KR20160082716A

KR20160082716A - 사운드 신호를 이용하여 기계 장치를 진단하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20160082716A
Application number: KR1020140190823A
Authority: KR
Inventors: 강천모; 김우성
Original assignee: 주식회사 아이티매직
Priority date: 2014-12-26
Filing date: 2014-12-26
Publication date: 2016-07-11
Also published as: JP6643079B2; CN105741850A; KR101663820B1; CN105741850B; JP2016126016A

Abstract

기계 장치의 상태를 진단하는 진단 장치로서, 복수의 측정 단위 시간 동안 입력받은 사운드 신호를 판단 데이터로 누적하고, 누적한 사운드 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 제1 점수, 상기 누적한 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 제2 점수, 그리고 상기 누적한 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산하는 제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 판단부, 그리고 상기 판단부에서 구한 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 출력하는 상태 출력부를 포함한다.

Description

사운드 신호를 이용하여 기계 장치를 진단하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF MACHINE DIAGNOSIS USING SOUND SIGNAL}

본 발명은 사운드 신호를 이용하여 기계 장치를 진단하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

진단 시스템은 기계 장치의 상태를 진단한다. 대부분의 진단 시스템은 진단 부위에서 발생되는 10 ~ 1khz 대역의 떨림 즉, 진동을 측정하여 기계 장치의 상태를 진단한다. 그러나, 실제 기계 장치의 구동 시, 다시 말해 Run-Time 환경하에서는 기계 장치의 모든 구성 요소들이 전체적으로 맞물려 있기 때문에 운반물, 작업 공정, 또는 관절 및 라인 동작에 따라 진단 부위의 진동 데이터가 영향을 받는다. 따라서, 구동 중에 측정된 진동 데이터는 진단 부위뿐만이 아닌 다른 부위의 진동 데이터까지 포함하므로, 데이터의 신뢰성이 매우 낮다고 할 수 있다. 때문에, 진동 기반 진단 시스템은 기계 장치를 정지시킨 후, 진단 부위만을 동작시켜 진동을 측정해야 한다.

이와 같이, 진동 기반 진단 시스템은 진단 부위 이외의 움직임이나 환경적인 요소의 영향을 줄이기 위해 반드시 기계 장치를 정지시켜야 하므로, 구동 중에 발생하는 실질적 문제를 정확히 진단하기 어렵다. 따라서, 기계 장치를 정지할 필요 없이, 구동 상태에서 기계 장치를 정확히 진단하기 위한 방법이 필요하다.

본 발명이 해결하려는 과제는 사운드 신호를 이용하여 기계 장치를 진단하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 한 실시예에 따라 기계 장치의 상태를 진단하는 진단 장치로서, 복수의 측정 단위 시간 동안 입력받은 사운드 신호를 판단 데이터로 누적하고, 누적한 사운드 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 제1 점수, 상기 누적한 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 제2 점수, 그리고 상기 누적한 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산하는 제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 판단부, 그리고 상기 판단부에서 구한 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 출력하는 상태 출력부를 포함한다.

상기 진단 장치는 상기 기계 장치에 부착된 적어도 하나의 마이크에 의해 측정된 사운드 신호를 측정 단위 시간마다 입력받고, 입력받은 사운드 신호에서 소음을 감쇄한 신호를 상기 판단부로 전달하는 사운드 신호 추출부를 더 포함할 수 있다.

상기 판단부는 임의 측정 단위 시간에 측정된 임의 사운드 신호가 입력된 경우, 상기 임의 사운드 신호와 상기 기준 신호를 비교하여 상기 기계 장치가 구동 중인지 판단하고, 상기 기계 장치가 구동 중인 경우, 상기 임의 사운드 신호를 상기 판단 데이터로 결정할 수 있다.

상기 판단부는 상기 임의 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지 차이를 계산하고, 상기 기준 신호에 비해 에너지값이 적은 주파수가 기준값 이하인 경우, 상기 임의 측정 단위 시간에 상기 기계 장치가 구동 중인 것으로 판단할 수 있다.

상기 판단부는 상기 임의 측정 단위 시간에 상기 기계 장치가 정지한 경우, 상기 임의 사운드 신호를 폐기할 수 있다.

상기 판단부는 상기 누적한 사운드 신호를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출하고, 주파수별 추세선에서 해당 주파수의 대표 에너지값을 추출하며, 각 주파수의 대표 에너지값을 이용하여 상기 누적한 사운드 신호의 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 제1 그래프를 추출하고, 상기 제1 그래프와 상기 기준 신호의 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 제2 그래프를 기초로 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 구할 수 있다.

상기 판단부는 상기 누적한 사운드 신호를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 분포를 추출하고, 시간축을 일정 구간으로 나누며, 구간별로 에너지값 추세선을 계산할 수 있다.

상기 판단부는 상기 에너지값 분포에서 밀집된 데이터들을 지나도록 상기 에너지값 추세선을 계산할 수 있다.

상기 판단부는 제1 측정 단위 시간 동안 제1 사운드 신호를 입력받고, 상기 제1 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제1 점수, 상기 제1 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제2 점수, 그리고 상기 제1 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산하는 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 구하고, 상기 상태 출력부는 상기 판단부에서 구한 상기 단기-제1 점수, 상기 단기-제2 점수, 그리고 상기 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 일시적 상태를 출력할 수 있다.

상기 상태 출력부는 상기 판단부에서 구한 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 각각에 가중치를 적용하여 상기 기계 장치의 상태 점수를 계산할 수 있다.

상기 상태 출력부는 상기 상태 점수를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 경고, 주의, 정상 중 어느 하나로 판단할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따라 진단 장치가 기계 장치의 상태를 진단하는 방법으로서, 제1 측정 단위 시간 동안 상기 기계 장치에서 측정된 제1 사운드 신호를 입력받는 단계, 상기 제1 사운드 신호와 기준 신호를 비교하여 상기 기계 장치가 구동 중인지 판단하는 단계, 상기 기계 장치가 구동 중인 경우, 상기 제1 사운드 신호를 제1 판단 데이터로 저장하는 단계, 저장된 판단 데이터의 수가 기준값과 같은지 판단하는 단계, 그리고 저장된 판단 데이터의 수가 기준값인 경우, 저장된 복수의 판단 데이터를 기초로 장기 진단 절차를 수행하는 단계를 포함한다.

