KR20210142220A - Rotating body health evaluation system and method thereof - Google Patents

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KR20210142220A KR1020200058767A KR20200058767A KR20210142220A KR 20210142220 A KR20210142220 A KR 20210142220A KR 1020200058767 A KR1020200058767 A KR 1020200058767A KR 20200058767 A KR20200058767 A KR 20200058767A KR 20210142220 A KR20210142220 A KR 20210142220A
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Abstract

The present invention relates to a system and a method for evaluating the integrity of a rotating body, and more particularly to the system and the method for evaluating the integrity of a rotating body, evaluating the integrity of the rotating body by considering driving conditions such as an axial load, a radial load of the rotating body, and a rotational speed applied to the rotating body in various ways according to the arrangement and environment in which a mechanical device composed of the rotating body is placed. The system for evaluating the integrity of a rotating body includes: a rotating body state measuring unit; a driving condition processing unit; and a control module.

Description

회전체 건전성 평가 시스템 및 방법{Rotating body health evaluation system and method thereof}Rotating body health evaluation system and method thereof

본 발명은 회전체 건전성 평가 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 회전체에 가해지는 다양한 구동조건을 고려하여 회전체의 건전성을 평가하는 회전체 건전성 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for evaluating the health of a rotating body, and more particularly, to a system and method for evaluating the health of a rotating body in consideration of various driving conditions applied to the rotating body.

베어링(Bearing) 등과 같은 회전체는 기계장치의 필수 구성 요소로, 고장이 발생하는 경우 유지보수 비용이 많이 들고 긴 시간 동안 기계장치의 작동을 중단시킬 수 있는 중요한 구성 요소 중 하나이다. A rotating body such as a bearing is an essential component of a mechanical device, and in the event of a failure, it is one of the important components that can cause high maintenance costs and stop the operation of the mechanical device for a long time.

이를 방지하기 위해 현재 유효 상태를 반영하는 정확한 건전성 표시자(Health Indicator: HI)를 설정하여 남은 유효 수명(Remaining Useful Life: RUL)을 안정적으로 예측하는 예측 및 건전성 관리(Prognostics and Health Management: PHM) 시스템이 개발되어 적용되고 있다. To prevent this, Prognostics and Health Management (PHM) reliably predicts Remaining Useful Life (RUL) by setting an accurate Health Indicator (HI) that reflects the current effective state. The system has been developed and applied.

상기 PHM 시스템은 센서를 사용하여 특징을 추출하고 진단을 수행하여 건전성을 평가하기 위한 진단 및 남은 유효 수명을 예측한다.The PHM system extracts features using sensors and predicts diagnostics and remaining useful life to evaluate health by performing diagnostics.

통상적으로 회전체에 대한 대부분의 건전성 평가 및 남은 수명은 지속적이고 동일한 구동조건 하에서 수행된다. 그러나 실제로 회전체는 회전 속도 및 하중과 같은 다양한 구동조건에서 작동한다.In general, most of the soundness evaluation and remaining life of the rotating body are carried out continuously and under the same driving conditions. However, in practice, the rotating body operates under various driving conditions such as rotational speed and load.

상술한 바와 같이 회전체의 건전성을 평가하는 종래 PHM 시스템은 동일한 구동조건 하에서만 평가되므로 실질적으로 다양한 구동조건이 발생하는 실제 상황에 놓인 회전체의 건전성 및 남은 수명을 정확하게 판단할 수 없는 문제점이 있다.As described above, the conventional PHM system for evaluating the soundness of the rotating body is evaluated only under the same driving conditions, so there is a problem in that it is impossible to accurately determine the soundness and remaining life of the rotating body placed in an actual situation in which substantially various driving conditions occur. .

따라서 다양한 구동조건 하에서 회전체의 건전성 및 남은 수명을 판단할 수 있는 회전체 건전성 평가 시스템의 개발이 요구되고 있다.Therefore, there is a demand for the development of a rotating body health evaluation system capable of determining the health and remaining life of the rotating body under various driving conditions.

대한민국 공개특허 제10-2017-0087092호(2017.07.28.공개)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2017-0087092 (published on July 28, 2017)

따라서 본 발명의 목적은 회전체가 구성된 기계장치가 놓인 배치 및 환경에 따라 회전체에 다양하게 가해지는 축 방향 하중 및 회전체 반경 방향 하중, 회전체 속도 등의 구동조건을 고려하여 회전체의 건전성을 평가하는 회전체 건전성 평가 시스템 및 방법을 제공함에 있다.Therefore, it is an object of the present invention to ensure the soundness of the rotating body in consideration of driving conditions such as axial load, radial load, and rotating body speed applied to the rotating body in various ways depending on the arrangement and environment in which the mechanical device composed of the rotating body is placed. To provide a system and method for evaluating the integrity of a rotating body.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템은: 회전체의 회전 시 회전체에서 발생되는 진동을 측정하여 진동신호를 출력하는 회전체 진동측정부를 포함하는 회전체 상태측정부; 상기 회전체의 회전 시 회전체에 가변적으로 인가되는 하중 및 속도를 포함하는 구동조건을 측정하는 구동조건 측정부를 포함하는 구동조건 처리부; 및 가변적으로 인가되는 구동조건이 반영되는 상기 회전체에 대해 상기 회전체 상태측정부로부터 측정되는 진동신호로부터 상기 가변적인 구동조건에 따른 군집모드를 식별하여 복수의 특징을 추출하고, 상기 구동조건이 반영된 상기 복수의 특징에 근거하여 상기 회전체의 건전성을 평가하는 제어모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.A rotating body health evaluation system according to the present invention for achieving the above object is: a rotating body state measuring unit including a rotating body vibration measuring unit for outputting a vibration signal by measuring the vibration generated in the rotating body when the rotating body rotates ; a driving condition processing unit including a driving condition measuring unit for measuring driving conditions including a load and a speed variably applied to the rotating body when the rotating body is rotated; and extracting a plurality of features by identifying a cluster mode according to the variable driving condition from the vibration signal measured from the rotating body state measuring unit for the rotating body to which the variably applied driving condition is reflected, and the driving condition is It characterized in that it comprises a control module for evaluating the soundness of the rotating body based on the reflected plurality of characteristics.

상기 제어모듈은, 상기 회전체와 동일 종류인 회전체에 대한 가변적인 구동조건에서 상기 회전체의 고장 시까지 획득한 진동데이터를 데이터세트로 저장하는 데이터세트 DB 및 상기 가변적인 구동조건에 대한 사이클별 구동조건 정보 및 추출된 사이클별 군집모드 정보를 저장하는 구동조건 DB 및 회전체에 대한 사이클별 건전성 표시자로 구성되는 기준 건전성 평가정보를 저장하고, 상기 회전체의 동일 회전체에 대해 실시간 평가되는 실시간 건전성 표시자를 포함하는 실시간 건전성 평가정보를 저장하는 평가 DB를 포함하는 저장부; 및 상기 회전체와 동일한 회전체가 고장날 때까지 상기 구동조건 처리부에 의해 회전체에 가변적으로 가해지는 구동조건에 대한 구동조건 정보를 상기 구동조건 DB에 저장하고, 상기 구동조건에 따라 상기 회전체 상태 측정부로부터 측정되는 진동신호에 대한 진동데이터를 데이터세트로 상기 데이터세트 DB에 저장한 후, 구동조건 정보의 가변적인 구동조건에 따른 군집모드를 검출하여 상기 구동조건 DB에 저장하고 상기 데이터세트인 진동데이터에 대한 검출된 상기 군집모드별 특징을 추출하며, 특징별 상관계수 및 건전성 표시자에 따른 평가에 의해 가장 높은 상관관계를 갖는 둘 이상의 특징이 조합된 특징 조합을 상기 군집모드별로 추출하고 추출된 군집모드별 특징조합에 대한 사이클별 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하고, 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보에 의해 군집모드를 식별하고, 진동신호로부터 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 측정한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The control module includes a data set DB for storing vibration data acquired until the failure of the rotating body under variable driving conditions for a rotating body of the same type as the rotating body as a data set and a cycle for the variable driving condition It stores the reference soundness evaluation information consisting of the driving condition DB for storing the individual driving condition information and the extracted cluster mode information for each cycle and the health indicator for each cycle for the rotating body, and is evaluated in real time for the same rotating body of the rotating body a storage unit including an evaluation DB for storing real-time health evaluation information including a real-time health indicator; and storing driving condition information on the driving conditions variably applied to the rotating body by the driving condition processing unit until the same rotating body as the rotating body fails in the driving condition DB, and the state of the rotating body according to the driving condition After the vibration data for the vibration signal measured from the measurement unit is stored in the dataset DB as a dataset, a cluster mode according to the variable driving conditions of the driving condition information is detected and stored in the driving condition DB, and the data set is Extracts the detected features for each cluster mode for the vibration data, and extracts and extracts a feature combination in which two or more features having the highest correlation by evaluation according to the correlation coefficient and soundness indicator for each feature are combined for each cluster mode By generating the reference health evaluation information including the health indicator for each cycle for the characteristic combination for each cluster mode and storing it in the evaluation DB, the cluster mode is determined by the driving condition information obtained in real time for the driving condition applied to the real-time rotating body. After identifying and measuring the characteristics of the identified clustering mode corresponding to the characteristic of the characteristic combination extracted from the vibration signal, a health indicator for the characteristic of the clustering mode is calculated to obtain the health indicator of the corresponding cycle of the health evaluation information It is characterized in that it comprises a control unit for evaluating the soundness of the rotating body by comparison.

상기 구동조건 처리부는, 회전체에 사이클별로 미리 설정된 서로 다른 둘 이상의 하중을 인가하고, 서로 다른 둘 이상의 속도로 회전시키는 회전체 구동조건 인가부; 및 상기 구동조건 인가부에 의해 가해진 구동조건에 따라 상기 회전체가 회전하면서 실제 회전체에 가해지는 하중 및 속도를 측정하여 출력하는 상기 회전체 구동조건 측정부를 포함하되, 상기 제어부는, 훈련모드 및 평가모드 중 하나를 설정하는 모드 설정부; 훈련모드에서 상기 회전체 진동측정부를 통해 회전체가 고장날 때까지의 진동신호를 입력받고 입력되는 진동신호에 대한 진동데이터를 상기 데이터세트 DB에 저장하고, 평가모드에서 상기 회전체 진동측정부를 통해 회전하고 있는 회전체의 실시간 진동신호를 입력받아 진동데이터를 출력하는 회전체 상태정보 획득부; 훈련모드에서 상기 회전체 진동측정부와 시간적으로 동기화되어 상기 구동조건 측정부를 통해 상기 회전체에 가해지는 부하 및 속도를 포함하는 사이클에 따른 회전체 구동조건에 대한 구동조건 정보를 획득하여 사이클별 구동조건 정보를 상기 구동조건 DB에 저장하고, 평가모드에서 상기 회전체에 가해지는 실시간 구동조건 정보를 출력하는 회전체 구동조건 획득부; 훈련모드에서 구동조건 정보의 가변적인 구동조건의 사이클에 따른 군집모드를 검출하여 상기 구동조건 DB의 해당 사이클의 구동조건 정보에 매핑하여 저장하고 상기 데이터세트인 진동데이터에 대한 상기 군집모드별 제1 개수의 특징을 추출하며, 특징별 상관계수에 따라 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하여 가장 높은 상관관계를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하고, 추출된 특징 조합에 대한 사이클별 건전성 표시자로 구성되는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하는 훈련부; 및 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보에 의해 군집모드를 식별하고, 진동신호로부터 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 측정한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가하는 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The driving condition processing unit may include: a rotating body driving condition applying unit that applies two or more different loads preset for each cycle to the rotating body and rotates the rotating body at two or more different speeds; and the rotating body driving condition measuring unit which measures and outputs the load and speed applied to the rotating body while the rotating body rotates according to the driving condition applied by the driving condition applying unit, wherein the control unit includes a training mode and a mode setting unit for setting one of the evaluation modes; In the training mode, the vibration signal is received until the rotating body fails through the vibration measuring unit, and the vibration data for the input vibration signal is stored in the data set DB, and rotated through the rotating body vibration measuring unit in the evaluation mode. a rotating body state information obtaining unit that receives a real-time vibration signal of the rotating body and outputs vibration data; In the training mode, it is synchronized with the rotating body vibration measuring unit in time to obtain driving condition information on the rotating body driving condition according to the cycle including the load and speed applied to the rotating body through the driving condition measuring unit to drive each cycle a rotating body driving condition obtaining unit for storing condition information in the driving condition DB and outputting real-time driving condition information applied to the rotating body in an evaluation mode; In the training mode, the cluster mode according to the cycle of the variable driving condition of the driving condition information is detected, mapped to the driving condition information of the corresponding cycle in the driving condition DB, and stored, and the first for each cluster mode for the vibration data, which is the dataset. extracting a number of features, selecting a second number of features from among the first number of features for each cluster mode according to a correlation coefficient for each feature, and calculating a health indicator for a feature combination combining the selected second number of features, The correlation coefficient for the calculated health indicator is obtained, the feature combination for each cluster mode having the highest correlation is extracted, and the standard health evaluation information composed of the health indicator for each cycle for the extracted feature combination is generated and stored in the evaluation DB. training department to store; and identifying the clustering mode by the driving condition information obtained in real time for the driving condition applied to the real-time rotating body, measuring the characteristics of the identified clustering mode corresponding to the characteristics of the feature combination extracted from the vibration signal, and then It is characterized in that it comprises an evaluation unit for evaluating the health of the rotating body by calculating the health indicator for the characteristics of the cluster mode by comparing the health indicator of the cycle of the health evaluation information.

