KR20200113315A - Method for checking and preventing real time detection of structure - Google Patents

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KR20200113315A
KR20200113315A KR1020190033289A KR20190033289A KR20200113315A KR 20200113315 A KR20200113315 A KR 20200113315A KR 1020190033289 A KR1020190033289 A KR 1020190033289A KR 20190033289 A KR20190033289 A KR 20190033289A KR 20200113315 A KR20200113315 A KR 20200113315A
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노승훈
이일환
노호철
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금오공과대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a method for real-time diagnosis and prevention of defects of a structure. The method for real-time diagnosis and prevention of defects of a structure comprises: a step of measuring stop state deformation of a structure to construct stop state reference data; a step of measuring operating state deformation of the structure to construct operating state reference data; a step of using the stop state reference data and the operating state reference data to construct normal state reference data; a step of measuring operational state deformation of the structure to compare the operational state deformation with the normal state reference data, and then determining whether the structure is defective; and a step of carrying out detailed measurement of the structure after stopping the operation of the structure if a defect of the structure is determined to have occurred. A property change caused by a defect of a structure is sensed to diagnose whether a defect has occurred, a defect size, and a defect position in a stop state and an operating state in real time. If a defect is diagnosed to have occurred, optimized repair and fault prevention measures can be provided in accordance with diagnosis prevention information stored in a database.

Description

구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법{METHOD FOR CHECKING AND PREVENTING REAL TIME DETECTION OF STRUCTURE}Real-time defect diagnosis prevention method of structure {METHOD FOR CHECKING AND PREVENTING REAL TIME DETECTION OF STRUCTURE}

본 발명은 구조물의 결함 발생으로 인한 특성 변화를 감지하여 정지 상태 및 작동 상태에서 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 실시간으로 진단하고, 결함이 발생된 것으로 진단될 경우 데이터베이스화된 예방 정보에 따라 최적화된 보수 및 고장 예방 조치를 제공할 수 있는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법에 관한 것이다.The present invention detects the change in characteristics due to the occurrence of defects in the structure, diagnoses the occurrence of defects, the size of the defects, and the location of the defects in real time in a stationary state and in an operating state, and when it is diagnosed that a defect has occurred, according to the databaseized prevention information It relates to a real-time defect diagnosis prevention method of a structure that can provide optimized repair and failure prevention measures.

잘 알려진 바와 같이, 고양, 목동, 안산 온수관 파열, 경주 리조트 체육관 붕괴 사고, 성수대교 붕괴 사고, 삼풍백화점 붕괴 사고, 군용헬기 추락 사고 등과 같이 구조물(혹은 기계)의 붕괴 및 파손사고로 인한 인명, 재산 피해가 지속적으로 발생하고 있는데, 2017년 기준으로 전국 건물 중 약 36.5%(260만동)가 준공 후 30년 이상이 지난 노후 건축물로서 그 붕괴 사고 사례가 증가할 것으로 예측되고 있다.As is well known, life due to the collapse and damage of structures (or machinery) such as the collapse of the hot water pipes in Goyang, Mokdong, and Ansan, the collapse of the Gyeongju resort gymnasium, the collapse of Seongsu Bridge, the collapse of Sampoong Department Store, and the crash of a military helicopter, Property damage continues to occur, and as of 2017, about 36.5% (2.6 million dong) of buildings nationwide are deteriorated buildings more than 30 years after completion, and the number of cases of collapse is expected to increase.

이러한 구조물의 결함을 감지하기 위해서 균열부 누수를 통해 파악하거나, 육안으로 결함을 찾아 그 크기를 측정하거나, 초음파발생기를 통해 초음파가 수신될 때까지의 시간을 측정하여 결함의 깊이를 측정하는 등과 같은 다양한 방식이 이용되고 있는데, 육안검사의 경우 이미 상당부분 진행된 결함에 대해 측정하는 것으로 실시간 결함 발생 여부에 대해 측정이 불가능한 문제점이 있고, 초음파검사의 경우 전문 인력이 투입되어야 할 뿐만 아니라 전문 인력의 검사 능력에 따라 측정 지점 선택 및 데이터 분석 과정에서 검사 편차가 크게 차이가 발생하는 문제점이 있다.In order to detect such defects in structures, such as grasping through leaks in cracks, finding defects with the naked eye and measuring their size, or measuring the depth of defects by measuring the time until ultrasonic waves are received through an ultrasonic generator. Various methods are being used. In the case of visual inspection, it is possible to measure defects that have already progressed significantly, so there is a problem that it is impossible to measure whether defects occur in real time. There is a problem in that the inspection deviation greatly differs in the process of selecting a measurement point and analyzing data according to capabilities.

상술한 바와 같은 문제를 해결하기 위해 기계 구조물의 고유진동수를 탐색하여 특징벡터를 추출하고, 결함 발생으로 인한 특징벡터 변화를 감지하여 결함을 확인하는 선행기술1(한국공개특허 제10-2015-0104459호)과, 기계의 작동조건에 따라 각각 진동을 다수 측정하여, 측정된 진동신호의 평균값 및 표준편차를 계산하고, 각각의 작동조건에서 진동기준을 설정하며, 설정된 진동기준과 현재의 진동값의 비교를 통해 결함을 인지하는 선행기술2(한국등록특허 제10-1409986호) 등이 제시되어 있다.In order to solve the above-described problem, the prior art 1 (Korean Patent Laid-Open Patent No. 10-2015-0104459) to identify a defect by extracting a feature vector by searching for a natural frequency of a mechanical structure and detecting a change in a feature vector due to the occurrence of a defect. ), and each vibration according to the operating conditions of the machine, calculating the average value and standard deviation of the measured vibration signal, setting the vibration standard in each operating condition, and setting the vibration standard and the current vibration value. Prior art 2 (Korean Patent Registration No. 10-1409986) for recognizing defects through comparison is presented.