상기 기계 장치가 구동 중인지 판단하는 단계는 상기 제1 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지 차이를 계산하고, 상기 기준 신호에 비해 에너지값이 적은 주파수가 기준값 이하인 경우, 상기 제1 측정 단위 시간에 상기 기계 장치가 구동 중인 것으로 판단할 수 있다.

상기 장기 진단 절차를 수행하는 단계는 상기 복수의 판단 데이터를 종합하여 누적 진단용 신호를 추출하는 단계, 상기 누적 진단용 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 제1 점수, 상기 누적 진단용 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 제2 점수, 그리고 상기 누적 진단용 신호의 피크 정보를 기초로 계산된 제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 단계, 그리고 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계는 상기 복수의 판단 데이터를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출하는 단계, 주파수별 추세선에서 해당 주파수의 대표 에너지값을 추출하는 단계, 그리고 각 주파수에 해당 대표 에너지값을 대응시켜 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 진단 방법은 상기 제1 사운드 신호를 기초로 단기 진단 절차를 수행하는 단계를 더 포함하고, 상기 단기 진단 절차를 수행하는 단계는 상기 제1 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제1 점수, 상기 제1 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제2 점수, 그리고 상기 제1 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산된 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 단계, 그리고 상기 단기-제1 점수, 상기 단기-제2 점수, 그리고 상기 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 일시적 상태를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따라 진단 장치가 기계 장치의 상태를 진단하는 방법으로서, 복수의 측정 단위 시간 동안 측정된 복수의 사운드 신호를 저장하는 단계, 상기 복수의 사운드 신호를 종합하여 누적 진단용 신호를 추출하는 단계, 상기 누적 진단용 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 제1 점수를 계산하는 단계, 상기 누적 진단용 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 제2 점수를 계산하는 단계, 상기 누적 진단용 신호의 피크 정보를 기초로 제3 점수를 계산하는 단계, 그리고 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수에 가중치를 적용하여 계산된 점수를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 진단하는 단계를 포함한다.

상기 복수의 사운드 신호를 저장하는 단계는 상기 기계 장치의 구동 중에 측정된 사운드 신호를 저장하고, 상기 기계 장치의 정지 시에 측정된 사운드 신호는 폐기할 수 있다.

상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계는 상기 복수의 사운드를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출하는 단계, 주파수별 추세선에서 해당 주파수의 대표 에너지값을 추출하는 단계, 그리고 각 주파수에 해당 대표 에너지값을 대응시켜 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 점수를 계산하는 단계는 상기 누적 진단용 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지 차이를 계산하는 단계, 주파수별 에너지 차이를 나타내는 차연산 그래프를 출력하는 단계, 그리고 상기 차연산 그래프와 기준값을 비교하여 상기 제1 점수를 계산하는 단계를 포함하고, 상기 차연산 그래프를 출력하는 단계는 에너지 차이가 임계값 이하인 주파수의 차연산값을 0으로 보정하여 상기 차연산 그래프를 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면 기계 장치를 멈출 필요없이, 구동 중인 기계 장치에서 발생한 사운드 신호를 기초로 기계 장치의 상태를 정확히 진단할 수 있다.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 진단 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2a는 본 발명의 한 실시예에 따라 진단 신호에서 특정 신호가 제거된 신호를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 2b는 본 발명의 한 실시예에 따른 시간-주파수 도메인에서의 진단용 신호를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 측정 시간 동안의 주파수-에너지 도메인에서의 진단용 신호를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 상태를 판단하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 구동 여부를 판단하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 복수의 측정 단위 시간 각각의 판단 데이터들을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 단기 진단 절차의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 장기 진단 절차의 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 다른 어느 주파수의 시간에 따른 에너지값 추세선을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 장기-제1 판단항목의 점수를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 11과 도 12 각각은 본 발명의 한 실시예에 따른 상태 출력부의 출력 결과를 나타내는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 진단 장치의 개략적인 구성도이고, 도 2a는 본 발명의 한 실시예에 따라 진단 신호에서 특정 신호가 제거된 신호를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 2b는 본 발명의 한 실시예에 따른 시간-주파수 도메인에서의 진단용 신호를 예시적으로 나타낸 도면이며, 도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 측정 시간 동안의 주파수-에너지 도메인에서의 진단용 신호를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참고하면, 진단 장치(10)는 산업 자동화 기기, 자동차, 항공기, 선박 등 다양한 기계 장치에서 발생되는 소리로부터 기계 장치(진단 대상 장치)의 상태를 판단한다. 이를 위해, 진단 장치(10)는 일정 시간 동안 기계 장치에서 발생한 사운드 신호를 수집하고, 설정 기준에 따라 사운드 신호의 특징을 분석하여 기계 장치의 상태를 진단한다. 예를 들면, 진단 장치(10)는 사운드 신호를 기초로 관절, 기관, 모터, 엔진, 베어링 등의 상태를 진단할 수 있다.

진단 장치(10)는 사운드 신호 추출부(100), 판단부(200), 그리고 상태 출력부(300)를 포함한다.

사운드 신호 추출부(100)는 진단 지점에 부착되거나 진단 지점 주변에 설치된 마이크로부터 입력된 사운드 신호로부터 진단용 신호를 추출한다. 이때, 사운드 신호는 소음 신호(noise)가 섞여있으므로, 사운드 신호 추출부(100)는 입력 사운드 신호에서 소음 신호를 제거하거나 감쇄할 수 있다.

사운드 신호 추출부(100)는 입력 사운드 신호의 특성이나 환경에 따라 초기 소음 제거를 할 수 있다. 이때, 사운드 신호 추출부(100)는 적어도 두 개의 마이크에 입력된 사운드 신호의 물리적인 위상차를 이용하여 초기 소음 제거를 할 수 있다.

