KR20210055941A - Machine tool vibration feature extraction device and method - Google Patents

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KR20210055941A KR1020190142346A KR20190142346A KR20210055941A KR 20210055941 A KR20210055941 A KR 20210055941A KR 1020190142346 A KR1020190142346 A KR 1020190142346A KR 20190142346 A KR20190142346 A KR 20190142346A KR 20210055941 A KR20210055941 A KR 20210055941A
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이창우
박병희
이종수
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    • G05B2219/37351—Detect vibration, ultrasound

Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for extracting machine tool vibration features, comprising: a machine tool operation data extraction unit that extracts machine tool operation data including normal data and abnormal data based on vibrations generated when a machine tool is operated; an abnormal directional determination unit for determining multi-dimensional directional nature of fault data based on the machine tool operation data; and an anomaly direction data selection unit configured to select specific anomaly direction data by analyzing anomaly direction data of each dimension from the multi-dimensional directional nature of fault data.

Description

공작기계 진동 특징 추출 장치 및 방법{MACHINE TOOL VIBRATION FEATURE EXTRACTION DEVICE AND METHOD}Machine tool vibration feature extraction device and method {MACHINE TOOL VIBRATION FEATURE EXTRACTION DEVICE AND METHOD}

본 발명은 공작기계의 진동의 특징을 추출하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이상 방향성 데이터를 기초로 공작기계의 진동의 특징을 추출하는 공작기계의 진동의 특징을 추출 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for extracting the characteristics of vibration of a machine tool, and more particularly, to an apparatus and method for extracting characteristics of vibration of a machine tool for extracting characteristics of vibration of a machine tool based on abnormal directional data. .

기존의 학습기반 진단 모델 개발은 각 센서에서 측정한 데이터를 임계값 처리하여 정상과 이상상태를 정의하는 교사학습으로 수행되었다. 공작기계에 부착도니 각 센서에서 측정한 데이터는 모든 현상과 물리적 관계가 낮은 데이터도 측정되고 이는 실제 진단 모델의 정확도에 미치는 영향이 미미한 경우가 많다.The existing learning-based diagnosis model development was carried out by teacher learning to define normal and abnormal states by processing the threshold value of the data measured by each sensor. Since it is attached to a machine tool, the data measured by each sensor is also measured with data having a low physical relationship with all phenomena, and this often has a negligible effect on the accuracy of the actual diagnostic model.

공작기계의 가공공정은 수 많은 시편과 공구를 사용하여, 다양한 절삭조건을 가지고 공작물을 가공하여 각 공정별 학습 기반 진단 모델 개발에 소요되는 시간이 상당하다.The machining process of a machine tool uses numerous specimens and tools, and it takes a considerable amount of time to develop a learning-based diagnostic model for each process by processing the workpiece with various cutting conditions.

한국등록특허 제10-1825881(2018.01.30)호Korean Patent Registration No. 10-1825881 (2018.01.30)

본 발명의 일 실시예는 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출하여 이상 방향성을 결정하는 기초로 삼을 수 있는 공작기계 진동 특징 추출 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide an apparatus and method for extracting machine tool vibration characteristics that can be used as a basis for determining abnormal directionality by extracting machine tool operation data including normal data and abnormal data.

본 발명의 일 실시예는 다차원 이상 방향성 데이터를 결정하고 이를 기초로 특정 이상 방향성 데이터를 선택하여 특징 데이터의 용량을 줄일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the capacity of the feature data may be reduced by determining multidimensional abnormal directional data and selecting specific abnormal directional data based on the multidimensional abnormal directional data.

실시예들 중에서, 공작기계 진동 특징 추출 장치는 공작기계가 가동될 때 발생하는 진동을 기초로 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출하는 공작기계 가동 데이터 추출부, 상기 공작기계 가동 데이터를 기초로 공작기계의 다차원 이상 방향성(multi-dimensional directional nature of fault) 데이터를 결정하는 이상 방향성 결정부 및 상기 다차원 이상 방향성 데이터에서 각 차원의 이상 방향성 데이터를 분석하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 이상 방향성 데이터 선택부를 포함할 수 있다.Among embodiments, the machine tool vibration feature extraction device includes a machine tool operation data extracting unit that extracts machine tool operation data including normal data and abnormal data based on vibrations generated when the machine tool is operated, and the machine tool operation An abnormal directionality determination unit that determines the multi-dimensional directional nature of fault data of a machine tool based on the data, and an abnormal directional data of each dimension from the multi-dimensional abnormal directional data to select specific abnormal directional data. It may include an abnormal directional data selection unit.