상기 훈련부는, 미리 설정된 사이클별 구동조건 정보에 따라 상기 회전체 구동조건 인가부를 제어하여, 상기 회전체를 구동조건에 따라 회전시키고, 상기 회전체에 하중을 인가하는 구동조건 제어부; 상기 구동조건 DB에 저장된 구동조건 정보를 사이클에 따라 클러스터링하여 군집을 생성하고, 생성된 군집에 따른 사이클별 군집모드를 추출하여 군집모드 정보를 생성하여 상기 구동조건 DB의 해당 구동조건 정보에 매핑하여 저장하는 클러스터링부; 훈련모드에서 수집되어 데이터세트 DB에 저장된 진동데이터 및 클러스터링부로부터 구분된 군집모드에 의해 제1 개수의 군집모드별 특징을 추출하여 출력하는 특징 추출부; 상기 특징 추출부로부터 출력되는 각 군집모드별 특징들의 상관계수에 근거하여 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2 개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하는 특징 평가부; 및 상기 특징 조합의 상관계수 중 가장 높은 상관계수를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하고, 추출된 군집모드별 특징 조합의 특징들에 대한 전 사이클의 건전성 표시자를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하는 군집 특징 조합부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The training unit may include: a driving condition control unit for controlling the rotating body driving condition applying unit according to preset driving condition information for each cycle, rotating the rotating body according to the driving conditions, and applying a load to the rotating body; The driving condition information stored in the driving condition DB is clustered according to the cycle to generate a cluster, and cluster mode information is generated by extracting the cluster mode for each cycle according to the generated cluster, and mapped to the corresponding driving condition information in the driving condition DB. a clustering unit to store; a feature extracting unit for extracting and outputting a first number of features for each clustering mode by the clustering mode separated from the vibration data collected in the training mode and stored in the dataset DB and the clustering unit; Soundness of a feature combination by selecting a second number of features from among the first number of features for each clustering mode based on the correlation coefficient of features for each clustering mode output from the feature extraction unit and combining the selected second number of features a feature evaluation unit that calculates the indicator and obtains a correlation coefficient for the calculated health indicator; and extracting a feature combination for each cluster mode having the highest correlation coefficient among the correlation coefficients of the feature combination, and generating health evaluation information including a health indicator of the entire cycle for the features of the extracted feature combination for each cluster mode. It is characterized in that it includes a cluster feature combination unit to be stored in the evaluation DB.

상기 특징 평가부는, 상기 각 특징의 군집모드별로 사이클에 대한 상관계수를 계산한고, 상관계수의 절대값이 큰 상기 제2 개수의 군집모드별 특징을 선택하여 출력하는 스칼라 평가부; 및 상기 선택된 제2 개수의 군집모드별 특징들을 조합한 군집모드별 특징 조합을 구성하고, 구성된 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산한 후, 군집모드별 특징 조합의 사이클에 대한 건전성 표시자의 상관계수를 계산하여 출력하는 벡터 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The feature evaluation unit may include: a scalar evaluation unit that calculates a correlation coefficient for a cycle for each cluster mode of each feature, and selects and outputs the second number of features for each cluster mode having a large absolute value of the correlation coefficient; and constructing a feature combination for each clustering mode by combining the selected second number of features for each clustering mode, calculating a health indicator for the configured feature combination, and then calculating the correlation coefficient of the health indicator with respect to the cycle of feature combinations for each clustering mode. It is characterized in that it comprises a vector evaluation unit for calculating and outputting.

상기 평가부는, 평가모드에서 회전체 구동조건 획득부로부터 실시간 입력되는 구동조건 정보 및 구동조건 DB에 미리 저장되어 있는 사이클별 군집모드 정보를 비교하여 실시간 입력되는 상기 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 식별된 군집모드 정보를 출력하는 군집 식별부; 상기 평가모드에서 실시간 입력되는 진동데이터 및 상기 군집 식별부에서 식별된 군집모드 정보를 입력받고, 상기 진동데이터에 대해 상기 훈련모드에서 추출된 상기 특지 조합의 특징에 대응하는 상기 군집모드의 특징을 추출하고, 추출된 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 출력하는 실시간 특징 추출부; 및 상기 건전성 표시자와 상기 평가 DB에 저장된 기준 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 상기 회전체의 실시간 건전성을 평가하는 건전성 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The evaluation unit identifies the clustering mode of the driving condition information input in real time by comparing the driving condition information input in real time from the rotating body driving condition acquisition unit in the evaluation mode and the group mode information for each cycle stored in advance in the driving condition DB, and , a cluster identification unit for outputting the identified cluster mode information; The vibration data input in real time in the evaluation mode and the cluster mode information identified by the cluster identification unit are received, and the characteristic of the cluster mode corresponding to the characteristic combination extracted in the training mode with respect to the vibration data is extracted. and a real-time feature extraction unit for calculating and outputting health indicators for the extracted cluster mode features; and a health evaluation unit for evaluating the real-time health of the rotating body by comparing the health indicator with the health indicator of the corresponding cycle of the reference health evaluation information stored in the evaluation DB.

상기 군집모드는 속도의 가변에 따른 제1군집모드 및 제2군집모드로 구성되고, 상기 특징의 제1 개수는 13개이고, 상기 선택되는 제2 개수는 5개인 것을 특징으로 한다.The swarming mode is composed of a first swarming mode and a second swarming mode according to a variable speed, and the first number of the features is 13, and the selected second number is 5.

상기 회전체 상태 측정부는, 회전체의 회전 시 발생되는 온도를 측정하는 회전체 온도 측정부를 더 포함하되, 상기 제어부는, 상기 회전체 온도 측정부에 의해 측정되는 온도가 미리 설정된 기준 온도를 초과하면 상기 회전체가 고장난 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The rotating body state measuring unit further comprises a rotating body temperature measuring unit for measuring a temperature generated during rotation of the rotating body, wherein the control unit, when the temperature measured by the rotating body temperature measuring unit exceeds a preset reference temperature It is characterized in that it is determined that the rotating body is broken.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 방법은: 제어모듈이 훈련모드에서 회전체가 처음 회전하여 고장날 때까지의 구동조건 처리부에 의해 회전체에 가변적으로 가해지는 사이클별 구동조건에 따른 구동조건 정보 및 상기 사이클별 구동조건에 따라 회전체 상태측정부로부터 측정되는 진동신호에 대한 진동데이터를 획득하여 데이터세트 DB에 저장하고, 상기 구동조건 정보에 따른 사이클별 군집모드를 구분한 사이클별 군집모드 정보를 구동조건 DB에 저장하며, 상기 진동데이터로부터 군집모드별 특징들을 추출한 후, 추출된 특징 중 사이클에 대한 상관관계가 큰 군집모드별 복수의 특징을 선택하고, 선택된 군집모드별 복수의 특징을 조합한 특징 조합의 특징들의 전 사이클에 대한 기준 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB에 저장하는 훈련 과정; 및 상기 제어모듈이 평가모드에서 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보와 상기 훈련모드에서 미리 저장된 군집모드 정보를 비교하여 상기 실시간 획득되는 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 실시간 획득되는 진동데이터로부터 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 추출한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가하는 실시간 평가 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.The rotating body health evaluation method according to the present invention for achieving the above object is: Cycle-by-cycle driving in which the control module is variably applied to the rotating body by the driving condition processing unit until the rotating body first rotates in the training mode and fails Acquires the vibration data for the vibration signal measured from the rotating body state measurement unit according to the driving condition information according to the condition and the driving condition for each cycle and stores it in the data set DB, and classifies the cluster mode for each cycle according to the driving condition information The cluster mode information for each cycle is stored in the driving condition DB, and features for each cluster mode are extracted from the vibration data, and then a plurality of features for each cluster mode with a high correlation to the cycle are selected among the extracted features, and the selected cluster mode a training process of generating reference health evaluation information including a reference health indicator for all cycles of features of a feature combination combining a plurality of features and storing it in an evaluation DB; and the control module compares the driving condition information acquired in real time with respect to the driving condition applied to the real-time rotating body in the evaluation mode with the swarming mode information stored in advance in the training mode to identify the swarming mode of the driving condition information obtained in real time, , After extracting the characteristics of the identified clustering mode corresponding to the characteristic of the characteristic combination from the vibration data obtained in real time, the health indicator for the characteristic of the clustering mode is calculated, and the health indicator of the corresponding cycle of the health evaluation information is compared. It is characterized in that it includes a real-time evaluation process to evaluate the soundness of the rotating body.

상기 방법은, 상기 훈련모드 및 상기 평가모드 중 하나를 설정하는 모드 설정 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The method may further include a mode setting process of setting one of the training mode and the evaluation mode.

상기 훈련 과정은, 상기 제어모듈의 제어부가 구동조건 제어부를 통해 미리 설정된 사이클별 구동조건 정보에 따라 회전체 구동조건 인가부를 제어하여, 상기 회전체를 구동조건에 따라 회전시키고 상기 회전체에 하중을 가하는 구동조건 제어 단계; 상기 제어모듈의 제어부가 회전체 진동측정부를 통해 회전체가 고장날 때까지의 진동신호를 입력받고 입력되는 진동신호에 대한 진동데이터를 상기 데이터세트 DB에 저장하고, 상기 회전체 진동측정부와 시간적으로 동기화되어 구동조건 측정부를 통해 상기 회전체에 가해지는 부하 및 속도를 포함하는 사이클에 따른 회전체 구동조건에 대한 구동조건 정보를 획득하여 사이클별 구동조건 정보를 상기 구동조건 DB에 저장하는 데이터세트 수집 단계; 상기 제어부가 수집된 구동조건 정보를 사이클에 따라 클러스터링하여 군집을 생성하고, 생성된 군집에 따른 사이클별 군집모드를 설정하는 군집 클러스터링 단계; 상기 제어부가 훈련모드에서 회전체 상태정보 획득부로부터 획득되는 진동데이터 및 클러스터링부로부터 획득되는 군집모드에 의해 제1 개수의 군집모드별 특징을 추출하여 출력하는 특징 추출 단계; 상기 제어부가 각 특징별 상관계수에 따라 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하는 특징 평가 단계; 상기 제어부가 상기 특징 조합의 상관계수 중 가장 높은 상관계수를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하는 군집 특징 조합 단계; 및 상기 제어부가 추출된 군집모드별 특징 조합의 특징들에 대한 전 사이클의 건전성 표시자를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하는 건전성 평가정보 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the training process, the control unit of the control module controls the rotating body driving condition applying unit according to the driving condition information for each cycle preset through the driving condition control unit, rotating the rotating body according to the driving conditions and applying a load to the rotating body applying driving condition control step; The control unit of the control module receives the vibration signal until the rotating body fails through the rotating body vibration measuring unit and stores the vibration data for the input vibration signal in the data set DB, and temporally with the rotating body vibration measuring unit Data set collection that synchronizes and stores driving condition information for each cycle in the driving condition DB by acquiring driving condition information on the driving condition of the rotating body according to the cycle including the load and speed applied to the rotating body through the driving condition measuring unit step; a cluster clustering step in which the controller clusters the collected driving condition information according to a cycle to generate a cluster, and sets a cluster mode for each cycle according to the generated cluster; a feature extraction step in which the control unit extracts and outputs a first number of features for each cluster mode by the vibration data obtained from the rotating body state information obtaining unit and the clustering mode obtained from the clustering unit in the training mode; The control unit selects a second number of features among the first number of features for each cluster mode according to a correlation coefficient for each feature, and calculates a health indicator for a feature combination in which the selected second number of features is combined, and the calculated health a feature evaluation step of obtaining a correlation coefficient for an indicator; a cluster feature combination step in which the control unit extracts a feature combination for each cluster mode having the highest correlation coefficient among the correlation coefficients of the feature combination; and a health evaluation information generating step of generating, by the controller, health evaluation information including a health indicator of the entire cycle for the extracted features of each cluster mode feature combination and storing it in the evaluation DB.

