KR20170081355A - 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법 - Google Patents

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KR20170081355A
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최재영
곽동일
임형찬
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한국항공우주산업 주식회사
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Abstract

본 발명은 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 기구비된 가속도계 센서를 이용하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동을 초기 데이터(raw signal)를 입력받는 초기 데이터 입력 단계(S100), 대역 통과 필터(Band pass filter)를 이용하여 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)에서 입력받은 상기 초기 데이터 중 기설정된 주파수 범위에 해당하는 데이터를 가공하는 제 1 신호 가공 단계(S200), 기설정된 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 이용하여 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터를 분석하여, 산출된 통계적 수치값과 데이터의 극단 값에 대하여 가우시안 신호 분석을 통해 고주파 영역의 임펄스 신호를 분석하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 제 1 진동 진단 단계(S300), 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)에서 입력받은 상기 데이터를 디지털 필터(Digital Filter)를 통해 시간에 따른 진폭 데이터 신호로 추출하는 제 2 신호 가공 단계(S400) 및 상기 제 2 신호 가공 단계(S400)에서 추출한 데이터를 통해, 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인하는 최종 진동 진단 단계(S500)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법에 관한 것이다.

Description

헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법 {Drive system for helicopter vibration diagnosis method}
본 발명은 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 드라이브 시스템의 특성 주파수를 추출하여, 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 통해 분석함으로써 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감시하고, 고장 탐지를 수행할 수 있는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법에 관한 것이다.
헬리콥터의 드라이브 시스템은 헬리콥터가 비행하기 필요한 기계적 요소인 엔진, 메인기어박스, 샤프트, 기어, 베어링, 팬 등을 포괄적으로 의미하며, 각 구성품의 특성에 따라 진동이 발생하게 된다.
종래에는 헬리콥터의 드라이브 시스템의 고장 현상을 분석하기 위하여, 드라이브 시스템의 성능, 가속도 센서로부터 센싱된 센서값의 진폭, 가속도 센서로부터 센싱된 센서값 주파수의 변화를 측정하여 고장 현상을 분석하였다.
그렇지만, 이 경우, 고장 여부의 판단 조건이 명확하지 못하여 잘못된 진단 결과를 도출해 낼 가능성이 높으며, 드라이브 시스템의 불필요한 분해/조립으로 인해 상당한 비용과 시간이 소요되는 단점이 있다.
이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 발명의 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 드라이브 시스템의 분해/조립과정 없이 데이터 획득 후 신호 처리 기법(DSP)을 활용하여 이상 진동 현상을 수행하고, 고장 탐지를 수행할 수 있다.
상세하게는 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동수준을 측정하여 이상 유무 분석을 수행하게 된다.
드라이브 시스템은 진동, 충격 및 피로 현상으로 인해 균열이 발생하고, 균열이 파손까지 이어지게 되며, 파손된 드라이브 시스템은 초기와는 다른 특성 주파수를 갖게 되므로, 이러한 진동 현상을 신호 처리 기법을 통해 분석하여 드라이브 시스템의 고장 탐지를 수행할 수 있다.
국내 공개 특허 제10-2011-0042176호("헬리콥터의 로터와 같은 항공기의 로터리 시스템에서 진동을 감소시키는 방법, 장치 및 시스템", 이하 선행문헌 1)에서는 비행기 또는 헬리콥터 등의 회전익기의 로터리 시스템에 진동을 감소시키는 방법을 개시하고 있다.
그렇지만, 선행문헌 1은 단지 진동을 감소시킬 뿐, 진동으로 인해 파손된 드라이브 시스템의 고장 탐지 수행에 대해 전혀 언급하지 않고 있다.
국내공개특허 제10-2011-0042176호(공개일자 2011.04.25.)