하지만, 선행기술1과 선행기술2에서는 센서에서 측정된 시간영역 신호를 전환시키기 위한 고가의 주파수분석기가 필요하다는 문제점이 있는데, 특히 선행기술1에서는 노이즈를 제거하기 위해서 탐색된 고유진동수와 일치하는 모멘트를 가하여 특정 벡터 피크를 확대하는 방식으로 추가 모멘트를 가하게 되고, 이로 인해 진동이 커지게 되며, 고유진동수와 일치하는 모멘트를 공급하기 때문에 필연적으로 공진이 발생하게 되어 결함을 유발할 가능성이 매우 큰 문제점이 있다. 즉, 이론적으로 노이즈를 작아 보이게 할 수는 있지만 실제로는 매우 치명적 문제를 발생시킬 수 있다.However, prior art 1 and prior art 2 have a problem that an expensive frequency analyzer is required to convert the time domain signal measured by the sensor.In particular, in the prior art 1, the moment coincides with the searched natural frequency to remove noise. An additional moment is applied by expanding a specific vector peak by applying, and this increases the vibration, and because it supplies a moment consistent with the natural frequency, it inevitably generates resonance, which is highly likely to cause defects. have. In other words, it can theoretically make the noise look small, but in practice it can cause a very fatal problem.

또한, 선행기술1과 선행기술2에서는 각 부품에서 작동 중 발생되는 주파수를 인식하고 변화를 감지하여 결함을 진단하는데, 툴(tool)과 스핀들에서 정상 작동 중에 같은 주파수의 신호가 발생될 경우 결함에 의해 특징 패턴이나 진동기준이 변하여도 고장 위치의 구별이 어려운 문제점이 있다.In addition, in the prior art 1 and the prior art 2, the fault is diagnosed by recognizing the frequency generated during operation in each part and detecting the change. If a signal of the same frequency is generated during normal operation in the tool and spindle, the fault is detected. Accordingly, even if the characteristic pattern or the vibration criterion is changed, it is difficult to distinguish the fault location.

1. 한국공개특허 제10-2015-0104459호(2015.09.15.공개)1. Korean Patent Publication No. 10-2015-0104459 (published on September 15, 2015) 2. 한국등록특허 제10-1409986호(2014.06.13.등록)2. Korean Patent Registration No. 10-1409986 (registered on June 13, 2014)

본 발명은 구조물의 결함 발생으로 인한 특성 변화를 감지하여 정지 상태 및 작동 상태에서 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 실시간으로 진단하고, 결함이 발생된 것으로 진단될 경우 데이터베이스화된 진단 예방 정보에 따라 최적화된 보수 및 고장 예방 조치를 제공할 수 있는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법을 제공하고자 한다.The present invention detects the change in characteristics due to the occurrence of a defect in a structure, diagnoses whether a defect occurs, the size of the defect, and the location of the defect in real time in a stationary state and an operating state, and when it is diagnosed that a defect has occurred, the diagnosis prevention information in the database Accordingly, it is intended to provide a real-time defect diagnosis prevention method for structures that can provide optimized repair and failure prevention measures.

또한, 본 발명은 구조물의 정지 상태 변형과 작동 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터를 구축한 후에, 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 구조물의 결함 여부를 판단함으로써, 구조물의 실시간 결함을 효과적으로 진단할 수 있는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법을 제공하고자 한다.In addition, the present invention determines whether the structure is defective after measuring the static state deformation and the operating state deformation of the structure to establish the steady state reference data, and after measuring the operating state deformation of the structure and comparing it with the steady state reference data, It is intended to provide a method for preventing real-time defect diagnosis of structures that can effectively diagnose real-time defects of structures.

아울러, 본 발명은 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 구조물의 운용을 정지시킨 후에 구조물의 상세 측정을 실시하여 결함 진단 정보를 도출한 후, 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공함으로써, 구조물에 발생된 결함에 대응하는 신속한 예방 조치를 수행할 수 있는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법을 제공하고자 한다.In addition, in the present invention, when it is determined that a defect in the structure has occurred, after stopping the operation of the structure, detailed measurement of the structure is performed to derive the defect diagnosis information, and then, by providing preventive action information corresponding to the defect diagnosis information, It is intended to provide a method for real-time defect diagnosis and prevention of structures that can perform rapid preventive measures in response to defects occurring in structures.

본 발명의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the embodiments of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs from the following description. .

본 발명의 실시예에 따르면, 구조물의 정지 상태 변형을 측정하여 정지 상태 기준데이터를 구축하는 단계와, 상기 구조물의 작동 상태 변형을 측정하여 작동 상태 기준데이터를 구축하는 단계와, 상기 정지 상태 기준데이터 및 작동 상태 기준데이터를 이용하여 정상 상태 기준데이터를 구축하는 단계와, 상기 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 상기 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 상기 구조물의 결함 여부를 판단하는 단계와, 상기 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 상기 구조물의 운용을 정지시킨 후에 상기 구조물의 상세 측정을 실시하는 단계를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법이 제공될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the steps of constructing stationary state reference data by measuring the stationary state deformation of the structure, the steps of constructing operation state reference data by measuring the operation state transformation of the structure, and the stationary state reference data And establishing steady state reference data using the operating state reference data, determining whether or not the structure is defective after measuring the operational state deformation of the structure and comparing it with the steady state reference data, and When it is determined that a defect has occurred, a method for preventing real-time defect diagnosis of a structure including the step of performing detailed measurement of the structure after stopping the operation of the structure may be provided.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법은, 상기 상세 측정을 통해 결함 진단 정보를 도출한 후, 상기 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법이 제공될 수 있다.Further, according to an embodiment of the present invention, the method for preventing real-time defect diagnosis of the structure further includes the step of deriving defect diagnosis information through the detailed measurement, and then providing preventive action information corresponding to the defect diagnosis information. A method for preventing real-time defect diagnosis of a structure may be provided.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 정지 상태 기준데이터는, 상기 구조물의 정지 상태에서 정격하중을 입력하여 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the stationary state reference data includes a stationary strain size and a stationary strain mode measured by inputting a rated load in a stationary state of the structure. I can.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 작동 상태 기준데이터는, 상기 구조물의 작동 상태에서 속도, 회전속도 및 작동온오프에 대응하여 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the operation state reference data is a real-time defect of a structure including an operation deformation magnitude and operation deformation mode measured in response to a speed, a rotational speed, and an operation on/off in the operation state of the structure. Diagnosis prevention methods can be provided.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 결함 진단 정보는, 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the defect diagnosis information may provide a method for preventing real-time defect diagnosis of a structure including whether a defect occurs, a defect size, and a defect location.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 예방 조치 정보는, 작동 정지, 보수 여부, 위치 및 형태를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the preventive measure information may be provided with a method for preventing real-time defect diagnosis of a structure including operation stoppage, maintenance status, location, and shape.