상기 특징 평가 단계는, 상기 제어부가 상기 각 특징의 군집모드별로 사이클에 대한 상관계수를 계산하고 상관계수의 절대값이 큰 상기 제2 개수의 군집모드별 특징을 선택하여 출력하는 스칼라 평가 단계; 및 상기 제어부가 상기 선택된 제2 개수의 군집모드별 특징들을 조합한 군집모드별 특징 조합을 구성하고, 구성된 특징 조합에 대한 마할라노비스 거리를 계산한후, 군집모드별 특징 조합의 사이클에 대한 마할라노비스 거리의 상관계수를 계산하고, 상관계수가 가장 큰 특징 조합을 기준 특징 조합으로 설정하고, 상기 기준 특징 조합의 특징들에 대한 전 사이클에 대한 건전성 표시자를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB에 저장하는 벡터 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The feature evaluation step may include: a scalar evaluation step in which the controller calculates a correlation coefficient for a cycle for each cluster mode of each feature and selects and outputs the second number of features for each cluster mode having a large absolute value of the correlation coefficient; and the control unit configures a feature combination for each cluster mode by combining the selected second number of features for each cluster mode, calculates a Mahalanobis distance for the configured feature combination, Calculate the correlation coefficient of Ranobis distance, set the feature combination with the largest correlation coefficient as the reference feature combination, and generate and evaluate health evaluation information including health indicators for all cycles for the features of the reference feature combination It is characterized in that it includes a vector evaluation step to be stored in the DB.

상기 평가 과정은, 상기 제어부가 평가모드에서 회전체 구동조건 획득부로부터 입력되는 구동조건 정보 및 구동조건 DB에 미리 저장되어 있는 사이클별 군집모드 정보를 비교하여 상기 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 식별된 군집모드 정보를 출력하는 군집 식별 단계; 상기 제어부가 상기 평가모드에서 실시간 입력되는 진동데이터 및 상기 군집 식별부에서 식별된 군집모드 정보를 입력받고, 상기 진동데이터에 대해 상기 훈련모드에서 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 상기 군집모드의 특징을 추출하고, 추출된 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 출력하는 실시간 특징 추출 단계; 및 상기 제어부가 상기 건전성 표시자와 상기 평가 DB에 저장된 기준 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 상기 회전체의 실시간 건전성을 평가하는 건전성 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the evaluation process, the control unit identifies the cluster mode of the driving condition information by comparing the driving condition information input from the rotating body driving condition acquisition unit in the evaluation mode and the group mode information for each cycle stored in advance in the driving condition DB, and , a cluster identification step of outputting the identified cluster mode information; The control unit receives the vibration data input in real time in the evaluation mode and the cluster mode information identified by the cluster identification unit, and the cluster mode corresponding to the characteristics of the feature combination extracted in the training mode with respect to the vibration data. a real-time feature extraction step of extracting features, calculating and outputting health indicators for the features of the extracted cluster mode; and a health evaluation step in which the control unit compares the health indicator with the health indicator of the corresponding cycle of the reference health evaluation information stored in the evaluation DB to evaluate the real-time health of the rotating body.

본 발명은 회전체에 가해지는 다양한 구동조건을 고려하여 건전성을 평가하므로 회전체의 건전성 및 남은 수명 예측의 정확성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.Since the present invention evaluates the soundness in consideration of various driving conditions applied to the rotating body, there is an effect of improving the soundness of the rotating body and the accuracy of predicting the remaining life.

도 1은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템에 사이클에 따라 가해지는 축 방향 부하, 반경 방향 부하 및 속도 구동조건 파형을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 진동신호의 파형 및 진동신호로부터 추출되는 특징 파형들을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위한 구동조건의 군집방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위한 진동신호의 특징들 각각에 대한 스칼라 평가의 군집모드별 상관계수를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위해 스칼라 평가에서 선택된 군집 특징 조합별 상관계수 파형 및 사이클에 대한 건전성 표시자 파형을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 방법 중 훈련모드의 군집 특징 조합 추출 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 회전체 건전성 평가 방법 중 평가모드의 실시간 건전성 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.1 is a view showing the configuration of a rotating body health evaluation system according to the present invention.
2 is a view showing waveforms of an axial load, a radial load, and a speed driving condition applied according to a cycle to the rotating body integrity evaluation system according to the present invention.
3 is a view showing a waveform of a vibration signal and characteristic waveforms extracted from the vibration signal according to the present invention.
4 is a view for explaining a method of clustering driving conditions for evaluating the soundness of a rotating body according to the present invention.
5 is a view showing the correlation coefficient for each cluster mode of the scalar evaluation for each of the characteristics of the vibration signal for the evaluation of the integrity of the rotating body according to the present invention.
6 is a view showing the correlation coefficient waveform for each cluster feature combination selected in the scalar evaluation for the health evaluation of the rotating body according to the present invention and the health indicator waveform for the cycle.
7 is a flowchart illustrating a rotating body health evaluation method according to the present invention.
8 is a flowchart illustrating a method for extracting a combination of cluster features in a training mode among the rotational health evaluation method according to the present invention.
9 is a flowchart illustrating a real-time health evaluation method in an evaluation mode among the rotating body health evaluation methods according to an embodiment of the present invention.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템의 구성 및 동작을 상세히 설명하고, 상기 시스템에서의 회전체의 건전성 평가 방법을 설명한다. 이하의 설명에서 상기 회전체는 베어링(Bearing)인 경우를 위주로 설명한다.Hereinafter, the configuration and operation of the rotating body health evaluation system according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and a soundness evaluation method of the rotating body in the system will be described. In the following description, a case in which the rotating body is a bearing will be mainly described.

도 1은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템에 사이클에 따라 가해지는 축 방향 부하, 반경 방향 부하 및 속도 구동조건 파형을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 진동신호의 파형 및 진동신호로부터 추출되는 특징 파형들을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위한 구동조건의 군집방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위한 진동신호의 특징들 각각에 대한 스칼라 평가의 군집모드별 상관계수를 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위해 스칼라 평가에서 선택된 군집 특징 조합별 상관계수 파형 및 사이클에 대한 건전성 표시자 파형을 나타낸 도면이다. 이하 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한다.1 is a view showing the configuration of a rotating body health evaluation system according to the present invention, FIG. 2 is an axial load, radial load and speed driving condition waveforms applied to the rotating body health evaluation system according to the cycle according to the present invention 3 is a view showing a waveform of a vibration signal according to the present invention and characteristic waveforms extracted from the vibration signal, and FIG. 4 is a view for explaining a method of clustering driving conditions for evaluating the integrity of a rotating body according to the present invention 5 is a view showing the correlation coefficient for each cluster mode of the scalar evaluation for each of the characteristics of the vibration signal for the evaluation of the soundness of the rotating body according to the present invention, and FIG. 6 is for the evaluation of the soundness of the rotating body according to the present invention It is a diagram showing the correlation coefficient waveform for each cluster feature combination selected in the scalar evaluation and the health indicator waveform for the cycle. Hereinafter, it will be described with reference to FIGS. 1 to 6 .

본원발명의 회전체는 축을 중심으로 빙빙 도는 물체이면 모두 가능하며, 상기 회전체는 베어링(Bearing)인 것이 바람직할 것이다. The rotating body of the present invention may be any object that revolves around an axis, and the rotating body may preferably be a bearing.

본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템은 구동조건 처리부(100), 회전체 상태측정부(200) 및 제어모듈(500)을 포함하고, 실시예에 따라 디스플레이부(300) 및 입력부(400)를 더 포함할 수 있을 것이다. The rotating body health evaluation system according to the present invention includes a driving condition processing unit 100 , a rotating body state measuring unit 200 and a control module 500 , and according to an embodiment, a display unit 300 and an input unit 400 . could include more.

상기 구동조건 처리부(100)는 회전체 구동조건 인가부(110) 및 회전체 구동 조건 측정부(120)를 포함한다. The driving condition processing unit 100 includes a rotating body driving condition applying unit 110 and a rotating body driving condition measuring unit 120 .

상기 회전체 구동조건 측정부(120)는 회전하는 회전체가 구성되는 기계장치 에 구성되어 회전체에 가해지는 구동조건을 측정한다. The rotating body driving condition measurement unit 120 is configured in a mechanical device including a rotating rotating body to measure driving conditions applied to the rotating body.

상기 회전체 구동조건 인가부(110)는 본 발명에 따라 훈련모드를 수행하기 위해 회전체에 인위적으로 구동조건을 인가한다. 상기 기계장치는 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가를 위한 테스트 리그(Test Rig)가 될 수 있고, 평가모드에서만 제어모듈(500)에 연결되는 장치일 수도 있을 것이다. The rotating body driving condition applying unit 110 artificially applies driving conditions to the rotating body to perform the training mode according to the present invention. The mechanical device may be a test rig for evaluating the integrity of a rotating body according to the present invention, and may be a device connected to the control module 500 only in the evaluation mode.

상기 구동조건은 회전체의 속도(Speed, 단위: rpm), 반경 방향 하중(Radial force, 단위 : kN) 및 축 방향 하중(Axial Force, 단위: kN)) 등 중 어느 하나 이상이 될 수 있을 것이다.The driving condition may be any one or more of the speed of the rotating body (Speed, unit: rpm), radial force (unit: kN), axial force (unit: kN), etc. .

상기 회전체 구동조건 인가부(110)는 제어모듈(500)의 제어를 받아 상기 회전체 속도, 반경 방향 하중 및 축 방향 하중을 사이클에 따라 가변하여 회전체에 인가한다.The rotating body driving condition applying unit 110 applies the control of the control module 500 to the rotating body by varying the speed of the rotating body, the radial load, and the axial load according to the cycle.

상기 회전체 구동조건 인가부(110)는 제어모듈(500)로부터 도 2의 201과 같이 축 방향 하중 및 반경 방향 하중을 변경하는 사이클 인가받아 회전축에 해당 사이클에 대응하는 축 방향 하중 및 반경 방향 하중을 인가하고, 202와 같은 속도 사이클을 인가받아 속도를 변경한다.The rotating body driving condition applying unit 110 receives a cycle for changing the axial load and the radial load from the control module 500 as shown in 201 of FIG. 2 , and the axial load and radial load corresponding to the cycle on the rotating shaft is applied, and a speed cycle such as 202 is applied to change the speed.

도 2의 201에서 보이는 바와 같이 회전체 구동조건 인가부(110)는 1kN 및 20 kN의 반경 방향 하중을 사이클에 따라 교번하여 인가하고, 1kN 및 15kN의 축 방향 하중을 사이클에 따라 교번하여 인가하며, 750rpm 및 100rpm의 속도가 사이클에 따라 교번되도록 제어한다.As shown in 201 of FIG. 2, the rotating body driving condition applying unit 110 alternately applies radial loads of 1 kN and 20 kN according to the cycle, and alternately applies axial loads of 1 kN and 15 kN according to the cycle. , control so that the speeds of 750 rpm and 100 rpm alternate according to the cycle.

또한, 도 2 내지 도 6의 도면은 반경 방향 하중 1, 축 방향 하중 1, 속도 750인 모드1 및 반경 방향 하중 20kN, 축 방향 하중 15kN, 속도 1000rmp인 모드2로 운영 시의 사이클 파형(도2), 진동신호 파형(도 3의 301), 특징 파형(도 3의 302), 클러스터링 그래프(도 4의 401), 군집모드 사이클(도 4의 402), 군집모드 및 특징별 상관계수 그래프(도 5), 특징 조합별 상관계수 그래프(도 6의 601) 및 최대 상관계수를 가지는 특징 조합의 건전성 평가정보 그래프(602)를 나타낸 것이다. In addition, the drawings of FIGS. 2 to 6 show the cycle waveforms when operating in mode 1 with radial load 1, axial load 1, and speed 750, and mode 2 with a radial load of 20 kN, axial load of 15 kN, and speed of 1000 rmp (FIG. 2). ), vibration signal waveform (301 in Fig. 3), feature waveform (302 in Fig. 3), clustering graph (401 in Fig. 4), cluster mode cycle (402 in Fig. 4), cluster mode and feature-specific correlation coefficient graph (Fig. 5), the correlation coefficient graph for each feature combination (601 in FIG. 6 ) and the health evaluation information graph 602 of the feature combination having the maximum correlation coefficient are shown.