본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 드라이브 시스템의 특성 주파수를 추출하여, 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 통해 분석함으로써 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감시하고, 고장 탐지를 수행할 수 있는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은, 기구비된 가속도계 센서를 이용하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동을 초기 데이터(raw signal)를 입력받는 초기 데이터 입력 단계(S100), 대역 통과 필터(Band pass filter)를 이용하여 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)에서 입력받은 상기 초기 데이터 중 기설정된 주파수 범위에 해당하는 데이터를 가공하는 제 1 신호 가공 단계(S200), 기설정된 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 이용하여 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터를 분석하여, 산출된 통계적 수치값과 데이터의 극단 값에 대하여 가우시안 신호 분석을 통해 고주파 영역의 임펄스 신호를 분석하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 제 1 진동 진단 단계(S300), 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)에서 입력받은 상기 데이터를 디지털 필터(Digital Filter)를 통해 시간에 따른 진폭 데이터 신호로 추출하는 제 2 신호 가공 단계(S400) 및 상기 제 2 신호 가공 단계(S400)에서 추출한 데이터를 통해, 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인하는 최종 진동 진단 단계(S500)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이 때, 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터를 RMS(Root-Mean-Square) 레벨, 파고율(Crest Factor), Spike Energy, FFT(Fast Fourier Transform) 중 선택되는 어느 하나로 분석하여, 산출된 통계적 수치값과, 모멘텀 성분의 비율을 통해 데이터의 극단 값에 대하여 가우시안 신호 분석을 통해 고주파 영역의 임펄스 신호를 분석하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 최종 진동 진단 단계(S500)는 상기 제 2 신호 가공 단계(S400)에서 추출한 데이터에 대해 역 고속 푸리에 변환(IFFT, Inverse Fast Fourier Transform)하여 변환된 데이터를 FFT shift 기법을 통해 이동시킨 후, FIR Filter(Finite Impulse Response Filter) 기법을 적용하여 임펄스 신호가 발생하는 신호의 주기 및 피크값의 거리(peak distance)를 분석하여 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하고, 기설정된 드라이브 시스템의 정상 특성 주파수와 비교하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 것을 특징으로 한다.
더불어, 상기 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)를 수행하고 난 후, 기구비된 회전 속도계 센서로부터 데이터를 입력받는 추가 데이터 입력 단계(S110)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
이 때, 상기 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)를 수행하고 난 후, 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터와 상기 추가 데이터 입력 단계(S110)에서 입력된 데이터를 이용하여, 잔여 신호(residual signal)를 생성하는 제 1 추가 가공 단계(S210) 및 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터와 상기 추가 데이터 입력 단계(S110)에서 입력된 데이터를 이용하여, 차이 신호(difference signal)를 생성하는 제 2 추가 가공 단계(S220)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 상기 제 1 추가 가공 단계(S210)에서 생성한 잔여 신호와 상기 제 2 추가 가공 단계(S220)에서 생성한 차이 신호를 이용하여, 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 특성에 따른 CI(Condition indicator)를 생성하는 CI 생성 단계(S410) 및 상기 CI 생성 단계(S410)에서 생성한 CI를 활용하여, 기저장된 비행시험 데이터를 분석하여 문턱치를 설정하는 문턱치 설정 단계(S420)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
더 나아가, 상기 최종 진동 진단 단계(S500)는 상기 문턱치 설정 단계(S420)에서 설정한 문턱치를 이용하여, 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 구성에 의한 본 발명의 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 드라이브 시스템의 특성 주파수를 추출하여, 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 통해 분석함으로써 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감시하고, 고장 탐지를 수행할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동수준을 측정하여 이상 유무 분석을 수행하기 때문에, 드라이브 시스템의 분해/조립과정 없이 용이하게 이상 진동 현상을 수행하고, 고장 탐지를 효과적으로 수행할 수 있는 장점이 있다.
이를 통해서, 비용 절감과 더불어 안전성 확보 및 과도진동 현상을 사전에 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 또다른 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템의 고장 전, 후의 주파수 신호를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 진단 방법의 초기 데이터 입력 단계(S100)에서 입력받는 초기 데이터 신호를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 진단 방법의 제 1 진동 진단 단계(S300)에서 이용하는 신호 처리 기법(DSP)에 따라 가공된 데이터 신호를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 진단 방법의 최종 진동 진단 단계(S500)에서 생성한 특성 주파수 신호를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 진단 방법의 CI 생성 단계(S410)에서 생성한 CI를 나타낸 도면이다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
이 때, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.