진단 신호 구간에서 소음 신호가 모조리 제거되는 경우, 신호의 왜곡이 심해져 이상 징후를 나타내는 신호가 제대로 추출되지 않을 수 있다. 따라서, 사운드 신호 추출부(100)는 소음 신호를 어느 정도 감쇄할 것인지를 결정하는 파라미터들을 설정한다. 소음 제거 파라미터는 환경 관련 파라미터, 그리고 상관관계 파라미터를 포함할 수 있다. 환경 관련 파라미터는 측정 환경에 따라 소음 신호의 감쇄 정도를 조절하는 파라미터로서, 신호대 잡음비(Sound to Noise Ratio, SNR)를 기초로 설정될 수 있다. 상관관계 파라미터는 기계 장치의 상태 진단에 관계된 사운드 신호를 포함한 신호 구간(진단 신호 구간)에서 소음 신호의 감쇄율을 조절하는 파라미터로서, 진단 신호 구간에 소음 신호가 어느 정도 중첩되어 있는 지를 나타내는 상관 계수를 기초로 설정될 수 있다.

사운드 신호 추출부(100)는 진단 신호 구간의 에너지 변화 패턴과 진단 신호 구간에 인접한 소음 신호 구간의 에너지 변화 패턴을 기초로 상관관계를 계산한다. 진단 신호 구간에는 소음 신호가 포함되어 있는데, 진단 신호 구간에서 소음 신호가 모두 제거되는 경우, 추출된 신호의 왜곡이 심해진다. 따라서, 사운드 신호 추출부(100)는 상관관계 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호의 감쇄 정도를 결정한다.

사운드 신호 추출부(100)는 소음 제거 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄하여 진단용 신호를 추출한다. 사운드 신호 추출부(100)는 환경 관련 파라미터를 기초로 소음 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄하고, 환경 관련 파라미터와 상관관계 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄할 수 있다. 즉, 사운드 신호 추출부(100)는 진단 신호 구간에서 소음 신호를 적절히 제거하여 왜곡이 적은 진단용 신호를 추출한다.

사운드 신호 추출부(100)는 소음 신호가 제거된 진단 신호 중에서 특정 진단 신호만을 추출 혹은 제거할 수 있다.

사운드 신호 추출부(100)는 특정 진단 신호의 주파수 성분을 파라미터로 하여, 파라미터를 포함한 특정 진단 신호의 진폭이 일정 시간 유지되는 경우, 이를 특수한 경우로 간주하고, 이 신호만을 제거 혹은 추출할 수 있다.

사운드 신호 추출부(100)는 지정된 동작을 지속적으로 반복하는 자동화 기기의 특징을 이용하여, 소음제거 이후 추출된 진단 신호에서 특정 신호만을 추출 혹은 제거할 수 있다. 이는 본 발명품을 이용하는 사용자를 위한 것으로, 넓은 의미로 진단을 원하는 해당 부위의 진단에서 정확히 진단 부위의 해당 부품의 진단을 가능하도록 하는 의미가 있고, 또한 진단 신호보다 에너지값이 훨씬 더 큰 소음(즉, SNR이 뒤바뀐 상황)에서도 진단 신호를 정확히 추출할 수 있다.

도 2a를 참고하면, 사운드 신호 추출부(100)에서 소음 제거 이후 추출된 진단 신호에서 특정 신호가 제거될 수 있다.

도 2b를 참고하면, 사운드 신호 추출부(100)는 측정 시간 동안 진단 대상 장치에서 발생한 사운드 신호로부터 진단용 신호를 추출한다. 각종 파라미터들에 의해 소음 감쇄된 진단용 신호를 시간-주파수 도메인에서 출력하면 도 2b와 같이 표시될 수 있다.

판단부(200)는 입력된 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 상태를 판단한다. 여기서, 정확한 진단을 위해 판단부(200)가 사운드 신호 추출부(100)의 소음 감쇄된 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 상태를 판단하는 것으로 설명하고 있으나, 판단부(200)는 마이크로부터 입력된 사운드 신호를 다양한 방법으로 처리한 결과를 이용하여 진단 대상 장치의 상태를 판단할 수 있다.

판단부(200)는 일정 시간(측정 시간) 동안 약 0.03초 간격으로 입력되는 주파수 변환 데이터들을 누적 저장하고, 저장된 진단용 신호의 주파수 응답 데이터들을 검색하여 주파수별 특성이 가장 잘 드러나도록 주파수별 에너지 정보를 다시 계산한다. 소음 제거된 진단 데이터라고 하더라도 사운드의 특성상 데이터마다 특정 주파수 대역의 에너지값이 항상 일정하게 나타나지 않을 수 있고, 누적 저장되는 시간 내내 존재하지 않고 잠깐 존재하다가 사라져 버릴 수 있는 등의 다양한 현상들이 발생할 수 있다. 따라서, 판단부(200)는 주파수별 에너지값의 누적치의 분산, 표준편차, 변화율, 분포율 등에 대한 통계학적인 연산을 종합하여 측정 시간 동안 존재했던 모든 주파수 성분들을 복원(재계산)하고, 이를 측정 시간 동안 입력된 사운드의 특성에 대한 최종 결과값으로 정리할 수 있다.

최종 결과값으로 정리된 주파수별 에너지 정보는 도 3과 같이 주파수-에너지 도메인에서 표시될 수 있다. 이때, 판단부(200)는 주파수별로 에너지값이 충분히 반영되도록 일정 시간 동안 저장된 사운드 신호를 스캐닝하고, 필요한 경우 보정할 수 있다.

판단부(200)는 사운드 신호의 주파수별 에너지 정보를 기초로 판단 항목들의 점수를 계산한다. 판단 항목은 에너지가 피크인 주파수 정보, 주파수 각각의 에너지값, 총 에너지값 등을 포함한다.