회전체 구동조건 측정부(120)는 상술한 도 2 및 도 6의 예에서 상기 회전체 구동조건 인가부(110)에 의해 회전체에 상기 구동조건이 인가되는 상태에서 실제 회전체에 가해지는 구동조건, 반경 방향 하중, 축 방향 하중 및 속도를 측정하여 제어모듈(500)로 출력한다. The rotating body driving condition measuring unit 120 is the driving applied to the actual rotating body in a state in which the driving condition is applied to the rotating body by the rotating body driving condition applying unit 110 in the examples of FIGS. 2 and 6 described above. The condition, radial load, axial load and speed are measured and output to the control module 500 .

회전체 상태측정부(200)는 회전체 진동측정부(210)를 포함하고, 실시예에 따 라 회전체 온도 측정부(220)를 더 포함할 수 있을 것이다. The rotating body state measuring unit 200 may include a rotating body vibration measuring unit 210, and may further include a rotating body temperature measuring unit 220 according to an embodiment.

회전체 진동측정부(210)는 상기 회전체 구동조건 인가부(110)에 의해 상기 모드에 따라 회전하고 상기 반경 방향 하중 및 축 방향 하중이 인가되는 회전체의 회전으로 인해 발생되는 진동을 측정하여, 도 3의 301에서 나타낸 것과 같은 진동신호를 제어모듈(500)로 출력한다. 상기 진동신호는 실시예에 따라 25.6kHz의 샘플링 레이트(Sampling Rate)를 가지고, 데이터 길이(Data Length)는 60초인 것이 바 람직할 것이다. The rotating body vibration measuring unit 210 rotates according to the mode by the rotating body driving condition applying unit 110 and measures the vibration generated due to the rotation of the rotating body to which the radial load and the axial load are applied. , outputs a vibration signal as shown in 301 of FIG. 3 to the control module 500 . The vibration signal has a sampling rate of 25.6 kHz according to an embodiment, and it is preferable that the data length is 60 seconds.

상기 회전체 온도 측정부(220)는 회전체에 인접하거나 접하도록 구성되어 상기 회전의 회전에 따라 회전체에서 발생하는 온도에 따른 온도신호를 제어모듈 (500)로 출력한다. The rotating body temperature measuring unit 220 is configured to be adjacent to or in contact with the rotating body, and outputs a temperature signal according to the temperature generated in the rotating body according to the rotation of the rotation to the control module 500 .

디스플레이부(300)는 상기 제어모듈(500)의 동작 모드 등과 같은 다양한 동작상태정보를 색, 텍스트, 그래픽, 정지영상 및 동영상 중 어느 하나 이상으로 표시한다. The display unit 300 displays various operation state information such as an operation mode of the control module 500 in any one or more of color, text, graphic, still image, and moving image.

입력부(400)는 제어모듈의 동작을 제어하기 위한 하나 이상의 키, 버튼, 스위치 등을 포함하는 조작장치 및 상기 디스플레이부(300)의 화면에 일체로 구성되어 터치되는 화면의 위치에 대응하는 위치신호를 출력하는 터치패드 등 중 어느 하나 이상을 포함하여 사용자와의 인터페이스 수단을 제공한다. The input unit 400 is integrally configured on the screen of the display unit 300 and an operation device including one or more keys, buttons, switches, etc. for controlling the operation of the control module, and is a position signal corresponding to the position of the touched screen. It provides an interface means with the user, including any one or more of a touch pad that outputs the.

제어모듈(500)은 저장부(600) 및 제어부(700)를 포함하여 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 시스템의 전반적인 동작을 제어한다.The control module 500 controls the overall operation of the rotating body health evaluation system according to the present invention, including the storage unit 600 and the control unit 700.

저장부(600)는 본 발명에 따른 제어모듈(500)의 동작을 제어하기 위한 제어프로그램을 저장하는 프로그램영역, 상기 제어프로그램 수행 중에 발생되는 데이터를 일시 저장하는 임시영역, 상기 제어프로그램 수행에 필요한 데이터 및 제어프로그램 수행 중에 발생된 데이터를 반영구적으로 저장하는 데이터영역을 포함한다. 상기 데이터영역에는 본 발명에 따라 데이터세트 DB(610), 구동조건 DB(620) 및 평 가 DB(630)가 구성될 수 있을 것이다. The storage unit 600 includes a program area for storing a control program for controlling the operation of the control module 500 according to the present invention, a temporary area for temporarily storing data generated during the execution of the control program, and necessary for executing the control program. It includes a data area for semi-permanently storing data and data generated during execution of the control program. In the data area, a data set DB 610, a driving condition DB 620, and an evaluation DB 630 may be configured according to the present invention.

상기 데이터세트 DB(610)는 실시간 평가하고자 하는 회전체와 동일 종류인 회전체에 대한 가변적인 구동조건에서 상기 회전체의 첫 회전 개시 시부터 고장이 날 때까지 획득한 진동데이터를 데이터세트로 저장한다. The data set DB 610 stores the vibration data obtained from the start of the first rotation of the rotating body until the failure occurs as a data set under variable driving conditions for the rotating body of the same type as the rotating body to be evaluated in real time. do.

상기 구동조건 DB(620)는 상기 가변적인 구동조건에 대한 사이클별 구동조건 정보 및 추출된 사이클별 군집모드 정보를 저장한다. The driving condition DB 620 stores cycle-by-cycle driving condition information for the variable driving conditions and the extracted cycle-by-cycle cluster mode information.

평가 DB(630)는 회전체에 대한 전 사이클에 대한 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 저장하고, 상기 회전체의 동일 회전체에 대해 실시간 평가되는 실시간 건전성 표시자를 포함하는 실시간 건전성 평가정보를 저장한다. 상기 실시간 건전성 평가정보는 상기 실시간 건전성 표시자, 상기 실시간 건전성 표시자와 상기 실시간 건전성 표시자의 기준 건전성 평가정보의 상기 실시간 건전성 표시자의 사이클에 대응하는 기준 건전성 표시자 간의 마할라노비스 거리정보가 더 포함될 수 있을 것이다. 상기 실시간 건전성 표시자 및 기준 건전성 표시자 간의 마할라노비스 거리정보가 미리 설정된 기준 거리를 벗어나는 경우 회전체에 오류가 발생한 것으로 간주될 수 있을 것이다.The evaluation DB 630 stores the reference soundness evaluation information including the health indicator for the entire cycle for the rotating body, and real-time health evaluation information including the real-time health indicator evaluated in real time for the same rotating body of the rotating body. Save. The real-time health assessment information further includes Mahalanobis distance information between the real-time health indicator, the real-time health indicator and a reference health indicator corresponding to a cycle of the real-time health indicator of the real-time health indicator and the reference health assessment information of the real-time health indicator. will be able When the Mahalanobis distance information between the real-time health indicator and the reference health indicator deviates from a preset reference distance, it may be considered that an error has occurred in the rotating body.

제어부(700)는 모드 설정부(710), 회전체 상태 획득부(720), 회전체 구동조건 획득부(730), 훈련부(740) 및 평가부(750)를 포함하여 본 발명에 따른 제 어모듈(500)의 전반적인 동작을 제어한다. The control unit 700 includes a mode setting unit 710, a rotating body state obtaining unit 720, a rotating body driving condition obtaining unit 730, a training unit 740 and an evaluation unit 750 to control according to the present invention. Controls the overall operation of the module 500 .

구체적으로 설명하면 모드 설정부(710)는 디스플레이부(300)를 통해 훈련모드 및 평가모드를 선택할 수 있는 모드 선택 수단을 제공하고, 입력부(400)를 통해 모드가 선택되면 훈련모드 및 평가모드 중 선택된 모드에 대응하는 모드를 설정한 다. Specifically, the mode setting unit 710 provides a mode selection means for selecting a training mode and an evaluation mode through the display unit 300 , and when a mode is selected through the input unit 400 , one of the training mode and the evaluation mode Set the mode corresponding to the selected mode.

회전체 상태정보 획득부(720)는 훈련모드에서 회전체 상태측정부(200)의 회전체 진동측정부(210)를 통해 회전체의 최초 회전 시부터 상기 회전체가 고장날 때까지의 진동신호를 입력받고, 입력되는 진동신호를 진동데이터로 변환하여 상기 회전체에 대한 데이터세트로 데이터세트 DB(610)에 저장하고, 데이터세트의 구성 완료 시 진동데이터를 훈련부(740)로 출력한다. The rotating body state information acquisition unit 720 receives a vibration signal from the first rotation of the rotating body through the rotating body vibration measuring unit 210 of the rotating body state measuring unit 200 in the training mode until the rotating body malfunctions. It receives the input, converts the input vibration signal into vibration data, stores it in the dataset DB 610 as a dataset for the rotating body, and outputs the vibration data to the training unit 740 when the configuration of the dataset is completed.

상기 회전체 상태정보 획득부(720)는 상기 회전체 온도 측정부(220)로부터 입력되는 온도신호에 의한 온도가 미리 설정된 기준온도를 초과하는 경우 상기 회전체가 고장이 난 것으로 판단할 수 있을 것이다. 상기 기준온도는 일실시예에 따라 200℃로 설정될 수 있을 것이다. 또한, 회전체 상태정보 획득부(720)의 회전체 고장 판단은 온도에 한정되지 않으며 진동세기 등과 같이 다른 요소에 의해 판단될 수도 있을 것이다. The rotating body state information acquisition unit 720 may determine that the rotating body has failed when the temperature by the temperature signal input from the rotating body temperature measuring unit 220 exceeds a preset reference temperature. . The reference temperature may be set to 200°C according to an exemplary embodiment. In addition, the rotation body failure determination of the rotation body state information acquisition unit 720 is not limited to the temperature and may be determined by other factors such as vibration strength.

회전체 상태정보 획득부(720)는 평가모드에서 회전체 상태측정부(200)의 회전체 진동측정부(210)를 통해 회전하고 있는 회전체에서 실시간으로 발생되는 진동에 대한 진동신호를 입력받아 진동데이터로 변환하여 평가부(750)로 출력한다.The rotating body state information acquisition unit 720 receives a vibration signal for vibration generated in real time from the rotating body rotating through the rotating body vibration measuring unit 210 of the rotating body condition measuring unit 200 in the evaluation mode. It is converted into vibration data and output to the evaluation unit 750 .

회전체 구동조건 획득부(730)는 훈련모드에서 회전체 구동조건 측정부(120)를 통해 상기 회전체의 최초 회전 개시부터 고장날 때까지의 사이클별 구동조건을 측정하여 전 사이클에 대한 구동조건 정보를 생성하여 구동조건 DB(620)에 저장하고, 전 사이클에 대한 구동조건 정보의 생성 완료 시 전 사이클의 구동조건 정보를 훈련부(740)로 제공한다. The rotating body driving condition acquisition unit 730 measures the driving conditions for each cycle from the initial start of rotation of the rotating body to the failure through the rotating body driving condition measuring unit 120 in the training mode, and driving condition information for all cycles is generated and stored in the driving condition DB 620 , and when the generation of driving condition information for the previous cycle is completed, the driving condition information of the previous cycle is provided to the training unit 740 .

또한, 상기 회전체 구동조건 획득부(730)는 평가모드에서 회전체 구동조건 측정부(120)를 통해 현재 실시간 회전하고 있는 회전체에 가해지는 해당 사이클의 구동조건을 측정한 사이클 구동조건 정보를 평가부(750)로 제공한다. In addition, the rotating body driving condition acquisition unit 730 receives cycle driving condition information obtained by measuring the driving conditions of the corresponding cycle applied to the rotating body currently rotating in real time through the rotating body driving condition measuring unit 120 in the evaluation mode. It is provided to the evaluation unit 750 .

훈련부(540)는 구동조건 제어부(741), 특징 추출부(742), 클러스터링부(743), 특징 평가부(744) 및 군집 특징 조합부(747)를 포함하고, 훈련모드에서 활성화되어 가장 큰 건전성 표시자를 가지는 군집 특징 조합을 추출하고, 그에 따른 회전체의 수명을 다할 때까지의 전체 사이클에 대한 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB(630)에 저장한다. The training unit 540 includes a driving condition control unit 741 , a feature extraction unit 742 , a clustering unit 743 , a feature evaluation unit 744 , and a cluster feature combination unit 747 , and is activated in the training mode and has the largest The cluster feature combination having the health indicator is extracted, and the reference health evaluation information including the health indicator for the entire cycle until the end of the life of the rotating body is generated and stored in the evaluation DB 630 .