상기 공작기계 가동 데이터 추출부는 상기 공작기계와 연동되어 있는 베어링의 움직임 데이터를 상기 공작기계 가동 데이터로 추출할 수 있다.The machine tool operation data extracting unit may extract motion data of a bearing connected with the machine tool as the machine tool operation data.

상기 이상 방향성 결정부는 상기 공작기계와 연동되어 있는 복수의 베어링들 각각 별로 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 결정할 수 있다.The abnormal directionality determining unit may determine the multidimensional abnormal directional data for each of a plurality of bearings interlocked with the machine tool.

상기 이상 방향성 결정부는 상기 정상 데이터 및 비정상 데이터에 관한 첨두치와 표준편차를 기초로 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 산출할 수 있다.The abnormal directionality determiner may calculate the multidimensional abnormal directional data based on a peak value and a standard deviation of the normal data and the abnormal data.

상기 이상 방향성 결정부는 상기 정상 데이터 및 비정상 데이터에 관한 가중치를 두어 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 산출할 수 있다.The abnormal directionality determiner may calculate the multidimensional abnormal directional data by placing weights on the normal data and the abnormal data.

상기 이상 방향성 결정부는 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 아래의 [수학식]에 따라 계산할 수 있다.The abnormal directionality determining unit may calculate the multidimensional abnormal directional data according to the following [Equation].

[수학식][Equation]

Figure pat00001
Figure pat00001

(여기에서, 상기 α,β는 가중치 상수, 상기

Figure pat00002
는 비정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00003
은 정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00004
는 비정상 데이터의 표준편차, 상기
Figure pat00005
은 정상 데이터의 표준편차)(Wherein, α,β are weight constants, the
Figure pat00002
Is the peak-to-peak value of the abnormal data,
Figure pat00003
Is the peak-to-peak value of normal data, above
Figure pat00004
Is the standard deviation of the abnormal data, above
Figure pat00005
Is the standard deviation of the normal data)

상기 이상 방향성 데이터 선택부는 상기 베어링 별로 상기 특정 이상 방향성 데이터를 선택할 수 있다.The abnormal directional data selector may select the specific abnormal directional data for each bearing.

상기 이상 방향성 데이터 선택부는 상기 각 차원의 이상 방향성 데이터 중 최대 값을 가지는 데이터를 상기 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다.The abnormal directional data selector may select data having a maximum value among the abnormal directional data of each dimension as the specific abnormal directional data.

실시예들 중에서, 공작기계 진동 특징 추출 방법은 공작기계가 가동될 때 발생하는 진동을 기초로 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출하는 공작기계 가동 데이터 추출 단계 상기 공작기계 가동 데이터를 기초로 공작기계의 다차원 이상 방향성 데이터를 결정하는 이상 방향성 결정 단계 및 상기 다차원 이상 방향성 데이터에서 각 차원의 이상 방향성 데이터를 분석하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 이상 방향성 데이터 선택 단계를 포함할 수 있다.Among the embodiments, the machine tool vibration feature extraction method is a machine tool operation data extraction step of extracting machine tool operation data including normal data and abnormal data based on the vibration generated when the machine tool is operated, the machine tool operation data It may include an abnormal directional determination step of determining multidimensional abnormal directional data of the machine tool based on and an abnormal directional data selecting step of selecting specific abnormal directional data by analyzing the abnormal directional data of each dimension from the multi-dimensional abnormal directional data. .

상기 공작기계 가동 데이터 추출 단계는 상기 공작기계와 연동되어 있는 복수의 베어링들 각각 별로 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 결정할 수 있다.In the step of extracting the machine tool operation data, the multi-dimensional abnormal directional data may be determined for each of a plurality of bearings interlocked with the machine tool.

상기 공작기계 가동 데이터 추출 단계는 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 아래의 [수학식]에 따라 계산할 수 있다.In the step of extracting the machine tool operation data, the multi-dimensional abnormal directional data may be calculated according to the following [Equation].

[수학식][Equation]

Figure pat00006
Figure pat00006

(여기에서, 상기 α,β는 가중치 상수, 상기

Figure pat00007
는 비정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00008
은 정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00009
는 비정상 데이터의 표준편차, 상기
Figure pat00010
은 정상 데이터의 표준편차)(Wherein, α,β are weight constants, the
Figure pat00007
Is the peak-to-peak value of the abnormal data,
Figure pat00008
Is the peak-to-peak value of normal data, above
Figure pat00009
Is the standard deviation of the abnormal data, above
Figure pat00010
Is the standard deviation of the normal data)

상기 이상 방향성 데이터 선택 단계는 상기 각 차원의 이상 방향성 데이터 중 최대 값을 가지는 데이터를 상기 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다.In the step of selecting the abnormal directional data, data having a maximum value among the abnormal directional data of each dimension may be selected as the specific abnormal directional data.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technology can have the following effects. However, since it does not mean that a specific embodiment should include all of the following effects or only the following effects, it should not be understood that the scope of the rights of the disclosed technology is limited thereby.