이때, 판단부(200)는 측정 단위 시간(1회 측정)동안의 주파수별 에너지 정보를 기초로 해당 측정 단위 시간의 판단 항목들의 점수를 계산할 수 있다. 이러한 1회 측정 결과를 기초로 기계 장치의 상태를 판단하는 것을 단기 진단이라고 부를 수 있다. 단기 진단은 장기적인 진단을 진행하지 않더라도 진단 결과가 명백한 경우를 위해 수행될 수 있다. 또한, 판단부(200)는 일정 횟수(예를 들면, 30회) 이상 측정한 결과를 누적한 주파수별 에너지 정보를 기초로 판단 항목들의 점수를 계산할 수 있고, 이를 장기 진단이라고 부를 수 있다. 장기 진단은 단기 진단의 진단 결과가 명백하지 않거나, 지속적인 관찰이 요구되는 장비를 위한 진단이라 할 수 있다.

상태 출력부(300)는 판단부(200)에서 계산된 판단 항목들의 점수에 가중치를 적용하여 진단 대상 장치의 상태 점수를 계산하고, 설정 기준에 따라 진단 대상 장치의 상태를 출력한다. 진단 대상 장치의 상태는 설정 기준에 따라 다양한 방식으로 출력되고, 예를 들면 경고, 주의, 정상 중 어느 하나로 출력되며 진단 점수와 함께 출력될 수 있다.

다음에서, 판단부가 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 상태를 판단하는 방법에 대해 자세히 설명한다.

도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 상태를 판단하는 방법의 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치의 구동 여부를 판단하는 방법을 설명하는 도면이며, 도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 복수의 측정 단위 시간 각각의 판단 데이터들을 나타내는 도면이다.

도 4를 참고하면, 판단부(200)는 측정 단위 시간 동안 측정된 사운드 신호(진단용 신호)를 입력받는다(S110). 측정 단위 시간은 1회 측정 시간일 수 있고, 지정된 시간이 설정된다. 사운드 신호는 진단 대상 장치에서 발생한 신호 또는 진단의 정확도를 높이기 위해 보정된 신호일 수 있다. 예를 들면, 판단부(200)는 사운드 신호 추출부(100)로부터 도 2a와 같이 특정 사운드가 제거된 신호를 입력받거나, 도 2b와 같이 소음 감쇄된 사운드 신호를 입력받을 수 있다.

판단부(200)는 진단용 신호를 기초로 단기 진단 절차를 수행한다(S120). 즉, 판단부(200)는 어느 측정 단위 시간에 입력된 사운드 신호를 기초로 판단 항목들의 점수를 계산하여 해당 측정 단위 시간에서의 일시적 상태를 판단한다.

판단부(200)는 진단용 신호를 기초로 진단 대상 장치가 구동 중인지 판단한다(S130). 도 5를 참고하면, 판단부(200)는 주파수별로 진단용 신호의 에너지와 기준 신호의 에너지를 비교한다. 그리고, 판단부(200)는 기준 신호에 비해 에너지값이 적은 주파수들이 일정 개수/일정 비율(예를 들면, 70%) 이상인 경우, 진단 대상 장치가 동작하지 않은 것, 즉 정지한 것으로 판단할 수 있다.

판단부(200)는 진단 대상 장치가 동작하지 않은 것으로 판단되면, 입력된 진단용 신호를 폐기한다(S140). 즉, 판단부(200)는 구동 상태에서 측정된 사운드 신호가 아니면 진단 데이터로 사용하지 않는다. 폐기하는 이유는 장기 진단의 경우 구동 상태가 아닌 데이터를 포함하여 장기 진단의 데이터로 사용하는 경우 각 주파수의 분산도에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 예를 들어 30횟수에 대한 장기 진단 중 구동 상태가 아닌 데이터 20회를 포함시킨다면, 주파수 에너지값의 분포율이 가장 많은 지점을 추출하여 연산하는 장기 진단의 경우, 구동 상태가 아닌 데이터가 구동 상태의 분포율보다 더욱 높을 것이 확실하다. 따라서, 엉뚱하게도 구동 상태가 아닌 비 구동상태를 진단하는 결과를 초래할 수도 있다. 결론적으로 소음이 제거된 구동 상태의 해당 부위의 신호를 취득하여 이에 대한 진단을 행하는 것이 장기 진단에서는 상당히 중요하다.

판단부(200)는 진단 대상 장치가 구동 중으로 판단되면, 입력된 진단용 신호를 측정 단위 시간에 해당하는 판단 데이터로 결정하여 저장소에 저장한다(S150). 도 6을 참고하면, 측정이 진행되는 동안 측정 단위 시간별 판단 데이터가 누적된다.

판단부(200)는 저장된 판단 데이터의 수가 기준값(N)(예를 들면, N=30)인지 판단한다(S160). 저장된 판단 데이터의 수가 아직 기준값에 도달하지 않은 경우, 판단부(200)는 사운드 신호를 입력받는 단계(S110)로 돌아가 다음 측정 단위 시간 동안 기계 장치에서 발생한 사운드 신호를 입력받는다.

저장된 판단 데이터의 수가 기준값에 도달한 경우, 판단부(200)는 저장된 판단 데이터들을 기초로 장기 진단 절차를 수행한다(S170). 즉, 판단부(200)는 N번 측정한 결과를 종합한 사운드 신호의 주파수별 에너지값을 기초로 판단 항목들의 점수를 계산하여 기계 장치의 상태를 판단할 수 있다.

단기 진단 절차는 일시적 상태를 보거나 혹은 단기적으로 진단 파악이 가능한 점이 명백한 경우, 예를 들어 생산 공정에서 완제품 조립 후 완제품에서 절대로 이상음이 발생하지 않아야 하는 분명한 상태가 정의된 경우의 진단 혹은 생산 설비에서 정의된 임계치를 급작스럽게 훨씬 뛰어 넘는 경우의 진단에 매우 효과적이다. 그러나, 이러한 명백한 경우를 제외한 대부분의 경우, 생산 설비는 급작스럽게 상태가 악화되거나 좋아질 수 있는 확률이 극히 드물기 때문에, 이러한 부분의 보완을 위해 단기와 장기 진단 절차를 동시에 진행하는 것이 바람직하며, 이는 진단 결과의 신뢰성을 향상시키고 진단의 정확도를 극대화시킬 수 있다. 따라서, 진단 장치(10)는 단기 진단과 함께 적정 측정 횟수(예를 들면, 최소 20회 이상)의 누적된 데이터를 기초로 장기 진단 절차를 거쳐 기계 장치의 상태를 판단한다.