구동조건 제어부(741)는 도 2와 같은 사이클별 구동조건에 따라 회전체 구동 조건 인가부(110)를 제어하여 회전체에 구동조건을 인가한다. The driving condition control unit 741 controls the rotating body driving condition applying unit 110 according to the cycle-by-cycle driving conditions as shown in FIG. 2 to apply the driving conditions to the rotating body.

클러스터링부(743)는 회전체 구동조건 측정부(120)를 통해 회전체에 인가되고 있는 구동조건을 회전체 구동조건 획득부(730)를 통해 획득하고, 획득되는 구동조건들을 K-평균 클러스터링을 수행하여 구동조건들에 의해 형성되는 군집을 검출하고, 각 군집의 그룹 S={S1, S2,...,SK}에 대해 중심점(μi, i=1,2,...,K)를 찾아서 군집모드 정보로서 출력한다. 도 2와 같이 구동조건들이 인가되는 경우, 군집은 도 4의 401과 같이 군집1(Regime1, 이하 "군집모드1"이라 함) 과 군집2(Regime2, 이하 "군집모드2"이라 함)의 형태로 형성된다. 이 군집모드1과 군집모드2는 도 4의 402와 같이 사이클에 따라 교번하여 발생될 것이다. The clustering unit 743 acquires the driving condition being applied to the rotating body through the rotating body driving condition measurement unit 120 through the rotating body driving condition obtaining unit 730, and performs K-mean clustering of the obtained driving conditions. carried out by detecting the cluster formed by the operating conditions, for each cluster group s = {s 1, s 2 , ..., s K} center point (μ i, i = 1,2, ... for the ,K) is found and output as cluster mode information. When the driving conditions are applied as shown in FIG. 2 , the cluster is in the form of cluster 1 (Regime1, hereinafter referred to as “swarm mode 1”) and cluster 2 (Regime2, hereinafter referred to as “swarm mode 2”) as shown in 401 of FIG. 4 . is formed with The clustering mode 1 and the clustering mode 2 will be generated alternately according to a cycle as shown in 402 of FIG. 4 .

특징 추출부(742)는 회전체 상태정보 획득부(720)로부터 데이터세트 DB(610)에 저장되어 있는 전 사이클에 대한 진동데이터를 입력받고, 진동데이터의 제1 개수의 특징을 추출하고, 클러스터링부(743)로부터 구동조건 정보를 입력받아 상기 제1 개수 각각의 특징을 군집모드별로 분리하여 특징 평가부(744)로 출력한다. 상기 제1 개수는 도 3에서 나타낸 바와 같이 13개일 수 있으며, 13개의 특징은 회전체가 베어링인 경우, 도 3에서 나타낸 바와 같이 RMS(Root Meam Square), Standard Deviation(표준편차), Peak, Skewness(편포도), Kurtosis(첨예도), Crest factor(파고율), Clearance Factor, Impulse Factor, Peak-to-Peak, Entropy, BPFI(Ball Passing Frequency Inner), BPFO(Ball Passing Frequency Inner) 및 BSF(Ball Spinning Frequency)가 될 수 있을 것이다. The feature extraction unit 742 receives the vibration data for the entire cycle stored in the dataset DB 610 from the rotating body state information acquisition unit 720, extracts the first number of features of the vibration data, and clusters The driving condition information is received from the unit 743 , the first number of characteristics are separated for each cluster mode, and the characteristics are output to the characteristic evaluation unit 744 . The first number may be 13 as shown in FIG. 3, and 13 features are RMS (Root Meam Square), Standard Deviation (standard deviation), Peak, Skewness, as shown in FIG. 3 when the rotating body is a bearing. (Lowerness), Kurtosis (Sharpness), Crest factor, Clearance Factor, Impulse Factor, Peak-to-Peak, Entropy, BPFI (Ball Passing Frequency Inner), BPFO (Ball Passing Frequency Inner) and BSF (Ball) Spinning Frequency).

특징 평가부(744)는 스칼라 평가부(745) 및 벡터 평가부(746)를 포함하여, 상기 특징 추출부(742)로부터 출력되는 각 군집모드별 특징들의 상관계수에 근거하여 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2 개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하여 출력한다.The feature evaluation unit 744 includes a scalar evaluation unit 745 and a vector evaluation unit 746, and based on the correlation coefficient of the characteristics for each cluster mode output from the feature extraction unit 742, the A second number of features is selected among the one number of features, a health indicator for a feature combination in which the selected second number of features is combined is calculated, and a correlation coefficient for the calculated health indicator is calculated and output.

구체적으로 설명하면, 스칼라 평가부(745)는 특징 추출부(742)로부터 군집모드별 특징(데이터)들을 입력받아 하기 수학식 1에 의해 각 군집모드의 특징에 대한 상관계수를 계산한다. Specifically, the scalar evaluation unit 745 receives features (data) for each cluster mode from the feature extractor 742 and calculates a correlation coefficient for the features of each cluster mode according to Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서 X 및 Y는 사이클 및 특징이고, rgX 및 rgY는 순위 변수이며, σrgX 및 σrgY 는 각 순위 변수의 표준편차를 의미한다.where X and Y are cycles and features, rgX and rgY are rank variables, and σ rgX and σ rgY mean the standard deviation of each rank variable.

스칼라 평가부(745)는 도 5와 같이 군집모드별 특징들의 상관계수가 계산되면 상기 군집모드별로 상관계수의 절대값이 큰 제2 개수의 특징들을 선택하고, 선택된 군집모드별 특징들을 벡터 평가부(746)로 출력한다. 군집모드별로 사이클과의 상관관계의 절대값이 높은 특징들은 그만큼 시간에 따라 해당 특징의 값이 단조적으로(Monotonic) 상승함을 의미한다.When the correlation coefficient of features for each cluster mode is calculated as shown in FIG. 5 , the scalar evaluator 745 selects a second number of features having a large absolute value of the correlation coefficient for each cluster mode, and uses the selected features for each cluster mode as a vector evaluator (746) is output. Features with a high absolute value of correlation with the cycle for each cluster mode mean that the value of the feature increases monotonically with time.

도 5의 경우, 스칼라 평가부(745)는 군집모드1에 대해 RMS(501), Standard Deviation(502), Peak(503), Peak-to-Peak(504) 및 Entropy(505)를 선택하고, 군집모드2에 대해 RMS(511), Kurtosis(512), Entropy(513), BPFO(514) 및 BSF(515)를 선택할 것이다. 5, the scalar evaluation unit 745 selects RMS (501), Standard Deviation (502), Peak (503), Peak-to-Peak (504) and Entropy (505) for cluster mode 1, For cluster mode 2, RMS (511), Kurtosis (512), Entropy (513), BPFO (514) and BSF (515) will be selected.

벡터 평가부(746)는 스칼라 평가부(745)에서 선택된 군집모드별로 특징들을 조합한 특징 조합을 구성하고, 군집모드1 및 군집모드2가 2번 반복할 때까지(도 4의 402의 베이스라인)로 가정하여 각 특징 조합의 상관계수를 계산하여 출력한다. The vector evaluator 746 constructs a feature combination combining features for each cluster mode selected by the scalar evaluator 745, and until cluster mode 1 and cluster mode 2 are repeated twice (baseline of 402 in FIG. 4 ). ), the correlation coefficient of each feature combination is calculated and output.

상기 특징 조합은 상기 예에서 스칼라 평가부(745)에서 군집모드별로 5개가 출력되었으므로 하나의 군집모드에 대해 31(5C1+5C2+5C3+5C4+5C5=31)개의 특징 조합이 생성되고, 군집모드1 및 군집모드2에 대해 931(31*31)개의 특징 조합이 생성된다.In the above example, since five of the feature combinations are output for each cluster mode from the scalar evaluation unit 745, 31 ( 5 C 1 + 5 C 2 + 5 C 3 + 5 C 4 + 5 C 5 =31) for one cluster mode. ) feature combinations are generated, and 931 (31*31) feature combinations are generated for cluster mode 1 and cluster mode 2.

따라서 상관계수는 도 6의 601과 같이 931개의 값이 존재할 것이다. Therefore, the correlation coefficient will have 931 values as shown in 601 of FIG. 6 .

군집 특징 조합부(747)는 상기 특징 조합의 상관계수 중 가장 높은 상관계수를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하고, 추출된 군집모드별 특징 조합의 특징들에 대해 마할라노비스 거리 계산 기법에 의해 건전성 표시자(Health Indicator: HI)를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장한다. The cluster feature combination unit 747 extracts a feature combination for each cluster mode having the highest correlation coefficient among the correlation coefficients of the feature combination, and uses the Mahalanobis distance calculation technique for the extracted features of the feature combination for each cluster mode. Health evaluation information including a health indicator (HI) is generated and stored in the evaluation DB.

상기 마할라노비스 거리는 하기 수학식 2에 의해 계산된다. The Mahalanobis distance is calculated by Equation 2 below.

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서 Xi=[xi1,...xip]T는 특징 조합이고, μ는 군집모드의 중심값이고, S는 군집의 그룹이다. where X i =[x i1 ,...x ip ]T is the feature combination, μ is the central value of the cluster mode, and S is the group of clusters.

평가부(750)는 군집 식별부(751), 실시간 특징 추출부(752) 및 건전성 평가부(753)를 포함하여, 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보에 의해 군집모드를 식별하고, 진동신호로부터 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 측정한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가한다. The evaluation unit 750 includes a cluster identification unit 751, a real-time feature extraction unit 752, and a soundness evaluation unit 753, and is clustered by driving condition information obtained in real time with respect to the driving conditions applied to the real-time rotating body. After identifying the mode, measuring the characteristics of the identified clustering mode corresponding to the characteristic of the feature combination extracted from the vibration signal, calculating the health indicator for the feature of the clustering mode, the health of the corresponding cycle of the health evaluation information The health of the rotating body is evaluated by comparing the indicators.

상기 군집 식별부(751)는 평가모드에서 회전체 구동조건 획득부(730)로부터 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대한 구동조건 정보를 사이클별로 입력받고 훈련모드에서 상기 사이클에 해당하는 군집모드 정보를 입력받아 상기 구동조건 정보의 군집모드를 식별한다.The group identification unit 751 receives the driving condition information on the driving conditions applied to the real-time rotating body from the rotating body driving condition acquisition unit 730 in the evaluation mode for each cycle, and group mode information corresponding to the cycle in the training mode. to identify the cluster mode of the driving condition information.

실시간 특징 추출부(752)는 상기 평가모드에서 실시간 입력되는 진동데이터 및 상기 군집 식별부(751)에서 식별된 군집모드 정보를 입력받고, 상기 진동데이터에 대해 상기 훈련모드에서 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 상기 군집모드의 특징을 추출하고, 추출된 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 건전성 평가부(753)로 출력한다. The real-time feature extraction unit 752 receives the vibration data input in real time in the evaluation mode and the cluster mode information identified by the cluster identification unit 751, and the combination of the features extracted in the training mode with respect to the vibration data. The feature of the cluster mode corresponding to the feature is extracted, and a health indicator for the extracted feature of the cluster mode is calculated and output to the health evaluation unit 753 .

건전성 평가부(753)는 상기 실시간 특징 추출부(752)로부터 입력되는 건전성 표시자와 상기 평가 DB(610)에 저장된 기준 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 상기 회전체의 실시간 건전성을 평가한다.The health evaluation unit 753 compares the health indicator input from the real-time feature extraction unit 752 with the health indicator of the corresponding cycle of the reference health evaluation information stored in the evaluation DB 610 to determine the real-time health of the rotating body. Evaluate.

도 7은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a rotating body health evaluation method according to the present invention.

도 7을 참조하면, 우선 제어모듈(500)은 훈련모드에서 회전체가 처음 회전하여 고장날 때까지 구동조건 처리부(100)에 의해 회전체에 가변적으로 가해지는 사이클별 구동조건에 따른 구동조건 정보 및 상기 사이클별 구동조건에 따라 회전체 상태 측정부로부터 측정되는 진동신호에 대한 진동데이터를 획득하여 데이터세트 DB(610)에 저장하고, 상기 구동조건 정보에 따른 사이클별 군집모드를 구분한 사이클별 군집모드 정보를 구동조건 DB(620)에 저장하며, 상기 진동데이터로부터 군집모드별 특징들을 추출한 후, 추출된 특징 중 사이클에 대한 상관관계의 절대값이 큰 군집모드별 복수의 특징을 추출하고, 추출된 군집모드별 복수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 전 사이클에 대한 기준 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB(630)에 저장한다(S100).Referring to FIG. 7 , first, the control module 500 provides driving condition information according to the cycle-by-cycle driving conditions variably applied to the rotating body by the driving condition processing unit 100 until the rotating body first rotates and malfunctions in the training mode. According to the driving condition for each cycle, the vibration data for the vibration signal measured from the rotating body state measurement unit is obtained and stored in the data set DB 610, and the cluster mode for each cycle is divided according to the driving condition information. The mode information is stored in the driving condition DB 620, and features for each cluster mode are extracted from the vibration data, and then a plurality of features for each cluster mode having a large absolute value of the correlation with respect to the cycle among the extracted features are extracted and extracted. For a feature combination combining a plurality of features for each cluster mode, reference health evaluation information including a reference health indicator for all cycles is generated and stored in the evaluation DB 630 ( S100 ).

