KR20210081145A

KR20210081145A - 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치 및 그 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템

Info

Publication number: KR20210081145A
Application number: KR1020190173397A
Authority: KR
Inventors: 현 최
Original assignee: 시그널링크 주식회사
Priority date: 2019-12-23
Filing date: 2019-12-23
Publication date: 2021-07-01
Also published as: KR102333457B1

Abstract

기계의 진동을 감지하는 진동센서(100); 기계의 소음을 감지하는 음향센서(200); 진동센서(100)와 상기 음향센서(200)의 신호로부터 시간영역데이터(410)와 주파수영역데이터(420)를 각각 형성하는 시간및주파수 데이터형성부(400); 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420)로부터 진동코드값과 소음코드값을 각각 산출하는 코드값 계산부(500); 저장된 진동기준과 소음기준이 있는 경우 이를 이용하되, 기계에서 임의의 위치에서 진동을 측정, 관리하기 위하여 사용자가 진동기준과 소음기준을 설정하는 경우, 작동조건에 따라 각각 진동과 소음을 다수 측정하여, 측정된 진동신호와 소음신호의 평균값 및 표준편차를 계산하여 각각의 작동조건에서 진동기준과 소음기준으로 설정하는 기능을 수행하는 기준설정부(800); 기계의 결함 패턴 데이터가 저장된 결함패턴 설정부(700); 결함패턴 설정부(700)로부터 독출되는 기계의 결함 패턴 데이터에 기초하여, 기준설정부(800)의 진동기준 및 소음기준을 상기 코드값 계산부(500)의 진동코드값 및 소음코드값과 각각 비교하는 비교부(600); 비교부(600)의 비교 결과에 기초하여 비교결과를 외부로 표출하는 결함알림부(900); 비교결과에서 결함이라고 판단되는 경우, 결함 전후의 진동센서(100)와 음향센서(200)의 각 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420)를 저장하는 데이터저장부(1000); 및 데이터저장부(1000)에 저장된 데이터를 외부장치(1200)로 송신하고, 외부장치(1200)로부터 제어명령을 수신하는 통신부(1100);를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치가 제공된다.

Description

진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치 및 그 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템{Machine Fault diagnostic device using vibration and noise signal and big data based smart sensor system using signals therefrom}

본 발명은 진동과 소음 측정 및 모니터링에 관한 것으로, 보다 상세하게는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치 및 그 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템에 관한 것이다.

모니터링 기술은 사이트 단위의 생산설비, 건물, 교량, 대기, 수질, 토양 등의 진동, 소음, 압력, 온도, 변형률, 오존농도, pH, 유기물함유량, BOD, COD 등 기계와 구조물의 동적 거동 상황 및 환경물리량을 측정, 분석 및 진단함으로써 생산불량률을 최소화시켜 생산설비의 효율을 극대화하거나 구조물의 안전성을 향상시킬 수 있을 뿐 아니라 환경감시도 효율적으로 할 수 있게 하는 기술이다.

현재까지 모니터링 기술과 관련된 제품은 단위 사이트별로 사이트에 필요한 진동, 소음, 온도, 압력, 변형률, 오존농도, pH, 유기물함유량, BOD, COD 등의 물리량을 해당 물리량을 측정할 수 있는 각종 센서를 이용하여 측정하고, 그 측정결과를 단위 사이트 내에 설치된 고가의 모니터링 시스템을 이용하여, 별도의 운영자를 두고, 지속적으로 모니터링 결과의 분석을 통하여 설비의 상태를 진단하는 방식으로 이루어져 왔다.

그중 진동 및 소음신호는 온도, 압력 등 다른 파라미터와 달리 많은 시간이력데이터를 이용하여 주파수변환하여야만 그 주파수성분에 포함된 기계결함상태(주파수)를 파악하는 것이 가능하다. 따라서 진동 및 소음신호를 모니터링하기 위해서는 주파수분석이 가능한 계측기나 신호분석장치가 반드시 필요하다. 또한 이러한 주파수분석장비를 활용하기 위해서는 이 분야의 전문가도 필요하였다.

즉, 지금까지는 개별 사이트마다 별도로 고가의 모니터링 시설투자(장비, 공간 및 전문인력)가 필요한 상황이었으며, 이러한 고가의 모니터링시스템을 효율적 으로 운영하기 위해서는 반드시 사이트 내에 시스템운영에 필요한 전문엔지니어가 필요한 상황이다. 특히, 생산설비의 진동상태가 생산제품의 품질과 생산량에 밀접한 영향을 주는 진동모니터링에서는 예기치 못한 생산설비의 결함, 고장 등의 문제가 발생되는 경우에 충분한 기술을 보유한 전문가가 조속히 적절한 조치를 취하지 못한다면 결국 품질불량, 설비의 가동중단 및 이에 따른 생산차질 등에서 비롯된 막대한 기업손실을 감수해야 한다. 따라서, 현재까지 석유화학플랜트, 반도체관련 생산공장 등과 같이 대규모의 공정으로 이루어진 생산사이트에서는 중요설비의 진동모니터링 시스템에 대한 필요성을 인식하고 있으나, 이를 위한 설비 및 인력투자, 특히 이를 유지하기 위한 비용 등 경제적 비용에 대하여 큰 부담을 느끼고 있는 실정이다. 또한, 경제적 투자만으로 기대하는 효과를 얻을 수는 없으며, 이를 효율적으로 유지 및 관리할 수 있는 충분한 기술과 대응능력이 뒷받침되어야 한다.