본 발명의 일 실시예에 따른 공작기계 진동 특징 추출 장치 및 방법은 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출하여 이상 방향성을 결정하는 기초로 삼을 수 있다.The apparatus and method for extracting machine tool vibration characteristics according to an embodiment of the present invention may be used as a basis for determining abnormal directionality by extracting machine tool operation data including normal data and abnormal data.

본 발명의 일 실시예에 따른 공작 기계 진동 특징 추출 장치 및 방법은 다차원 이상 방향성 데이터를 결정하고 이를 기초로 특정 이상 방향성 데이터를 선택하여 특징 데이터의 용량을 줄이고 학습 시간도 저감한다.The apparatus and method for extracting vibration features of a machine tool according to an embodiment of the present invention determine multidimensional abnormal directional data and select specific abnormal directional data based on this, thereby reducing the capacity of the feature data and reducing the learning time.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 공작 기계 진동 특징 추출 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 공작 기계 진동 특징 추출 장치의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 공작 기계 진동 특징 추출 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 도 1에 있는 공작 기계 진동 특징 추출 장치에서 수행되는 진단 모델용 데이터를 결정하는 과정을 설명하는 순서도이다.
도 5는 공작 기계 진동 특징 추출 장치에서 각 베어링 별로 공작기계 가공 데이터를 추출하는 것을 나타내는 그림이다.1 is a view for explaining a machine tool vibration feature extraction system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a physical configuration of the machine tool vibration feature extraction apparatus shown in FIG. 1.
3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the machine tool vibration feature extraction apparatus shown in FIG. 1.
4 is a flowchart illustrating a process of determining data for a diagnostic model performed by the machine tool vibration feature extraction apparatus of FIG. 1.
FIG. 5 is a diagram illustrating the extraction of machine tool processing data for each bearing in the machine tool vibration feature extraction device.

본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Since the description of the present invention is merely an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, since the embodiments can be variously changed and have various forms, the scope of the present invention should be understood to include equivalents capable of realizing the technical idea. In addition, since the object or effect presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all or only such effects, the scope of the present invention should not be understood as being limited thereto.

한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.Meanwhile, the meaning of terms described in the present application should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Terms such as "first" and "second" are used to distinguish one component from other components, and the scope of rights is not limited by these terms. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being "connected" to another component, it should be understood that although it may be directly connected to the other component, another component may exist in the middle. On the other hand, when it is mentioned that a component is "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle. On the other hand, other expressions describing the relationship between components, that is, "between" and "just between" or "neighboring to" and "directly neighboring to" should be interpreted as well.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions are to be understood as including plural expressions unless the context clearly indicates otherwise, and terms such as "comprises" or "have" refer to implemented features, numbers, steps, actions, components, parts, or It is to be understood that it is intended to designate that a combination exists and does not preclude the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof.

각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, the identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of explanation, and the identification code does not describe the order of each step, and each step has a specific sequence clearly in the context. Unless otherwise stated, it may occur differently from the stated order. That is, each of the steps may occur in the same order as the specified order, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.

본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The present invention can be implemented as computer-readable code on a computer-readable recording medium, and the computer-readable recording medium includes all types of recording devices storing data that can be read by a computer system. . Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tapes, floppy disks, and optical data storage devices. Further, the computer-readable recording medium is distributed over a computer system connected by a network, so that computer-readable codes can be stored and executed in a distributed manner.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the field to which the present invention belongs, unless otherwise defined. Terms defined in commonly used dictionaries should be construed as having meanings in the context of related technologies, and cannot be construed as having an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 공작기계 진동 특징 추출 시스템을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining a machine tool vibration feature extraction system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 공작기계 진동 특징 추출 시스템(100)은 사용자 단말(110), 공작기계 진동 특징 추출 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the machine tool vibration feature extraction system 100 may include a user terminal 110, a machine tool vibration feature extraction device 130, and a database 150.

사용자 단말(110)은 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)에서 추출 및 생성되는 데이터를 확인할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(110)들은 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.The user terminal 110 may correspond to a computing device capable of checking data extracted and generated by the machine tool vibration feature extraction device 130, and may be implemented as a smartphone, a laptop computer, or a computer, but is not limited thereto. , Tablet PC, etc. can also be implemented in a variety of devices. The user terminal 110 may be connected to the machine tool vibration feature extraction device 130 through a network, and a plurality of user terminals 110 may be connected to the machine tool vibration feature extraction device 130 at the same time.

