 상당한 충격을 받게 될 뿐 아니라, 또한 외부 환경 및 사용 시 발생하는 열로 인한 내부 오링 및 기타 구성 요소들의 손상이 자주 발생된다. 이로 인한 고장 수리 시, 유압브레이커(1)의 특성상 이동이 힘들고, 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 또한 오일 누유, 오일 온도 상승, 약간의 스크래치 등의 고장을 조기 발견하지 못하고 계속 사용할 경우, 전체적인 시스템에 손상을 주는 문제가 발생하게 된다.
이에 고장을 감지하는 기술들이 제안된 바 있으나, 이들 기술은 하나의 센서로부터 감지된 신호에만 의존하므로 단편적인 부분의 고장여부만을 판단할 수 있는 한계가 있다. 즉, 기존 고장 감지 기술들은 유압브레이커(1)의 전체적인 구성 요소들의 고장 진단이 함께 이루어지지 못하는 단점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2009-0023801호(공개일 2009.03.06.)
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 다수의 서로 다른 종류의 센서로부터 신호를 조합 분석하여 유압브레이커의 전체적인 구성 요소의 고장 진단 또는 교체 시기 등을 판단할 수 있도록 하는 유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 유압브레이커의 고장진단 시스템은, 유압브레이커에 장착된 다수의 센서 및 측정장비를 포함하는 측정군; 상기 측정군의 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 유량 차이와 설정값을 비교하여 오일 누유 여부를 판단하는 오일 누유 판단부; 상기 측정군의 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 온도 차이와 설정값을 비교하여 과부하 여부를 판단하는 과부하 판단부; 상기 측정군으로부터 전달된 기준 주파수 이외의 다른 주파수 최대값과 설정값을 비교하여 스크래치 및 끼임 여부를 판단하는 스크래치 및 끼임 판단부; 상기 오일 누유 판단부로부터 선택적으로 전달된 제1진단데이터와, 상기 과부하 판단부로부터 선택적으로 전달된 제2진단데이터와, 상기 스크래치 및 끼임 판단부로부터 선택적으로 전달된 제3진단데이터를 조합하여 상기 유압브레이커의 구성 요소의 최종 고장진단을 수행하는 제어부; 및 상기 제어부로부터 전달된 경보신호에 대응하여 작동하는 경보부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 측정군은, 상기 유압유 입구측 및 유압유 출구측에 설치된 유량계; 상기 유압유 입구측 및 유압유 출구측에 설치된 온도센서; 및 상기 유압브레이커의 운동접촉부위에 설치된 가속도센서를 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1진단데이터, 제2진단데이터 및 제3진단데이터로부터 고장시 나타나는 특징 데이터들을 추출하는 특징 데이터 추출부; 상기 특징 데이터 추출부로부터 출력된 특징 데이터로부터 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 산출하는 퍼지연산부; 및 상기 퍼지연산부로부터 출력된 결과값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 유압브레이커의 구성 요소의 고장여부를 판단하는 고장 판단부를 포함한다.
상기 퍼지연산부는, 상기 특징 데이터들 중에서 적어도 하나의 특징 데이터를 Fuzzy C-means 알고리즘을 이용하여 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값을 결정하는 중심값 결정부; 및 다항식 형태의 수학식 모델로 표현되고, Weighted Least Square Estimator로 학습되어, 다항식의 계수를 결정하고, 상기 중심값 결정부에서 결정된 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값에 기초하여 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 Fuzzy clustering based RBF Neural Network 이용하여 산출하는 결과값 산출부를 포함한다.