본 발명은 구조물의 결함 발생으로 인한 특성 변화를 감지하여 정지 상태 및 작동 상태에서 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 실시간으로 진단하고, 결함이 발생된 것으로 진단될 경우 데이터베이스화된 진단 예방 정보에 따라 최적화된 보수 및 고장 예방 조치를 제공할 수 있다.The present invention detects the change in characteristics due to the occurrence of a defect in a structure, diagnoses whether a defect occurs, the size of the defect, and the location of the defect in real time in a stationary state and an operating state, and when it is diagnosed that a defect has occurred, the diagnosis prevention information in the database Accordingly, it can provide optimized maintenance and failure prevention measures.

또한, 본 발명은 구조물의 정지 상태 변형과 작동 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터를 구축한 후에, 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 구조물의 결함 여부를 판단함으로써, 구조물의 실시간 결함을 효과적으로 진단할 수 있다.In addition, the present invention determines whether the structure is defective after measuring the static state deformation and the operating state deformation of the structure to establish the steady state reference data, and after measuring the operating state deformation of the structure and comparing it with the steady state reference data, Real-time defects of structures can be effectively diagnosed.

아울러, 본 발명은 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 구조물의 운용을정지시킨 후에 구조물의 상세 측정을 실시하여 결함 진단 정보를 도출한 후, 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공함으로써, 구조물에 발생된 결함에 대응하는 신속한 예방 조치를 수행할 수 있다.In addition, in the present invention, when it is determined that a defect in the structure has occurred, after stopping the operation of the structure, detailed measurement of the structure is performed to derive the defect diagnosis information, and then by providing preventive action information corresponding to the defect diagnosis information, Rapid preventive measures can be taken in response to defects in the structure.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물의 실시간 결함 진단 예방 장치를 예시한 블록구성도이고,
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따라 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후 예방하는 과정을 나타낸 플로우차트이며,
도 3 내지 도 7은 다른 본 발명의 실시예에 따라 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후 예방하는 과정을 상세하게 나타낸 플로우차트이고,
도 8 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따라 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후 에방하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a block diagram illustrating an apparatus for preventing real-time defect diagnosis of a structure according to an embodiment of the present invention,
2 is a flow chart showing a process of diagnosing and preventing defects in a structure in real time according to another embodiment of the present invention.
3 to 7 are flowcharts showing in detail a process of diagnosing and preventing defects in a structure in real time according to another embodiment of the present invention,
8 to 14 are diagrams for explaining prevention after diagnosing a defect in a structure in real time according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예들에 대한 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 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the embodiments of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described later in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in a variety of different forms, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and are common knowledge in the art It is provided to completely inform the scope of the invention to those who have, and the invention is only defined by the scope of the claims. The same reference numerals refer to the same components throughout the specification.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in an embodiment of the present invention, which may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물의 실시간 결함 진단 예방 장치를 예시한 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따라 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후 예방하는 과정을 나타낸 플로우차트이며, 도 3 내지 도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후 예방하는 과정을 상세하게 나타낸 플로우차트이고, 도 8 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따라 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후 에방하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 여기에서, 구조물은 교량 등과 같은 구조물과, 헬기 등과 같이 작동하는 기계 장치를 포함하는 것으로, 이하에서는 구조물로 통칭하여 사용하기로 한다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for preventing real-time defect diagnosis of a structure according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram illustrating a process of diagnosing and preventing defects in a structure in real time according to another embodiment of the present invention. 3 to 7 are flowcharts showing in detail a process of diagnosing and preventing a defect in a structure in real time according to another embodiment of the present invention, and FIGS. 8 to 14 are exemplary embodiments of the present invention. It is a diagram for explaining how to diagnose a defect in a structure in real time and prevent it. Here, the structure includes a structure such as a bridge, and a mechanical device that operates such as a helicopter, and hereinafter, it will be collectively referred to as a structure.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 구조물의 실시간 결함 진단 예방 장치는, 정지 상태 기준데이터 구축부(110), 작동 상태 기준데이터 구축부(120), 정상 상태 기준데이터 구축부(130), 운용 상태 결함 여부 판단부(140), 상세 측정부(150), 에방 조치부(160) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the apparatus for preventing real-time defect diagnosis of a structure according to an embodiment of the present invention includes a stationary state reference data construction unit 110, an operation state reference data construction unit 120, and a steady state reference data construction unit 130. ), an operational state defect determination unit 140, a detailed measurement unit 150, a prevention action unit 160, and the like.