또한, 상시 진동 모니터링 또는 소음 모니터링을 위해서는, 종래에는 진동과 소음을 유발하는 기계에 고가의 진동 센서나 음향센서를 부착하고, 이 센서의 출력을 신호케이블로 진동계측기 또는 진동신호 처리가 가능한 장치를 포함한 컴퓨터 등과 연결한 별도의 진동모니터링장치를 구비하여 기계의 진동을 모니터링하였다.

상기와 같은 경우, 센서, 진동계측기 및 진동신호 처리가 가능한 장치 등의 구성장비들이 아주 고가이고, 여러 장치가 연결된 복잡한 시스템이 되며, 설비기계의 진동과 진동모니터링 구성장비를 이해하고 사용할 수 있는 상당한 지식이 있는 고급인력이 있어야 운용할 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점으로 지금까지는 아주 고가의 중요한 설비 등에 대해서만 경제적으로 투자여력이 있는 제한된 조건에서 부분적으로 진동모니터링을 실시되고 있는 실정이다.

또한, 발전소, 석유화학 플랜트, 반도체를 포함한 정밀제품 생산공장의 절삭, 도포, 세정, 물류장비 등, 기계가공장비 등 설비를 구성하고 있는 주요기계부품의 결함유무를 상시 모니터링하여 생산제품의 품질을 확보하는 동시에 설비의 갑작스러운 고장을 방지할 수 있는 분야는 매우 다양하다. 이러한 다양한 분야에 진동 및 소음 모니터링장치를 적용하기 위해서는 진동센서, 음향센서, 계측 및 처리, 분석장치 등이 하나로 구성된 진동 및 소음 모니터링장치가 필요하며, 전문가의 도움 없이도 설비의 진동을 관리할 수 있도록 손쉽게 기계의 진동 및 소음 특성에 따라서 진단 또는 검사기준을 설정할 수 있어야 한다.

그러나, 지금까지는 사람이 일일이 대상기계의 진동과 소음을 수동으로 기기를 작동시켜 측정, 관리하거나 발전소 터빈과 같이 중요한 설비의 경우에는 진동센서를 미리 설치해놓고 관제실에서 중앙집중모니터링하는 방식이었다.

수작업의 경우 대상기계의 수가 큰 경우에 업무부담이 커지고, 측정자의 능력에 따라 데이터가 오염되거나 잘못된 판단을 할 수 있으며, 중앙모니터링의 경우 투자 및 운영비용이 많이 소요되고, 센서의 추가설치, 변경 등에 있어서 시스템유연성이 떨어진다는 문제점 있었다. 또한 이 경우 기계가 설치된 현장에서 담당자들이 기계의 진동상태와 중앙모니터링장치의 판정결과와 상관성을 직접 확인하기 어려워 장비에 대한 신뢰성이 부족하여 활용성이 떨어지거나 문제발생시 신속한 대응이 어려운 문제점이 있다.

1. 대한민국 특허등록 제 10-1409986 호(진동모니터링 결함진단장치), 2. 대한민국 특허등록 제 10-0444568 호(인터넷을 이용한 통합 모니터링 운영 시스템 사업 방법 및 이를 구현할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체).

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 대상기계에 직접 부착하여 기계의 진동과 소음 상태를 센서의 LED로 현장에서 직관적으로 표시함으로써 현장대응력을 높이고, 센서에서의 측정결과값 또는 원데이터를 현장에서 외부장치를 이용하여 읽어 이를 사용자의 방식으로 추가 확인 및 분석이 가능하며, 센서에서의 결과값 또는 원데이터를 클라우드 서버단으로 전송하고 서버에서의 빅데이터를 기반으로 AI(인공지능) 기술을 접목하여 분석하고 그 결과를 다시 현장에 설치된 센서의 LED를 제어함으로써 분석력을 향상시키는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치 및 그 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템을 제공하는 것이다.