한편, 본 발명의 유압브레이커의 고장진단 방법은, (a) 각 측정군에서, 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 유량 차이와 설정값을 비교하여 오일 누유 여부 및 과부하 여부를 판단하고, 유압브레이커에서 발생된 기준 주파수 이외의 다른 주파수 최대값과 설정값을 비교하여 스크래치 및 끼임 여부를 판단하는 단계; (b) 상기 측정군에서 선택적으로 발생되는 진단데이터를 조합하여, 제어부에서 상기 유압브레이커의 구성 요소의 최종 고장진단을 수행하는 단계; 및 (c) 상기 최종 고장진단에 대응하여 경보부에서 경보가 이루어지는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 단계 (b)는, (b-1) 상기 진단데이터에서 고장시 나타나는 특징 데이터들을 추출하는 단계; (b-2) 상기 특징 데이터로부터 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 산출하는 단계; 및 (b-3) 상기 결과값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 유압브레이커의 구성 요소의 고장여부를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 단계 (b-2)는, 상기 특징 데이터 중에서 적어도 하나의 특징 데이터를 Fuzzy C-means 알고리즘을 이용하여 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값을 결정하는 단계; 및 다항식 형태의 수학식 모델로 표현되고, Weighted Least Square Estimator로 학습되어, 다항식의 계수를 결정하고, 결정된 상기 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값에 기초하여 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 Fuzzy clustering based RBF Neural Network 이용하여 산출하는 단계를 포함한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법에 따르면, 유압브레이커의 운용 중 생길 수 있는 고장을 미리 감지하여 이로 인한 추가적인 2차 고장을 미연에 방지함과 동시에, 유압브레이커가 사용하기 적절한 상태인지를 판단하여 유압브레이커 수명 감소를 방지할 수 있다.
그리고, 본 발명에 따르면, 고장 수리 시 어떤 구성 요소에 문제가 있는지를 알려줌으로써 정확한 수리에 도움을 줄 수 있다.
도 1은 유압브레이커의 사용상태도이다.
도 2는 일반적인 유압브레이커의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 고장진단 시스템이 적용된 유압브레이커의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 고장진단 시스템의 제어회로블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 제어부의 제어회로블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 유압브레이커의 고장진단 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 유압브레이커의 고장진단 시스템 및 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 기존 유압브레이커와 동일한 기능을 수행하는 구성 요소에 대해서는 동일 참조부호를 부여하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 고장진단 시스템이 적용된 유압브레이커의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 유압브레이커(1)는 밸브어셈블리(11), 피스톤(12), 실린더(13), 프론트헤드(14), 치즐(15)을 포함한다.
밸브어셈블리(11)는 유압유 입구(11a)와 유압유 출구(11b)를 포함한다. 오일은 유압유 입구(11a)로 유입되어 피스톤(12)의 왕복 이동을 위한 유압을 제공한 후, 유압유 출구(11b)를 통해 배출된다.
피스톤(12)은 실린더(13) 내에 장착되어 실린더(13)의 길이방향을 따라 전후 이동한다. 이 때, 피스톤(12)의 전후 이동은 유압에 의해 이루어지며, 피스톤(12)에 유압을 제공하는 오일은 상기한 밸브어셈블리(11)를 통해 공급되게 된다.
실린더(13)는 유압브레이커(1)의 전체적인 본체 외형을 형성하고, 내부에 수용공간이 형성된다. 이 수용공간에는 피스톤(12)이 장착되게 된다.
프론트헤드(14)는 피스톤(12)의 일단을 구성한다.
치즐(15)은 프론트헤드(14)의 일단부에 구비되며, 피스톤(12)과 동축상에 배치된다.
여기에, 본 발명에서는 유량계(51a, 51b), 온도센서(52a, 52b) 및 가속도센서(53)를 유압브레이커(1)에 더 형성시키고 있다.
유량계(51a, 51b)는 유압유 입구(11a) 또는 유압유 입구측 전단에 설치되며, 또한 유압유 출구(11b) 또는 유압유 출구측 부근에 설치되어 있다. 이와 같이 설치된 유량계(51a, 51b)는 오일 누유 여부를 판단하기 위해 구성된 것이다.