상기 제어모듈(500)은 훈련모드에서 특징 조합 및 사이클별 군집모드 정보가 저장되고 기준 건전성 평가정보가 생성되면, 평가모드에서 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보와 상기 훈련모드에서 미리 저장된 군집모드 정보를 비교하여 상기 실시간 획득되는 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 실시간 획득되는 진동데이터로부터 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 추출한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가한다(S200).The control module 500 stores the characteristic combination and the cycle-by-cycle cluster mode information in the training mode, and when the reference soundness evaluation information is generated, the driving condition information obtained in real time for the driving conditions applied to the real-time rotating body in the evaluation mode and After identifying the cluster mode of the driving condition information obtained in real time by comparing the cluster mode information stored in advance in the training mode, and extracting the characteristics of the identified cluster mode corresponding to the characteristic of the feature combination from the vibration data obtained in real time, the By calculating the health indicator for the characteristics of the cluster mode, the health of the rotating body is evaluated by comparing the health indicator of the corresponding cycle of the health evaluation information (S200).

도 8은 본 발명에 따른 회전체 건전성 평가 방법 중 훈련모드의 군집 특징 조합 추출 방법을 나타낸 흐름도로, 회전체가 베어링인 경우를 나타낸 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method for extracting a combination of group features in a training mode among the method for evaluating the health of a rotating body according to the present invention, and is a flowchart showing a case in which the rotating body is a bearing.

도 8을 참조하면, 우선 제어모듈(500)은 미리 설정된 구동조건을 로드한다 (S111). Referring to FIG. 8 , first, the control module 500 loads a preset driving condition (S111).

상기 구동조건이 로드되면 제어모듈(500)은 로드된 구동조건에 따라 사이클 별로 베어링에 구동조건을 인가하여 회전시킨다(S113). When the driving conditions are loaded, the control module 500 rotates by applying the driving conditions to the bearings for each cycle according to the loaded driving conditions (S113).

베어링이 회전하기 시작하면 제어모듈(500)은 회전체 상태측정부(200) 및 구동조건 처리부(100)의 회전체 구동조건 측정부(120)를 통해 베어링의 온도, 진동 및 구동조건을 측정하기 시작하고, 측정된 진동신호에 대한 진동데이터를 데이터세트 DB(610)에 저장하고, 사이클별 구동조건 정보를 구동조건 DB(620)에 저장하기 시작한다(S115). When the bearing starts rotating, the control module 500 measures the temperature, vibration and driving conditions of the bearing through the rotating body driving condition measuring unit 120 of the rotating body state measuring unit 200 and the driving condition processing unit 100 . Start, and store the vibration data for the measured vibration signal in the data set DB (610), and start to store the driving condition information for each cycle in the driving condition DB (620) (S115).

상기 베어링의 온도, 진동 및 구동조건이 측정되기 시작하면 제어모듈(500)은 측정되는 온도가 미리 설정된 기준 온도를 초과하는지를 모니터링한다(S117). When the temperature, vibration and driving conditions of the bearing start to be measured, the control module 500 monitors whether the measured temperature exceeds a preset reference temperature (S117).

상기 기준 온도는 200℃일 수 있으며, 베어링의 온도가 기준 온도를 초과하면 상기 제어모듈(500)은 상기 베어링이 고장난 것으로 판단한다. The reference temperature may be 200° C., and when the temperature of the bearing exceeds the reference temperature, the control module 500 determines that the bearing is faulty.

고장난 것으로 판단되면 제어모듈(500)은 상기 베어링에 대해 첫 회전시부터 고장이 날 때까지의 진동데이터를 하나의 데이터세트로 데이터세트 DB(610)에 저장하고, 고장날 때까지의 전 사이클에 대한 구동조건 정보를 구동조건 DB(620) 에 저장한다(S119). If it is determined that there is a failure, the control module 500 stores the vibration data from the first rotation to the failure of the bearing as one data set in the data set DB 610 for the entire cycle until failure. The driving condition information is stored in the driving condition DB 620 (S119).

전 사이클에 대한 데이터 세트 및 구동조건 정보가 생성되면 제어모듈(500)은 전 사이클에 대한 구동조건 정보를 로드하여 K-평균 클러스터링을 수행하여 사이클별 구동조건 정보에 따른 군집을 추출하며, 사이클별 군집정보인 사이클별 군집모드 정보를 생성하여 구동조건 DB(620)의 저장하고, 상기 데이터세트의 전 사이클의 진동데이터에 대한 제1 개수의 특징들을 추출하여 출력하고, 상기 사이클별 군집모드 정보에 근거하여 상기 추출된 특징들을 군집모드별로 분리한 군집모드별 특징을 생성한다(S121). When the data set and driving condition information for the entire cycle are generated, the control module 500 loads the driving condition information for the entire cycle and performs K-means clustering to extract a cluster according to the driving condition information for each cycle, and for each cycle It generates cluster mode information for each cycle, which is cluster information, and stores it in the driving condition DB 620, extracts and outputs a first number of features for vibration data of all cycles of the dataset, and adds it to the cluster mode information for each cycle. Based on the extracted features, a feature for each clustering mode is generated by separating the extracted features for each clustering mode (S121).

군집모드별 특징이 생성되면 제어모듈(500)은 상관계수의 절대값이 큰 상위 5개의 군집 모드별 특징을 선택하는 스칼라 평가를 수행한다(S123). When the features for each clustering mode are generated, the control module 500 performs scalar evaluation for selecting features for each of the top five clustering modes having a large absolute value of the correlation coefficient ( S123 ).

스칼라 평가가 수행된 후 제어모듈(500)은 상기 5개의 군집 모드별 특징들을 상호 조합하여 다수의 특징 조합을 생성하고, 생성된 특징 조합의 사이클에 대한 상관계수를 계산하여 출력하는 벡터 평가를 수행한다(S125).After the scalar evaluation is performed, the control module 500 generates a plurality of feature combinations by mutually combining the features for each of the five cluster modes, and calculates and outputs a correlation coefficient for the cycle of the generated feature combinations. do (S125).

상기 벡터 평가 후 제어모듈(500)은 상기 특징 조합 중 가장 큰 상관계수를 가지는 하나의 특징 조합을 선택하고, 선택된 특징 조합을 구성하는 군집모드별 특징에 대한 전 사이클에 대한 기준 건전성 평가 인자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB(630)에 저장한다(S127).After the vector evaluation, the control module 500 selects one feature combination having the largest correlation coefficient among the feature combinations, and includes a reference soundness evaluation factor for all cycles for the features for each cluster mode constituting the selected feature combination. The standard soundness evaluation information is generated and stored in the evaluation DB 630 (S127).

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 회전체 건전성 평가 방법 중 평가모드의 실시간 건전성 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a real-time health evaluation method in an evaluation mode among the rotating body health evaluation methods according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 제어모듈(500)은 평가모드에서 현재 회전하는 회전체에 가해지고 있는 구동조건, 예를 들어, 속도, 반경 방향 하중, 축 방향 하중 등을 사이클별로 측정하여 획득된 구동조건 정보와 상기 훈련모드에서 미리 획득된 군집모드 정보를 비교하여 상기 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고(S211), 실시간 획득되는 진동데이터로부터 식별된 군집모드 및 상기 훈련모드에서 획득된 특징 조합의 특징들에 대응하는 군집모드의 특징을 추출한다(S213).Referring to FIG. 9 , the control module 500 measures the driving conditions currently being applied to the rotating body in the evaluation mode, for example, speed, radial load, axial load, etc. for each cycle. The cluster mode of the driving condition information is identified by comparing the information with the cluster mode information obtained in advance in the training mode (S211), and the cluster mode identified from the vibration data obtained in real time and the characteristics of the combination of features obtained in the training mode Extracts the characteristics of the cluster mode corresponding to the fields (S213).

군집모드의 식별 및 훈련모드에서 추출된 특징 조합의 특징에 대응하는 특징이 추출되면 제어모듈(500)은 상기 추출된 군집모드의 특징 조합의 특징들에 대한 건전성 표시자를 계산한다(S215).When a feature corresponding to the feature combination extracted in the identification of the cluster mode and the feature combination extracted in the training mode is extracted, the control module 500 calculates a health indicator for the features of the extracted feature combination in the cluster mode (S215).

현재의 회전체의 건전성 표시자가 계산되면 제어모듈(500)은 계산된 건전성 표시자가 훈련모드에서 미리 획득되어 저장된 기준 건전성 평가정보의 해당 사이클의 기준 건전성 표시자와 비교하여 두 표시자가 일정 거리 내에 있는지를 판단하여 정상 여부를 판단한다(S217).When the health indicator of the current rotating body is calculated, the control module 500 determines whether the calculated health indicator is within a certain distance by comparing the calculated health indicator with the reference health indicator of the cycle of the reference health evaluation information obtained and stored in advance in the training mode. to determine whether it is normal (S217).

정상이면 제어모듈(500)은 디스플레이부(300) 또는 별도의 경보수단(미도시)을 통해 정상을 경보하고(S219), 정상이 아니면 디스플레이부(300) 또는 별도의 경 보수단을 통해 오류가 발생했음을 통지한다(S221). If it is normal, the control module 500 alerts the normal through the display unit 300 or a separate alarm means (not shown) (S219), and if it is not normal, an error occurs through the display unit 300 or a separate warning means. Notifies that it has occurred (S221).

한편, 본 발명은 전술한 전형적인 바람직한 실시예에만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 개량, 변경, 대체 또는 부가하여 실시할 수 있는 것임은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 개량, 변경, 대체 또는 부가에 의한 실시가 이하의 첨부된 특허청구범위의 범주에 속하는 것이라면 그 기술사상 역시 본 발명에 속하는 것으로 보아야 한다.On the other hand, it is common knowledge in the art that the present invention is not limited to the typical preferred embodiment described above, but can be improved, changed, replaced or added in various ways within the scope of the present invention without departing from the gist of the present invention. Those who have will be able to understand it easily. If implementation by such improvement, change, substitution, or addition falls within the scope of the appended claims below, the technical idea should also be regarded as belonging to the present invention.

100: 구동조건 처리부 110: 회전체 구동조건 인가부
120: 회전체 구동조건 측정부 200: 회전체 상태측정부
210: 회전체 진동측정부 220: 회전체 온도 측정부
300: 디스플레이부 400: 입력부
500: 제어모듈 600: 저장부
610: 데이터세트 DB 620: 구동조건 DB
630: 평가 DB 700: 제어부
710: 모드 설정부 720: 회전체 상태정보 획득부
730: 회전체 구동조건 획득부 740: 훈련부
741: 구동조건 제어부 742: 특징 추출부
743: 클러스터링부 744: 특징 평가부
745: 스칼라 평가부 746: 벡터 평가부
747: 군집 특징 조합부 750: 평가부
751: 군집 식별부 752: 실시간 특징 추출부
753: 건전성 평가부100: driving condition processing unit 110: rotating body driving condition applying unit
120: rotating body driving condition measuring unit 200: rotating body state measuring unit
210: rotating body vibration measuring unit 220: rotating body temperature measuring unit
300: display unit 400: input unit
500: control module 600: storage
610: data set DB 620: driving condition DB
630: evaluation DB 700: control unit
710: mode setting unit 720: rotating body state information obtaining unit
730: rotating body driving condition acquisition unit 740: training unit
741: driving condition control unit 742: feature extraction unit
743: clustering unit 744: feature evaluation unit
745: scalar evaluation unit 746: vector evaluation unit
747: cluster feature combination unit 750: evaluation unit
751: cluster identification unit 752: real-time feature extraction unit
753: soundness evaluation unit

Claims (13)

