KR20220035768A - 볼 스크류의 프리로드 열화 평가 방법 - Google Patents

Abstract

볼 스크류(4)의 프리로드 열화 평가 방법은 컴퓨터 장치(1)에 의해 구현된다. 이 방법은, 볼 스크류(4)의 볼(44)의 진동과 관련된 진동 신호에 기초하여 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 획득하는 단계와, 시간 도메인 진동 데이터에 기초하여 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 획득하는 단계와, 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 기초하여 진동 고유 벡터를 획득하는 단계와, 프리로드 평가의 결과를 획득하기 위해 진동 고유 벡터, 기준 진동 벡터 및 프리로드 평가 범위에 기초하여 프리로드 평가를 수행하는 단계, 및 프리로드 평가의 결과에 기초하여 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생했는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

볼 스크류의 프리로드 열화 평가 방법{METHOD FOR ASSESSING PRELOAD DEGRADATION OF BALL SCREW}

본 발명은 프리로드 열화(preload degradation)를 평가하는 방법에 관한 것으로, 특히, 볼 스크류의 프리로드 열화를 평가하는 방법에 관한 것이다.

고정밀 모션의 장점 때문에, 상대적으로 높은 위치 결정 정밀도가 요구되는 툴 머신에서 볼 스크류가 전달 부품(transmission component)으로 널리 사용된다. 일반적으로, 볼 스크류는 복수의 볼(ball), 너트(nut) 및 스크류 축(screw shaft)을 포함한다. 너트는 볼을 통해 스크류 축과 체결되어 스크류 축에 대해 선형 이동을 수행한다.

대부분의 볼 스크류는 입력(예컨대, 회전)과 출력(예컨대, 선형 이동) 사이의 백래시(backlash)를 제거하기 위해 프리로드되어 있다. 불충분한 프리로드는, 볼 스크류가 움직일 때, 원하지 않는 진동을 유발할 수 있다. 또한 볼 스크류의 프리로드는 사용 기간에 따라 점차적으로 감소하여, 결국에는 백래시가 발생한다. 바람직하지 않은 진동 및 백래시로 인해, 결과적으로 볼 스크류의 수명이 단축되고 정밀도가 저하될 수 있다.

대만 발명 특허 제I653410B호는 볼 스크류의 프리로드의 존재 여부를 판단한 결과에 기초하여 볼 스크류에 백래시가 형성되었는지 판단하는 방법을 개시하고 있다. 볼 스크류의 프리로드가 더는 존재하지 않는다고 판단되면, 백래시가 형성된 것으로 판단된다. 그러나 이러한 방법은 백래시가 아직 형성되지 않은 상태에서 프리로드 열화가 발생했는 지를 판단하는 데 적합하지 않다.

따라서, 본 발명의 목적은 적어도 종래 기술의 결점을 보완할 수 있는 볼 스크류의 프리로드 열화 평가 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명에 따르면, 방법은 컴퓨터 장치에 의해 구현되도록 구성된다. 볼 스크류는 너트, 복수의 볼 및 볼의 재순환을 위한 복귀 메커니즘을 포함한다. 컴퓨터 장치는 제 1 센서 - 너트에 장착되고, 복귀 메커니즘에 인접하며, 복귀 메커니즘에서 볼의 진동과 관련된 진동 신호를 컴퓨터 장치에 주기적으로 전송함 - 와 신호 연결 상태에 있다. 이 방법은,

A) 제 1 센서로부터 수신된 진동 신호에 기초하여 시간 도메인 진동 데이터 엔트리(entry of time-domain vibration data)를 획득하는 단계;

B) 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 기초하여 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리(entry of frequency-domain vibration derived data)를 획득하는 단계;

C) 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각에 대해, 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 기초하여 진동 고유 벡터(vibration eigenvector)를 획득하는 단계;

D) 복수의 기준 진동 벡터, 프리로드 평가 범위 및 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 대해 획득된 진동 고유 벡터에 기초하여 프리로드 평가를 수행하여 프리로드 평가의 결과를 획득하는 단계; 및

