KR20200109872A - 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 직선 이동 부품의 1 사이클에 대한 가속도 시간파형에 대한 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터를 구간 필터 처리하여 특정 구간의 신호를 축출하는 단계; 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하는 단계; 상기 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 기준값을 산출하는 단계; 상기 기준값을 기준으로 각 블록별 데이터값에 대한 경고치값을 설정하는 단계; 상기 기준값의 설정 이후, 상기 직선 이동 부품의 사용에 따른, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하는 단계; 및 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 1 사이클의 완료시 현 상태를 평가하여 결과를 통보하는 단계를 포함하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법에 관한 것으로, Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 고장 또는 오류상태를 사전에 진단하여 주기적으로 교체하거나 수리할 수 있는 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법을 제공할 수 있다.

Description

직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법{A STATUS DIAGNOSIS SYSTEM FOR A LINEAR MOVEMENT PART AND A STATUS DIAGNOSIS METHOD OF THE SAME}
본 발명은 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 직선 이동 부품의 상태를 사전(고장 전 또는 오류 발생 전)에 진단할 수 있는 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법에 관한 것이다.
일반적으로 다축 가공기는 2축 이상의 구동축을 포함하는 기계 장치를 의미하는 것으로서, 다축 공작 기계, 다축 관절 로봇, CMM 등을 예로 들 수 있다.
이러한 다축 가공기는 일반적으로 하나 이상의 직선축과 하나 이상의 회전축을 포함한다. 대표적인 예로서, 5축 공작 기계, 즉, 5축 가공기를 들 수 있는데, 보통 5축 공작 기계는 3개의 직선축과 2개의 회전축으로 구성되어, 복잡한 곡면이나 형상의 가공을 수행한다.
즉, 5축 가공기는 3개의 직선 이송축에 2개의 회전 이송축이 추가된 5개의 자유도를 갖는다.
특히 2개의 이송축으로 증가된 2개의 자유도는 공구의 자세를 자유롭게 구현하므로 3축 가공기에서 불가능한 Cusp의 감소, Un-cut의 제거 및 Over-cut영역의 가공 등 복잡한 형상이나 자유곡면을 손쉽게 가공할 수 있다.
한편, 이러한 다축 가공기에 이상이 발생했을 때, 막대한 경제적 손실이나 인명 피해를 가져올 수 있으므로 다축 가공기에 대한 이상 진단은 매우 중요하다.
특히, 이러한 다축가공기와 같은 공작기계에서의 Feeder의 품질을 좌우하는 Ball Screw 나 LM 베어링의 상태를 감지하는 것이 매우 중요하다.
따라서, 이러한, Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 고장 또는 오류 상태를 사전에 진단하여 주기적으로 교체하거나 수리하는 것이 필요한 실정이나, 현재까지는 직선 이동 부품의 고장 또는 오류 상태를 사전에 진단하는 방법은 전무한 상황이다.
일본공개특허 제1993-301149호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 고장 또는 오류상태를 사전에 진단하여 주기적으로 교체하거나 수리할 수 있는 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 지적된 문제점을 해결하기 위해서 본 발명은 직선 이동 부품의 1 사이클에 대한 가속도 시간파형에 대한 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터를 구간 필터 처리하여 특정 구간의 신호를 축출하는 단계; 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하는 단계; 상기 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 기준값을 산출하는 단계; 상기 기준값을 기준으로 각 블록별 데이터값에 대한 경고치값을 설정하는 단계; 상기 기준값의 설정 이후, 상기 직선 이동 부품의 사용에 따른, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하는 단계; 및 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 1 사이클의 완료시 현 상태를 평가하여 결과를 통보하는 단계를 포함하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 1 사이클이라 함은, 직선 이동 부품이 임의의 시작 위치에서 출발하여 다시 시작 위치로 복귀할 때까지의 경로를 의미하거나, 또는, 임의의 시작 위치에서 출발하여 사전에 임의의 종료 위치까지 도달하는 경로를 의미하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 구간 필터 처리라 함은, 특정 주파수 영역의 데이터만 사용하고 그외 영역의 데이터는 제거하는 것을 의미하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 직선 이동 부품의 상태 진단에 있어서, 고려해야 할 요소가 마찰 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 RMS(Root Mean Square)값에 해당하고, 고려해야 할 요소가 충격 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 피크 대 피크(peak-to-peak)값에 해당하며, 고려해야 할 요소가 충격 및 마찰 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 Envelope 값(Demodulation)에 해당하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 기준값은 상기 직선 이동 부품이 정상상태일 때의 레벨에 해당하며, 상기 기준값은, 상기 평균값 + (표준편차×(1.5~2.5))의 값 중 임의의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 경고치값은 상기 직선 이동 부품이 비정상상태일 때의 레벨에 해당하며, 상기 경고치값은, 상기 기준값 + (평균값×(1.5~3.0))의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 제공한다.