회전체의 회전 시 회전체에서 발생되는 진동을 측정하여 진동신호를 출력하는 회전체 진동측정부를 포함하는 회전체 상태측정부;
상기 회전체의 회전 시 회전체에 가변적으로 인가되는 하중 및 속도를 포함하는 구동조건을 측정하는 구동조건 측정부를 포함하는 구동조건 처리부; 및
가변적으로 인가되는 구동조건이 반영되는 상기 회전체에 대해 상기 회전체 상태측정부로부터 측정되는 진동신호로부터 상기 가변적인 구동조건에 따른 군집모드를 식별하여 복수의 특징을 추출하고, 상기 구동조건이 반영된 상기 복수의 특징에 근거하여 상기 회전체의 건전성을 평가하는 제어모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
a rotating body state measuring unit including a rotating body vibration measuring unit for outputting a vibration signal by measuring the vibration generated in the rotating body during rotation of the rotating body;
a driving condition processing unit including a driving condition measuring unit for measuring driving conditions including a load and a speed variably applied to the rotating body when the rotating body is rotated; and
A plurality of features are extracted by identifying a cluster mode according to the variable driving condition from the vibration signal measured from the rotating body state measuring unit for the rotating body to which the variably applied driving condition is reflected, and the driving condition is reflected. Rotating body health evaluation system, characterized in that it comprises a control module for evaluating the health of the rotating body based on the plurality of characteristics.
 제1항에 있어서,
상기 제어모듈은,
상기 회전체와 동일 종류인 회전체에 대한 가변적인 구동조건에서 상기 회전체의 고장 시까지 획득한 진동데이터를 데이터세트로 저장하는 데이터세트 DB 및 상기 가변적인 구동조건에 대한 사이클별 구동조건 정보 및 추출된 사이클별 군집모드 정보를 저장하는 구동조건 DB 및 회전체에 대한 사이클별 건전성 표시자로 구성되는 기준 건전성 평가정보를 저장하고, 상기 회전체의 동일 회전체에 대해 실시간 평가되는 실시간 건전성 표시자를 포함하는 실시간 건전성 평가정보를 저장하는 평가 DB를 포함하는 저장부; 및
상기 회전체와 동일한 회전체가 고장날 때까지 상기 구동조건 처리부에 의해 회전체에 가변적으로 가해지는 구동조건에 대한 구동조건 정보를 상기 구동조건 DB에 저장하고, 상기 구동조건에 따라 상기 회전체 상태 측정부로부터 측정되는 진동신호에 대한 진동데이터를 데이터세트로 상기 데이터세트 DB에 저장한 후, 구동조건 정보의 가변적인 구동조건에 따른 군집모드를 검출하여 상기 구동조건 DB에 저장하고 상기 데이터세트인 진동데이터에 대한 검출된 상기 군집모드별 특징을 추출하며, 특징별 상관계수 및 건전성 표시자에 따른 평가에 의해 가장 높은 상관관계를 갖는 둘 이상의 특징이 조합된 특징 조합을 상기 군집모드별로 추출하고 추출된 군집모드별 특징조합에 대한 사이클별 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하고, 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보에 의해 군집모드를 식별하고, 진동신호로부터 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 측정한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
According to claim 1,
The control module is
A data set DB that stores vibration data acquired until the failure of the rotating body under variable driving conditions for a rotating body of the same type as the rotating body as a data set, and cycle-by-cycle driving condition information for the variable driving condition, and Storing the reference soundness evaluation information consisting of the driving condition DB for storing the extracted cluster mode information for each cycle and the health indicator for each cycle for the rotating body, and including a real-time health indicator that is evaluated in real time for the same rotating body of the rotating body a storage unit including an evaluation DB for storing real-time health evaluation information; and
Until the same rotating body as the rotating body fails, the driving condition information on the driving condition variably applied to the rotating body by the driving condition processing unit is stored in the driving condition DB, and the state of the rotating body is measured according to the driving condition After storing the vibration data for the vibration signal measured from the unit in the dataset DB as a dataset, a cluster mode according to the variable driving condition of the driving condition information is detected and stored in the driving condition DB, and the vibration data set The detected feature for each cluster mode is extracted for the data, and a feature combination in which two or more features having the highest correlation by evaluation according to the correlation coefficient and soundness indicator for each feature are extracted and extracted for each cluster mode. Generate reference health evaluation information including a health indicator for each cycle for each cluster mode feature combination, store it in the evaluation DB, and identify the cluster mode by driving condition information obtained in real time for the driving condition applied to the real-time rotating body Then, after measuring the characteristics of the identified clustering mode corresponding to the characteristic of the characteristic combination extracted from the vibration signal, a health indicator for the characteristic of the clustering mode is calculated and the health indicator of the corresponding cycle of the health evaluation information is compared. The rotating body health evaluation system, characterized in that it comprises a control unit for evaluating the soundness of the rotating body.
 제2항에 있어서,
상기 구동조건 처리부는,
회전체에 사이클별로 미리 설정된 서로 다른 둘 이상의 하중을 인가하고, 서로 다른 둘 이상의 속도로 회전시키는 회전체 구동조건 인가부; 및
상기 구동조건 인가부에 의해 가해진 구동조건에 따라 상기 회전체가 회전하면서 실제 회전체에 가해지는 하중 및 속도를 측정하여 출력하는 상기 회전체 구동조건 측정부를 포함하되,
상기 제어부는,
훈련모드 및 평가모드 중 하나를 설정하는 모드 설정부;
훈련모드에서 상기 회전체 진동측정부를 통해 회전체가 고장날 때까지의 진동신호를 입력받고 입력되는 진동신호에 대한 진동데이터를 상기 데이터세트 DB에 저장하고, 평가모드에서 상기 회전체 진동측정부를 통해 회전하고 있는 회전체의 실시간 진동신호를 입력받아 진동데이터를 출력하는 회전체 상태정보 획득부;
훈련모드에서 상기 회전체 진동측정부와 시간적으로 동기화되어 상기 구동조건 측정부를 통해 상기 회전체에 가해지는 부하 및 속도를 포함하는 사이클에 따른 회전체 구동조건에 대한 구동조건 정보를 획득하여 사이클별 구동조건 정보를 상기 구동조건 DB에 저장하고, 평가모드에서 상기 회전체에 가해지는 실시간 구동조건 정보를 출력하는 회전체 구동조건 획득부;
훈련모드에서 구동조건 정보의 가변적인 구동조건의 사이클에 따른 군집모드를 검출하여 상기 구동조건 DB의 해당 사이클의 구동조건 정보에 매핑하여 저장하고 상기 데이터세트인 진동데이터에 대한 상기 군집모드별 제1 개수의 특징을 추출하며, 특징별 상관계수에 따라 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하여 가장 높은 상관관계를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하고, 추출된 특징 조합에 대한 사이클별 건전성 표시자로 구성되는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하는 훈련부; 및
실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보에 의해 군집모드를 식별하고, 진동신호로부터 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 측정한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가하는 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
3. The method of claim 2,
The driving condition processing unit,
a rotating body driving condition applying unit that applies two or more different loads preset for each cycle to the rotating body and rotates the rotating body at two or more different speeds; and
In accordance with the driving condition applied by the driving condition applying unit comprising the rotating body driving condition measuring unit for measuring and outputting the actual load and speed applied to the rotating body while the rotating body rotates,
The control unit is
a mode setting unit for setting one of a training mode and an evaluation mode;
In the training mode, the vibration signal is received until the rotating body fails through the vibration measuring unit, and the vibration data for the input vibration signal is stored in the data set DB, and rotated through the rotating body vibration measuring unit in the evaluation mode. a rotating body state information obtaining unit that receives a real-time vibration signal of the rotating body and outputs vibration data;
In the training mode, it is synchronized with the rotating body vibration measuring unit in time to obtain driving condition information on the rotating body driving condition according to the cycle including the load and speed applied to the rotating body through the driving condition measuring unit to drive each cycle a rotating body driving condition obtaining unit for storing condition information in the driving condition DB and outputting real-time driving condition information applied to the rotating body in an evaluation mode;
In the training mode, the cluster mode according to the cycle of the variable driving condition of the driving condition information is detected, mapped to the driving condition information of the corresponding cycle in the driving condition DB, and stored, and the first for each cluster mode for the vibration data, which is the dataset. extracting a number of features, selecting a second number of features from among the first number of features for each cluster mode according to a correlation coefficient for each feature, and calculating a health indicator for a feature combination combining the selected second number of features, The correlation coefficient for the calculated health indicator is obtained, the feature combination for each cluster mode having the highest correlation is extracted, and the standard health evaluation information composed of the health indicator for each cycle for the extracted feature combination is generated and stored in the evaluation DB. training department to store; and
After identifying the cluster mode by the driving condition information obtained in real time for the driving condition applied to the real-time rotating body, and measuring the characteristics of the identified cluster mode corresponding to the characteristics of the feature combination extracted from the vibration signal, the cluster Rotating body health evaluation system, characterized in that it comprises an evaluation unit for evaluating the health of the rotating body by calculating the health indicator for the characteristics of the mode and comparing the health indicator of the cycle of the health evaluation information.
 제3항에 있어서,
상기 훈련부는,
미리 설정된 사이클별 구동조건 정보에 따라 상기 회전체 구동조건 인가부를 제어하여, 상기 회전체를 구동조건에 따라 회전시키고, 상기 회전체에 하중을 인가하는 구동조건 제어부;
상기 구동조건 DB에 저장된 구동조건 정보를 사이클에 따라 클러스터링하여 군집을 생성하고, 생성된 군집에 따른 사이클별 군집모드를 추출하여 군집모드 정보를 생성하여 상기 구동조건 DB의 해당 구동조건 정보에 매핑하여 저장하는 클러스터링부;
훈련모드에서 수집되어 데이터세트 DB에 저장된 진동데이터 및 클러스터링부로부터 구분된 군집모드에 의해 제1 개수의 군집모드별 특징을 추출하여 출력하는 특징 추출부;
상기 특징 추출부로부터 출력되는 각 군집모드별 특징들의 상관계수에 근거하여 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2 개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하는 특징 평가부; 및
상기 특징 조합의 상관계수 중 가장 높은 상관계수를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하고, 추출된 군집모드별 특징 조합의 특징들에 대한 전 사이클의 건전성 표시자를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하는 군집 특징 조합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
4. The method of claim 3,
The training department
a driving condition control unit for controlling the rotating body driving condition applying unit according to preset driving condition information for each cycle, rotating the rotating body according to the driving conditions, and applying a load to the rotating body;
The driving condition information stored in the driving condition DB is clustered according to the cycle to generate a cluster, and cluster mode information is generated by extracting the cluster mode for each cycle according to the generated cluster, and mapped to the corresponding driving condition information in the driving condition DB. a clustering unit to store;
a feature extraction unit for extracting and outputting a first number of features for each clustering mode according to the clustering mode separated from the vibration data collected in the training mode and stored in the dataset DB and the clustering unit;
Soundness of a feature combination by selecting a second number of features from among the first number of features for each clustering mode based on the correlation coefficient of features for each clustering mode output from the feature extraction unit and combining the selected second number of features a feature evaluation unit that calculates the indicator and obtains a correlation coefficient for the calculated health indicator; and
Extracting a feature combination for each cluster mode having the highest correlation coefficient among the correlation coefficients of the feature combination, and generating health evaluation information including health indicators of the entire cycle for the features of the extracted feature combination for each cluster mode Rotating body health evaluation system, characterized in that it comprises a cluster feature combination to be stored in the DB.
 제4항에 있어서,
상기 특징 평가부는,
상기 각 특징의 군집모드별로 사이클에 대한 상관계수를 계산하고, 상관계수의 절대값이 큰 상기 제2 개수의 군집모드별 특징을 선택하여 출력하는 스칼라 평가부; 및
상기 선택된 제2 개수의 군집모드별 특징들을 조합한 군집모드별 특징 조합을 구성하고, 구성된 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산한 후, 군집모드별 특징 조합의 사이클에 대한 건전성 표시자의 상관계수를 계산하여 출력하는 벡터 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
5. The method of claim 4,
The feature evaluation unit,
a scalar evaluation unit that calculates a correlation coefficient for a cycle for each cluster mode of each feature, and selects and outputs the second number of features for each cluster mode having a large absolute value of the correlation coefficient; and
After constructing a feature combination for each cluster mode by combining the selected second number of features for each cluster mode, calculating a health indicator for the configured feature combination, and calculating a correlation coefficient of the health indicator with respect to a cycle of feature combinations for each cluster mode Rotating body health evaluation system, characterized in that it comprises a vector evaluation unit to output.