정지 상태 기준데이터 구축부(110)는 구조물의 정지 상태 변형을 측정하여 정지 상태 기준데이터를 구축하는 것으로, 정지 상태 기준데이터는 예를 들어 구조물의 정지 상태에서 정격하중을 입력하여 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 포함할 수 있다.The stationary state reference data construction unit 110 builds stationary state reference data by measuring the stationary state deformation of the structure, and the stationary state reference data is, for example, the magnitude of the stationary deformation measured by inputting the rated load in the stationary state of the structure. And a static deformation mode.

작동 상태 기준데이터 구축부(120)는 구조물의 작동 상태 변형을 측정하여 작동 상태 기준데이터를 구축하는 것으로, 작동 상태 기준데이터는 예를 들어 구조물의 작동 상태에서 속도, 회전속도 및 작동온오프에 대응하여 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 포함할 수 있다.The operating state reference data construction unit 120 builds operating state reference data by measuring the operating state deformation of the structure, and the operating state reference data corresponds to, for example, speed, rotational speed, and operation on-off in the operating state of the structure. Thus, the measured operating strain size and operating strain mode may be included.

정상 상태 기준데이터 구축부(130)는 정지 상태 기준데이터 및 작동 상태 기준데이터를 이용하여 정상 상태 기준데이터를 구축하는 것으로, 정상 상태 기준데이터는 예를 들어 구조물의 정지 상태에서 정격하중을 입력하여 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 포함하면서 구조물의 작동 상태에서 속도, 회전속도 및 작동온오프에 대응하여 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 포함할 수 있다.The steady state reference data construction unit 130 builds the steady state reference data using the stationary state reference data and the operating state reference data, and the steady state reference data is measured by inputting a rated load, for example, in a stationary state of the structure. It may include an operating deformation size and an operation deformation mode measured in response to a speed, a rotational speed, and an operation on-off in the operating state of the structure while including the static deformation size and the static deformation mode.

운용 상태 결함 여부 판단부(140)는 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 구조물의 결함 여부를 판단할 수 있다.The operation state defect determination unit 140 may determine whether the structure is defective after measuring the operation state deformation of the structure and comparing it with the normal state reference data.

상세 측정부(150)는 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 구조물의 운용을 정지시킨 후에 구조물의 상세 측정을 실시할 수 있는데, 이는 정지 상태 기준데이터 구축부(110)에서 정지 상태 기준데이터를 측정하는 방식과 유사하게 수행될 수 있다. 물론, 이 경우에 센서의 수 및 부착 위치는 다양하게 조정될 수 있다.The detailed measurement unit 150 may perform detailed measurement of the structure after stopping the operation of the structure when it is determined that a defect of the structure has occurred, which is the stationary reference data from the stationary reference data construction unit 110. It can be performed similarly to the way of measuring. Of course, in this case, the number of sensors and the attachment position can be variously adjusted.

에방 조치부(160)는 상세 측정을 통해 결함 진단 정보를 도출한 후, 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공하는 것으로, 결함 진단 정보는 예를 들어 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 포함할 수 있고, 예방 조치 정보는 예를 들어 작동 정지, 보수 여부, 위치 및 형태를 포함할 수 있다.The preventive action unit 160 derives defect diagnosis information through detailed measurement, and then provides preventive action information corresponding to the defect diagnosis information. The defect diagnosis information includes, for example, whether a defect occurs, the size of the defect, and the location of the defect. May include, and preventive action information may include, for example, shutdown, maintenance availability, location and type.

상술한 바와 같은 구조물의 실시간 결함 진단 예방 장치를 이용하여 구조물의 결함을 실시간으로 진단한 후에 예방 조치하는 과정을 도 2 내지 도 7을 참조하여 구체적으로 설명하면, 정지 상태 기준데이터 구축부(110)에서는 구조물의 정지 상태 변형을 측정하여 정지 상태 기준데이터를 구축할 수 있다(단계210).Referring to Figs. 2 to 7, the process of performing preventive measures after diagnosing defects in a structure in real time using the apparatus for preventing real-time defect diagnosis of a structure as described above is described in detail with reference to Figs. In, the stationary state reference data may be constructed by measuring the transformation of the stationary state of the structure (step 210).

여기에서, 정지 상태 기준데이터는 예를 들어 구조물의 정지 상태에서 정격하중을 입력하여 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 포함할 수 있다.Here, the stationary state reference data may include, for example, a stationary strain size and a stationary strain mode measured by inputting a rated load in a stationary state of the structure.

상술한 바와 같이 정지 상태 기준데이터를 구축하는 단계(210)는 도 3에 도시한 바와 같이 진단하고자 하는 구조물의 정지 상태에서 결함이 발생할 가능성이 높은 복수의 진단 위치(즉, 결함 발생 가능성이 있는 모든 위치)에 복수의 제 1 측정센서를 부착한 후에 정격하중을 입력하고(단계211), 복수의 제 1 측정센서를 통해 복수의 진단 위치에서 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 측정하며(단계213), 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드에 대한 데이터를 데이터 구축 프로그램을 통해 정지 상태 기준데이터로 데이터베이스화하여 저장함으로써(단계215), 정지 상태 기준데이터 구축부(110)에서는 구조물의 정지 상태 기준데이터를 구축할 수 있다.As described above, in the step 210 of constructing the stationary state reference data, as shown in FIG. 3, a plurality of diagnostic positions with a high probability of occurrence of a defect in the stationary state of the structure to be diagnosed (that is, all Position) after attaching the plurality of first measurement sensors, input the rated load (step 211), and measure the stop deformation size and the stop deformation mode at a plurality of diagnostic positions through the plurality of first measurement sensors (step 213) , By storing the measured data on the stationary strain size and stationary strain mode as stationary reference data through a data construction program (step 215), the stationary state reference data construction unit 110 provides the stationary state reference data of the structure. Can build.