상기한 바와 같은 본 발명에 따르면, Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 고장 또는 오류상태를 사전에 진단하여 주기적으로 교체하거나 수리할 수 있는 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 최초의 1 사이클 동안의 원 신호를 통해 정상상태의 레벨인 기준값과 비정상상태의 레벨인 경고치값을 설정하고, 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 다음의 1 사이클이 완료시의 현 상태를 평가하여, 1 사이클 완료시의 현 상태가 정상상태인지, 또는 비정상상태인지를 사용자에게 통보하여 줌으로써, 실제 공작기계를 운용하면서, 1 사이클이 완료된 시점에서의 현 상태를 실시간으로 통보해 줄 수 있다.
도 1은 다축 가공기의 일예를 도시하는 사시도이다.
도 2a는 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단시스템을 설명하기 위한 개략적인 블럭도이다.
도 2b는 본 발명에 따른 신호 처리 모듈의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3a는 통계 처리 모듈에 의한 제곱평균제곱근(RMS) 그래프의 일예를 도시하는 도면이다.
도 3b는 통계 처리 모듈에 의한 가속도 데이터의 진동 변위의 평균(mean) 그래프의 일예를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
아래 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 상세히 설명한다. 도면에 관계없이 동일한 부재번호는 동일한 구성요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성 요소와 다른 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)" 또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 다축 가공기의 일예를 도시하는 사시도이다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 다축 가공기, 예를 들면, 5축 가공기(100)는 T-베드(110)를 포함하며, 상기 T-베드(110)는 제1방향 베드(110a) 및 상기 제1방향 베드(110b)와 수직방향으로 배치되는 제2방향 베드(110b)를 포함한다.
또한, 상기 5축 가공기(100)는 상기 T-베드(110)의 제1방향 베드(110a)의 상부에 배치되는 X-베이스(120)를 포함하며, 상기 X-베이스(120)는, 상기 X-베이스(120)의 상부에 배치되는 X축 레일(121)을 포함한다.
이때, 상기 X축 레일(121)은 X축 제1레일(121a) 및 상기 X축 제1레일(121a)과 평행하여 배치되는 X축 제2레일(121b)을 포함한다.
한편, 설명의 편의를 위하여, 상기 X축 제1레일(121a)을 프런트(Front) 레일로 정의하고, 상기 X축 제2레일(121b)을 백(Back) 레일로 정의하기로 한다.
계속해서, 도 1을 참조하면, 상기 5축 가공기(100)는 상기 X축 레일(121)에 배치되는 테이블(130)을 포함하며, 상기 테이블(130)은 가공 대상물을 위치시키기 위한 지지판(131)을 포함한다.
이때, 상기 테이블(130)은 상기 X축 레일(121) 상에 배치되어, X축 방향으로 이동할 수 있다.
또한, 상기 5축 가공기(100)는 상기 T-베드(110)의 제2방향 베드(110b)의 상부에 배치되는 컬럼(140)을 포함하며, 이때, 상기 컬럼(140)의 하부에는 Y축 레일(111)을 포함한다.
이때, 상기 Y축 레일(111)은 Y축 제1레일(미도시) 및 상기 Y축 제1레일(미도시)과 평행하여 배치되는 Y축 제2레일(111b)을 포함한다.
다만, 설명의 편의를 위하여, 상기 Y축 제1레일(미도시)을 레프트(Left) 레일로 정의하고, 상기 Y축 제2레일(111b)을 라이트(Right) 레일로 정의하기로 한다.
한편, 상기에서는 상기 컬럼(140)의 하부에는 Y축 레일(111)을 포함하는 것으로 설명하였으나, 상기 Y축 레일(111)은 상기 T-베드(110)의 제2방향 베드(110b)의 상부에 배치되고, 상기 Y축 레일(111)의 상부에 상기 컬럼(140)이 배치되는 것으로도 이해될 수 있다.
이때, 상기 컬럼(140)은 상기 Y축 레일(111) 상에 배치되어, Y축 방향으로 이동할 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 컬럼(140)의 측면의 일정 영역에는 Z축 레일(141)을 포함한다.
이때, 상기 Z축 레일(141)은 Z축 제1레일(141a) 및 상기 Z축 제1레일(141a)과 평행하여 배치되는 Z축 제2레일(141b)을 포함한다.
계속해서, 도 1을 참조하면, 상기 5축 가공기(100)는 상기 컬럼(140)의 상기 Z축 레일(141)에 배치되는 스핀들(150)을 포함하며, 이때, 상기 스핀들(150)은 Z축 방향으로 이동할 수 있다.