 제3항 및 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 평가부는,
평가모드에서 회전체 구동조건 획득부로부터 실시간 입력되는 구동조건 정보 및 구동조건 DB에 미리 저장되어 있는 사이클별 군집모드 정보를 비교하여 실시간 입력되는 상기 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 식별된 군집모드 정보를 출력하는 군집 식별부;
상기 평가모드에서 실시간 입력되는 진동데이터 및 상기 군집 식별부에서 식별된 군집모드 정보를 입력받고, 상기 진동데이터에 대해 상기 훈련모드에서 추출된 상기 특지 조합의 특징에 대응하는 상기 군집모드의 특징을 추출하고, 추출된 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 출력하는 실시간 특징 추출부; 및
상기 건전성 표시자와 상기 평가 DB에 저장된 기준 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 상기 회전체의 실시간 건전성을 평가하는 건전성 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
5. The method of any one of claims 3 and 4,
The evaluation unit,
In the evaluation mode, the cluster mode of the driving condition information input in real time is identified by comparing the driving condition information input in real time from the rotating body driving condition acquisition unit and the cluster mode information for each cycle previously stored in the driving condition DB, and the identified cluster a group identification unit for outputting mode information;
The vibration data input in real time in the evaluation mode and the cluster mode information identified by the cluster identification unit are received, and the characteristic of the cluster mode corresponding to the characteristic combination extracted in the training mode with respect to the vibration data is extracted. and a real-time feature extraction unit for calculating and outputting health indicators for the extracted cluster mode features; and
Rotating body health evaluation system, characterized in that it comprises a soundness evaluation unit for evaluating the real-time health of the rotating body by comparing the health indicator of the corresponding cycle of the health indicator and the reference health evaluation information stored in the evaluation DB.
 제3항에 있어서,
상기 군집모드는 속도의 가변에 따른 제1군집모드 및 제2군집모드로 구성되고,
상기 특징의 제1 개수는 13개이고,
상기 선택되는 제2 개수는 5개인 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
4. The method of claim 3,
The swarming mode is composed of a first swarming mode and a second swarming mode according to a variable speed,
the first number of features is 13;
The selected second number is a rotating body health evaluation system, characterized in that five.
 제3항에 있어서,
상기 회전체 상태 측정부는,
회전체의 회전 시 발생되는 온도를 측정하는 회전체 온도 측정부를 더 포함하되,
상기 제어부는,
상기 회전체 온도 측정부에 의해 측정되는 온도가 미리 설정된 기준 온도를 초과하면 상기 회전체가 고장난 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 시스템.
4. The method of claim 3,
The rotating body state measuring unit,
Further comprising a rotating body temperature measuring unit for measuring the temperature generated when the rotating body rotates,
The control unit is
Rotating body health evaluation system, characterized in that when the temperature measured by the rotating body temperature measuring unit exceeds a preset reference temperature, it is determined that the rotating body has failed.
 제어모듈이 훈련모드에서 회전체가 처음 회전하여 고장날 때까지의 구동조건 처리부에 의해 회전체에 가변적으로 가해지는 사이클별 구동조건에 따른 구동조건 정보 및 상기 사이클별 구동조건에 따라 회전체 상태측정부로부터 측정되는 진동신호에 대한 진동데이터를 획득하여 데이터세트 DB에 저장하고, 상기 구동조건 정보에 따른 사이클별 군집모드를 구분한 사이클별 군집모드 정보를 구동조건 DB에 저장하며, 상기 진동데이터로부터 군집모드별 특징들을 추출한 후, 추출된 특징 중 사이클에 대한 상관관계가 큰 군집모드별 복수의 특징을 선택하고, 선택된 군집모드별 복수의 특징을 조합한 특징 조합의 특징들의 전 사이클에 대한 기준 건전성 표시자를 포함하는 기준 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB에 저장하는 훈련 과정; 및
상기 제어모듈이 평가모드에서 실시간 회전체에 가해지는 구동조건에 대해 실시간 획득되는 구동조건 정보와 상기 훈련모드에서 미리 저장된 군집모드 정보를 비교하여 상기 실시간 획득되는 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 실시간 획득되는 진동데이터로부터 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 식별된 군집모드의 특징들을 추출한 후, 상기 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 상기 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 회전체의 건전성을 평가하는 실시간 평가 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 방법.
When the control module is in the training mode, the driving condition information according to the driving conditions for each cycle that is variably applied to the rotating body by the driving condition processing unit until the rotating body first rotates and fails in the training mode, and the rotating body state measuring unit according to the driving conditions for each cycle The vibration data for the vibration signal measured from After extracting the features for each mode, a plurality of features for each cluster mode having a high correlation with the cycle are selected among the extracted features, and the standard soundness of the features of the feature combination combining the plurality of features for each selected cluster mode is displayed for the entire cycle. A training process of generating and storing standard health evaluation information including a ruler in an evaluation DB; and
The control module compares the driving condition information obtained in real time with respect to the driving condition applied to the real-time rotating body in the evaluation mode with the swarming mode information stored in advance in the training mode to identify the swarming mode of the driving condition information obtained in real time, After extracting the characteristics of the identified cluster mode corresponding to the characteristic of the characteristic combination from the vibration data obtained in real time, a health indicator for the characteristic of the cluster mode is calculated, and the health indicator of the corresponding cycle of the health evaluation information is compared and rotated Rotating body health evaluation method, characterized in that it includes a real-time evaluation process to evaluate the whole health.
 제9항에 있어서,
상기 훈련모드 및 상기 평가모드 중 하나를 설정하는 모드 설정 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건전성 평가 방법.
10. The method of claim 9,
The health evaluation method, characterized in that it further comprises a mode setting process of setting one of the training mode and the evaluation mode.
 제9항에 있어서,
상기 훈련 과정은,
상기 제어모듈의 제어부가 구동조건 제어부를 통해 미리 설정된 사이클별 구동조건 정보에 따라 회전체 구동조건 인가부를 제어하여, 상기 회전체를 구동조건에 따라 회전시키고 상기 회전체에 하중을 가하는 구동조건 제어 단계;
상기 제어모듈의 제어부가 회전체 진동측정부를 통해 회전체가 고장날 때까지의 진동신호를 입력받고 입력되는 진동신호에 대한 진동데이터를 상기 데이터세트 DB에 저장하고, 상기 회전체 진동측정부와 시간적으로 동기화되어 구동조건 측정부를 통해 상기 회전체에 가해지는 부하 및 속도를 포함하는 사이클에 따른 회전체 구동조건에 대한 구동조건 정보를 획득하여 사이클별 구동조건 정보를 상기 구동조건 DB에 저장하는 데이터세트 수집 단계;
상기 제어부가 수집된 구동조건 정보를 사이클에 따라 클러스터링하여 군집을 생성하고, 생성된 군집에 따른 사이클별 군집모드를 설정하는 군집 클러스터링 단계;
상기 제어부가 훈련모드에서 회전체 상태정보 획득부로부터 획득되는 진동데이터 및 클러스터링부로부터 획득되는 군집모드에 의해 제1 개수의 군집모드별 특징을 추출하여 출력하는 특징 추출 단계;
상기 제어부가 각 특징별 상관계수에 따라 상기 군집모드별 제1 개수의 특징 중 제2 개수의 특징을 선택하고 선택된 제2개수의 특징을 조합한 특징 조합에 대한 건전성 표시자를 계산하고, 계산된 건전성 표시자에 대한 상관계수를 구하는 특징 평가 단계;
상기 제어부가 상기 특징 조합의 상관계수 중 가장 높은 상관계수를 갖는 군집모드별 특징 조합을 추출하는 군집 특징 조합 단계; 및
상기 제어부가 추출된 군집모드별 특징 조합의 특징들에 대한 전 사이클의 건전성 표시자를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 상기 평가 DB에 저장하는 건전성 평가정보 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 방법.
10. The method of claim 9,
The training process is
A driving condition control step in which the control unit of the control module controls the rotating body driving condition applying unit according to the driving condition information for each cycle set in advance through the driving condition control unit, rotating the rotating body according to the driving conditions and applying a load to the rotating body ;
The control unit of the control module receives the vibration signal until the rotating body fails through the rotating body vibration measuring unit and stores the vibration data for the input vibration signal in the data set DB, and temporally with the rotating body vibration measuring unit Data set collection that synchronizes and stores driving condition information for each cycle in the driving condition DB by acquiring driving condition information on the driving condition of the rotating body according to the cycle including the load and speed applied to the rotating body through the driving condition measuring unit step;
a cluster clustering step in which the controller clusters the collected driving condition information according to a cycle to generate a cluster, and sets a cluster mode for each cycle according to the generated cluster;
a feature extraction step in which the control unit extracts and outputs a first number of features for each cluster mode by the vibration data obtained from the rotating body state information obtaining unit and the clustering mode obtained from the clustering unit in the training mode;
The control unit selects a second number of features among the first number of features for each cluster mode according to a correlation coefficient for each feature, and calculates a health indicator for a feature combination in which the selected second number of features is combined, and the calculated health a feature evaluation step of obtaining a correlation coefficient for an indicator;
a cluster feature combination step in which the control unit extracts a feature combination for each cluster mode having the highest correlation coefficient among the correlation coefficients of the feature combination; and
Rotating body health, characterized in that it comprises a soundness evaluation information generating step of the control unit generating soundness evaluation information including the health indicator of the entire cycle for the features of the extracted feature combination for each cluster mode and storing it in the evaluation DB Assessment Methods.
 제11항에 있어서,
상기 특징 평가 단계는,
상기 제어부가 상기 각 특징의 군집모드별로 사이클에 대한 상관계수를 계산하고 상관계수의 절대값이 큰 상기 제2 개수의 군집모드별 특징을 선택하여 출력하는 스칼라 평가 단계; 및
상기 제어부가 상기 선택된 제2 개수의 군집모드별 특징들을 조합한 군집모드별 특징 조합을 구성하고, 구성된 특징 조합에 대한 마할라노비스 거리를 계산한후, 군집모드별 특징 조합의 사이클에 대한 마할라노비스 거리의 상관계수를 계산 하고, 상관계수가 가장 큰 특징 조합을 기준 특징 조합으로 설정하고, 상기 기준 특징 조합의 특징들에 대한 전 사이클에 대한 건전성 표시자를 포함하는 건전성 평가정보를 생성하여 평가 DB에 저장하는 벡터 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 방법.
12. The method of claim 11,
The feature evaluation step is,
a scalar evaluation step in which the controller calculates a correlation coefficient for a cycle for each cluster mode of each feature, and selects and outputs the second number of features for each cluster mode having a large absolute value of the correlation coefficient; and
The control unit constructs a feature combination for each cluster mode by combining the selected second number of features for each cluster mode, calculates a Mahalanobis distance for the configured feature combination, and then mahala for a cycle of feature combinations for each cluster mode Calculate the correlation coefficient of the Novice distance, set the feature combination with the largest correlation coefficient as the reference feature combination, and generate health evaluation information including health indicators for the entire cycle for the features of the reference feature combination. Rotating body health evaluation method, characterized in that it comprises a vector evaluation step to store in.
 제11항에 있어서,
상기 평가 과정은,
상기 제어부가 평가모드에서 회전체 구동조건 획득부로부터 입력되는 구동조건 정보 및 구동조건 DB에 미리 저장되어 있는 사이클별 군집모드 정보를 비교하여 상기 구동조건 정보의 군집모드를 식별하고, 식별된 군집모드 정보를 출력하는 군집 식별 단계;
상기 제어부가 상기 평가모드에서 실시간 입력되는 진동데이터 및 상기 군집 식별부에서 식별된 군집모드 정보를 입력받고, 상기 진동데이터에 대해 상기 훈련모드에서 추출된 상기 특징 조합의 특징에 대응하는 상기 군집모드의 특징을 추출하고, 추출된 군집모드의 특징에 대한 건전성 표시자를 계산하여 출력하는 실시간 특징 추출 단계; 및
상기 제어부가 상기 건전성 표시자와 상기 평가 DB에 저장된 기준 건전성 평가정보의 해당 사이클의 건전성 표시자를 비교하여 상기 회전체의 실시간 건전성을 평가하는 건전성 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 회전체 건전성 평가 방법.12. The method of claim 11,
The evaluation process is
The control unit compares the driving condition information input from the rotating body driving condition obtaining unit and the grouping mode information for each cycle previously stored in the driving condition DB in the evaluation mode to identify the clustering mode of the driving condition information, and the identified clustering mode cluster identification step of outputting information;
The control unit receives the vibration data input in real time in the evaluation mode and the cluster mode information identified by the cluster identification unit, and the cluster mode corresponding to the characteristics of the feature combination extracted in the training mode with respect to the vibration data. a real-time feature extraction step of extracting features, calculating and outputting health indicators for the features of the extracted cluster mode; and
Rotating body health evaluation method, characterized in that the control unit compares the health indicator with the health indicator of the cycle of the reference health evaluation information stored in the evaluation DB to evaluate the real-time health of the rotating body comprising a health evaluation step .
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