여기에서, 정지 상태에서의 정격하중은 복수의 진단 위치에 정적하중, 충격, 조화력 등을 가하는 방식으로 입력될 수 있다.Here, the rated load in the stop state may be input in a manner of applying a static load, an impact, a harmonic force, etc. to a plurality of diagnostic positions.

작동 상태 기준데이터 구축부(120)에서는 구조물의 작동 상태 변형을 측정하여 작동 상태 기준데이터를 구축할 수 있다(단계220).The operating state reference data construction unit 120 may measure the operating state deformation of the structure to construct the operating state reference data (step 220).

여기에서, 작동 상태 기준데이터는 예를 들어 구조물의 작동 상태에서 속도, 회전속도 및 작동온오프에 대응하여 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 포함할 수 있다.Here, the operating state reference data may include, for example, an operating strain size and an operating strain mode measured in response to a speed, a rotational speed, and an operating on-off in an operating state of the structure.

상술한 바와 같이 작동 상태 기준데이터를 구축하는 단계(220)는 도 4에 도시한 바와 같이 구조물의 작동 중 센서 부착이 가능한 복수의 진단 위치에 복수의 제 2 측정센서를 부착한 후에 정격하중을 입력하고(단계221), 진단하고자 하는 구조물의 작동 상태(idle, 운전 등)에서 복수의 제 2 측정센서를 통해 복수의 진단 위치에서 속도, 회전속도, 작동온오프 등에 대응하는 주요 작동 상태에 따른 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 측정하며(단계223), 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드에 대한 데이터를 데이터 구축 프로그램을 통해 작동 상태 기준데이터로 데이터베이스화하여 저장함으로써(단계225), 작동 상태 기준데이터 구축부(120)에서는 구조물의 작동 상태 기준데이터를 구축할 수 있다.As described above, in the step 220 of constructing the operating state reference data, as shown in FIG. 4, after attaching a plurality of second measurement sensors to a plurality of diagnostic locations where sensors can be attached during operation of the structure, the rated load is input. And (Step 221), operation according to the main operating state corresponding to speed, rotational speed, operation on/off, etc. at a plurality of diagnostic positions through a plurality of second measurement sensors in the operation state (idle, operation, etc.) of the structure to be diagnosed The strain size and the operating strain mode are measured (step 223), and the data on the measured operating strain size and the operating strain mode is converted into a database as operating state reference data through a data construction program and stored (step 225). The data construction unit 120 may build reference data for the operation state of the structure.

여기에서, 작동 상태에서 정격하중은 구조물에 구비된 회전체의 원심력, 질량이동 시 발생되는 힘 등을 통해 입력될 수 있다.Here, in the operating state, the rated load may be input through a centrifugal force of a rotating body provided in the structure, a force generated during mass movement, and the like.

정상 상태 기준데이터 구축부(130)에서는 정지 상태 기준데이터 및 작동 상태 기준데이터를 이용하여 정상 상태 기준데이터를 구축할 수 있다(단계(230).The steady state reference data construction unit 130 may construct the steady state reference data by using the stationary state reference data and the operating state reference data (step 230).

여기에서, 정상 상태 기준데이터는 예를 들어 구조물의 정지 상태에서 정격하중을 입력하여 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 포함하면서 구조물의 작동 상태에서 속도, 회전속도 및 작동온오프에 대응하여 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 포함할 수 있다.Here, the steady state reference data is measured in response to the speed, rotational speed, and operation on-off in the operating state of the structure, including the static deformation magnitude and the static deformation mode measured by, for example, inputting the rated load at the stationary state of the structure. It can include the size of the operation deformation and the operation deformation mode.

상술한 바와 같이 정상 상태 기준데이터를 구축하는 단계(230)는 정지 상태 기준데이터 구축부(110)에서 구축된 정지 상태 기준데이터와 작동 상태 기준데이터 구축부(120)에서 구축된 작동 상태 기준데이터를 데이터 구축 프로그램을 통해 통합 데이터베이스화하여 저장함으로써, 구조물의 정상 상태 기준데이터를 구축할 수 있다.As described above, in the step 230 of constructing the steady state reference data, the stationary state reference data constructed by the stationary reference data construction unit 110 and the operating state reference data constructed by the operation state reference data construction unit 120 are By creating an integrated database and storing it through a data construction program, it is possible to construct the steady state reference data of the structure.

운용 상태 결함 여부 판단부(140)에서는 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 구조물의 결함 여부를 판단할 수 있다(단계240).The operational state defect determination unit 140 may determine whether the structure is defective after measuring the operational state deformation of the structure and comparing it with the normal state reference data (step 240).

상술한 바와 같이 구조물의 결함 여부를 판단하는 단계(240)는 도 5에 도시한 바와 같이 구조물의 운용 중 센서 부착이 가능한 복수의 진단 위치(예를 들면, 프레임, 하우징, 미작동부분 등)에 복수의 제 3 측정센서를 부착한 후에(단계241), 진단하고자 하는 구조물의 운용 상태(idle, 운전 등)에서 복수의 제 3 측정센서를 통해 복수의 진단 위치에서 운용 변형 크기 및 운용 변형 모드를 측정한 후에(단계243), 구축된 정상 상태 기준데이터와 운용 변형 크기 및 운용 변형 모드를 비교하고(단계245), 결함 발생 여부, 대략적인 결함 크기, 결함 위치 등을 파악함으로써(단계247), 구조물의 결함 여부를 판단할 수 있다.As described above, the step 240 of determining whether the structure is defective, as shown in FIG. 5, is performed at a plurality of diagnostic positions (eg, frame, housing, non-operating part, etc.) where sensors can be attached during operation of the structure. After attaching a plurality of third measurement sensors (step 241), the operation deformation size and operation deformation mode are set at a plurality of diagnosis positions through the plurality of third measurement sensors in the operation state (idle, operation, etc.) of the structure to be diagnosed. After measurement (step 243), by comparing the established steady state reference data with the operating strain size and operating strain mode (step 245), and grasping whether or not a defect has occurred, the approximate defect size, and the defect location (step 247), You can determine whether the structure is defective