더불어, 시스템은 필요한 기능을 수행하기 위하여 조직화되고 규칙적으로 상호 작용하는 장치, 기구 및 수단 등을 포함하는 구성 요소들의 집합을 의미한다.
대부분 기계적 요소들은 특성 주파수를 가지고 있으며, 그 특성 주파수는 기계적 시스템의 상태를 나타낸다. 이러한 특성은 헬리콥터의 드라이브 시스템에 동일하게 적용되며, 발생되는 진동수준을 측정하여 이상 유무 분석이 가능하다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 진동, 충격 및 피로 현상으로 인해 균열이 발생하고, 파손으로 이어진 파손된 드라이브 시스템은 도 3과 같이, 초기(정상 주파수)와 상이한 주파수를 갖기 때문에, 이러한 진동 현상을 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 통해 분석함으로써, 드라이브 시스템의 Unbalance, Misalignment, Bent, Impulse 등과 같은 결함 신호를 종합적으로 분석하여 이상 진동 현상을 용이하게 판단하고, 신속하게 고장 탐지를 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 샤프트(shaft), 베어링(bearing) & 롤링(rolling)의 결함을 분석하거나, 샤프트(shaft) & 기어(gear) 시스템의 결함을 분석하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 이상 진동 현상을 용이하게 판단하고, 신속하게 고장 탐지를 수행할 수 있다.
제 1 실시예
제 1 실시예는 샤프트(shaft), 베어링(bearing) & 롤링(rolling)의 결함을 분석하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 이상 진동 현상을 용이하게 판단하고, 신속하게 고장 탐지를 수행하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 설명한다.
샤프트의 결함은 대부분 고조파(harmonic) 성분으로 rpm * N차 주파수 성분으로 나타나므로 통계적 수치값에 의해 감지가 되며, 다수 개의 회전체 부품으로 구성된 베어링의 경우는, 공명(resonant) 현상으로 인해 고주파 영역에서 신호가 감지된다. 이러한 특징을 이용하는 것이 바람직하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 나타낸 순서도이다. 도 1을 참조로 하여 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 상세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 도 1에 도시된 바와 같이, 초기 데이터 입력 단계(S100), 제 1 신호 가공 단계(S200), 제 1 진동 진단 단계(S300), 제 2 신호 가공 단계(S400) 및 최종 진동 진단 단계(S500)로 이루어질 수 있다.
각 단계에 대해서 자세히 알아보자면,
상기 초기 데이터 입력 단계(S100)는 도 4와 같이, 헬리콥터의 드라이브 시스템에 미리 구비된 가속도계 센서를 이용하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동을 감지하여 검출된 초기 데이터 신호(raw signal)를 입력받을 수 있다.
상기 제 1 신호 가공 단계(S200)는 대역 통과 필터(Band pass filter)를 이용하여 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)에서 입력받은 상기 초기 데이터 신호 중 미리 설정된 주파수 범위에 해당하는 데이터를 가공할 수 있다.
상세하게는, 외부의 관리자로부터 원하는 주파수 범위를 입력받아 미리 설정한 후, 대역 통과 필터를 이용하여 관리자가 원하는 주파수 범위로 데이터를 가공하여 데이터 신호를 획득할 수 있다.
상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 미리 설정된 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 이용하여 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터 신호를 분석하여, 산출된 통계적 수치값에 따른 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지할 수 있다.
상세하게는, 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터 신호를 신호 처리 기법을 이용하여 RMS(Root-Mean-Square) 레벨, 파고율(Crest Factor), Spike Energy, FFT(Fast Fourier Transform) 중 선택되는 어느 하나로 분석하여, 산출된 통계적 수치값에 따라 샤프트와 같은 단순한 회전체의 구성품의 unbalance, misalignment, bent와 같은 전반적인 에너지 변화를 판단할 수 있어, 이를 통해 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지할 수 있다.
상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 도 5와 같이, 다양한 신호 처리 기법을 이용하여 보다 정확하게 고장 탐지를 할 수 있다.
상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 추출한 데이터 신호의 4차 모멘텀 성분 및 2차 모멘텀 성분을 추출하게 된다.