E) 프리로드 평가의 결과에 기초하여 볼 스크류에 프리로드 열화가 발생했는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 특징 및 이점은 첨부 도면을 참조하여 다음의 상세한 설명의 실시예에서 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 볼 스크류의 프리로드 열화를 평가하기 위한 방법을 구현하는 데 사용되는 시스템의 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 시스템의 제 1 센서 및 제 2 센서가 볼 스크류에 장착된 실시예를 나타내는 사시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 방법에서 프리로드 열화를 검출하기 위한 트레이닝 절차의 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 방법에서 백래시 검출을 위한 트레이닝 절차의 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 방법에서 프리로드 열화 및 백래시에 대한 평가 절차의 실시예를 함께 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명에 따른 방법에서 주파수 도메인 진동 유도 데이터(frequency-domain vibration derived data)를 획득하기 위한 하위 단계의 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 방법에서 관성력 고유 벡터(inertial-force eigenvector)를 획득하기 위한 하위 단계의 실시예를 나타내는 흐름도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 볼 스크류(4)의 프리로드 열화를 평가하기 위한 방법의 실시예는 도 1에 도시된 시스템(100)에 의해 구현되도록 구성된다. 시스템(100)은 컴퓨터 장치(1), 제 1 센서(2) 및 제 2 센서(3)를 포함한다. 볼 스크류(4)는 너트(41), 스크류 축(42), 복수의 볼(44), 및 볼(44)을 재순환하기 위한 복귀 메커니즘(43)을 포함한다. 컴퓨터 장치(1)는 제 1 센서(2) 및 제 2 센서(3)와 신호 연결 상태에 있다.

본 실시예에서, 제 1 센서(2) 및 제 2 센서(3)의 각각은 가속도계로 구현할 수 있지만, 이러한 구현예는 본 명세서에 개시된 것으로 한정되지 않고, 다른 실시예에서 각 센서는 변위계(displacement meter) 또는 속도계(velocimeter)로 구현할 수도 있다. 보다 구체적으로, 제 1 센서(2)의 유효 대역폭은 0.1Hz 내지 5Hz 범위의 주파수를 커버하고, 제 2 센서(3)의 유효 대역폭은 스크류 축(42)의 스핀 주파수의 대역폭의 10배 이내인 주파수 범위(예컨대, 0.1Hz 내지 250Hz)를 커버하며, 제 2 센서(3)는 20비트 디지털 해상도를 특징으로 한다.

본 실시예에서, 볼 스크류(4)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 외부 순환 볼 스크류이고, 복귀 메커니즘(43)은 복귀 튜브(return tube)를 포함한다.

제 1 센서(2)는 너트(41)에 장착되고, 복귀 메커니즘(43)에 인접한다. 제 1 센서(2)는 복귀 메커니즘(43)에서 볼(44)의 진동과 관련된 진동 신호를 컴퓨터 장치(1)에 주기적으로 전송한다. 제 2 센서(3)는 너트(41)에 장착되고, 너트(41)가 스크류 축(42)에 대해 상대적으로 이동되고 있는 방향을 따라 너트(41)에 가해지는 관성력과 관련된 관성력 신호를 컴퓨터 장치(1)에 주기적으로 전송한다.

본 명세서에 설명된 외부 순환 볼 스크류(4)와는 구조가 다른 볼 스크류의 경우, 제 1 센서(2)와 제 2 센서(3)가 각각 진동 신호와 관성력 신호를 얻기 위해 볼 스크류 상의 적절한 위치(동일 위치이거나 상이한 위치일 수도 있음)에 각각 장착될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

본 실시예에서, 컴퓨터 장치(1)는 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 컴퓨팅 서버 또는 클라우드 서버로 구현될 수 있지만, 이러한 구현은 본 명세서에 개시된 것으로 한정되지 않으며, 다른 실시예에서 다양할 수 있다.