온도센서(52a, 52b)는 유압유 입구(11a) 또는 유압유 입구측 전단에 설치되며, 또한 유압유 출구(11b) 또는 유압유 출구측 부근에 설치되어 있다. 이와 같이 설치된 온도센서(52a, 52b)는 유압유가 적정 온도를 유지하는지 여부를 판단하기 위해 구성된 것이다.
가속도센서(53)는 피스톤(12) 또는 프론트헤드(14) 등에 설치되어 있다. 이와 같이 설치된 가속도센서(53)는 피스톤(12)과 실린더(13) 간, 프론트헤드(14)와 치즐(15) 간 등의 운동접촉부위의 스크래치 및 끼임 등의 여부를 판단하기 위해 구성된 것이다.
유량계(51a, 51b), 온도센서(52a, 52b) 및 가속도센서(53)로부터 발생된 신호로부터 유압브레이커(1)의 구성 요소, 즉 피스톤(12), 실린더(13), 프론트헤드(14) 및 치즐(15)의 작동 상태 및 고장 여부를 판단할 수 있을 뿐 아니라, 오일 누유, 오일 온도 상승, 스크래치 및 끼임현상 등이 발생하는 상황을 고장진단 시스템에서 판단하게 된다. 그러면, 여기서 고장진단 시스템에 대해 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 고장진단 시스템의 제어회로블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 고장진단 시스템은, 유량계(51a, 51b), 온도센서(52a, 52b) 및 가속도센서(53)를 포함하는 측정군과, 유압유 입구(11a) 및 유압유 출구(11b)의 유량 차이와 설정값을 비교하여 오일 누유 여부를 판단하는 오일 누유 판단부(54)와, 유압유 입구(11a) 및 유압유 출구(11b)의 온도 차이와 설정값을 비교하여 과부하 여부를 판단하는 과부하 판단부(55)와, 가속도센서(53)로부터 전달된 기준 주파수 이외의 다른 주파수 최대값과 설정값을 비교하여 스크래치 및 끼임 여부를 판단하는 스크래치 및 끼임 판단부(56)와, 오일 누유 판단부(54)로부터 선택적으로 전달된 제1진단데이터와, 과부하 판단부(55)로부터 선택적으로 전달된 제2진단데이터와, 스크래치 및 끼임 판단부(56)로부터 선택적으로 전달된 제3진단데이터를 조합하여 유압브레이커(1)의 구성 요소의 최종 고장진단을 수행하는 제어부(57)와, 제어부(57)로부터 전달된 경보신호에 대응하여 작동하는 경보부(58)를 포함한다.
오일 누유 판단부(54)는, 입력되는 유량신호를 디지털화시키는 A/D 변환기(Analog to Digital Converter)를 포함하며, 유압유 입구(11a) 및 유압유 출구(11b)에서 측정된 유량들의 차이가 굴삭기 작업자 혹은 메이커가 설정한 설정값보다 커지게 되면, 유압브레이커(1) 내부에 오일의 누유가 있는 것으로 판단하여 제어부(57)로 제1진단데이터를 전송한다. 이에 제어부(57)에서는 제2진단데이터 및 제3진단데이터를 참고하여 즉각적으로 오일 누유 경보신호를 출력하거나, 오일 누유와 관련된 고장진단을 통해 다른 구성 요소의 고장진단 결과를 출력한다.
과부하 판단부(55)는, 입력되는 온도신호를 디지털화시키는 A/D 변환기를 포함하며, 유압유 입구(11a) 및 유압유 출구(11b)에서 측정된 온도들의 차이가 굴삭기 작업자 혹은 메이커가 설정한 설정값보다 커지게 되면, 유압브레이커(1)가 과부하 상태인 것으로 판단하여 제어부(57)로 제2진단데이터를 전송한다. 이에 제어부(57)에서는 제1진단데이터 및 제3진단데이터를 참고하여 즉각적으로 과부하 상태 경보신호를 출력하거나, 과부하 상태와 관련된 고장진단을 통해 다른 구성 요소의 고장진단 결과를 출력한다.