추출한 4차 모멘텀 성분 및 2차 모멘텀 성분의 비율을 계산하고, 이를 시간 축 데이터의 극단 값에 대하여 가우시안 신호 분석을 수행하게 된다. 이를 통해서 도 6과 같이, 고주파 영역의 임펄스 신호를 감지하여 미리 설정된 값을 초과하는 값을 감지하게 된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법에서는 고주파 영역의 임펄스 신호 감지를 위한 미리 설정된 값을 3으로 설정한다.
상기 제 2 신호 가공 단계(S400)는 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)에서 입력받은 상기 데이터 신호를 디지털 필터(Digital Filter)를 통해 시간에 따른 진폭 데이터 신호로 추출할 수 있다.
상기 제 2 신호 가공 단계(S400)는 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)에서 3을 초과하는 값이 지속적으로 감지될 경우, 이를 역 고속 푸리에 변환(IFFT, Inverse Fast Fourier Transform)을 통해 신호를 변환하고, 변환된 신호는 대부분 가장자리에 대부분의 에너지가 분포하므로, FFT shift 기법을 통해서 신호를 2/N 만큼 이동시킨다.
이 후, FIR Filter(Finite Impulse Response Filter) 기법을 적용하여 임펄스 신호가 발생하는 신호의 주기 및 피크값의 거리(peak distance)를 분석하여 도 6과 같이, 헬리콥터의 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하게 된다.
상기 최종 진동 진단 단계(S500)는 상기 제 2 신호 가공 단계(S400)에서 추출한 데이터 신호를 통해, 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인할 수 있다.
제 2 실시예
제 2 실시예는 샤프트(shaft) & 기어(gear) 시스템의 결함을 분석하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 이상 진동 현상을 용이하게 판단하고, 신속하게 고장 탐지를 수행하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 설명한다.
기어의 고장은, 여러 조건(기어 치 파손, 마모, 크랙, 변형 등)이 존재하며 고장의 형태의 따라, 다양한 진동신호를 나타내기 때문에, 특정한 한 가지 고장 탐지 기법으로 감지할 수 없다. 이를 극복하기 위하여, 기어 치(gear tooth)가 만나 발생시키는 GMF(Gear Mesh Frequency) 및 특성 주파수 옆에 발생하는 사이드 밴드(side band) 신호의 특징을 분석하여 다양한 특징을 가지는 CI(Condition Indicators)를 생성하여 이를 이용하는 것이 바람직하다.
도 2는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 나타낸 순서도이다. 도 2를 참조로 하여 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법을 상세히 설명한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 도 2에 도시된 바와 같이, 초기 데이터 입력 단계(S100), 추가 데이터 입력 단계(S110), 제 1 신호 가공 단계(S200), 제 1 추가 가공 단계(S210), 제 2 추가 가공 단계(S220), 제 1 진동 진단 단계(S300), CI 생성 단계(S410), 문턱치 설정 단계(S420) 및 최종 진동 진단 단계(S500)로 이루어질 수 있다.
각 단계에 대해서 자세히 알아보자면,
상기 초기 데이터 입력 단계(S100)는 도 4와 같이, 헬리콥터의 드라이브 시스템에 미리 구비된 가속도계 센서를 이용하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동을 감지하여 검출된 초기 데이터 신호(raw signal)를 입력받을 수 있다.
상기 추가 데이터 입력 단계(S110)는 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)를 수행하고 난 후, 미리 구비된 회전 속도계 센서로부터 데이터 신호(tachometer)를 입력받을 수 있다.
상기 제 1 신호 가공 단계(S200)는 대역 통과 필터(Band pass filter)를 이용하여 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)에서 입력받은 상기 초기 데이터 신호 중 미리 설정된 주파수 범위에 해당하는 데이터를 가공할 수 있다.
상세하게는, 외부의 관리자로부터 원하는 주파수 범위를 입력받아 미리 설정한 후, 대역 통과 필터를 이용하여 관리자가 원하는 주파수 범위로 데이터를 가공하여 데이터 신호를 획득할 수 있다.