다음에서, 단기 진단 절차와 장기 진단 절차에 대해 상세히 설명한다.

도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 단기 진단 절차의 흐름도이다.

도 7을 참고하면, 판단부(200)는 진단용 신호(20)를 입력받는다(S210). 여기서, 판단부(200)는 0.03초마다 FFT를 통해 입력 신호를 주파수 데이터로 변환하여 누적 저장한 후, 측정 단위 시간 동안 누적 저장된 주파수 데이터들의 성분 재분석을 통해 각 주파수들의 특징들이 가장 잘 반영 되도록 보정된 입력 데이터를 진단용 신호(20)로 이용할 수 있다.

판단부(200)는 진단용 신호(20)에서 주파수별 에너지값을 추출하여 주파수별로 진단용 신호(20)와 기준 신호(30)의 에너지를 비교한다(S220). 기준 신호(30)는 진단 대상 장치가 정상 상태일 때의 사운드 신호이거나, 정상 동작 상태에서 장시간 동안 축적된 데이터들에서 주파수별 에너지 분포율이 가장 많은 에너지값의 범위를 중심으로 보정된 사운드 신호일 수 있다.

판단부(200)는 진단용 신호(20)와 기준 신호(30)의 주파수별 에너지비교 결과를 기초로 단기-제1 판단항목의 점수를 계산한다(S222). 판단부(200)는 주파수별 에너지 비교는 주파수별 에너지 차이이거나, 유사도일 수 있다. 판단부(200)는 진단용 신호(20)와 기준 신호(30)의 주파수별 에너지비교 결과 에너지값의 차이와 주파수별 유사도(변화율)를 토대로 비교 결과에 단계별 임계치 구간값을 적용한다. 비교 결과가 "정상" 임계치 이하일 경우, "주의" 임계치 범위일 경우, "경고" 임계치 범위일 경우에 따라 각기 임계치의 기본 단위별 점수를 주파수 별로 부여하여 점수를 계산한다. 단, 단기 진단의 경우 그 임계치는 장기 진단의 경우보다 큰 값을 갖는 것이 바람직하며, 여기에서 임계치는 사운드의 특성에 따른 노하우를 토대로 설정될 수 있다. 예를 들어 기준 신호와의 에너지값의 차이와 그 변이폭이 7dB 미만(정상 임계치)일 경우, 혹은 7dB 이상 13dB 이하(주의 임계치)일 경우, 13dB 이상(경고 임계치)일 경우 적절한 점수를 부여한다. 임계치와 점수는 조절 가능하다.

판단부(200)는 진단용 신호(20)의 총 에너지값을 계산한다(S230).

판단부(200)는 진단용 신호(20)의 총 에너지값과 기준 에너지값을 비교하여, 단기-제2 판단항목의 점수를 계산한다(S232). 기준 에너지값은 기준 신호(30)의 총 에너지값일 수 있다. 단기-제 2 판단항목의 점수는 단기-제1 판단항목의 점수를 계산하는 것과 마찬가지로 진단 신호와 기준 신호의 총 에너지값의 차이에 대해 정상, 주의, 경고의 임계치를 두고 기준 신호와의 차이값이 해당하는 영역에 대한 점수를 계산한다. 마찬가지로 단기 진단에서는 장기 진단보다 높은 임계치를 갖는 것이 바람직하며, 여기에서 임계치는 사운드의 특성에 따른 노하우를 토대로 설정되며, 각 임계치에 따라 적절한 점수를 부여하고 단기-제1 판단항목 점수와 합산할 수 있다.

판단부(200)는 진단용 신호(20)에서 피크(peak)를 추출한다(S240). 진단 신호에서 의미하는 피크는 주파수 영역에서 기준 신호와 비교하여 현저하게 차이가 나는 값이 아니라, 피크를 이루는 주파수의 대역폭 그리고 피크의 높이 조건이 파라미터에 정의된 바와 일치하였을 경우 이를 피크라고 정의한다. 피크의 폭과 높이는 기준 신호와는 독립적으로 계산되며, 이상이 없는 좋은 소리는 피크가 거의 없이 모든 주파수 대역의 에너지값들이 모나지 않고 골고루 분포한다는 것을 의미한다. 말 그대로 튀는 성분이 없다는 것을 의미한다.

판단부(200)는 피크의 개수, 피크의 높이 등을 포함하는 피크 정보에 점수를 부여한 후 기준 신호와 함께 포함되어 있던 피크 정보를 비교하여 단기-제3 판단항목의 점수를 계산한다(S242). 기준 정보는 정상 상태의 피크 정보(개수, 높이 등)일 수 있다. 피크는 기준 신호와는 무관하게 순수하게 현재 입력된 신호의 음향적인 상태를 분석하도록 하며, 기준 신호와 비교 분석이 모두 가능하다는 장점을 갖는다. 예를 들어, 판단부(200)는 피크가 발견된 개수에 따라 발견된 주파수별로 점수(1점x개수)를 부여하고, 기준 신호와의 피크 정보 비교 분석을 통해 점수를 가감할 수 있다. 판단부(200)는 가령 한 주파수에서 피크 정보와 기준 신호의 피크 정보가 일치할 경우 -1점, 일치하지 않을 경우 유지, 일치한 경우 피크의 높이의 변화에 따라 30% 유지 혹은 가산 등을 할 수 있다.