스크래치 및 끼임 판단부(56)는, 입력되는 가속도신호를 디지털화시키는 A/D 변환기 또는 FFT(Fast Fourier Transform) 주파수 분석기를 포함하며, 기본 주파수 영역 이외의 다른 주파수 영역의 최대값이 굴삭기 작업자 혹은 메이커가 설정한 설정값보다 커지게 되면, 스크래치 및 끼임이 발생한 것으로 판단하여 제어부(57)로 제3진단데이터를 전송한다. 이에 제어부(57)에서는 제1진단데이터 및 제2진단데이터를 참고하여 즉각적으로 스크래치 및 끼임 경보신호를 출력하거나, 스크래치 및 끼임과 관련된 고장진단을 통해 다른 구성 요소의 고장진단 결과를 출력한다.
정상적인 작동일 경우 주파수 분석을 통한 신호는 유압브레이커(1)의 정격작동 범위 RPM에 의해 결정되는 주파수 대역에서 가장 큰 신호를 보일 것이다. 하지만 실린더(13)와 피스톤(12)에 스크래치 혹은 끼임 현상이 발생한 경우, 유압브레이커(1)의 정격작동 범위 RPM 밖의 영역에서 가장 큰 강도를 보이거나, 정격범위 안에서 가장 큰 강도를 보이지만 그 범위 밖에서도 상당한 크기의 강도값이 결과로 나타나게 된다.
한편, 본 발명의 도 3 및 도 4에서 제시한 실시예에서는 측정군으로서 유량계(51a, 51b), 온도센서(52a, 52b) 및 가속도센서(53)를 예시하고 있으나, 유압브레이커(1)의 구성 요소의 고장진단을 위한 다양한 종류의 센서가 더 추가될 수 있으며, 또한 삭제될 수 있다.
경보부(58)는 부저 및/또는 디스플레이를 포함한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 제어부의 제어회로블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 제어부(57)는, 제1진단데이터, 제2진단데이터 및 제3진단데이터로부터 고장시 나타나는 특징 데이터들을 추출하는 특징 데이터 추출부(571)와, 특징 데이터 추출부(571)로부터 출력된 특징 데이터로부터 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 산출하는 퍼지연산부(572)와, 퍼지연산부(572)로부터 출력된 결과값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 유압브레이커(1)의 구성 요소의 고장여부를 판단하는 고장 판단부(573)를 포함한다.
여기서, 퍼지연산부(572)는, 특징 데이터들 중에서 적어도 하나의 특징 데이터를 Fuzzy C-means 알고리즘을 이용하여 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값을 결정하는 중심값 결정부(572a)와, 다항식 형태의 수학식 모델로 표현되고, Weighted Least Square Estimator로 학습되어, 다항식의 계수를 결정하고, 중심값 결정부(572a)에서 결정된 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값에 기초하여 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 Fuzzy clustering based RBF Neural Network 이용하여 산출하는 결과값 산출부(572b)를 포함한다.
그러면, 여기서 상기와 같이 구성된 시스템을 이용한 본 발명의 유압브레이커의 고장진단 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 유압브레이커의 고장진단 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 유압브레이커의 고장진단 시스템이 구동되면(S1), 측정군으로부터 각 영역의 측정이 이루어지게 되며, 일례로서, 유량계(51a, 51b)에서 유압유 입구(11a) 및 유압유 출구(11b)를 통해 입출력되는 유량을 측정하고, 이 측정에 의해 생성된 유량신호를 오일 누유 판단부(54)로 전달하고, 또한 온도센서(52a, 52b)에서 유량의 온도를 측정하여 생성된 온도신호를 과부하 판단부(55)로 전달하고, 그리고 가속도센서(53)에서 생성된 가속도신호를 스크래치 및 끼임 판단부(56)로 전달한다(S2 ~ S4).