컴퓨터 장치(1)는 저장 모듈(12), 디스플레이 모듈(13), 제 1 센서(2)와 제 2 센서(3)에 신호적으로 연결된 통신 모듈(11), 및 통신 모듈(11), 저장 모듈(12) 및 디스플레이 모듈(13)에 전기적으로 연결된 처리 모듈(14)을 포함한다.

통신 모듈(11)은 유선 통신 표준 및/또는 무선 통신 표준(예컨대, 블루투스 기술 표준이나 셀룰러 네트워크 기술 표준 등)을 지원하는 네트워크 인터페이스 컨트롤러 또는 무선 트랜시버로 구현되지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

저장 모듈(12)은 플래시 메모리, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), EEPROM(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory) 또는 기타 비휘발성 메모리 장치로 구현될 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

디스플레이 모듈(13)은 LCD(Liquid-Crystal Display), LED(Light-Emitting Diode) 디스플레이, 플라즈마 디스플레이 패널, 프로젝션 디스플레이 등일 수 있다. 그러나, 디스플레이 모듈(13)의 구현예는 본 명세서에 개시된 것으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다.

처리 모듈(14)은 프로세서, CPU(Central Processing Unit), 마이크로프로세서, MCU(Micro Control Unit), SoC(System on a Chip), 또는 본 발명에서 논의된 기능을 구현하기 위한 소프트웨어 방식 및/또는 하드웨어 방식으로 구성 가능/프로그래밍 가능한 임의의 회로에 의해 구현될 수 있다.

컴퓨터 장치(1)의 저장 모듈(12)은 복수의 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터, 복수의 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터, 복수의 제 1 트레이닝 관성력 고유 벡터 및 복수의 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터를 저장한다.

제 1 트레이닝 진동 고유 벡터(또는 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터)의 각각은 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터(또는 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터)가 대응하는 주파수 도메인 데이터 엔트리의 첨도(kurtosis)를 나타내는 트레이닝 첨도 고유 벡터, 주파수 도메인 데이터 엔트리의 최대 피크값을 나타내는 트레이닝 최대 피크값 고유 벡터, 주파수 도메인 데이터 엔트리의 총 에너지를 나타내는 트레이닝 총 에너지 고유 벡터, 및 이들의 임의의 조합 중 하나를 포함한다.

제 1 트레이닝 관성력 고유 벡터(또는 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터)의 각각은 제 1 트레이닝 관성력 고유 벡터(또는 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터)가 대응하는 시간 도메인 데이터 엔트리의 피크 대 피크 값을 나타내는 트레이닝 피크 대 피크 고유 벡터, 시간 도메인 데이터 엔트리의 최대 피크값을 나타내는 트레이닝 최대 피크값 고유 벡터, 시간 도메인 데이터 엔트리의 양의 최대 피크값의 절대값과 최소 피크값의 절대값의 평균인 평균 피크값을 나타내는 트레이닝 평균 피크값 고유 벡터, 및 이들의 임의의 조합 중 하나를 포함한다.

제 1 및 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터, 및 제 1 및 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터의 구현예는 본 명세서에 개시된 것으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

본 발명에 따른 볼 스크류(4)의 프리로드 열화를 평가하는 방법은 프리로드 열화 검출을 위한 트레이닝 절차(도 3 참조), 백래시 검출을 위한 트레이닝 절차(도 4 참조), 및 프리로드 열화 및 백래시에 대한 평가 절차(도 5 및 도 6 참조)를 포함한다.

프리로드 열화 검출 트레이닝 절차는 도 1 및 도 3을 참조하여 이하에 설명된 단계 50 내지 단계 53을 포함한다.

단계 50에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 비지도 학습 알고리즘(unsupervised learning algorithm)을 사용하여 수행되는 기계 학습의 입력으로 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터를 사용하여, 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터에 의해 스팬된(spanned) 데이터 공간에 있는 기준 진동 벡터를 획득한다.

비지도 학습 알고리즘에는 클러스터링 알고리즘(예컨대, K-평균 클러스터링(K-means clustering)) 및/또는 SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘이 포함될 수 있다.