또한, 상기 5축 가공기는 공구를 포함하며, 상기 공구는 상기 스핀들(150)에 장착된 상태에서 회전하여, 공작물에 대해 절삭 가공을 수행할 수 있다.
이때, 상기 공구는 엔드밀, 밀링공구, 드릴공구, 또는 보링공구일 수 있으며, 다만, 본 발명에서 상기 공구의 종류를 제한하는 것은 아니다.
한편, 상술한 바와 같이, 다축 가공기에서, 각 구성품들이 X축 방향, Y축 방향 또는 Z축 방향으로 이동함에 있어서, Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품이 필수적으로 요구된다.
이때, 상술한 바와 같이, 이러한 다축가공기와 같은 공작기계에서의 Ball Screw 나 LM 베어링의 상태는, Feeder의 품질을 좌우하기 때문에, Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 상태를 감지하는 것이 매우 중요하다.
따라서, 본 발명에서는 Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 고장 또는 오류 상태를 사전에 진단하여 주기적으로 교체하거나 수리할 수 있는 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법을 제공하고자 한다.
이하에서는, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법에 대해 설명하기로 한다.
한편, 상술한 바와 같이, 본 발명에서 상기 직선 이동 부품은 Ball Screw 나 LM 베어링을 의미할 수 있으며, 다만, 본 발명에서 상기 직선 이동 부품의 종류를 제한하는 것은 아니다.
도 2a는 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단시스템을 설명하기 위한 개략적인 블럭도이다.
도 2a를 참조하면, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단시스템(200)은 상태 진단의 대상이 되는 직선 이동 부품의 일정 영역에 구비되는 계측기기(210)와, 상기 계측기기(210)로부터 출력되는 계측 데이터의 신호 처리를 수행하는 신호 처리 모듈(220) 및 계측 데이터를 기반으로 일정 정보를 제공하기 위한 신호 분석 모듈(230)을 포함할 수 있다.
상기 계측기기(210)는 상기 직선 이동 부품의 진동으로부터 가속도 데이터를 계측하고 이를 송신할 수 있다.
예를 들면, 상기 계측기기(210)는 가속도 센서(211)와 데이터 로거를 포함하여 구성될 수 있다.
이때, 상기 가속도 센서(211)의 경우 출력되는 아날로그 형태의 데이터를 원격지의 데이터 로거에 송신하게 되면 외부 잡음의 영향을 받을 수 있기 때문에 디지털 출력형으로 구성함으로써 외부 잡음의 영향을 최소화할 수 있도록 함이 바람직하다.
또한, 상기 가속도 센서(211)는 CMOS 회로와 집적화가 가능하고 낮은 전력 소비, 온도 특성 그리고 DC 특성이 우수한 반도체형 MEMS(Micro Electro Mechanical System) ; 미세전자제어기술) 가속도 센서를 적용하여 가속도를 측정하게 되며, 이러한 MEMS 가속도 센서는 수평 2 성분, 수직 1 성분을 동시에 측정할 수 있는 3축 가속도 센서로 구성될 수 있는 한편, 바람직하게는 케이블에 의해 유도될 수 있는 잡음을 제거하는 differential output 방식을 사용할 수 있다.
상기 데이터 로거는 상기 가속도 센서(211)에서 계측된 가속도 데이터를 정의된 통신 프로토콜에 따라 상기 신호 처리 모듈(220)로 송신할 수 있다.
상기 신호 처리 모듈(220)은 상기 계측기기(110)로부터 송신한 가속도 데이터를 입력받고, 입력된 가속도 데이터를 FFT(Fast Fourier Transform) 분석하여 요구되는 주파수 대역의 성분만을 통과시켜 출력하도록 하며, 이에 대한 샘플링과 잡음 제거 등의 신호처리를 수행할 수 있다.
상기 신호 분석 모듈(230)은 상기 계측기기(210) 또는 신호 처리 모듈(220)에서 신호 처리된 가속도 데이터를 이용하여 분석 알고리즘을 통해 분석 수행함으로써 다양한 모니터링 정보를 제공할 수 있다.
예를 들면, 신호 분석 모듈(230)은 가속도 데이터의 PGA(Peak Ground Acceleration) 표출, MMA(Min, Max, Avg) 데이터 표출, 파워 스펙트럼, 응답 스펙트럼(가속도ㆍ속도ㆍ변위 응답 스펙트럼 표출) 등의 분석 기능을 수행하도록 구성될 수 있다.
이러한 신호 분석 모듈(230)은 외부로부터 입력되는 요청 명령에 따라 분석 대상 시점 또는 대상 기간을 선정할 수 있으며, 선택된 시점 또는 기간에 대한 분석 데이터를 제공하게 되며, 분석 데이터를 기반으로 하여 대상 스핀들의 진동 평가를 수행할 수 있다.