이에 오일 누유 판단부(54)에서는 유량신호차와 설정값을 비교하여, 유량신호차가 설정값보다 클 경우에는 제1진단데이터를 출력하고(S5 ~ S6), 또한 과부하 판단부(55)에서는 온도신호차와 설정값을 비교하여, 온도신호차가 설정값보다 클 경우에는 제2진단데이터를 출력하고(S7 ~ S8), 그리고, 스크래치 및 끼임 판단부(56)에서는 가속도신호와 설정값을 비교하여, 가속도신호가 설정값보다 클 경우에는 제3진단데이터를 출력한다(S9 ~ S10).
이 때, 제1진단데이터, 제2진단데이터 및 제3진단데이터는 굴삭기 작업자에게 실시간으로 전달할 수도 있다. 이와 같이 각 측정부분별로 경보가 이루어질 수 있으나, 본 실시예에서는 2차적인 고장진단 작업으로서 퍼지연산을 통해 단순 부품 및 관련 부품들의 고장여부를 추가적으로 더 고장진단이 이루어지는 경우에 대해 설명하기로 한다.
이후, 제1진단데이터, 제2진단데이터 및 제3진단데이터는 제어부(57)의 특징 데이터 추출부(571)에서는 고장시 나타나는 특징 데이터들을 추출한다(S11).
이어서, 퍼지연산부(572)에서는 특징 데이터 추출부(571)로부터 출력된 특징 데이터로부터 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 산출한다(S12).
이 때, 결과값의 산출은, 중심값 결정부(572a)에서 특징 데이터들 중에서 적어도 하나의 특징 데이터를 Fuzzy C-means 알고리즘을 이용하여 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값을 결정하고, 결과값 산출부(572b)에서 다항식 형태의 수학식 모델로 표현되고, Weighted Least Square Estimator로 학습되어, 다항식의 계수를 결정하고, 중심값 결정부(572a)에서 결정된 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값에 기초하여 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 Fuzzy clustering based RBF Neural Network 이용하여 산출한다.
이후, 고장 판단부(573)에서는 퍼지연산부(572)로부터 출력된 결과값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 유압브레이커(1)의 구성 요소의 고장여부를 판단한다(S13).
경보부(58)에서는 고장 판단부(573)로부터 전달된 경보신호에 대응하여 작동이 이루어진다(S14).
상기한 본 발명의 유압브레이커(1)의 고장진단 시스템 및 방법은, 작동유체가 흐르는 입/출구에 유량계(51a, 51b)와 온도센서(52a, 52b)를 갖게 되어 자체적으로 누유 및 유압유의 이상상태를 판단하게 된다. 즉, 유량계(51a, 51b)를 통해서는 적정 유량이 흐르고 있는지, 유량 유출은 없는지를 판단하게 된다. 온도센서(52a, 52b)를 통해서는 들어가는 유체의 온도, 나가는 유체의 온도를 측정하여 유압유의 온도뿐만 아니라 유압브레이커(1)의 급격한 온도 상승까지도 판단하게 된다. 또한 유압브레이커(1)에 설치된 가속도센서(53)에서 얻은 데이터는 실시간 주파수 변환을 통해서 타격 주파수와 상관없는 스크래치 등에 해당하는 주파수가 발생하는지 분석할 수 있게 된다. 이러한 분석을 통해 유압브레이커(1)의 고장 유무를 판단함과 동시에 사용하기 적절한 환경인지를 자체적으로 판단하게 된다.
이상에서 몇 가지 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다.