또한 본 발명의 목적은, 진동과 소음의 측정이 필요한 기계 부위에 간단히 부착하여 측정할 수 있고, 쉽게 탈거하여 다른 위치로 이동한 후 측정할 수 있는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치 및 그 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 진동과 소음으로부터 고장이나 이상 징후가 예견될 때 이를 사용자의 핸드폰으로 통보하여 신속한 후속조치가 이루어질 수 있도록 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치 및 그 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템을 제공하는 것이다.

다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위하여, 기계의 진동을 감지하는 진동센서(100); 기계의 소음을 감지하는 음향센서(200); 진동센서(100)와 상기 음향센서(200)의 신호로부터 시간영역데이터(410)와 주파수영역데이터(420)를 각각 형성하는 시간및주파수 데이터형성부(400); 시간영역데이터(410) 및 상기 주파수영역데이터(420)로부터 진동코드값과 소음코드값을 각각 산출하는 코드값 계산부(500); 저장된 진동기준과 소음기준이 있는 경우 이를 이용하되, 기계에서 임의의 위치에서 진동과 소음을 측정, 관리하기 위하여 사용자가 진동기준과 소음기준을 설정하는 경우, 작동조건에 따라 각각 진동과 소음을 다수 측정하여, 측정된 진동신호와 소음신호의 평균값 및 표준편차를 계산하여 각각의 작동조건에서 진동기준과 소음기준으로 설정하는 기능을 수행하는 기준설정부(800); 기계의 결함 패턴 데이터가 저장된 결함패턴 설정부(700); 결함패턴 설정부(700)로부터 독출되는 기계의 결함 패턴 데이터에 기초하여, 기준설정부(800)의 상기 진동기준 및 상기 소음기준을 상기 코드값 계산부(500)의 진동코드값 및 소음코드값과 각각 비교하는 비교부(600); 비교부(600)의 비교 결과에 기초하여 상기 비교결과를 외부로 표출하는 결함알림부(900); 비교결과에서 결함이라고 판단되는 경우, 결함 전후의 진동센서(100)와 음향센서(200)의 각 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420)를 저장하는 데이터저장부(1000); 및 데이터저장부(1000)에 저장된 데이터를 외부장치(1200)로 송신하고, 외부장치(1200)로부터 제어명령을 수신하는 통신부(1100);를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치가 제공된다.

또한, 시간및주파수 데이터형성부(400)는, 진동센서(100)와 음향센서(200)의 신호를 각각 디지털 샘플링하여 생성된 데이터열(120)을 저장하는 버퍼(110); 및 버퍼(110)내의 데이터열(120)을 FFT 변환하는 제어부(70);를 더 포함하고, 데이터열(120)에 기초하여 시간영역데이터(410)가 생성되고, 그리고 FFT 변환에 기초하여 주파수영역데이터(420)가 생성된다.

또한, 데이터열(120)은 샘플링 전후의 데이터열(120)과 각각 적어도 50%가 중복된다.

또한, 통신부(1100)는 블루투스 통신모듈, 와이파이 통신모듈, 적외선 통신모듈, LAN 통신모듈, 및 USB통신모듈중 하나를 포함한다.

또한, 결함진단장치(10)를 기계의 표면에 빈번히 부착하거나 탈거하기 위해 자석을 갖는 부착부(20)를 더 포함한다.

또한, 기준설정부(800)의 진동기준과 소음기준을 외부입력으로부터 설정하고자 할 경우, 외부입력을 위한 단자부(850)를 더 포함한다.

또한, 기준설정부(800)의 진동기준과 소음기준을 외부입력으로부터 설정하고자 할 경우, 통신부(1100)를 통해 수신된 데이터에 의해 설정된다.

상기와 같은 본 발명의 목적은, 전술한 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)가 복수개 포함되어 그룹을 형성하고, 하나의 외부장치가 복수개의 결함진단장치(10)와 동시에 또는 순차적으로 통신할 수 있는 것을 특징으로 하는 진동과 소음의 결함진단시스템에 의해 달성될 수도 있다.

상기와 같은 본 발명의 목적은, 전술한 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)가 복수개 포함되어 그룹을 형성하고, 하나의 외부장치가 복수개의 결함진단장치(10)와 동시에 또는 순차적으로 통신하며, 그룹과 외부장치가 복수개 구성되어, 복수의 외부장치가 서버장치(1300)와 통신하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음의 결함진단시스템에 의해서도 달성될 수 있다.

또한, 전술한 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)가 복수개 포함되어 그룹을 형성하고, 하나의 외부장치가 복수개의 결함진단장치(10)와 동시에 또는 순차적으로 통신하며, 외부장치(1200)가 서버장치(1300)와 통신하며,

서버장치(1300)는, 외부장치(1200)로부터 수신된 데이터를 저장하는 데이터베이스부(1310); 데이터베이스부(1310)내에 저장된 상기 데이터를 소정 포맷으로 변환하는 데이터변환부(1340); 데이터변환부(1340)에 의해 변환된 데이터를 학습하는 빅데이터처리부(1360); 및 빅데이터를 저장하는 클라우드(1380);를 포함하고,

클라우드(1380)에 저장된 빅데이터는 외부장치(1200)를 통해 결함 패턴 데이터로써 결함패턴 설정부(700)에 저장되는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템에 의해서도 달성될 수 있다.