도 2b는 본 발명에 따른 신호 처리 모듈의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2b를 참조하면, 상기 신호 처리 모듈(220)은 상기 계측기기(210)로부터 수신된 진동 가속도 데이터를 분석하기에 앞서 데이터에 대한 필터링(Filtering) 및 샘플링(Sampling) 등을 포함한 데이터 가공을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 신호 처리 모듈(220)은 필터링부(221)와 샘플링부(222)를 포함할 수 있다.
상기 필터링부(221)는 디지털 필터가 적용될 수 있는 바, 상기 디지털 필터는 입력 신호(가속도 데이터)가 입력되면 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 분석한 결과를 바탕으로 원하지 않는 주파수 대역을 제거하고 원하는 주파수 대역의 성분만을 통과하여 출력할 수 있다.
예를 들면, 필터링부(221)는 LPF(Low Pas Filtering), HPF(High Pass Filtering), BPF(Band Width Pass Filtering) 중 어느 하나를 이용할 수 있으며, 필터링 과정에서 노이즈(Noise)를 제거하여 데이터의 질을 향상시킬 수 있다.
상기 샘플링부(222)는 입력 신호(가속도 데이터)에 대한 샘플링을 수행할 수 있다.
신호 처리에서의 샘플링은 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 추출하는 것을 의미한다.
이때, 상기 신호 분석 모듈(230)은 스핀들의 진동 신호의 진폭으로부터, 최대 진폭, 고유 주기를 분석하여 대상물의 동특성을 해석하고, 응답 스펙트럼을 산출하여 설계 스펙트럼과 비교할 수 있도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 가속도 데이터로부터 진동 속도를 산출하고 그 진동 변위와 누적 절대 속도도 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 도면에는 도시하지 않았으나, 상기 신호 분석 모듈(230)은 분석된 정보를 출력하기 위한 출력 인터페이스가 구비되며, 디스플레이 장치와 연결되어 사용자에게 상기 분석된 정보를 그래프 또는 도형 등을 포함한 이미지로 제공할 수 있다.
계속해서, 도 2a를 참조하면, 본 발명에 따른 다축 가공기의 스핀들의 수명 진단 시스템(200)은 상기 신호 처리 모듈(220)로부터 전송되는 데이터를 가공하여 통계 처리를 수행하는 통계 처리 모듈(240)을 포함한다.
즉, 상기 통계 처리 모듈(240)은 기 설정된 주기에 따라 수집한 데이터의 통계 처리를 수행하여 통계 데이터베이스에 업데이트할 수 있다.
이때, 상기 통계 처리 모듈(240)의 설정 주기는 사용자에 의해 선택적으로 지정될 수 있는 것으로, 예를 들면, 분 단위, 시간 단위, 일 단위, 주 단위 등으로 설정되어 설정 주기에 따라 통계 처리된 정보들을 제공할 수 있다.
한편, 상기 통계 처리 모듈(240)에서 제공되는 통계 데이터는, 상술한 바와 같이, 신호 처리 모듈(220)로부터 전송되는 데이터를 가공한 것으로, 가속도 데이터에 대한 진동변위의 평균 데이터와 표준편차, 제곱평균제곱근(RMS) 등 일 수 있다.
도 3a는 통계 처리 모듈에 의한 제곱평균제곱근(RMS) 그래프의 일예를 도시하는 도면이다.
상기 제곱평균제곱근은 가속도 센서(211)로부터 일정 시간 동안 수집되는 가속도 데이터를 제곱하여 평균한 것으로, 변화하는 값의 크기에 대한 통계적 척도로 사인(sine) 함수처럼 변수들이 음과 양을 오고 갈 때에 유용하다.
상기 통계 처리 모듈(240)은 하기 수학식 1에 의해 제곱평균제곱근을 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
단, 상기 수학식 1에서 RMS는 제곱평균제곱근, a는 신호값, n는 신호의 Sample 수(가속도 센서가 일정 동안 수집한 전체 Sample 대상)로 정의될 수 있다.
도 3b는 통계 처리 모듈에 의한 가속도 데이터의 진동 변위의 평균(mean) 그래프의 일예를 도시하는 도면이다.
상기 가속도 데이터의 평균(mean)은 가속도 센서가 일정 동안 수집한 전체 Sample의 가속도 데이터를 대상으로 진동 변위의 평균값을 도출하여 산출할 수 있다.
이상과 같은 직선 이동 부품의 상태 진단시스템에 의하여, 직선 이동 부품의 운전특성 인자들에 대한 데이터를 수집할 수 있다.
이하에서는 상술한 바와 같은 상태 진단시스템을 통한, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 직선 이동 부품의 1 사이클에 대한 가속도 시간파형에 대한 데이터를 수집하는 단계를 포함한다(S110).