공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 다차원 이상 방향성 데이터를 생성할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 사용자 단말(110)과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110)과 데이터를 주고받을 수 있다.The machine tool vibration feature extraction apparatus 130 may be implemented as a computer or a server corresponding to a program capable of generating multi-dimensional abnormal directional data. The machine tool vibration feature extraction device 130 may be wirelessly connected to the user terminal 110 through Bluetooth, WiFi, and a communication network, and may exchange data with the user terminal 110 through a network.

일 실시예에서, 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 데이터베이스(150)와 연동하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 과정에서 필요한 정보를 저장할 수 있다. 한편, 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 도 1과 달리, 데이터베이스(150)를 내부에 포함하여 구현될 수 있다. 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있으며, 이에 대해서는 도 2에서 보다 자세히 설명한다.In an embodiment, the machine tool vibration feature extraction apparatus 130 may store information necessary in the process of selecting specific abnormal directional data in connection with the database 150. Meanwhile, unlike FIG. 1, the machine tool vibration feature extraction apparatus 130 may be implemented by including the database 150 therein. The machine tool vibration feature extraction device 130 may be implemented including a processor, a memory, a user input/output unit, and a network input/output unit, which will be described in more detail with reference to FIG. 2.

데이터베이스(150)는 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)가 특정 이상 방향성 데이터를 결정하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 데이터베이스(150)는 공작기계 가동 데이터를 제정할 수 있고, 특정 이상 방향성 데이터를 저장할 수 있으며, 단순히 이에 한정되지 않고 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)가 구동되는데 필요한 데이터를 저장할 수 있다.The database 150 may correspond to a storage device that stores various pieces of information necessary in a process by which the machine tool vibration feature extraction device 130 determines specific abnormal directional data. The database 150 may establish machine tool operation data, may store specific abnormal directional data, and may store data necessary for driving the machine tool vibration feature extraction device 130 without being limited thereto.

도 2는 도 1에 있는 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram illustrating a physical configuration of the machine tool vibration feature extraction apparatus 130 shown in FIG. 1.

도 2를 참조하면, 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함하여 구현될 수 있다.Referring to FIG. 2, the machine tool vibration feature extraction apparatus 130 may include a processor 210, a memory 230, a user input/output unit 250, and a network input/output unit 270.

프로세서(210)는 진단 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 과정에서 각각의 동작을 수행하는 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.The processor 210 may execute a procedure for performing each operation in the process of selecting diagnostic specific abnormal directional data, and manage the memory 230 that is read or written throughout the process, and the memory 230 You can schedule the synchronization time between the volatile and nonvolatile memory in the. The processor 210 can control the overall operation of the machine tool vibration feature extraction device 130, and is electrically connected to the memory 230, the user input/output unit 250, and the network input/output unit 270 to flow data between them. Can be controlled. The processor 210 may be implemented as a CPU (Central Processing Unit) of the machine tool vibration feature extraction device 130.

메모리(230)는 SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.The memory 230 is implemented as a non-volatile memory such as a solid state drive (SSD) or a hard disk drive (HDD), and includes an auxiliary memory device used to store all data necessary for the machine tool vibration feature extraction device 130. In addition, a main memory device implemented as a volatile memory such as random access memory (RAM) may be included.

사용자 입출력부(250)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(250)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(250)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)는 서버로서 수행될 수 있다.The user input/output unit 250 may include an environment for receiving a user input and an environment for outputting specific information to a user. For example, the user input/output unit 250 may include an input device including an adapter such as a touch pad, a touch screen, an on-screen keyboard, or a pointing device, and an output device including an adapter such as a monitor or a touch screen. In one embodiment, the user input/output unit 250 may correspond to a computing device connected through a remote connection, and in that case, the machine tool vibration feature extraction device 130 may be performed as a server.

네트워크 입출력부(270)은 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.The network input/output unit 270 includes an environment for connecting to an external device or system through a network, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a VAN ( Value Added Network) may include an adapter for communication.

도 3은 도 1에 있는 공작 기계 진동 특징 추출 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the machine tool vibration feature extraction apparatus shown in FIG. 1.

도 3을 참조하면, 공작 기계 진동 특징 추출 장치(130)는 공작기계 가동 데이터 추출부(310), 이상 방향성 결정부(330), 이상 방향성 데이터 선택부(350) 및 제어부(370)를 포함할 수 있다.3, the machine tool vibration feature extraction device 130 includes a machine tool operation data extraction unit 310, an abnormal direction determination unit 330, an abnormal direction data selection unit 350, and a control unit 370. I can.