상기 제 1 추가 가공 단계(S210)는 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터 신호와 상기 추가 데이터 입력 단계(S110)에서 입력된 데이터 신호를 이용하여, 잔여 신호(residual signal)를 생성할 수 있다.
잔여 신호는 초기 획득신호에서 샤프트, GMF를 제거한 신호를 의미한다.
상기 제 2 추가 가공 단계(S220)는 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터 신호와 상기 추가 데이터 입력 단계(S110)에서 입력된 데이터 신호를 이용하여, 차이 신호(difference signal)를 생성할 수 있다.
차이 신호는 초기 획득신호에서 샤프트, GMF, 사이드 밴드를 제거한 신호이다. 즉, 정상적인 진동 데이터 신호의 기준으로, 상기 잔여 신호 및 차이 신호는 노이즈(noise)만을 포함하고 있는 신호이다.
상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 미리 설정된 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 이용하여 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터 신호를 분석하여, 산출된 통계적 수치값에 따른 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지할 수 있다.
상세하게는, 상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터 신호를 신호 처리 기법을 이용하여 RMS(Root-Mean-Square) 레벨, 파고율(Crest Factor), Spike Energy, FFT(Fast Fourier Transform) 중 선택되는 어느 하나로 분석하여, 산출된 통계적 수치값에 따른 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지할 수 있다.
상기 CI 생성 단계(S410)는 상기 제 1 추가 가공 단계(S210)에서 생성한 잔여 신호와 상기 제 2 추가 가공 단계(S220)에서 생성한 차이 신호를 이용하여, 도 7과 같이, 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 특성에 따른 CI(Condition Indicator)를 생성할 수 있다.
상세하게는, 상기 CI 생성 단계(S410)는 잔여 신호와 차이 신호를 이용하여, FM0, FM4, NA4, NB4, M8A, Sideband level factor 등 다양한 형태의 CI를 생성할 수 있다.
FM0는 GMF의 피크(peak) 신호의 비율을 의미하며, Uniform wear, Tooth breakage, pitting and misalignment를 감지할 수 있다.
FM4는 차이 신호의 첨도값(kurtosis), 임펄스(impulse) 신호를 의미한다.
NA4는 잔여 신호의 4차 모멘트와 제곱 평균값의 비율을 의미하며,
NB4는 GMF의 envelope 신호의 4차 모멘트와 제곱평균값의 비율을 의미하며, 신호의 변동(variance)를 감지하는데 유용하다.
M8A는 FM4와 유사하나, 8차 모멘트를 이용하기 때문에, 피크(peak) 신호를 더욱 민감하게 감지할 수 있다.
Sideband level factor는 1차 sideband 신호와 RMS값의 비율을 의미하며, 국부적 손상 감지할 수 있다.
상기 문턱치 설정 단계(S420)는 상기 CI 생성 단계(S410)에서 생성한 CI를 활용하여, 미리 저장된 비행시험 데이터를 분석하여 문턱치를 설정할 수 있다.
여기서, 문턱치란 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 진단을 위해 고장 탐지의 기준점이 되는 값을 의미한다.
상기 최종 진동 진단 단계(S500)는 상기 문턱치 설정 단계(S420)에서 설정한 문턱치를 이용하여, 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인할 수 있다.