상기 1 사이클이라 함은, 직선 이동 부품, 예를 들면, LM bearing이나 Ball Screw가 임의의 시작 위치에서 출발하여 다시 시작 위치로 복귀할 때까지의 경로를 의미하거나, 또는, 임의의 시작 위치에서 출발하여 사전에 임의의 종료 위치까지 도달하는 경로를 의미할 수 있으며, 이는 사용자에 의해 설정할 수 있는 것으로, 따라서, 본 발명에서 상기 1 사이클의 의미를 제안하는 것은 아니다.
한편, 상기 가속도 시간파형은 원 신호로 정의할 수 있으며, 이러한 원 신호는 상술한 바와 같은 계측기기(210)에 의해 수집될 수 있고, 보다 구체적으로, 가속도 센서에 의해 측정되는 데이터에 해당할 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 상기 수집된 데이터를 구간 필터 처리하여 특정 구간의 신호를 축출하는 단계를 포함한다(S120).
본 발명에서 상기 구간 필터 처리라 함은, 특정 주파수 영역의 데이터만 사용하고 그외 영역의 데이터는 제거하는 것을 의미한다.
예를 들면, 1000Hz ~ 2000Hz 사이의 데이터 만을 사용하는 경우, 1000Hz 이하는 1000Hz HPF를 사용하여 1000Hz 이하 성분을 제거하고, 다시 2000Hz LPF를 사용하여 2000 Hz 이상 성분은 제거하여, 궁극적으로 1000Hz ~ 2000Hz 사이인 특정 주파수 성분만 축출할 수 있다.
즉, 예시적으로, 상기 특정 구간은, 1000Hz ~ 2000Hz이거나, 또는, 500Hz ~ 2.5KHz이거나, 또는, 1Hz ~ 30Hz일 수 있는 것으로, 본 발명에서 상기 특정 구간의 주파수 영역의 범위를 제한하는 것은 아니다.
한편, 이와 같은, 구간 필터 처리를 통하여, 특정 구간의 신호를 축출하는 단계는, 상술한 바와 같은, 신호 처리 모듈(220)에서 진행될 수 있다.
즉, 상술한 바와 같이, 상기 신호 처리 모듈(220)은 상기 계측기기(210)로부터 수신된 가속도 데이터를 분석하기에 앞서, 데이터에 대한 필터링(Filtering) 및 샘플링(Sampling) 등을 포함한 데이터 가공을 수행할 수 있고, 보다 구체적으로, 상기 신호 처리 모듈(220)은 필터링부(221)와 샘플링부(222)를 포함할 수 있다.
상기 필터링부(221)는 디지털 필터가 적용될 수 있는 바, 상기 디지털 필터는 입력 신호(가속도 데이터)가 입력되면 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 분석한 결과를 바탕으로 원하지 않는 주파수 대역을 제거하고 원하는 주파수 대역의 성분만을 통과하여 출력할 수 있다.
예를 들면 필터링부(221)는 LPF(Low Pas Filtering), HPF(High Pass Filtering), BPF(Band Width Pass Filtering) 중 어느 하나를 이용할 수 있으며, 이를 통하여, 특정 구간의 신호를 축출하는 단계를 진행할 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하는 단계를 포함한다(S130).
이때, 본 발명에서 상기 블록이라 함은, 예를 들면, 진동 데이터의 몇개의 샘플로 FFT(Fast Fourier Transform) 처리를 수행하는냐에 따라, 분해능, 처리 속도 등에 관계되는데, 이때, 몇개의 샘플이라는 기준이 본 발명에 따른 블록에 해당한다. 예를 들면, 1024개 샘플, 2048개 샘플을 기준으로 FFT 처리하면, 1024개 샘플은 400 라인을 가진 스펙트럼으로 변환될 수 있다.
또한, 본 발명에서 블록별 데이터 값이라 함은, 피크 대 피크(peak-to-peak)값, RMS(Root Mean Square)값, 또는 Envelope 값(Demodulation)에 해당할 수 있다.
보다 구체적으로, LM Bearing과 Ball Screw의 구조를 보면, 어느 한 part (부품)는 고정되어 있고 다른 한 part 또는 여러 part에 움직임이 생기게 된다.
즉, 상대적인 운동이 발생되는데, 이때, 금속 간의 상대 운동이 발생될 때 마찰이 발생되며, 정상상태일 때에도 마찰은 발생되게 된다. 즉, 일반적으로 정상상태일 때에도 마찰으로 인하여 마찰 진동은 발생되게 된다.
이러한 마찰은 통상적으로 고주파 (높은 주파수) 성분인데, 이것이 part의 고유주파수와 만나게 되면 공진이 발생되어 이 주파수 영역에서 상대적으로 높은 진폭이 발생된다.