공작기계 가동 데이터 추출부(310)는 공작기계가 가동될 때 발생하는 진동을 기초로 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출할 수 있다. 정상 데이터는 공작기계가 오류없이 작동될 때 생성되는 공작기계의 움직임 데이터이다. 비정상 데이터는 공작기계의 오류가 생긴 경우 생성되는 공작기계의 움직임 데이터이다. 예를 들어, 공작기계 가동 데이터 추출부(310)는 정상 데이터와 비정상 데이터를 각각 추출할 수 있다. 공작기계 가동 데이터는 시간에 따른 위치이다. 예를 들어, 공작기계 가동 데이터 추출부(310)는 X축, Y축 및 Z축 각각의 방향에 대해 시간에 따른 위치를 추출할 수 있다.The machine tool operation data extraction unit 310 may extract machine tool operation data including normal data and abnormal data based on vibrations generated when the machine tool is operated. Normal data is machine tool motion data that is generated when the machine tool operates without errors. The abnormal data is the motion data of the machine tool that is generated when an error occurs in the machine tool. For example, the machine tool operation data extraction unit 310 may extract normal data and abnormal data, respectively. Machine tool operation data is a position over time. For example, the machine tool operation data extraction unit 310 may extract a position over time for each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions.

일 실시예에서, 공작기계 가동 데이터 추출부(310)는 공작기계와 연동되어 있는 베어링의 움직임 데이터를 공작기계 가동 데이터로 추출할 수 있다. 예를 들어, 공작기계 가동 데이터 추출부(310)는 공작기계에 부착된 베어링의 움직임 데이터를 추출할 수 있다. 베어링은 공작기계에 복수개가 부착될 수 있고, 베어링 각각이 연동되어 움직임을 형성할 수 있다. 공작기계 가동 데이터 추출부(310)는 연동된 베어링에 대해서는 각각 베어링 움직임 데이터를 추출할 필요 없이, 연동된 베어링 중 하나의 베어링에 대해서만 움직임 데이터를 추출할 수 있다.In one embodiment, the machine tool operation data extraction unit 310 may extract motion data of a bearing that is interlocked with the machine tool as machine tool operation data. For example, the machine tool operation data extraction unit 310 may extract motion data of a bearing attached to a machine tool. A plurality of bearings may be attached to the machine tool, and each bearing may be interlocked to form movement. The machine tool operation data extraction unit 310 may extract movement data for only one bearing among the interlocked bearings without needing to extract bearing motion data for each of the interlocked bearings.

이상 방향성 결정부(330)는 공작기계 가동 데이터를 기초로 공작기계의 다차원 이상 방향성(multi-dimensional directional nature of fault) 데이터를 결정할 수 있다. 이상 방향성 결정부(330)는 공작기계의 X축, Y축 및 Z축에 대해서 각각 이상 방향성 데이터를 결정할 수 있다.The abnormal directionality determining unit 330 may determine multi-dimensional directional nature of fault data of the machine tool based on the operation data of the machine tool. The abnormal directionality determining unit 330 may determine abnormal directional data for each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis of the machine tool.

일 실시예에서, 이상 방향성 결정부(330)는 공작기계와 연동되어 있는 복수의 베어링들 각각 별로 다차원 이상 방향성 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 이상 방향성 결정부(330)는 복수의 베어링 각각 별로 X축, Y축 및 Z축에 대한 각각 이상 방향성 데이터를 결정할 수 있다.In an embodiment, the abnormal directionality determining unit 330 may determine multidimensional abnormal directional data for each of a plurality of bearings interlocked with the machine tool. For example, the abnormal directionality determining unit 330 may determine abnormal directional data for each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis for each of the plurality of bearings.

일 실시예에서, 이상 방향성 결정부(330)는 정상 데이터 및 비정상 데이터에 관한 첨두치와 표준편차를 기초로 다차원 이상 방향성 데이터를 산출할 수 있다. 일 실시예에서, 이상 방향성 결정부(330)는 정상 데이터 및 비정상 데이터에 관한 가중치를 두어 다차원 이상 방향성 데이터를 산출할 수 있다. 이상 방향성 결정부(330)는 아래 [수학식 1]에 따라 다차원 이상 방향성 데이터를 계산할 수 있다.In an embodiment, the abnormal directionality determiner 330 may calculate multidimensional abnormal directional data based on a peak value and a standard deviation of normal data and abnormal data. In an embodiment, the abnormal directionality determiner 330 may calculate multidimensional abnormal directional data by placing weights on normal data and abnormal data. The abnormality directionality determiner 330 may calculate multidimensional abnormality directional data according to Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00011
Figure pat00011