판단부(200)는 위의 3가지 경우에 대하여 조건에 따른 점수를 부여하고 이들에 대한 총합을 통해 단기 진단을 완료한다. 여기에서 조건에 따른 점수의 총합은 예를 들어 설명한 경우 이외에도 3가지 항목에 대해 각 주파수별 연산 조건 모두를 포함할 수 있다. 다만 3가지 항목에 대해 무조건적인 합산만을 진행할 경우 예상치 않게 합산 점수가 너무 크게 나와 합산한 전체 결과에 대한 임계치가 무용지물이 될 수 있다. 따라서 판단부(200)은 합산 결과 총합이 특정 점수(예를 들면, 20)를 넘지 않도록 각 단계별 합산 결과에 따라 범위를 조절하여 합산할 수 있다. 예를 들면 1단계 과정에서 10점이 도출되었을 경우 2단계에서는 10점 이상의 결과가 나올 수 있으나 그러면 20점을 초과하게 되므로 10을 100%로 하고 비율을 자동 조절하여 1단계의 10점에 합산할 수 있다. 만일 1,2단계의 결과가 15점일 경우 3단계에서는 5점 이내에서 결과가 나올 수 있도록 한다. 사실상 15점은 그 상태가 적어도 "주의" 단계 이상이 될 가능성이 크기 때문에 결과적으로는 마지막 단계에서는 "주의"가 어느 정도 진행되었는지에 대한 세세한 진행 상황에 대한 점수를 도출할 수 있다.

다만 단기 진단의 경우 급격히 장비가 악화 되는 경우는 드물기 때문에 단기 진단에서는 임계치를 장기 진단과는 달리 높은 임계치를 적용하여, 발생 빈도가 낮기는 하지만 오히려 대형 사고로 이어질 수 있는 급격한 장비 악화 상황을 대비하고 이를 진단하며, 이음이 발생하였을 경우(예를 들어 악기, 피아노의 음계 소리가 달라졌을 경우)와 같이 하는 것이 바람직하다.

이와 같이, 판단부(200)에서 계산한 각 판단항목의 점수를 기초로 상태 출력부(300)는 진단 대상 장치의 상태 점수를 계산하고, 설정 기준에 따라 진단 대상 장치의 단기 상태를 출력한다.

도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 장기 진단 절차의 흐름도이고, 도 9는 본 발명의 한 실시예에 다른 어느 주파수의 시간에 따른 에너지값 추세선을 설명하는 도면이다.

도 8을 참고하면, 판단부(200)는 일정 시간 동안 누적된 복수의 진단용 신호에서 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출한다(S310). 도 9를 참고하면, 복수의 진단용 신호는 시간 순서에 따라 순차적으로 측정된 것이다. 따라서, 판단부(200)는 복수의 진단용 신호 각각에서 특정 주파수(예를 들면, N번째 주파수)의 에너지값을 가져와 도 9와 같이 시간(가로축)에 따른 에너지값(세로축)의 분포를 구한다. 즉, 도 9는 특정 주파수의 시간에 따른 에너지값 분포를 나타낸다. 판단부(200)는 시간에 따른 에너지값 분포에서, 시간축을 일정 구간으로 나누고, 구간별로 에너지값 추세선을 계산한다. 예를 들면, 10일 간격으로 에너지값 추세선을 계산할 수 있다. 이때, 시간 구간에 포함된 모든 데이터를 기초로 추세선을 구하면 노이즈가 추세선에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 판단부(200)는 노이즈의 영향을 줄이기 위해, 밀집된 데이터들(에너지값이 유사한 데이터들)의 중심값을 이용하여 추세선을 구한다. 사운드 신호는 환경적인 요인이나 사운드의 특성으로 인해 일시적으로 노이즈가 포함될 수 있다. 따라서, 추세선이 밀집된 데이터들을 지나도록 하면 노이즈를 무시할 수 있고, 확률적으로 기계 장치의 상태 판단에 관계된 데이터를 반영할 수 있다.

판단부(200)는 주파수별 추세선에서 각 주파수의 대표 에너지값을 추출하여 누적 진단용 신호(40)를 생성한다(S320). 누적 진단용 신호(40)는 주파수별 에너지값 그래프로 표현된다. 즉, 장기 진단 절차는 누적된 측정 결과로부터 도출된 주파수별 에너지값(40)을 이용하여 기계 장치의 상태를 판단하고, 단기 진단 절차는 1회 측정 결과로부터 도출된 주파수별 에너지값(20)을 이용하여 기계 장치의 일시적 상태를 판단한다.

판단부(200)는 누적 진단용 신호(40)에서 주파수별 에너지값을 추출하여 주파수별로 누적 진단용 신호(40)와 기준 신호(30)의 에너지를 비교한다(S330). 여기서, 기준 신호(30)는 단기 진단 절차에서 이용한 기준 신호와 동일할 수도 있고 다를 수도 있다. 판단부(200)는 누적 진단용 신호(40)와 기준 신호(30)의 주파수별 에너지 비교 결과와 기준값을 기초로, 장기-제1 판단항목의 점수를 계산한다(S332). 주파수별 에너지 비교는 주파수별 에너지 차이일 수 있다.

판단부(200)는 누적 진단용 신호(40)의 총 에너지값을 계산한다(S340). 판단부(200)는 누적 진단용 신호(40)의 총 에너지값과 기준 에너지값을 비교하여, 장기-제2 판단항목의 점수를 계산한다(S342). 기준 에너지값은 기준 신호(30)의 총 에너지값일 수 있다. 기계 장치에서, 윤활유가 부족하거나, 너트나 볼트가 살짝 풀린 경우, 전체적인 사운드 에너지가 증가한다. 따라서, 제2 판단항목의 점수를 보고 기계 장치에서 문제가 발생한 원인과 상태를 어느 정도 예측할 수 있다.

판단부(200)는 누적 진단용 신호(40)에서 피크(peak)를 추출한다(S350). 판단부(200)는 피크의 개수, 피크의 높이 등을 포함하는 피크 정보와 기준 정보를 비교하여 장기-제3 판단항목의 점수를 계산한다(S352). 기준 정보는 정상 상태의 피크 정보일 수 있다. 기계 장치에서 움직임이 많이 발생하는 이상 부위들이 있는 경우, 피크가 정상 상태보다 더 많이 출현한다. 따라서, 제3 판단항목의 점수를 보고 기계 장치에서 문제가 발생한 원인과 상태를 어느 정도 예측할 수 있다.