따라서, 정상 상태에서 이 성분을 분석하였다 하더라도, 문제(고장 또는 오류)가 발생한 경우에 어느 주파수 영역에서 진폭이 증가할 지를 예측할 수 있다.
따라서, LM Bearing이나 Ball Screw를 이동하는 전 구간의 데이터를 수집하여 분석하면, 어느 주파수 영역에서 LM Bearing나 Ball Screw의 문제와 관련되는지를 확인할 수 있다.
경우에 따라서는 전구간의 데이터를 보면 어느 구간은 정상이고 어느 구간은 비정상으로 나타날 수 있으므로, 정상 상태와 비정상 상태를 한 제품에서도 분석할 수 있다.
LM Baring이나 Ball Screw는 이동 거리에 따라 접촉하는 Part(부품)가 다르기 때문에 위치에 따라 정상과 비정상이 함께 나타날 수 있다.
한편, 초기 결함은 마찰을 증가시키지만, 결함이 많이 진척되면 손상된 부위로 인하여 충격성 진동이 발생될 수 있다. 그러므로 마찰과 충격을 동시에 관찰할 필요가 있다.
충격도 마찰과 마찬가지로 충격이 가해지면 충격이 발생된 part의 고유 주파수에 따라 공진이 발생되며, 고유 주파수 영역의 충격 성분의 크기를 비교함으로써 정상/비정상을 확인할 수 있다.
이때, 고려해야 할 요소가 마찰 성분인 경우, 공진이 발생되는 영역의 가속도 레벨을 축출하게 된다.
보다 구체적으로, 상술한 S120 단계에서와 같이, 가속도 스펙트럼을 계산하고 여기에 공진 주파수 영역만을 설정(즉, 필터를 사용하여 특정 주파수 아래 성분을 잘라 버리고(High Pass Filter 사용), 특정 주파수 위 성분 위로 잘라 버림(Low Pass Filter 사용))한 후, 남아 있는 성분의 진폭을 모두 합쳐서 산출된 값을 사용하여, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하게 되며, 이때의 블록별 데이터 값은 RMS(Root Mean Square)값에 해당한다.
즉, 직선 이동 부품의 상태 진단에 있어서, 고려해야 할 요소가 마찰 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 RMS(Root Mean Square)값에 해당한다.
또한, 고려해야 할 요소가 충격 성분인 경우, 공진이 발생되는 영역의 가속도 레벨의 충격량을 축출하게 된다.
보다 구체적으로, 상술한 S120 단계에서와 같이, 가속도 순간 스펙트럼을 계산하고 여기에 공진 주파수 영역만을 설정(즉, 필터를 사용하여 특정 주파수 아래 성분을 잘라 버리고(High Pass Filter 사용), 특정 주파수 위 성분 위로 잘라 버림(Low Pass Filter 사용))한 후, 남아 있는 성분의 스펙트럼에서 역 퓨리에 (IFFT) 변환하여 충격 크기를 산출한 값을 사용하여, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하게 되며, 이때의 블록별 데이터 값은 피크 대 피크(peak-to-peak)값에 해당한다.
즉, 직선 이동 부품의 상태 진단에 있어서, 고려해야 할 요소가 충격 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 피크 대 피크(peak-to-peak)값에 해당한다.
또한, 주기적인 충격 및 마찰이 존재하는 경우, 고려해야 할 요소가 마찰 및 충격 성분인 경우, 공진이 발생되는 영역의 가속도 레벨을 축출하게 된다.
보다 구체적으로, 상술한 S120 단계에서와 같이, 가속도 스펙트럼을 계산하고 여기에 공진 주파수 영역만을 설정(즉, 필터를 사용하여 특정 주파수 아래 성분을 잘라 버리고(High Pass Filter 사용), 특정 주파수 위 성분 위로 잘라 버림(Low Pass Filter 사용))한 후, 남아 있는 성분의 시간 파형에 절대값을 취한 후, 다시 Low Pass Filter를 적용하고, 그 결과를 FFT 처리하여, 주요 성분의 진폭의 RMS 값을 산출한 값을 사용하여, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하게 되며, 이때의 블록별 데이터 값은 Envelope 값(Demodulation)에 해당한다.
즉, 직선 이동 부품의 상태 진단에 있어서, 고려해야 할 요소가 충격 및 마찰 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 Envelope 값(Demodulation)에 해당한다.
한편, 이와 같은, 구간 필터 처리를 통하여, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하는 단계는, 상술한 바와 같은, 신호 분석 모듈(230) 또는 통계처리모듈(240)에서 진행될 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 상기 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 기준값을 산출하는 단계를 포함한다(S140).