이상 방향성 데이터 선택부(350)는 다차원 이상 방향성 데이터에서 각 차원의 이상 방향성 데이터를 분석하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 이상 방향성 데이터 선택부(350)는 베어링 별로 특정 이상 방향성 데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 이상 방향성 데이터 선택부(350)는 베어링 별로 특정 이상 방향성 데이터를 선택할 때, 베어링의 X축, Y축 및 Z축에 대한 이상 방향성 데이터 중에 하나를 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다.The abnormal directional data selection unit 350 may select specific abnormal directional data by analyzing the abnormal directional data of each dimension from the multi-dimensional abnormal directional data. In an embodiment, the abnormal directional data selection unit 350 may select specific abnormal directional data for each bearing. For example, when selecting specific abnormal directional data for each bearing, the abnormal directional data selection unit 350 may select one of abnormal directional data for the X-axis, Y-axis, and Z-axis of the bearing as the specific abnormal directional data.

일 실시예에서, 이상 방향성 데이터 선택부(350)는 각 차원의 이상 방향성 데이터 중 최대 값을 가지는 데이터를 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다. 예를 들어, 이상 방향성 데이터 선택부(350)는 베어링 별로 특정 이상 방향성 데이터를 선택할 때, 베어링의 X축, Y축 및 Z축에 대한 이상 방향성 데이터를 비교하여 가장 큰 값을 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다.In an embodiment, the abnormal directional data selector 350 may select data having a maximum value among the abnormal directional data of each dimension as specific abnormal directional data. For example, when selecting specific abnormal directional data for each bearing, the abnormal directional data selection unit 350 compares the abnormal directional data for the X-axis, Y-axis, and Z-axis of the bearing to determine the largest value as the specific abnormal directional data. You can choose.

[표 1][Table 1]

Figure pat00012
Figure pat00012

예를 들어, 이상 방향성 데이터 선택부(350)는 3번 베어링에 대해서, X축에 대한 이상 방향성 데이터가 Y축에 대한 이상 방향성 데이터 보다 큰 값을 가지므로, 3번 베어링에 대해 X축의 이상 방향성 데이터를 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다. 다른 예를 들어, 이상 방향성 데이터 선택부(350)는 4번 베어링에 대해서, X축에 대한 이상 방향성 데이터가 Y축에 대한 이상 방향성 데이터 보다 큰 값을 가지므로, 4번 베어링에 대해 X축의 이상 방향성 데이터를 특정 이상 방향성 데이터로 선택할 수 있다.For example, for bearing 3, the abnormal directional data selection unit 350 has a larger value than the abnormal directional data for the X axis for bearing 3, so that the abnormal directional data for the X axis for bearing 3 Data can be selected as specific anomalous directional data. For another example, for bearing 4, the abnormal directional data selection unit 350 has a larger value than the abnormal directional data for the Y-axis, so that the abnormal directional data for the 4th bearing is Directional data can be selected as specific abnormal directional data.

제어부(390)는 공작기계 진동 특징 추출 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 공작기계 가동 데이터 추출부(310), 이상 방향성 결정부(330) 및 이상 방향성 데이터 선택부(350) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.The control unit 390 controls the overall operation of the machine tool vibration characteristic extraction device 130, and a control flow between the machine tool operation data extraction unit 310, the abnormal directionality determining unit 330, and the abnormal directional data selecting unit 350 Or you can manage the data flow.

도 4는 도 1에 있는 공작 기계 진동 특징 추출 장치(130)에서 수행되는 진단 모델용 데이터를 결정하는 과정을 설명하는 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of determining data for a diagnostic model performed by the machine tool vibration feature extraction apparatus 130 of FIG. 1.

도 4를 참조하면, 공작 기계 진동 특징 추출 장치(130)는 공작기계 가동 데이터 추출부(310)을 통해 공작기계가 가동될 때 발생하는 진동을 기초로 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작 기계 가동 데이터를 추출할 수 있다(S410).4, the machine tool vibration feature extraction device 130 operates a machine tool including normal data and abnormal data based on the vibration generated when the machine tool is operated through the machine tool operation data extraction unit 310 Data can be extracted (S410).

공작 기계 진동 특징 추출 장치(130)는 이상 방향성 결정부(330)를 통해 공작기계 가동 데이터를 기초로 공작기계의 다차원 이상 방향성 데이터를 결정할 수 있다(S430).The machine tool vibration feature extraction apparatus 130 may determine the multidimensional abnormal directional data of the machine tool based on the machine tool operation data through the abnormal directional determining unit 330 (S430).

