KR20200079769A

KR20200079769A - Method for monitoring health of machines using smart vibration sensor

Info

Publication number: KR20200079769A
Application number: KR1020180169291A
Authority: KR
Inventors: 현 최
Original assignee: 시그널링크 주식회사
Priority date: 2018-12-26
Filing date: 2018-12-26
Publication date: 2020-07-06

Abstract

Provided is a smart vibration sensor, which uses an artificial neural network learned in advance to perform analysis on a vibration signal in a time domain, and transmits a related signal to the outside only when an abnormality is detected. The smart vibration sensor does not perform frequency analysis and directly determines the abnormality of an object to be monitored based on the signal in the time domain, thereby reducing power consumption.

Description

Method for monitoring health of machines using smart vibration sensor

본 발명은 스마트 진동 센서를 이용한 이상 여부 모니터링 방법에 대한 것으로서, 더 구체적으로는, 시간 도메인의 신호를 직접 입력받아 감지 대상에 이상이 있는지 여부를 인공신경망을 이용하여 판단하고, 이상이 있다고 판단된 경우에 상위 계층의 장비로 판단된 정보를 전송하는 스마트 진동 센서를 이용한 이상 여부 모니터링 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a method for monitoring anomalies using a smart vibration sensor, and more specifically, to determine whether an anomaly is detected in an object to be detected by directly receiving a time domain signal and determining that there is an anomaly. In this case, it is related to an abnormality monitoring method using a smart vibration sensor that transmits information determined as equipment of a higher layer.

산업 현장의 장비들의 이상을 감지하거나 다리 등과 같은 토목 건축물의 이상을 감지하기 위한 모니터링 수단으로서 진동 센서가 널리 이용되고 있다. 일반적으로 진동 센서는 지속적으로 진동 신호를 출력하고, 대용량의 진동 데이터를 처리할 수 있는 장치에서 수신된 진동 신호를 분석하여 이상 여부를 판단한다. 그러나, 대용량의 진동 데이터를 처리하는 장치는 고가이며, 드물게 발생하는 이상을 발견하기 위하여 고가의 장치를 구비하여야 하는 문제가 있었다. 또한, 플랜트의 이상 감지를 모니터링 하기 위해서는 다수의 진동 센서를 설치하고 신호를 수신하여야 하는데, 다수의 채널을 동시에 분석하기 위해서는 매우 고가의 장비가 다수 필요하고, 진동 신호를 센서로부터 분석 장치까지 전송하는 것도 문제가 있었다.Vibration sensors are widely used as a monitoring means for detecting abnormalities of equipment in an industrial site or civil engineering structures such as bridges. In general, the vibration sensor continuously outputs a vibration signal and analyzes the vibration signal received from a device capable of processing large-capacity vibration data to determine whether there is an abnormality. However, an apparatus for processing large-capacity vibration data is expensive, and there is a problem in that an expensive apparatus must be provided in order to detect rarely occurring abnormalities. In addition, in order to monitor the abnormality detection of the plant, it is necessary to install a number of vibration sensors and receive signals. To analyze multiple channels at the same time, a lot of expensive equipment is required, and the vibration signal is transmitted from the sensor to the analysis device. There was also a problem.

이러한 문제를 해결하기 위하여, 주파수 분석 기능을 내장한 진동 센서가 제안되었다. 이러한 센서는 내장된 주파수 분석 기능을 이용하여 진동 신호를 분석하고, 이상이 있다고 판단된 경우에만 해당 정보를 상위 계층의 장비로 전송함으로서, 고가의 대용량 장비의 수요를 줄일 수 있다. 그러나, 주파수 분석을 수행하기 위해서 요구되는 계산량이 크기 때문에, 배터리로 작동되는 진동 센서에 적용하기 어렵다는 문제가 있었다.To solve this problem, a vibration sensor with a built-in frequency analysis function has been proposed. The sensor analyzes the vibration signal using the built-in frequency analysis function, and transmits the information to the upper layer equipment only when it is determined that there is an abnormality, thereby reducing the demand for expensive and large capacity equipment. However, since the amount of calculation required to perform frequency analysis is large, there is a problem that it is difficult to apply to a battery operated vibration sensor.