11 : 밸브 어셈블리 12 : 피스톤
13 : 실린더 14 : 프론트헤드
15 : 치즐 51a, 51b : 유량계
52a, 52b : 온도센서 53 : 가속도센서
54 : 오일 누유 판단부 55 : 과부하 판단부
56 : 스크래치 및 끼임 판단부 57 : 제어부
58 : 경보부

Claims (7)

  1. 유압브레이커에 장착된 다수의 센서 및 측정장비를 포함하는 측정군;
    상기 측정군의 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 유량 차이와 설정값을 비교하여 오일 누유 여부를 판단하는 오일 누유 판단부;
    상기 측정군의 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 온도 차이와 설정값을 비교하여 과부하 여부를 판단하는 과부하 판단부;
    상기 측정군으로부터 전달된 기준 주파수 이외의 다른 주파수 최대값과 설정값을 비교하여 스크래치 및 끼임 여부를 판단하는 스크래치 및 끼임 판단부;
    상기 오일 누유 판단부로부터 선택적으로 전달된 제1진단데이터와, 상기 과부하 판단부로부터 선택적으로 전달된 제2진단데이터와, 상기 스크래치 및 끼임 판단부로부터 선택적으로 전달된 제3진단데이터를 조합하여 상기 유압브레이커의 구성 요소의 최종 고장진단을 수행하는 제어부; 및
    상기 제어부로부터 전달된 경보신호에 대응하여 작동하는 경보부를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정군은,
    상기 유압유 입구측 및 유압유 출구측에 설치된 유량계;
    상기 유압유 입구측 및 유압유 출구측에 설치된 온도센서; 및
    상기 유압브레이커의 운동접촉부위에 설치된 가속도센서를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1진단데이터, 제2진단데이터 및 제3진단데이터로부터 고장시 나타나는 특징 데이터들을 추출하는 특징 데이터 추출부;
    상기 특징 데이터 추출부로부터 출력된 특징 데이터로부터 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 산출하는 퍼지연산부; 및
    상기 퍼지연산부로부터 출력된 결과값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 유압브레이커의 구성 요소의 고장여부를 판단하는 고장 판단부를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 퍼지연산부는,
    상기 특징 데이터들 중에서 적어도 하나의 특징 데이터를 Fuzzy C-means 알고리즘을 이용하여 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값을 결정하는 중심값 결정부; 및
    다항식 형태의 수학식 모델로 표현되고, Weighted Least Square Estimator로 학습되어, 다항식의 계수를 결정하고, 상기 중심값 결정부에서 결정된 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값에 기초하여 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 Fuzzy clustering based RBF Neural Network 이용하여 산출하는 결과값 산출부를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 시스템.
  5. (a) 각 측정군에서, 유압유 입구측 및 유압유 출구측의 유량 차이와 설정값을 비교하여 오일 누유 여부 및 과부하 여부를 판단하고, 유압브레이커에서 발생된 기준 주파수 이외의 다른 주파수 최대값과 설정값을 비교하여 스크래치 및 끼임 여부를 판단하는 단계;
    (b) 상기 측정군에서 선택적으로 발생되는 진단데이터를 조합하여, 제어부에서 상기 유압브레이커의 구성 요소의 최종 고장진단을 수행하는 단계; 및
    (c) 상기 최종 고장진단에 대응하여 경보부에서 경보가 이루어지는 단계를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 단계 (b)는,
    (b-1) 상기 진단데이터에서 고장시 나타나는 특징 데이터들을 추출하는 단계;
    (b-2) 상기 특징 데이터로부터 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 산출하는 단계; 및
    (b-3) 상기 결과값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 상기 유압브레이커의 구성 요소의 고장여부를 판단하는 단계를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 단계 (b-2)는,
    상기 특징 데이터 중에서 적어도 하나의 특징 데이터를 Fuzzy C-means 알고리즘을 이용하여 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값을 결정하는 단계; 및
    다항식 형태의 수학식 모델로 표현되고, Weighted Least Square Estimator로 학습되어, 다항식의 계수를 결정하고, 결정된 상기 해당 특징 데이터에 대한 소속행렬 및 클러스터 중심 값에 기초하여 고장진단을 추론할 수 있는 결과값을 Fuzzy clustering based RBF Neural Network 이용하여 산출하는 단계를 포함하는 유압브레이커의 고장진단 방법.
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