공작 기계 진동 특징 추출 장치(130)는 이상 방향성 데이터 선택부(350)를 통해 다차원 이상 방향성 데이터에서 각 차원의 이상 방향성 데이터를 분석하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택할 수 있다(S450).The machine tool vibration feature extraction apparatus 130 may analyze the abnormal directional data of each dimension from the multi-dimensional abnormal directional data through the abnormal directional data selection unit 350 to select specific abnormal directional data (S450).

도 5는 공작 기계 진동 특징 추출 장치에서 각 베어링 별로 공작기계 가공 데이터를 추출하는 것을 나타내는 그림이다.FIG. 5 is a diagram illustrating the extraction of machine tool processing data for each bearing in the machine tool vibration feature extraction device.

도 5를 참조하여, 3번 베어링의 공작기계 가동 데이터(510)를 살펴보면, 베어링의 공작기계 가동 데이터(510)가 시간의 변화에 따라서 정상 데이터에서 비정상 데이터로 변화함을 알 수 있다.Referring to FIG. 5, looking at the machine tool operation data 510 of bearing 3, it can be seen that the machine tool operation data 510 of the bearing changes from normal data to abnormal data according to time.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will variously modify and change the present invention within the scope not departing from the spirit and scope of the present invention described in the following claims. You will understand that you can do it.

100: 공작기계 진동 특징 추출 시스템
110: 사용자 단말 130: 공작기계 진동 특징 추출 장치
150: 데이터베이스
210: 프로세서 230: 메모리
250: 사용자 입출력부 270: 네트워크 입출력부
310: 공작기계 가동 데이터 추출부
330: 이상 방향성 결정부
350: 이상 방향성 데이터 선택부 370: 제어부
510: 3번 베어링의 공작기계 가동 데이터100: Machine tool vibration feature extraction system
110: user terminal 130: machine tool vibration feature extraction device
150: database
210: processor 230: memory
250: user input/output unit 270: network input/output unit
310: machine tool operation data extraction unit
330: abnormal direction determination unit
350: abnormal directional data selection unit 370: control unit
510: Machine tool operation data for bearing 3

Claims (12)

공작기계가 가동될 때 발생하는 진동을 기초로 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출하는 공작기계 가동 데이터 추출부;
상기 공작기계 가동 데이터를 기초로 공작기계의 다차원 이상 방향성(multi-dimensional directional nature of fault) 데이터를 결정하는 이상 방향성 결정부; 및
상기 다차원 이상 방향성 데이터에서 각 차원의 이상 방향성 데이터를 분석하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 이상 방향성 데이터 선택부를 포함하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
A machine tool operation data extracting unit for extracting machine tool operation data including normal data and abnormal data based on the vibration generated when the machine tool is operated;
An abnormal directionality determining unit determining multi-dimensional directional nature of fault data of a machine tool based on the operation data of the machine tool; And
Machine tool vibration feature extraction apparatus comprising an abnormal directional data selection unit for selecting specific abnormal directional data by analyzing the abnormal directional data of each dimension from the multi-dimensional abnormal directional data.
 제1항에 있어서, 상기 공작기계 가동 데이터 추출부는
상기 공작기계와 연동되어 있는 베어링의 움직임 데이터를 상기 공작기계 가동 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
The method of claim 1, wherein the machine tool operation data extraction unit
Machine tool vibration feature extraction device, characterized in that for extracting the motion data of the bearing linked to the machine tool as the machine tool operation data.
 제1항에 있어서, 상기 이상 방향성 결정부는
상기 공작기계와 연동되어 있는 복수의 베어링들 각각 별로 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 결정하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
The method of claim 1, wherein the abnormal direction determining unit
A machine tool vibration feature extraction apparatus, characterized in that determining the multidimensional abnormal directional data for each of a plurality of bearings interlocked with the machine tool.
 제3항에 있어서, 상기 이상 방향성 결정부는
상기 정상 데이터 및 비정상 데이터에 관한 첨두치와 표준편차를 기초로 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
The method of claim 3, wherein the abnormal direction determining unit
The machine tool vibration feature extraction device, characterized in that calculating the multi-dimensional abnormal directional data based on a peak value and a standard deviation of the normal data and the abnormal data.
 제4항에 있어서, 상기 이상 방향성 결정부는
상기 정상 데이터 및 비정상 데이터에 관한 가중치를 두어 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
The method of claim 4, wherein the abnormal direction determining unit
A machine tool vibration feature extraction apparatus, characterized in that calculating the multidimensional abnormal directional data by placing weights on the normal data and the abnormal data.
 제1항에 있어서, 상기 이상 방향성 결정부는
상기 다차원 이상 방향성 데이터를 아래의 [수학식]에 따라 계산하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
[수학식]
Figure pat00013