또한, 서버장치(1300)에 접속하거나 또는 제 1 근거리통신망(1280)을 통해 복수의 결함진단장치(10)들중 적어도 하나와 무선통신할 수 있는 휴대폰(1250)을 더 포함한다.

또한, 서버장치(1300)는 기계의 진동상태 또는 소음상태에 관한 정보를 포함하는 문자메세지를 휴대폰(1250)으로 전송할 수 있는 수단을 더 포함한다.

또한, 데이터베이스부(1310)는, 결함진단장치(10)에 정보가 저장되는 센서관리DB(1312); 기계의 진동과 소음에 관한 오류 및 이상의 이력이 저장되는 오류및이상DB(1314); 및 문자메세지의 문장 및 발송이력이 저장되는 문자발송DB(1316); 중 적어도 하나를 포함한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 대상기계에 직접 부착하여 기계의 진동과 소음 상태를 센서의 LED로 현장에서 직관적으로 표시함으로써 현장대응력을 높일 수 있다. 또한, 빅데이터 처리된 데이터를 기반으로 하여 결함진단장치(10)를 운영함으로써 분석력을 향상시켜 고도의 전문가가 생략될 수 있는 장점이 있다.

또한, 진동과 소음의 측정이 필요한 기계 부위에 간단히 부착하여 측정할 수 있고, 쉽게 탈거하여 다른 위치로 이동한 후 측정할 수 있어 편리성과 간편성이 있다.

그리고, 진동과 소음으로부터 고장이나 이상 징후가 예견될 때 이를 사용자의 핸드폰으로 통보하여 신속한 후속조치가 이루어질 수 있다.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어서 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)의 내부 블럭도,
도 2는 도 1에 도시된 결함진단장치(10)의 외관 사시도,
도 3은 도 1의 시간및주파수 데이터형성부(400)의 내부 처리 과정을 나타내는 설명도,
도 4a는 주파수영역에서 피크(Peak) 검사법을 나타내는 그래프,
도 4b는 주파수영역에서 피크(Peak) 검사법에 의한 코드값,
도 5a는 주파수영역에서 밴드(Band) 검사법을 나타내는 그래프,
도 5b는 주파수영역에서 밴드(Band) 검사법에 의한 코드값,
도 6a는 주파수영역에서 커브(Curve) 검사법을 나타내는 그래프,
도 6b는 주파수영역에서 커브(Curve) 검사법에 의한 코드값,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치의 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템의 구성도,
도 8은 도 7중 데이터베이스부(1310)의 구체적인 테이블 구성도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니된다. 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.

본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.

"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. 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.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 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.

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 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.

결함진단장치

이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예의 구성을 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)의 내부 블럭도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 기계의 진동을 감지하는 진동센서(100)와 기계의 소음을 감지하는 음향센서(200)가 구비된다.

신호처리부(300)는 필터, 증폭기, ADC(Analog-Digital Converter), DSP(Digital Signal Processor) 등을 포함한다. 신호처리부(300)는 진동센서(100)와 음향센서(200)의 전기신호를 이산 데이터로 변환한다. 이러한 구성요소는 공지의 구성요소이므로 구체적인 내부 설명은 생략하도록 한다.

시간및주파수 데이터형성부(400)는 신호처리부(300)에서 처리된 이산 데이터로부터 시간영역데이터(410)와 주파수영역데이터(420)를 각각 형성한다. 구체적인 형성 과정은 도 3에서 설명하기로 한다.

코드값 계산부(500)는 형성된 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420)로부터 진동코드값과 소음코드값을 각각 산출한다.

시간영역데이터로부터는 Crest Factor를 이용하여 이상유무의 판정기준으로 하는 방법이 있는데, Crest Factor는 RMS 값에 대한 Peak 값의 비(Peak/RMS)로 정의된다. 그리고, 구체적인 코드값은 [표 1]에 나타낸다.

Crest Factor는 충격성 신호(Impulse Signal) 성분이나 단기 현상(Short Event)에 의한 신호를 검출하여 모니터링을 하는 것으로서, 베어링의 깨짐, 기어파손 등에 의하여 발생하는 순간적인 진동의 변화를 감지함으로써 진단할 수 있는 요소이다. 일반적인 신호와 기계에 이상이 있을 때 발생하는 진동신호의 Crest Factor는 정해진 기준이 있으므로, 측정된 진동신호의 Crest Factor를 구해보면 베어링의 이상유무를 알 수 있다.