즉, 다시 말하자면, 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 신호 처리 기법(DSP) 및 CI를 활용하여, 드라이브 시스템의 이상 진동을 감지하고, 고장 여부 진단 분석을 수행함으로써, 불필요한 분해/조립 과정 없이 신속하게 고장 탐구를 수행할 수 있다.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 따른 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법에 대하여 설명하였지만, 상술한 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써, 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공되거나 또는, 컴퓨터 명령어로 작성된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수도 있음을 당업자들이 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 다시 말해, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있으며, 명령어로 작성된 컴퓨터 프로그램일 수 있다. 상기 컴퓨터 판독가능한 기록매체 또는, 컴퓨터 프로그램은 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독가능한 기록매체 또는, 컴퓨터 프로그램에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 컴퓨터 판독가능한 기록매체 또는, 컴퓨터 프로그램의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 컴퓨터 판독가능한 기록매체 또는, 컴퓨터 프로그램는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것 일 뿐, 본 발명은 상기의 일 실시예에 한정되는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허 청구 범위뿐 아니라 이 특허 청구 범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
S100 내지 S500 : 본 발명의 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법의 각 단계

Claims (7)

  1. 기구비된 가속도계 센서를 이용하여 헬리콥터의 드라이브 시스템에서 발생되는 진동을 초기 데이터(raw signal)를 입력받는 초기 데이터 입력 단계(S100);
    대역 통과 필터(Band pass filter)를 이용하여 상기 초기 데이터 입력 단계(S100)에서 입력받은 상기 초기 데이터 중 기설정된 주파수 범위에 해당하는 데이터를 가공하는 제 1 신호 가공 단계(S200);
    기설정된 신호 처리 기법(DSP, Digital Signal Processing)을 이용하여 상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터를 분석하여, 산출된 통계적 수치값과 데이터의 극단 값에 대하여 가우시안 신호 분석을 통해 고주파 영역의 임펄스 신호를 분석하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 제 1 진동 진단 단계(S300);
    상기 제 1 진동 진단 단계(S300)에서 입력받은 상기 데이터를 디지털 필터(Digital Filter)를 통해 시간에 따른 진폭 데이터 신호로 추출하는 제 2 신호 가공 단계(S400); 및
    상기 제 2 신호 가공 단계(S400)에서 추출한 데이터를 통해, 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인하는 최종 진동 진단 단계(S500);
    로 이루어지는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 진동 진단 단계(S300)는
    상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터를 RMS(Root-Mean-Square) 레벨, 파고율(Crest Factor), Spike Energy, FFT(Fast Fourier Transform) 중 선택되는 어느 하나로 분석하여, 산출된 통계적 수치값과, 모멘텀 성분의 비율을 통해 데이터의 극단 값에 대하여 가우시안 신호 분석을 통해 고주파 영역의 임펄스 신호를 분석하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 최종 진동 진단 단계(S500)는
    상기 제 2 신호 가공 단계(S400)에서 추출한 데이터에 대해 역 고속 푸리에 변환(IFFT, Inverse Fast Fourier Transform)하여 변환된 데이터를 FFT shift 기법을 통해 이동시킨 후, FIR Filter(Finite Impulse Response Filter) 기법을 적용하여 임펄스 신호가 발생하는 신호의 주기 및 피크값의 거리(peak distance)를 분석하여 드라이브 시스템의 특성 주파수를 획득하고,
    기설정된 드라이브 시스템의 정상 특성 주파수와 비교하여 드라이브 시스템의 이상 진동 현상을 감지하는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은
    상기 초기 데이터 입력 단계(S100)를 수행하고 난 후,
    기구비된 회전 속도계 센서로부터 데이터를 입력받는 추가 데이터 입력 단계(S110);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은
    상기 제 1 신호 가공 단계(S200)를 수행하고 난 후,
    상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터와 상기 추가 데이터 입력 단계(S110)에서 입력된 데이터를 이용하여, 잔여 신호(residual signal)를 생성하는 제 1 추가 가공 단계(S210); 및
    상기 제 1 신호 가공 단계(S200)에서 가공한 데이터와 상기 추가 데이터 입력 단계(S110)에서 입력된 데이터를 이용하여, 차이 신호(difference signal)를 생성하는 제 2 추가 가공 단계(S220);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법은
    상기 제 1 추가 가공 단계(S210)에서 생성한 잔여 신호와 상기 제 2 추가 가공 단계(S220)에서 생성한 차이 신호를 이용하여, 헬리콥터의 드라이브 시스템의 진동 특성에 따른 CI(Condition indicator)를 생성하는 CI 생성 단계(S410); 및
    상기 CI 생성 단계(S410)에서 생성한 CI를 활용하여, 기저장된 비행시험 데이터를 분석하여 문턱치를 설정하는 문턱치 설정 단계(S420);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 최종 진동 진단 단계(S500)는
    상기 문턱치 설정 단계(S420)에서 설정한 문턱치를 이용하여, 드라이브 시스템의 이상 진동 현상 감지 및 이상 진동 발생 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 헬리콥터의 드라이브 시스템 진동 진단 방법.
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