(여기에서, 상기 α,β는 가중치 상수, 상기
Figure pat00014
는 비정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00015
은 정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00016
는 비정상 데이터의 표준편차, 상기
Figure pat00017
은 정상 데이터의 표준편차)
The method of claim 1, wherein the abnormal direction determining unit
Machine tool vibration feature extraction apparatus, characterized in that calculating the multi-dimensional abnormal directional data according to the following [Equation].
[Equation]
Figure pat00013

(Wherein, α,β are weight constants, the
Figure pat00014
Is the peak-to-peak value of the abnormal data,
Figure pat00015
Is the peak-to-peak value of normal data, above
Figure pat00016
Is the standard deviation of the abnormal data, above
Figure pat00017
Is the standard deviation of the normal data)
 제3항에 있어서, 상기 이상 방향성 데이터 선택부는
상기 베어링 별로 상기 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
The method of claim 3, wherein the abnormal directional data selection unit
Machine tool vibration feature extraction device, characterized in that selecting the specific abnormal directional data for each of the bearings.
 제7항에 있어서, 상기 이상 방향성 데이터 선택부는
상기 각 차원의 이상 방향성 데이터 중 최대 값을 가지는 데이터를 상기 특정 이상 방향성 데이터로 선택하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 장치.
The method of claim 7, wherein the abnormal directional data selection unit
A machine tool vibration feature extraction apparatus, characterized in that selecting data having a maximum value among the abnormal directional data of each dimension as the specific abnormal directional data.
 공작기계가 가동될 때 발생하는 진동을 기초로 정상 데이터와 비정상 데이터를 포함하는 공작기계 가동 데이터를 추출하는 공작기계 가동 데이터 추출 단계;
상기 공작기계 가동 데이터를 기초로 공작기계의 다차원 이상 방향성 데이터를 결정하는 이상 방향성 결정 단계; 및
상기 다차원 이상 방향성 데이터에서 각 차원의 이상 방향성 데이터를 분석하여 특정 이상 방향성 데이터를 선택하는 이상 방향성 데이터 선택 단계를 포함하는 공작기계 진동 특징 추출 방법.
A machine tool operation data extraction step of extracting machine tool operation data including normal data and abnormal data based on vibrations generated when the machine tool is operated;
An abnormal directionality determining step of determining multidimensional abnormal directional data of a machine tool based on the machine tool operation data; And
And selecting specific abnormal directional data by analyzing the abnormal directional data of each dimension from the multi-dimensional abnormal directional data.
 제9항에 있어서, 상기 공작기계 가동 데이터 추출 단계는
상기 공작기계와 연동되어 있는 복수의 베어링들 각각 별로 상기 다차원 이상 방향성 데이터를 결정하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 방법.
The method of claim 9, wherein the extracting of the machine tool operation data
A machine tool vibration feature extraction method, characterized in that determining the multi-dimensional abnormal directional data for each of a plurality of bearings interlocked with the machine tool.
 제9항에 있어서, 상기 공작기계 가동 데이터 추출 단계는
상기 다차원 이상 방향성 데이터를 아래의 [수학식]에 따라 계산하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 방법.
[수학식]
Figure pat00018

(여기에서, 상기 α,β는 가중치 상수, 상기
Figure pat00019
는 비정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00020
은 정상 데이터의 첨두치, 상기
Figure pat00021
는 비정상 데이터의 표준편차, 상기
Figure pat00022
은 정상 데이터의 표준편차)
The method of claim 9, wherein the extracting of the machine tool operation data
Machine tool vibration feature extraction method, characterized in that calculating the multi-dimensional abnormal directional data according to the following [Equation].
[Equation]
Figure pat00018

(Wherein, α,β are weight constants, the
Figure pat00019
Is the peak-to-peak value of the abnormal data,
Figure pat00020
Is the peak-to-peak value of normal data, above
Figure pat00021
Is the standard deviation of the abnormal data, above
Figure pat00022
Is the standard deviation of the normal data)
 제9항에 있어서, 상기 이상 방향성 데이터 선택 단계는
상기 각 차원의 이상 방향성 데이터 중 최대 값을 가지는 데이터를 상기 특정 이상 방향성 데이터로 선택하는 것을 특징으로 하는 공작기계 진동 특징 추출 방법.

The method of claim 9, wherein the step of selecting the abnormal directional data
A machine tool vibration feature extraction method, characterized in that the data having a maximum value among the abnormal directional data of each dimension is selected as the specific abnormal directional data.
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