도 4a는 주파수영역에서 피크(Peak) 검사법을 나타내는 그래프이고, 도 4b는 주파수영역에서 피크(Peak) 검사법에 의한 코드값이다. 피크 검사법은 특정주파수 성분에 해당하는 진동값의 진폭을 이상유무의 판정기준으로 하는 방법으로서, 기계에서 발생하는 진동신호의 주파수가 일정한 값인 경우(예 : AC 모터에서 120Hz의 자기진동성분이 지배적인 것 등)에 적용된다.

도 5a는 주파수영역에서 밴드(Band) 검사법을 나타내는 그래프이고, 도 5b는 주파수영역에서 밴드 검사법에 의한 코드값이다. 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 밴드 검사법은 일정한 특정 주파수 대역폭에서 계산된 진동값의 합을 이상유무의 판정기준으로 하는 방법이다.

도 6a는 주파수영역에서 커브(Curve) 검사법을 나타내는 그래프이고, 도 6b는 주파수영역에서 커브(Curve) 검사법에 의한 코드값이다. 도 6a 및 도 6b에 도시된 바와 같이, 검사주파수 대역 내에서 측정된 모든 진동값(Overall 값)의 합을 이상유무의 판정기준으로 하는 방법이다

기준설정부(800)는 정상인지 이상인지를 판단하기 위한 진동기준값과 소음기준값을 내장하는 구성요소이다. 이러한 기준값은 단자부(850)를 통해 외부입력으로부터 기록되거나 통신부(1100)를 통해 기록된다. 혹은 기계에서 임의의 위치에서 진동과 소음을 측정, 관리하기 위하여 사용자가 진동기준과 소음기준을 설정하는 경우, 작동조건에 따라 각각 진동과 소음을 다수 측정하여, 측정된 진동신호와 소음신호의 평균값 및 표준편차를 계산하여 각각의 작동조건에서 진동기준과 소음기준으로 설정한다.

결함패턴 설정부(700)는 기계의 결함 패턴 데이터가 저장된다. 결함 패턴 데이터는 서버장치(1300)의 빅데이터처리부(1360)가 처리한 빅데이터에 의해 결정된다. 예를 들어, 기계에서 진동이나 소음이 발생하였을 때 이러한 결함 패턴 데이터에 의해 진동 크기의 의미(예 : 고장의 전조)나 소음 의미를 쉽게 이해할 수 있다.

비교부(600)는 결함패턴 설정부(700)로부터 독출되는 기계의 결함 패턴 데이터에 기초하여, 기준설정부(800)의 진동기준 및 소음기준을 코드값 계산부(500)의 진동코드값 및 소음코드값과 각각 비교한다. 예를 들어, 진동코드값이 진동기준을 초과하는 경우 진동 이상으로 판단하고, 소음코드값이 소음기준을 초과하는 경우 소음 이상으로 판단한다. 또한, 진동기준이나 소음 기준을 초과하지 않더라도 결함 패턴 데이터에 비추어 볼 때 고장이나 이상의 징조 또는 전조라고 판단되면 "결함"으로 판단한다.

결함알림부(900)는 비교부(600)의 비교 결과(정상 또는 결함)에 기초하여 비교결과를 외부로 표출한다. 표출방식은 램프, LED, LCD등, 경광등, 스피커, 부저 등이 가능하고, 통신부(1100)를 통한 문자전송도 가능하다. 결함알림부(900)가 LED인 경우, 진동과 소음이 정상인 경우에는 "녹색" 발광이고, 결함인 경우에는 "적색"발광이고, 주의인 경우에는 "황색"발광이 될 수 있다.

데이터저장부(1000)는 비교결과에서 결함이나 이상이라고 판단되는 경우, 결함 전후의 진동센서(100)와 음향센서(200)의 각 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420)를 저장하는 저장한다. 데이터저장부(1000)는 플래쉬메모리나 SSD가 될 수 있고, 필요한 경우 판단 결과와 무관하게 진동센서(100)와 음향센서(200)의 각 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420) 전체를 저장할 수도 있다.

통신부(1100)는 데이터저장부(1000)에 저장된 데이터를 외부장치(1200)로 송신하고, 외부장치(1200)로부터 제어명령을 수신한다. 통신부(1100)는 블루투스 통신모듈, 와이파이 통신모듈, 적외선 통신모듈, LAN 통신모듈, 및 USB통신모듈중 적어도 하나일 수 있다.

전원부(50)는 결함진단장치(10) 전체에 전원을 공급하는 것으로 충전 가능한 2차 전지일 수 있다.

제어부(70)는 결함진단장치(10) 전체의 제어와 연산 및 동작을 제어하며, CPU, MICOM 등으로 구현할 수 있다.

외부장치(1200)는 인터넷과 무선통신이 가능한 노트북, 태블릿 PC, 전용 단말, 휴대폰중 하나가 될 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 결함진단장치(10)의 외관 사시도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 결함알림부(900)는 상면에 느낌표 형상의 LCD로 구성한다.