상세 측정부(150)에서는 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 구조물의 운용을 정지시킨 후에 구조물의 상세 측정을 실시할 수 있다(단계250). 이는 정지 상태 기준데이터 구축부(110)에서 정지 상태 기준데이터를 측정하는 방식과 유사하게 수행될 수 있다. 물론, 이 경우에 센서의 수 및 부착 위치는 다양하게 조정될 수 있다.The detailed measurement unit 150 may perform detailed measurement of the structure after stopping the operation of the structure when it is determined that a defect in the structure has occurred (step 250). This may be performed similarly to the method of measuring the stationary state reference data in the stationary state reference data construction unit 110. Of course, in this case, the number of sensors and the attachment position can be variously adjusted.

상술한 바와 같이 구조물의 상세 측정을 실시하는 단계(250)는 도 6에 도시한 바와 같이 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 해당 구조물의 결함 발생 여부, 대략적인 결함 크기, 결함 위치 등에 따라 결함의 심각도를 판단하여 해당 구조물의 작동을 정지시킨 후에(단계251), 해당 구조물의 작동이 정지된 상태에서 결함이 발생된 것으로 예측되는 복수의 진단 위치에 복수의 제 4 측정센서를 부착한 후에 정격하중을 입력하고(단계253), 복수의 제 4 측정센서를 통해 복수의 진단 위치에서 결함 변형 크기 및 결함 변형 모드를 측정함으로써(단계255), 결함이 발생된 구조물의 상세 측정을 실시할 수 있다.As described above, in the step 250 of performing detailed measurement of the structure, as shown in FIG. 6, when it is determined that a defect has occurred in the structure, the defect is determined according to whether the structure has a defect, the approximate size of the defect, and the location of the defect. After determining the severity of the structure and stopping the operation of the structure (step 251), after attaching a plurality of fourth measurement sensors to a plurality of diagnostic locations that are predicted to have a defect in the state where the operation of the structure is stopped, the rating By inputting the load (step 253) and measuring the size of the defect deformation and the defect deformation mode at a plurality of diagnostic positions through a plurality of fourth measurement sensors (step 255), detailed measurement of the structure where the defect has occurred can be performed. .

에방 조치부(160)에서는 상세 측정을 통해 결함 진단 정보를 도출한 후, 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공할 수 있다(단계260).The prevention action unit 160 may derive the defect diagnosis information through detailed measurement and then provide preventive action information corresponding to the defect diagnosis information (step 260).

여기에서, 결함 진단 정보는 예를 들어 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 포함할 수 있고, 예방 조치 정보는 예를 들어 작동 정지, 보수 여부, 위치 및 형태를 포함할 수 있다.Here, the defect diagnosis information may include, for example, whether a defect has occurred, the size of the defect, and the location of the defect, and the preventive action information may include, for example, whether an operation is stopped, whether or not maintenance is performed, a location and a shape.

상술한 바와 같이 예방 조치 정보를 제공하는 단계(260)는 도 7에 도시한 바와 같이 상세 측정을 통해 측정된 결함 변형 크기 및 결함 변형 모드에 대한 데이터를 정상 상태 기준데이터와 비교하고(단계261), 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 포함하는 결함 진단 정보를 파악 및 도출할 수 있으며(단계263), 결함 진단 정보에 따라 예방 조치 데이터베이스(도시 생략됨)를 검색하여 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 추출하여 이를 제공함으로써(단계265), 결함 진단 정보에 따라 그 심각도를 고려하여 구조물의 정지 여부를 결정할 수 있고, 작동 정지가 결정될 경우 그에 해당하는 예방 조치를 제공할 수 있다.As described above, in the step 260 of providing preventive action information, as shown in FIG. 7, the data on the defect deformation size and the defect deformation mode measured through detailed measurement are compared with the steady state reference data (step 261). , It is possible to grasp and derive defect diagnosis information including whether a defect occurs, defect size, and defect location (step 263), and search a preventive action database (not shown) according to the defect diagnosis information to respond to the defect diagnosis information. By extracting the preventive action information and providing it (step 265), it is possible to determine whether to stop the structure in consideration of the severity according to the defect diagnosis information, and to provide the corresponding preventive action when the operation stop is determined.

상술한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 구조물의 실시간 결함 진단 예방 과정에서 구조물의 변형 모드 판단에 대해 도 8 내지 도 14를 참조하여 구체적으로 설명하면, 도 8에 도시한 바와 같이 기계 구조물 중에서 가장 단순한 형태인 외팔보에서 고정부분에서 일정 간격으로 측정센서를 부착(도 8의 (2))하고, 그 외팔보 끝단에 정격하중을 입력(도 8의 (1))할 수 있는데, 측정센서에서 측정된 변형 크기(도 8의 (3))를 읽어 도식화할 경우 도 8의 (4)와 같은 변형 모드를 파악할 수 있다.In the process of preventing real-time defect diagnosis of a structure according to an embodiment of the present invention as described above, the determination of the deformation mode of the structure will be described in detail with reference to FIGS. 8 to 14. As shown in FIG. In the simple form of a cantilever beam, it is possible to attach measurement sensors at regular intervals at fixed portions (Fig. 8 (2)) and input the rated load at the end of the cantilever (Fig. 8 (1)). When the deformation size ((3) of FIG. 8) is read and illustrated, the deformation mode as shown in (4) of FIG. 8 can be identified.