KRKR 10-140998610-1409986 BB

본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로서, 주파수 영역이 아닌 시간 영역의 진동 신호를 입력으로 하여 감지 대상의 이상 여부를 판단하고, 이상이 감지된 경우에만 외부로 관련 정보를 전송하는 스마트 진동 센서를 이용하여 감지 대상의 이상 여부를 모니터링 하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is to solve the above-described problem, a smart vibration sensor that determines whether an object to be detected is abnormal by using a vibration signal in a time domain rather than a frequency domain as an input, and transmits related information to the outside only when an abnormality is detected. An object of the present invention is to provide a method for monitoring whether an object to be detected is abnormal.

전술한 과제를 해결하기 위하여, 감지 대상에 설치된 스마트 진동 센서를 이용하여 이상 발생 여부를 모니터링 하는 방법으로서, (a) 감지 대상의 진동을 감지하는 단계; (b) 상기 단계 (a)에서 감지된 진동 신호를 입력으로 하여 감지 대상에 이상이 발생하였는지 여부를 사전에 학습된 인공신경망을 이용하여 판단하는 단계; 및, (c) 상기 단계 (b)에서 감지 대상에 이상이 있다고 판단된 경우, 대응하는 신호를 외부로 전송하는 단계를 포함하는 스마트 진동 센서를 이용한 모니터링 방법이 제공된다.In order to solve the above-mentioned problems, a method of monitoring whether an abnormality has occurred using a smart vibration sensor installed in a sensing target, the method comprising: (a) sensing the vibration of the sensing target; (b) determining whether an abnormality has occurred in a detection target by using the vibration signal detected in step (a) as an input, using a previously learned artificial neural network; And, (c) when it is determined in step (b) that there is an abnormality in the detection target, there is provided a monitoring method using a smart vibration sensor comprising the step of transmitting a corresponding signal to the outside.

본 발명에 따른 모니터링 방법에서는, 진동 신호를 주파수 영역에서 분석하기 위하여 요구되는 계산을 수행하지 않아도 되므로 진동 센서의 전력 소모가 적으며, 별도로 진동 신호를 지속적으로 분석하기 위한 고가의 장비가 다수 필요하지 않게 된다.In the monitoring method according to the present invention, since it is not necessary to perform the calculation required to analyze the vibration signal in the frequency domain, power consumption of the vibration sensor is small, and a large number of expensive equipment for continuously analyzing the vibration signal is not required. It does not.

도 1은 종래의 진동 센서를 이용한 모니터링 방법의 흐름도.
도 2는 본 발명에 따른 스마트 진동 센서를 이용한 모니터링 방법의 흐름도.1 is a flow chart of a monitoring method using a conventional vibration sensor.
2 is a flowchart of a monitoring method using a smart vibration sensor according to the present invention.

이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다. 동일하거나 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략한다. 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 등가인 것 내지 대체하는 것을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The same or similar reference numerals are assigned to the same or similar components, and overlapping descriptions thereof are omitted. In describing the embodiments disclosed in this specification, detailed descriptions of related well-known technologies are omitted when it is determined that the subject matter of the embodiments disclosed herein may be obscured. The accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in the present specification, and the technical spirit disclosed in the specification is not limited by the accompanying drawings, and all modifications and equivalents included in the spirit and technical scope of the present invention It is to be understood as including what is to be replaced.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이러한 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며 해당되는 구성요소들은 이러한 용어들에 의해 한정되지 않는다. 단수의 표현은, 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.Terms including ordinal numbers such as first and second may be used to describe various components, but these terms are used only for distinguishing one component from other components, and corresponding components are those terms. It is not limited by. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise.

본 명세서에서 사용된 "포함한다", "구비한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 단계, 구성요소 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 한정하려는 것으로 이해되어야 하며, 하나 이상의 다른 특징들이나 단계, 구성요소 또는 이들을 조합한 것들이 존재할 또는 부가될 가능성을 배제하려는 것은 아니다.As used herein, terms such as “comprises”, “haves” or “have” should be understood as limiting the existence of features, steps, components, or combinations thereof described in the specification, and one or more other It is not intended to exclude the possibility that features or steps, components, or combinations thereof will be present or added.