이때, 본 발명에서 상기 기준값은 직선 이동 부품의 정상상태일 때의 레벨에 해당하며, 예를 들어, 상기 기준값은, 상기 평균값 + (표준편차×(1.5~2.5))의 값 중 임의의 값으로 설정할 수 있으며, 예시적으로, 상기 기준값은, 상기 평균값 + (표준편차×2)의 값으로 설정할 수 있다.
LM Bearing이나 Ball Screw에서 손상이 발생하면, 특정 주파수 성분과 관련된 충격 파형이나 마찰과 관련된 진동 성분의 변화가 일어나게 된다. 따라서, 특정 주파수 성분만을 포함하는 충격 성분과 특정 주파수 대역 성분 만을 관리하면, LM Bearing이나 Ball Screw의 상태, 즉, 손상 여부를 판단할 수가 있게 된다.
이때, 특정 주파수를 찾는다 라는 것은 기계 마다, 예를 들면, 베어링의 종류마다 다른 특성이 나타날 수 있다.
따라서, 본 발명에서는, 가장 먼저 특정 모델에 대한 공작기계에서 원 신호, 즉, S110 단계의 직선 이동 부품의 1 사이클에 대한 가속도 시간파형에 대한 데이터를 수집하고, S120 단계 및 S130 단계를 통해, 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하게 된다.
이후, 본 발명에서는 상기 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 기준값을 산출함으로써, 이러한 기준값을 정상상태일 때의 레벨로 설정할 수 있다.
즉, 본 발명에서는 각 기계마다 또는 각 제품마다 달라지게 되는 정상상태일 때의 레벨을, 상술한 S110 단계 내지 S140 단계를 진행하여, 기준값을 산출함으로써, 각 기계마다 또는 각 제품마다, 정상상태일 때의 레벨을 설정할 수 있는 것이다.
한편, 이와 같은, 상기 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 기준값을 산출하는 단계는, 상술한 바와 같은, 신호 분석 모듈(230) 또는 통계처리모듈(240)에서 진행될 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 상기 기준값을 기준으로 각 블록별 데이터값에 대한 경고치값을 설정하는 단계를 포함한다(S150).
이때, 본 발명에서 상기 경고치값은 직선 이동 부품의 비정상상태일 때의 레벨에 해당하며, 예를 들어, 상기 경고치값은, 상기 기준값 + (평균값×(1.5~3.0))의 값으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 경고치값은 단계별로 설정할 수 있으며, 예를 들어, 제1단계 경고치값은 상기 기준값 + (평균값×(1.5~2.0))의 값으로 설정하고, 제2단계의 경고치값은 상기 기준값 + (평균값×(2.1~3.0))의 값으로 설정할 수 있다.
한편, 이와 같은, 상기 기준값을 기준으로 각 블록별 데이터값에 대한 경고치값을 설정하는 단계는, 상술한 바와 같은, 신호 분석 모듈(230) 또는 통계처리모듈(240)에서 진행될 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 상기 기준값의 설정 이후, 상기 직선 이동 부품의 사용에 따른, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하는 단계를 포함한다(S160).
상술한 바와 같이, 본 발명에서는, 상술한 S110 단계 내지 S140 단계를 진행하여, 기준값을 산출함으로써, 각 기계마다 또는 각 제품마다, 정상상태일 때의 레벨을 설정할 수 있다.
이때, 최초의 기준값의 설정 이후에, 사용자는 직선 이동 부품을 지속적으로 사용할 수 있고, 이러한 직선 이동 부품의 사용시 마다, S110 단계 내지 S130 단계를 진행하여, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 산출할 수 있다.
본 발명에서는, 이러한 직선 이동 부품의 사용시 마다 산출되는 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하게 된다.
이때, 상기 비교값은, 예를 들어, 상기 평균값 + (표준편차×(1.5~2.5))의 값 중 임의의 어느 값으로 산출될 수 있으며, 예시적으로, 상기 비교값은 상기 평균값 + (표준편차×2)의 값으로 산출될 수 있다.
다만, 상기 비교값은, 상기 기준값과 동일한 수식으로 산출되며, 예를 들어, 상기 기준값이, 상기 평균값 + (표준편차×2)의 값으로 설정되는 경우, 상기 비교값은, 상기 평균값 + (표준편차×2)의 값으로 설정될 수 있다.
이러한 S160 단계를 세부적으로 설명하면 다음과 같다.
상술한 바와 같이, S110 단계 내지 S140 단계를 통하여, 상기 직선 이동 부품의 정상상태일 때의 레벨인 기준값을 설정한다.
또한, 상기 S150 단계를 통하여, 상기 직선 이동 부품의 비정상상태일 때의 레벨인 경고치값을 설정한다.