이러한 도 8의 (4)에서 점선 형태의 검은색 수직선은 측정센서가 측정한 변형 크기이며, 파란색 곡선은 측정센서별 변형 크기를 센서 위치별로 배열한 상태에서 변형 크기 피크값을 연결하여 외팔보 변형 모드를 도식화한 것을 나타낸다.In (4) of FIG. 8, the black vertical line in the form of a dotted line is the deformation size measured by the measurement sensor, and the blue curve is the cantilever deformation mode by connecting the deformation size peak values in a state where the deformation size for each measurement sensor is arranged by sensor position. It shows a schematic diagram.

한편, 외팔보와 유사한 형태인 도 9에 도시한 바와 같은 헬기 구조물(예를 들면, 블레이드, 꼬리날개 등을 포함함)과 도 10에 도시한 바와 같은 교량 구조물의 경우에도 상술한 바와 같은 외팔보와 동일한 방식으로 그 변형 크기 및 변형 모드에 대한 진단을 수행할 수 있다.On the other hand, in the case of a helicopter structure (eg, including blades, tail blades, etc.) as shown in FIG. 9 which is a shape similar to a cantilever and a bridge structure as shown in FIG. 10, the same as the cantilever beam as described above. In this way, it is possible to perform a diagnosis on the deformation size and deformation mode.

즉, 도 9에 도시한 바와 같은 헬기 구조물의 경우 블레이드, 꼬리날개 등에 측정센서를 부착하여 외팔보와 같은 방식으로 변형 크기 및 변형 모드를 측정 및 파악할 수 있고, 도 10에 도시한 바와 같은 교량 구조물의 경우 상하좌우에서 각각 발생되는 변형 크기 및 변형 모드를 동일한 방식으로 측정 및 파악할 수 있다.That is, in the case of the helicopter structure as shown in FIG. 9, a measurement sensor can be attached to the blades, tail wings, etc. to measure and grasp the deformation size and deformation mode in the same manner as a cantilever, and the bridge structure as shown in FIG. In this case, it is possible to measure and grasp the deformation size and deformation mode respectively occurring in the upper, lower, left, and right sides in the same way.

또한, 도 11에 도시한 바와 같이 2차 변형 모드, 3차 변형 모드 등과 같은 상위 변형 모드에 대한 기준데이터를 파악할 수 있는데, 2차 변형 모드와 같이 변형 크기가 양수값을 갖는 상태에서 음수값을 갖는 형태에 대응하는 변형 모드도 파악할 수 있으며, 3차 변형 모드와 같이 양수값에서 음수값으로 변화하다가 다시 양수값을 갖는 변형 크기에 대응하는 변형 모드도 효과적으로 파악할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 11, reference data for a higher-order deformation mode, such as a second-order deformation mode and a third-order deformation mode, can be grasped. As in the second-order deformation mode, a negative value is obtained while the deformation size has a positive value. A deformation mode corresponding to a shape having a shape can be identified, and a deformation mode corresponding to a deformation size having a positive value after changing from a positive value to a negative value like the third deformation mode can be effectively recognized.

한편, 상세 측정을 통해 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 파악하는 것을 구체적으로 설명하면, 정상 상태에서는 고정부에서 멀어질수록 일정하게 변형이 증가하는 반면에 결함이 발생한 경우에는 결함 발생 위치를 기준으로 변형이 급격하게 증가하는 것을 알 수 있는데, 도 12에 도시한 바와 같이 그 변형은 결함 크기가 클수록 기울기가 커지게 되고, 발생 위치 기준 그래프 기울기가 증가함을 알 수 있으며, 상술한 바와 같은 방식으로 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 정확하게 파악할 수 있다.On the other hand, it is described in detail to determine whether a defect has occurred, the size of the defect, and the location of the defect through detailed measurement. In the normal state, the deformation increases constantly as the distance from the fixed part increases, whereas when a defect occurs, the defect location is determined. As a reference, it can be seen that the deformation increases rapidly. As shown in FIG. 12, the deformation increases the slope as the defect size increases, and the slope of the graph based on the occurrence location increases, as described above. In this way, it is possible to accurately determine whether a defect has occurred, the size of the defect, and the location of the defect.

이를 위해 도 13에 도시한 바와 같이 외팔보에 홀을 가공하여 홀 크기 및 홀 위치에 따른 특성 변화를 데이터베이스화하여 저장한 후에, 발생된 결함에 대응하는 예방 조치를 실시할 수 있다.To this end, as shown in FIG. 13, after processing a hole in a cantilever and storing the change in characteristics according to the hole size and hole position as a database, a preventive measure corresponding to the generated defect may be implemented.

예를 들면, 도 14는 외팔보 형태에 따른 고유진동수 및 변형과 같은 특성 변화를 나타낸 것으로, 질량의 변화 없이 형태만을 변화시켜 강성 및 변형 조절이 가능함을 알 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 예방 조치는 결함 진단 정보에 따른 형태 변화를 고려하여 결정될 수 있다.For example, FIG. 14 shows changes in characteristics such as natural frequency and deformation according to the shape of the cantilever, and it can be seen that rigidity and deformation can be adjusted by changing only the shape without changing the mass. That is, the preventive measures according to the embodiment of the present invention may be determined in consideration of a change in form according to the defect diagnosis information.

따라서, 본 발명은 구조물의 결함 발생으로 인한 특성 변화를 감지하여 정지 상태 및 작동 상태에서 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 실시간으로 진단하고, 결함이 발생된 것으로 진단될 경우 데이터베이스화된 진단 예방 정보에 따라 최적화된 보수 및 고장 예방 조치를 제공할 수 있다.Therefore, the present invention detects the change in characteristics due to the occurrence of defects in the structure, diagnoses the occurrence of defects, the size of the defects, and the location of the defects in real time in a stationary state and an operating state, and prevents database-based diagnosis when a defect is diagnosed. According to the information, optimized maintenance and failure prevention measures can be provided.