단자부(850)는 측면에 구비되며, 내부적으로 기준설정부(800)와 연결된다. 케이블지지부(30)는 단자부(850)에 접속되는 케이블이 꺽이지 않도록 지지한다. 단자부(850)는 USB 케이블 단자가 될 수 있다.

부착부(20)는 영구자석으로 구성되며, 강철로 이루어진 기계의 표면에 손쉽게 부착할 수 있고, 손으로 떼어낼 수 있다. 따라서, 사용자는 기계의 이곳 저곳에 결함진단장치(10)을 대어 보면서 진동과 소음을 측정할 수 있다. 부착부(20)는 접착제에 의해 접착도 가능하고, 볼트나 나사에 의한 기계와의 결합도 가능하다.

도 3은 도 1의 시간및주파수 데이터형성부(400)의 내부 처리 과정을 나타내는 설명도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 진동센서(100)와 음향센서(200)의 신호는 ODR 샘플링되어 버퍼(110)에 데이터열(120)로서 저장된다. 데이터열은 2ⁿ개(2048, 4096개 등)이다. 프로세싱처리속도 향상을 위하여 인접한 데이터열(120)은 상호 50%씩 중복데이터열(130)을 갖는다. 이러한 데이터열(120)의 평균화 등을 통해 시간영역데이터(410)가 형성된다. 그리고, 데이터열(120)은 FFT(고속 푸리에 변환)을 통해 주파수영역데이터(420)를 형성한다.

스마트 센서 시스템

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치의 신호를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템의 구성도이고, 도 8은 도 7중 데이터베이스부(1310)의 구체적인 테이블 구성도이다.도 7 및 도 8에 도시된 바와 같이, 결함진단장치(10), 제 1 결함진단장치(10a), 제 2 결함진단장치(10b)가 제 1 그룹을 형성하고, 제 1 그룹외부장치(1200a)가 매칭된다. 즉, 결함진단장치(10), 제 1 결함진단장치(10a), 제 2 결함진단장치(10b)는 하나의 기계중 여러 위치에 각각 부착되고, 주변의 사용자는 제 1 그룹외부장치(1200a)인 태블릿PC를 휴대하게 된다. 제 1 그룹의 진동과 소음의 측정데이터는 제 2 근거리 통신망(1290)을 통해 제 1 그룹외부장치(1200a)에 수집된다. 제 2 근거리 통신망(1290)은 블루투스 통신, 와이파이 통신, 적외선 통신, LAN 통신, 및 USB통신 등이 될 수 있다.

제 1 그룹은 제 1 현장에 설치된 기기이고, 제 2 그룹은 제 1 현장과 원격지에 위치하는 제 2 현장에 설치된 기기이다. 이와 같은 방식으로 복수개의 그룹(각각의 원격지 현장)에서 측정되는 진동과 소음의 데이터는 각각의 제 1, 2, 3 그룹외부장치(1200a, 1200b, 1200c)를 통해 서버장치(1300)에 저장된다.

휴대폰(1260)은 무선통신(기지국)을 통해 서버장치(300)에 접속하여 양방향 통신이 가능하다. 휴대폰(1260)은 휴대폰, 노트북, 태블릿 PC 등이 될 수 있다. 휴대폰(1260)은 서버장치(1300)에 접속하여 데이터베이스부(1310)를 검색, 조회할 수 있고, 클라우드(1380)에 접근할 수 있다. 휴대폰(1260)은 원격지에 출장중인 사용자가 휴대할 수 있으므로 사용자는 언제 어디서라도 기계의 진동 및 소음 상태를 확인하고 필요한 조치를 명령할 수 있다.

휴대폰(1260)은 제 1 근거리통신망(1280)을 통해 복수의 결함진단장치(10)와 연결될 수 있다. 제 1 근거리 통신망(1280)은 블루투스 통신, 와이파이 통신, 적외선 통신, LAN 통신, 및 USB통신 등이 될 수 있다.

서버장치(1300)는 서버컴퓨터, 워크스테이션 등으로 구성할 수 있다. 서버장치(1300)의 내부에는 데이터베이스부(1310), 데이터변환부(1340), 빅데이터처리부(1360), 클라우드(1380) 등이 구비된다.

데이터베이스부(1300)(예 : SCADA DB)는 도 8에 도시된 바와 같이, 전체 시스템의 유지 관리를 위한 데이터베이스 테이블 및 전송된 측정데이터를 저장하는 데이터베이스 테이블로 구성된다.

센서관리DB(1312)는 결함진단장치(10)에 일련번호, 위치, 제조년월일, 구매일, 펌웨어 업데이터 버전과 업데이트일 등의 필드가 정의된다.