비지도 학습 알고리즘이 클러스터링 알고리즘인 시나리오에서, 이렇게 획득된 기준 진동 벡터는 비지도 학습 알고리즘을 수행하여 획득된 복수의 진동 클러스터를 각각 나타내는 중심 벡터를 포함한다.

비지도 학습 알고리즘이 SOM 알고리즘인 시나리오에서, 이렇게 획득된 기준 진동 벡터는 SOM 알고리즘을 수행하여 획득되고 사전 설정된 횟수를 초과하여 업데이트된 뉴런에 각각 대응하는 벡터를 포함한다.

단계 51에서, 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터와 단계 50에서 획득된 각각의 기준 진동 벡터들 사이에서 복수의 제 1 후보 진동 거리를 각각 계산한다. 특히, 이렇게 계산된 제 1 후보 진동 거리는 각각 유클리드 거리(Euclidean distance)이지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

단계 52에서, 계산된 제 1 후보 진동 거리가 대응하는 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 1 목표 진동 거리로 작용할 제 1 후보 진동 거리 중 가장 짧은 것을 결정한다.

단계 53에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은, 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터에 대해 결정된 제 1 목표 진동 거리에 기초하여, 프리로드 열화가 볼 스크류(4)에 발생했는지 여부를 결정하는 데 사용되는 프리로드 평가 범위를 획득한다. 보다 구체적으로, 제 1 목표 진동 거리의 분포를 정규 분포로 간주하고, 제 1 목표 진동 거리 분포의 95% 신뢰 구간(CI: Confidence Interval)이 프리로드 평가 범위로 사용된다. 그러나, 프리로드 평가 범위의 구현예는 본 명세서의 개시 내용으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다.

백래시 검출의 트레이닝 절차는 도 1 및 도 4를 참조하여 이하에 설명된 단계 60 내지 단계 63을 포함한다.

단계 60에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 수행되는 기계 학습의 입력으로 제 1 트레이닝 관성력 고유 벡터를 사용하여 제 1 트레이닝 관성력 고유 벡터에 의해 스팬된 데이터 공간에 있는 기준 관성력 벡터를 획득한다.

비지도 학습 알고리즘이 클러스터링 알고리즘인 시나리오에서, 이렇게 획득된 기준 관성력 벡터는 비지도 학습 알고리즘을 수행하여 획득된 복수의 관성력 클러스터를 각각 나타내는 중심 벡터를 포함한다.

비지도 학습 알고리즘이 SOM 알고리즘인 시나리오에서, 이렇게 획득된 기준 관성력 벡터는 SOM 알고리즘을 수행하여 획득하고 다른 사전 설정된 횟수를 초과하여 업데이트된 뉴런에 각각 대응하는 벡터를 포함한다.

단계 61에서, 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터와 단계 60에서 획득된 각각의 기준 관성력 벡터 사이에서 복수의 제 1 후보 관성력 거리를 각각 계산한다. 특히, 이렇게 계산된 제 1 후보 관성력 거리는 각각 유클리드 거리이지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

단계 62에서, 계산된 제 1 후보 관성력 거리가 대응하는 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 1 목표 관성력 거리로 작용할 제 1 후보 관성력 거리 중 가장 짧은 것을 결정한다.

단계 63에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 트레이닝 관성력 고유 벡터에 대해 결정된 제 1 목표 관성력 거리에 기초하여 백래시 평가 범위를 획득한다. 보다 구체적으로, 제 1 목표 관성력 거리 분포를 정규 분포로 간주하고, 제 1 목표 관성력 거리 분포의 95% CI가 백래시 평가 범위로 사용된다. 그러나, 백래시 평가 범위의 구현예는 본 명세서의 개시 내용으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다.

도 1, 도 5 및 도 6을 참조하면, 프리로드 열화 및 백래시에 대한 평가 절차는 이하에 설명된 단계 70 내지 단계 85를 포함한다.

단계 70에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 1 센서(2)로부터 수신된 진동 신호에 기초하여 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 획득한다.

단계 71에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 기초하여 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 획득한다.