또한, 본 발명은 구조물의 정지 상태 변형과 작동 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터를 구축한 후에, 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 구조물의 결함 여부를 판단함으로써, 구조물의 실시간 결함을 효과적으로 진단할 수 있다.In addition, the present invention determines whether the structure is defective after measuring the static state deformation and the operating state deformation of the structure to establish the steady state reference data, and after measuring the operating state deformation of the structure and comparing it with the steady state reference data, Real-time defects of structures can be effectively diagnosed.

아울러, 본 발명은 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 구조물의 운용을 정지시킨 후에 구조물의 상세 측정을 실시하여 결함 진단 정보를 도출한 후, 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공함으로써, 구조물에 발생된 결함에 대응하는 신속한 예방 조치를 수행할 수 있다.In addition, in the present invention, when it is determined that a defect in the structure has occurred, after stopping the operation of the structure, detailed measurement of the structure is performed to derive the defect diagnosis information, and then, by providing preventive action information corresponding to the defect diagnosis information, Rapid preventive measures can be taken in response to defects in the structure.

이상의 설명에서는 본 발명의 다양한 실시예들을 제시하여 설명하였으나 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다.In the above description, various embodiments of the present invention have been presented and described, but the present invention is not necessarily limited thereto, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, within the scope of the technical spirit of the present invention. It will be easy to see that branch substitutions, modifications and changes are possible.

110 : 정지 상태 기준데이터 구축부
120 : 작동 상태 기준데이터 구축부
130 : 정상 상태 기준데이터 구축부
140 : 운용 상태 결함 여부 판단부
150 : 상세 측정부
160 : 에방 조치부
110: stop state reference data construction unit
120: operation state reference data construction unit
130: steady state reference data construction unit
140: operation status defect determination unit
150: detailed measurement unit
160: Prevention of action department

Claims (6)

구조물의 정지 상태 변형을 측정하여 정지 상태 기준데이터를 구축하는 단계와,
상기 구조물의 작동 상태 변형을 측정하여 작동 상태 기준데이터를 구축하는 단계와,
상기 정지 상태 기준데이터 및 작동 상태 기준데이터를 이용하여 정상 상태 기준데이터를 구축하는 단계와,
상기 구조물의 운용 상태 변형을 측정하여 상기 정상 상태 기준데이터와 비교한 후에 상기 구조물의 결함 여부를 판단하는 단계와,
상기 구조물의 결함이 발생된 것으로 판단된 경우 상기 구조물의 운용을 정지시킨 후에 상기 구조물의 상세 측정을 실시하는 단계
를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법.
Measuring the deformation of the stationary state of the structure to establish stationary state reference data, and
Measuring the deformation of the operating state of the structure to establish operating state reference data,
Establishing steady state reference data using the stationary state reference data and operating state reference data,
Determining whether or not the structure is defective after measuring the operating state deformation of the structure and comparing it with the steady state reference data,
When it is determined that a defect in the structure has occurred, performing detailed measurement of the structure after stopping the operation of the structure
Real-time defect diagnosis prevention method of the structure comprising a.
제 1 항에 있어서,
상기 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법은,
상기 상세 측정을 통해 결함 진단 정보를 도출한 후, 상기 결함 진단 정보에 대응하는 예방 조치 정보를 제공하는 단계
를 더 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법.
The method of claim 1,
The method for preventing real-time defect diagnosis of the structure,
After deriving defect diagnosis information through the detailed measurement, providing preventive action information corresponding to the defect diagnosis information
Real-time defect diagnosis prevention method of the structure further comprising.
제 1 항에 있어서,
상기 정지 상태 기준데이터는, 상기 구조물의 정지 상태에서 정격하중을 입력하여 측정된 정지 변형 크기 및 정지 변형 모드를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법.
The method of claim 1,
The stationary state reference data includes a stationary strain size and a stationary strain mode measured by inputting a rated load in the stationary state of the structure.
제 1 항에 있어서,
상기 작동 상태 기준데이터는, 상기 구조물의 작동 상태에서 속도, 회전속도 및 작동온오프에 대응하여 측정된 작동 변형 크기 및 작동 변형 모드를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법.
The method of claim 1,
The operation state reference data, a real-time defect diagnosis prevention method of a structure including an operation deformation size and operation deformation mode measured in response to the speed, rotational speed and operation on-off in the operation state of the structure.
제 2 항에 있어서,
상기 결함 진단 정보는, 결함 발생 여부, 결함 크기 및 결함 위치를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법.
The method of claim 2,
The defect diagnosis information includes whether a defect has occurred, a defect size, and a defect location.
제 5 항에 있어서,
상기 예방 조치 정보는, 작동 정지, 보수 여부, 위치 및 형태를 포함하는 구조물의 실시간 결함 진단 예방 방법.
The method of claim 5,
The preventive action information is a method for preventing real-time defect diagnosis of a structure including operation stoppage, maintenance status, location and shape.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022270435A1 (en) * 2021-06-22 2022-12-29 株式会社田代合金所 Movement body state inference system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101328889B1 (en) * 2012-11-26 2013-11-13 고려대학교 산학협력단 Structural health monitoring system based on measured displacement
KR101409986B1 (en) 2013-07-15 2014-06-20 시그널링크 주식회사 Vibration monitoring fault diagnostic device
KR20150104459A (en) 2014-03-05 2015-09-15 한양대학교 산학협력단 The fault diagnosis system and method of mechanical structure

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101328889B1 (en) * 2012-11-26 2013-11-13 고려대학교 산학협력단 Structural health monitoring system based on measured displacement
KR101409986B1 (en) 2013-07-15 2014-06-20 시그널링크 주식회사 Vibration monitoring fault diagnostic device
KR20150104459A (en) 2014-03-05 2015-09-15 한양대학교 산학협력단 The fault diagnosis system and method of mechanical structure

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022270435A1 (en) * 2021-06-22 2022-12-29 株式会社田代合金所 Movement body state inference system

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