도 1에는 종래의 주파수 분석 기능이 내장된 진동 센서에서 수행되는 모니터링 방법이 도시되어 있다.1 shows a monitoring method performed in a vibration sensor having a conventional frequency analysis function.

진동 센서는 감지 대상으로부터 감지된 진동 신호를 푸리에 변환을 통하여 주파수 영역으로 변환시킨다(S110). 다음으로, 변환된 주파수 영역의 정보를 기초로 감지 대상에 이상이 발생하였는지 여부를 판단한다(S120). 단계 S130에서 감지 대상에 이상이 있다고 판단된 경우, 대응하는 정보를 외부로 전송(S140)하고, 이상이 발생하지 않은 경우에는 계속 진동 감지를 수행한다. 정보를 외부로 전송할 때, 데이터를 압축하여 전송량을 줄일 수 있다. 도시되지는 않았지만, 판단시마다 해당 정보를 예를 들어 테이블 형태로 기록하여 저장할 수 있다.The vibration sensor converts the vibration signal sensed from the detection target into a frequency domain through Fourier transform (S110). Next, it is determined whether an abnormality has occurred in the detection target based on the converted frequency domain information (S120). If it is determined in step S130 that there is an abnormality in the detection target, the corresponding information is transmitted to the outside (S140), and if no abnormality occurs, vibration detection is continuously performed. When transmitting information to the outside, data can be compressed to reduce the amount of transmission. Although not shown, the information may be recorded and stored in a table form for each determination.

도 2에는 본 발명에 따른 인공신경망을 이용하는 스마트 진동 센서에서 수행되는 모니터링 방법이 도시되어 있다.2 shows a monitoring method performed in a smart vibration sensor using an artificial neural network according to the present invention.

감지 대상으로부터 감지된 진동 신호는 도 1에 도시된 종래 기술의 모니터링 방법과 달리 주파수 영역으로 변환되지 않고 바로 입력으로 인공신경망에 제공된다. 사전에 학습된 인공신경망은 입력된 시간 영역의 진동 신호를 기초로 감지 대상에 이상이 있는지 여부를 판단한다(S210). 예를 들어 CNN(convolution neural network)과 같은 심층신경망 기법을 이용하여 진동 신호의 이상 여부를 판단할 수 있다. CNN 기법을 이용하면, 다층 퍼셉트론을 학습시키기 위한 특징을 추출할 수 있다. 이상이 있다고 판단되는 경우에는 해당 정보를 외부로 전송한다(S230).Unlike the prior art monitoring method illustrated in FIG. 1, the vibration signal sensed from the detection object is not converted into the frequency domain and is directly provided to the artificial neural network as an input. The artificial neural network learned in advance determines whether there is an abnormality in the detection target based on the inputted vibration signal in the time domain (S210). For example, a deep neural network technique such as a convolution neural network (CNN) may be used to determine whether the vibration signal is abnormal. Using the CNN technique, it is possible to extract features for training a multi-layer perceptron. If it is determined that there is an abnormality, the corresponding information is transmitted to the outside (S230).

종래의 방법에서는 주파수 분석을 수행하기 위해서 전력이 상대적으로 많이 소모되지만, 심층신경망 기법을 이용하면 주파수 분석을 수행하지 않고 시계열 신호를 입력하는 것만으로 이상 여부를 판단할 수 있기 때문에 전력 소모가 상대적으로 작다. 따라서, 배터리로 구동되는 경우라도 장기간 모니터링을 수행할 수 있다.In the conventional method, power is relatively consumed in order to perform frequency analysis, but when using the deep neural network technique, power consumption is relatively high because it is possible to determine whether an abnormality is achieved by inputting a time series signal without performing frequency analysis. small. Therefore, long-term monitoring can be performed even when the battery is operated.

Claims

As a method of monitoring whether an abnormality has occurred using the smart vibration sensor installed on the detection target,
(A) detecting the vibration of the detection target;
(b) determining whether an abnormality has occurred in a detection target by using the vibration signal detected in step (a) as an input, using a previously learned artificial neural network; And,
(c) when it is determined in step (b) that there is an abnormality in the detection target, transmitting a corresponding signal to the outside
Monitoring method using a smart vibration sensor comprising a.