이와 같이, 판단부(200)에서 계산한 각 판단항목의 점수를 기초로 상태 출력부(300)는 진단 대상 장치의 상태 점수를 계산하고, 설정 기준에 따라 진단 대상 장치의 장기 상태를 출력한다.

도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 장기-제1 판단항목의 점수를 계산하는 방법의 흐름도이다.

도 10을 참고하면, 판단부(200)는 누적 진단용 신호(40)와 기준 신호(30)의 주파수별 에너지 차이를 기초로 장기-제1 판단항목의 점수를 계산할 수 있다.

판단부(200)는 주파수별로 누적 진단용 신호(40)와 기준 신호(30)의 에너지 차이를 계산(차연산)한다(S410).

판단부(200)는 어느 주파수의 에너지 차이가 임계값 이하인 경우, 해당 주파수의 차연산값을 0으로 보정하여 차연산 그래프를 출력한다(S420). 어느 주파수의 에너지 차이가 임계값을 넘는 경우, 해당 주파수의 차연산값을 그대로 차연산 그래프에 출력한다.

판단부(200)는 차연산 그래프와 기준값을 비교하여 장기-제1 판단항목의 점수를 계산한다(S430).

이와 같이, 판단부(200)는 어느 주파수의 에너지 차이가 임계값 이하인 경우, 해당 주파수의 차연산값을 0으로 보정하여 연산의 효율성을 높일 수 있다.

도 11과 도 12 각각은 본 발명의 한 실시예에 따른 상태 출력부의 출력 결과를 나타내는 도면이다.

도 11을 참고하면, 상태 출력부(300)는 판단부(200)에서 계산된 판단 항목들의 점수에 가중치를 적용하여 진단 대상 장치의 상태 점수를 계산하고, 설정 기준에 따라 진단 대상 장치의 상태를 출력한다. 하나의 판단 항목만으로 기계 장치의 상태를 정확히 진단하기 어렵다. 따라서, 상태 출력부(300)는 각 판단 항목에 가중치를 적용하여 기계 장치의 상태를 정확히 진단한다 사운드의 특성상 이상음이 실제로 발생하였을 경우, 주파수별 에너지값의 차이, 전체 에너지의 크기, 피크의 개수를 포함하는 3가지 판단 항목 중 적어도 두 가지의 항목에 영향을 미친다. 예를 들어, 전체 에너지의 크기가 기준 신호보다 작으나, 피크 주파수의 에너지값이 오히려 기준 신호보다 큰 경우, 피크의 크기가 기준 신호보다 더욱 높다는 것을 의미한다. 또는 주파수별 에너지 차이가 큰 주파수가 많을수록 전체 에너지값이 상승할 수 있는 요인이 될 수도 있다. 이러한 부분들을 근거로 하여 3가지 판단 항목을 이용하여 연산되는 수많은 세부 요소들 중 특정 개수(예를 들며, 3개) 이상 요건을 충족 시키는 경우, 세부 요소의 정도에 따라 연산된 결과값에 가중치를 부여할 수 있다.진단 대상 장치의 상태는 설정 기준에 따라 다양한 방식으로 출력된다. 예를 들면, 상태 출력부(300)는 화면에 경고, 주의, 정상 중 어느 하나를 시각적으로 표시할 수 있다. 상태 출력부(300)는 화면에서 버튼 형태로 경고, 주의, 정상을 표시할 수 있고, 사용자가 버튼을 클릭하거나 터치하면 해당 기계 장치의 상세한 상태 정보를 표시할 수 있다.

상태 출력부(300)는 시각적 표시뿐만 아니라, 알람을 통해 상태를 표시할 수 있고, 기계 장치의 상태 정보 및 위치 등의 정보를 무선 단말 또는 원격 서버에 전송할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 사용자가 공장 지역 전체를 확인하러 다녀야 하는 수고를 덜 수 있으며, 필요 시에만 해당 기계 장비를 점검할 수 있다.도 12를 참고하면, 상태 출력부(300)는 에너지값을 기초로 위험 수준과 경고 수준을 설정할 수 있다. 그리고, 상태 출력부(300)는 누적 진단용 신호(40)에서 위험 수준과 경고 수준을 시각적으로 표시할 수 있다.

도 12에서, 주파수별 에너지값이 위험 수준을 넘었으므로, 관리자는 진단 대상 장치의 상태가 위험 수준이라는 것을 쉽게 알아챌 수 있다.

진단 장치(10)는 구동 중인 복수의 기계 장치에 연결되어 각 기계 장치의 사운드 신호를 수집하고, 사운드 신호를 기초로 각 기계 장치의 상태를 실시간 모니터링하며, 문제가 발생한 기계 장치를 판별할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면 구동 중인 기계 장치에서 발생한 사운드 신호를 기초로 기계 장치의 상태를 정확히 진단할 수 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims

기계 장치의 상태를 진단하는 진단 장치로서,
복수의 측정 단위 시간 동안 입력받은 사운드 신호를 판단 데이터로 누적하고, 누적한 사운드 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 제1 점수, 상기 누적한 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 제2 점수, 그리고 상기 누적한 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산하는 제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 판단부, 그리고
상기 판단부에서 구한 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 출력하는 상태 출력부
를 포함하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 기계 장치에 부착된 적어도 하나의 마이크에 의해 측정된 사운드 신호를 측정 단위 시간마다 입력받고, 입력받은 사운드 신호에서 소음을 감쇄한 신호를 상기 판단부로 전달하는 사운드 신호 추출부
를 더 포함하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 판단부는
임의 측정 단위 시간에 측정된 임의 사운드 신호가 입력된 경우, 상기 임의 사운드 신호와 상기 기준 신호를 비교하여 상기 기계 장치가 구동 중인지 판단하고, 상기 기계 장치가 구동 중인 경우, 상기 임의 사운드 신호를 상기 판단 데이터로 결정하는 진단 장치.
제3항에서,
상기 판단부는
상기 임의 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지 차이를 계산하고, 상기 기준 신호에 비해 에너지값이 적은 주파수가 기준값 이하인 경우, 상기 임의 측정 단위 시간에 상기 기계 장치가 구동 중인 것으로 판단하는 진단 장치.
제3항에서,
상기 판단부는
상기 임의 측정 단위 시간에 상기 기계 장치가 정지한 경우, 상기 임의 사운드 신호를 폐기하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 판단부는
상기 누적한 사운드 신호를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출하고, 주파수별 추세선에서 해당 주파수의 대표 에너지값을 추출하며, 각 주파수의 대표 에너지값을 이용하여 상기 누적한 사운드 신호의 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 제1 그래프를 추출하고, 상기 제1 그래프와 상기 기준 신호의 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 제2 그래프를 기초로 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 진단 장치.
제6항에서,
상기 판단부는
상기 누적한 사운드 신호를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 분포를 추출하고, 시간축을 일정 구간으로 나누며, 구간별로 에너지값 추세선을 계산하는 진단 장치.
제7항에서,
상기 판단부는
상기 에너지값 분포에서 밀집된 데이터들을 지나도록 상기 에너지값 추세선을 계산하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 판단부는
제1 측정 단위 시간 동안 제1 사운드 신호를 입력받고, 상기 제1 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제1 점수, 상기 제1 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제2 점수, 그리고 상기 제1 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산하는 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 구하고,
상기 상태 출력부는 상기 판단부에서 구한 상기 단기-제1 점수, 상기 단기-제2 점수, 그리고 상기 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 일시적 상태를 출력하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 상태 출력부는
상기 판단부에서 구한 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 각각에 가중치를 적용하여 상기 기계 장치의 상태 점수를 계산하는 진단 장치.
제10항에서,
상기 상태 출력부는
상기 상태 점수를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 경고, 주의, 정상 중 어느 하나로 판단하는 진단 장치.
진단 장치가 기계 장치의 상태를 진단하는 방법으로서,
제1 측정 단위 시간 동안 상기 기계 장치에서 측정된 제1 사운드 신호를 입력받는 단계,
상기 제1 사운드 신호와 기준 신호를 비교하여 상기 기계 장치가 구동 중인지 판단하는 단계,
상기 기계 장치가 구동 중인 경우, 상기 제1 사운드 신호를 제1 판단 데이터로 저장하는 단계,
저장된 판단 데이터의 수가 기준값과 같은지 판단하는 단계, 그리고
저장된 판단 데이터의 수가 기준값인 경우, 저장된 복수의 판단 데이터를 기초로 장기 진단 절차를 수행하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제12항에서,
상기 기계 장치가 구동 중인지 판단하는 단계는
상기 제1 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지 차이를 계산하고, 상기 기준 신호에 비해 에너지값이 적은 주파수가 기준값 이하인 경우, 상기 제1 측정 단위 시간에 상기 기계 장치가 구동 중인 것으로 판단하는 진단 방법.
제12항에서,
상기 장기 진단 절차를 수행하는 단계는
상기 복수의 판단 데이터를 종합하여 누적 진단용 신호를 추출하는 단계,
상기 누적 진단용 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 제1 점수, 상기 누적 진단용 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 제2 점수, 그리고 상기 누적 진단용 신호의 피크 정보를 기초로 계산된 제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 단계, 그리고
상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 진단하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제14항에서,
상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계는
상기 복수의 판단 데이터를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출하는 단계,
주파수별 추세선에서 해당 주파수의 대표 에너지값을 추출하는 단계, 그리고
각 주파수에 해당 대표 에너지값을 대응시켜 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제12항에서,
상기 제1 사운드 신호를 기초로 단기 진단 절차를 수행하는 단계를 더 포함하고,
상기 단기 진단 절차를 수행하는 단계는
상기 제1 사운드 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제1 점수, 상기 제1 사운드 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 계산하는 단기-제2 점수, 그리고 상기 제1 사운드 신호의 피크 정보를 기초로 계산된 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 구하는 단계, 그리고
상기 단기-제1 점수, 상기 단기-제2 점수, 그리고 상기 단기-제3 점수 중 적어도 하나를 기초로 상기 기계 장치의 일시적 상태를 출력하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
진단 장치가 기계 장치의 상태를 진단하는 방법으로서,
복수의 측정 단위 시간 동안 측정된 복수의 사운드 신호를 저장하는 단계,
상기 복수의 사운드 신호를 종합하여 누적 진단용 신호를 추출하는 단계,
상기 누적 진단용 신호와 기준 신호의 주파수별 에너지값을 비교하여 제1 점수를 계산하는 단계,
상기 누적 진단용 신호의 총 에너지값과 상기 기준 신호의 총 에너지값을 비교하여 제2 점수를 계산하는 단계,
상기 누적 진단용 신호의 피크 정보를 기초로 제3 점수를 계산하는 단계, 그리고
상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 그리고 상기 제3 점수에 가중치를 적용하여 계산된 점수를 기초로 상기 기계 장치의 상태를 진단하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제17항에서,
상기 복수의 사운드 신호를 저장하는 단계는
상기 기계 장치의 구동 중에 측정된 사운드 신호를 저장하고, 상기 기계 장치의 정지 시에 측정된 사운드 신호는 폐기하는 진단 방법.
제17항에서,
상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계는
상기 복수의 사운드를 기초로 주파수별 시간에 따른 에너지값 추세선을 추출하는 단계,
주파수별 추세선에서 해당 주파수의 대표 에너지값을 추출하는 단계, 그리고
각 주파수에 해당 대표 에너지값을 대응시켜 주파수에 따른 에너지값을 나타내는 상기 누적 진단용 신호를 추출하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제17항에서,
상기 제1 점수를 계산하는 단계는
상기 누적 진단용 신호와 상기 기준 신호의 주파수별 에너지 차이를 계산하는 단계,
주파수별 에너지 차이를 나타내는 차연산 그래프를 출력하는 단계, 그리고
상기 차연산 그래프와 기준값을 비교하여 상기 제1 점수를 계산하는 단계를 포함하고,
상기 차연산 그래프를 출력하는 단계는
에너지 차이가 임계값 이하인 주파수의 차연산값을 0으로 보정하여 상기 차연산 그래프를 생성하는 진단 방법.