오류및이상DB(1314)는 기계의 진동과 소음에 관한 오류, 결함, 이상의 이력이 순차적으로 저장된다. 이를 위해, 오류및이상DB(1314)는 발생순서, 발생일, 오류의 종류, 후속조치 등의 필드를 갖는다.

문자발송DB(1316)는 기계에 이상이 발생하였을 때 사용자의 휴대폰(1260)으로 발송되는 문자메세지의 문장 및 발송이력(발송일, 발송내용, 발송상태 등)이 저장된다.

데이터DB(1318)은 소음과 진동에 관해 측정된 데이터가 저장된다.

데이터변환부(1340)는 데이터베이스부(1312)에 저장된 진동 및 소음에 관한 데이터를 소정 형식의 빅데이터로 변환하는 구성이다. 데이터변환부(1340)는 서버장치(1300)에 설치되어 실행가능한 데이터 변환 프로그램이 될 수 있다. 데이터변환부(1340)는 빅데이터처리부(1360)가 입력데이터로서 사용할 수 있도록 소정 형태의 포맷(예 : 엑셀 파일 형태)으로 측정데이터를 변환한다.

빅데이터처리부(350)는 데이터변환부(330)가 변환한 빅데이터를 이용하여 학습 알고리즘(예 : 신경회로망 학습, 퍼지(Fuzzy)로직 학습, 딥 러닝, 챗봇)을 적용하고 이러한 인공지능 기법을 통해 기계의 이상이나 결함이 발생하는 결함 패턴을 생성한다.

이러한 결함패턴과 빅데이터는 클라우드(1380)에 저장되고, 지속적으로 누적된다. 클라우드(1380)은 하드디스크나 메모리가 될 수 있다.

이러한 결함패턴은 정기적으로 또는 실시간으로 외부장치(1200)를 통해 결함패턴 설정부(700)에 전송되어 저장된다.

서버장치(1300)는 기계의 진동상태 또는 소음상태에 관한 정보를 포함하는 문자메세지를 휴대폰(1250)으로 전송할 수 있다. 문자메세지를 확인한 사용자는 실시간으로 결함이 있는 기계의 조회와 조치가 가능하다.

상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.

본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.

10 : 결함진단장치,
10a : 제 1 결함진단장치,
10b : 제 2 결함진단장치,
20 : 부착부,
30 : 케이블지지부,
50 : 전원부,
70 : 제어부,
100 : 음향센서,
110 : 버퍼,
120 : 데이터열,
130 : 중복데이터열,
200 : 진동센서,
300 : 신호처리부,
400 : 시간및주파수 데이터형성부,
410 : 시간영역 데이터,
420 : 주파수영역 데이터,
500 : 코드값 계산부,
600 : 비교부,
700 : 결함패턴 설정부,
800 : 기준설정부,
850 : 단자부,
900 : 결함알림부,
1000 : 데이터저장부,
1100 : 통신부,
1200 : 외부장치,
1200a : 제 1 그룹외부장치,
1200b : 제 2 그룹외부장치,
1200c : 제 3 그룹외부장치,
1250 : 무선 네트워크,
1260 : 휴대폰,
1270 : 인터넷,
1280 : 제 1 근거리통신망,
1290 : 제 2 근거리통신망,
1300 : 서버장치,
1310 : 데이터베이스부,
1312 : 센서관리DB,
1314 : 오류및이상DB,
1316 : 문자발송DB,
1318 : 데이터DB,
1340 : 데이터변환부,
1360 : 빅데이터처리부,
1380 : 클라우드.