이후, 다시 S110 단계를 통해, 직선 이동 부품의 1 사이클에 대한 가속도 시간파형에 대한 데이터를 수집하는 단계를 진행하고, 이후, 다시 S120 단계를 통해, 상기 수집된 데이터를 구간 필터 처리하여 특정 구간의 신호를 축출하는 단계를 진행하며, 이후, 다시 S130 단계를 통해, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하는 단계를 진행하고, 이후, S160 단계를 통해, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하게 된다.
한편, 이와 같은, 상기 기준값의 설정 이후, 상기 직선 이동 부품의 사용에 따른, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하는 단계는, 상술한 바와 같은, 신호 분석 모듈(230) 또는 통계처리모듈(240)에서 진행될 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 직선 이동 부품의 상태 진단방법은, 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 1 사이클의 완료시 현 상태를 평가하여 결과를 통보하는 단계를 포함한다(S170).
즉, 본 발명에서는, 최초의 1 사이클 동안의 원 신호를 통해 정상상태의 레벨인 기준값과 비정상상태의 레벨인 경고치값을 설정하고, 다음의 1 사이클 동안의 원 신호를 통해 비교값을 산출하며, 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 다음의 1 사이클이 완료시의 현 상태를 평가하여, 1 사이클 완료시의 현 상태가 정상상태인지, 또는 비정상상태인지를 사용자에게 통보하여 줌으로써, 실제 공작기계를 운용하면서, 1 사이클이 완료된 시점에서의 현 상태를 실시간으로 통보해 줄 수 있다.
한편, 이와 같은, 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 1 사이클의 완료시 현 상태를 평가하여 결과를 통보하는 단계는, 상술한 바와 같은, 신호 분석 모듈(230)의 출력 인터페이스를 통해 제공될 수 있다.
이상과 같이, 본 발명에서는, Ball Screw 나 LM 베어링과 같은 직선 이동 부품의 고장 또는 오류상태를 사전에 진단하여 주기적으로 교체하거나 수리할 수 있는 직선 이동 부품의 상태 진단시스템 및 상태 진단방법을 제공할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 본 발명에서는 최초의 1 사이클 동안의 원 신호를 통해 정상상태의 레벨인 기준값과 비정상상태의 레벨인 경고치값을 설정하고, 상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 다음의 1 사이클이 완료시의 현 상태를 평가하여, 1 사이클 완료시의 현 상태가 정상상태인지, 또는 비정상상태인지를 사용자에게 통보하여 줌으로써, 실제 공작기계를 운용하면서, 1 사이클이 완료된 시점에서의 현 상태를 실시간으로 통보해 줄 수 있다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (6)

  1. 직선 이동 부품의 1 사이클에 대한 가속도 시간파형에 대한 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터를 구간 필터 처리하여 특정 구간의 신호를 축출하는 단계;
    상기 축출된 특정 구간의 신호에서 각 블록별 데이터 값을 축출하는 단계;
    상기 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 기준값을 산출하는 단계;
    상기 기준값을 기준으로 각 블록별 데이터값에 대한 경고치값을 설정하는 단계;
    상기 기준값의 설정 이후, 상기 직선 이동 부품의 사용에 따른, 각 블록별 데이터값의 평균값과 표준편차를 통하여 비교값을 산출하는 단계; 및
    상기 비교값과 상기 경고치값을 비교하여, 1 사이클의 완료시 현 상태를 평가하여 결과를 통보하는 단계를 포함하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 1 사이클이라 함은, 직선 이동 부품이 임의의 시작 위치에서 출발하여 다시 시작 위치로 복귀할 때까지의 경로를 의미하거나, 또는, 임의의 시작 위치에서 출발하여 사전에 임의의 종료 위치까지 도달하는 경로를 의미하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 구간 필터 처리라 함은, 특정 주파수 영역의 데이터만 사용하고 그외 영역의 데이터는 제거하는 것을 의미하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    직선 이동 부품의 상태 진단에 있어서, 고려해야 할 요소가 마찰 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 RMS(Root Mean Square)값에 해당하고, 고려해야 할 요소가 충격 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 피크 대 피크(peak-to-peak)값에 해당하며, 고려해야 할 요소가 충격 및 마찰 성분인 경우, 상기 축출된 특정 구간의 신호에서 축출되는 각 블록별 데이터 값은 Envelope 값(Demodulation)에 해당하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준값은 상기 직선 이동 부품이 정상상태일 때의 레벨에 해당하며, 상기 기준값은, 상기 평균값 + (표준편차×(1.5~2.5))의 값 중 임의의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 경고치값은 상기 직선 이동 부품이 비정상상태일 때의 레벨에 해당하며, 상기 경고치값은, 상기 기준값 + (평균값×(1.5~3.0))의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 직선 이동 부품의 상태 진단방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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