Claims

기계의 진동을 감지하는 진동센서(100);
상기 기계의 소음을 감지하는 음향센서(200);
상기 진동센서(100)와 상기 음향센서(200)의 신호로부터 시간영역데이터(410)와 주파수영역데이터(420)를 각각 형성하는 시간 및 주파수 데이터형성부(400);
상기 시간영역데이터(410) 및 상기 주파수영역데이터(420)로부터 진동코드값과 소음코드값을 각각 산출하는 코드값 계산부(500);
저장된 진동기준과 소음기준이 있는 경우 이를 이용하되, 상기 기계에서 임의의 위치에서 진동 및 소음을 측정, 관리하기 위하여 사용자가 상기 진동기준과 상기 소음기준을 설정하는 경우, 작동조건에 따라 각각 진동과 소음을 다수 측정하여, 측정된 진동신호와 소음신호의 평균값 및 표준편차를 계산하여 각각의 작동조건에서 상기 진동기준과 상기 소음기준으로 설정하는 기능을 수행하는 기준설정부(800);
상기 기계의 결함 패턴 데이터가 저장된 결함패턴 설정부(700);
상기 결함패턴 설정부(700)로부터 독출되는 상기 기계의 결함 패턴 데이터에 기초하여, 상기 기준설정부(800)의 상기 진동기준 및 상기 소음기준을 상기 코드값 계산부(500)의 상기 진동코드값 및 상기 소음코드값과 각각 비교하는 비교부(600);
상기 비교부(600)의 비교 결과에 기초하여 상기 비교결과를 외부로 표출하는 결함알림부(900);
상기 비교결과에서 결함이라고 판단되는 경우, 결함 전후의 상기 진동센서(100)와 상기 음향센서(200)의 각 시간영역데이터(410) 및 주파수영역데이터(420)를 저장하는 데이터저장부(1000); 및
상기 데이터저장부(1000)에 저장된 데이터를 외부장치(1200)로 송신하고, 상기 외부장치(1200)로부터 제어명령을 수신하는 통신부(1100);를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 1 항에 있어서,
상기 시간및주파수 데이터형성부(400)는,
상기 진동센서(100)와 상기 음향센서(200)의 신호를 각각 디지털 샘플링하여 생성된 데이터열(120)을 저장하는 버퍼(110); 및
상기 버퍼(110)내의 상기 데이터열(120)을 FFT 변환하는 제어부(70);를 더 포함하고,
상기 데이터열(120)에 기초하여 시간영역데이터(410)가 생성되고, 그리고
상기 FFT 변환에 기초하여 주파수영역데이터(420)가 생성되는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 2 항에 있어서,
상기 데이터열(120)은 상기 샘플링 전후의 상기 데이터열(120)과 적어도 50%가 중복되는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 1 항에 있어서,
상기 통신부(1100)는 블루투스 통신모듈, 와이파이 통신모듈, 적외선 통신모듈, LAN 통신모듈, 및 USB통신모듈중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 1 항에 있어서,
상기 결함진단장치(10)를 상기 기계의 표면에 빈번히 부착하거나 탈거하기 위해 자석을 갖는 부착부(20)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 1 항에 있어서,
상기 기준설정부(800)의 상기 진동기준과 상기 소음기준을 외부입력으로부터 설정하고자 할 경우, 상기 외부입력을 위한 단자부(850)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 1 항에 있어서,
상기 기준설정부(800)의 상기 진동기준과 상기 소음기준을 외부입력으로부터 설정하고자 할 경우, 상기 통신부(1100)를 통해 수신된 데이터에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치.
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)가 복수개 포함되어 그룹을 형성하고,
하나의 외부장치가 복수개의 상기 결함진단장치(10)와 동시에 또는 순차적으로 통신할 수 있는 것을 특징으로 하는 진동과 소음의 결함진단시스템.
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)가 복수개 포함되어 그룹을 형성하고,
하나의 외부장치가 복수개의 상기 결함진단장치(10)와 동시에 또는 순차적으로 통신하며,
상기 그룹과 상기 외부장치가 복수개 구성되어,
복수의 상기 외부장치가 서버장치(1300)와 통신하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음의 결함진단시스템.
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치(10)가 복수개 포함되어 그룹을 형성하고,
하나의 외부장치가 복수개의 상기 결함진단장치(10)와 동시에 또는 순차적으로 통신하며,
상기 외부장치(1200)가 서버장치(1300)와 통신하며,
상기 서버장치(1300)는,
상기 외부장치(1200)로부터 수신된 데이터를 저장하는 데이터베이스부(1310);
상기 데이터베이스부(1310)내에 저장된 상기 데이터를 소정 포맷으로 변환하는 데이터변환부(1340);
상기 데이터변환부(1340)에 의해 변환된 데이터를 학습하는 빅데이터처리부(1360); 및
상기 빅데이터를 저장하는 클라우드(1380);를 포함하고,
상기 클라우드(1380)에 저장된 상기 빅데이터는 상기 외부장치(1200)를 통해 결함 패턴 데이터로써 결함패턴 설정부(700)에 저장되는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템.
제 10 항에 있어서,
상기 서버장치(1300)에 접속하거나 또는 제 1 근거리통신망(1280)을 통해 상기 복수의 결함진단장치(10)들중 적어도 하나와 무선통신할 수 있는 휴대폰(1250)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템.
제 11 항에 있어서,
상기 서버장치(1300)는 상기 기계의 진동상태 또는 소음상태에 관한 정보를 포함하는 문자메세지를 상기 휴대폰(1250)으로 전송할 수 있는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템.
제 11 항에 있어서,
상기 데이터베이스부(1310)는,
상기 결함진단장치(10)에 정보가 저장되는 센서관리DB(1312);
기계의 진동과 소음에 관한 오류 및 이상의 이력이 저장되는 오류및이상DB(1314); 및
상기 문자메세지의 문장 및 발송이력이 저장되는 문자발송DB(1316); 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동과 소음신호를 이용한 기계결함진단장치를 이용한 빅데이터 기반의 스마트 센서 시스템.