구체적으로 말하면, 단계 71은 도 7에 도시되고 이하에 설명된 바와 같이 하위 단계 710 내지 하위 단계 714를 포함한다.

하위 단계 710에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 대해 엔벨로프 처리(envelope processing)를 수행하여 처리된 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 도출한다. 엔벨로프 처리의 구현예는 당업자에게 잘 알려져 있으므로 간략하게 하기 위해 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.

하위 단계 711에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 처리된 시간 도메인 진동 데이터 엔트리로부터 볼 스크류(4)의 너트(41)가 일정한 속도로 이동하는 기간에 대응하는 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 검색한다. 볼 스크류(4)의 너트(41)가 일정한 속도로 이동하는 기간은 볼 스크류(4)의 이동을 유도하는 모터의 사전 설정된 회전 속도로부터 결정될 수 있음을 주목해야 한다.

하위 단계 712에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 기초하여 적어도 하나의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 획득한다.

적어도 하나의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리가 복수인 경우, 복수의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리는 각각 사전 설정된 기간이 동일한 기간에 대응해야 한다는 점을 주목해야 한다.

목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 대응하는 기간의 길이가 사전 설정된 기간보다 긴 경우, 처리 모듈(14)은, 복수의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각이 사전 설정된 기간으로 이루어진 기간에 대응하도록, 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 복수의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리로 분할한다.

한편, 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리가 대응하는 기간의 길이가 사전 설정된 기간보다 짧은 경우, 처리 모듈(14)은, 복수의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각이 동일한 사전 설정된 기간으로 이루어진 기간에 대응하도록, 목표 시간 도메인 진동 데이터의 다중 엔트리를 결합하여 복수의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 중 하나를 형성한다. 결합될 목표 시간 도메인 진동 데이터의 다중 엔트리가 대응하는 기간의 총 길이가 사전 설정된 기간보다 긴 경우, 이렇게 형성된 복수의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 중 하나는 사전 설정된 기간으로 클리핑될 것임을 유의해야 한다.

하위 단계 713에서, 적어도 하나의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 대해 대역 통과 필터링 처리를 수행한다. 대역 통과 필터링 처리의 성능은 스크류 축(42)의 스핀 주파수 대역폭의 10배 이내의 주파수 범위에 속하는 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 일부를 유지하면서 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 나머지 부분을 감쇠시키는 것을 목표로 하는 것임을 유의해야 한다. 즉, 제 1 센서(2)가 검출할 수 있는 주파수 범위가 스크류 축(42)의 스핀 주파수 대역폭의 정확히 10배일 때, 단계 713에서의 대역 통과 필터링 처리의 수행은 생략될 수 있고, 방법의 절차 흐름은 하위 단계 712 이후에 하위 단계 714로 바로 진행된다.

하위 단계 714에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 대역 통과 필터링 처리를 거친 적어도 하나의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각에 대해 푸리에 변환을 수행하여 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 도출한다.

단계 72에서, 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 기초하여 진동 고유 벡터를 획득한다.

진동 고유 벡터(들)의 각각은 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 첨도를 나타내는 첨도 고유 벡터와, 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 최대 피크값을 나타내는 최대 피크값 고유 벡터와, 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 총 에너지를 나타내는 총 에너지 고유 벡터, 및 이들의 임의의 조합 중 하나를 포함한다. 진동 고유 벡터(들)의 구성 요소(들)는 본 명세서의 개시 내용으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

다음으로, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 프리로드 평가의 결과를 획득하기 위해, 단계 72에서 획득된 진동 고유 벡터(들), 단계 50에서 획득된 기준 진동 벡터들 및 단계 53에서 획득된 프리로드 평가 범위에 기초하여, 단계 73 내지 단계 75에서 설명된 프리로드 평가를 수행한다.

단계 73에서, 진동 고유 벡터(들) 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 진동 고유 벡터와 기준 진동 벡터의 각기 하나 사이에서 복수의 제 2 후보 진동 거리를 각각 계산한다.

단계 74에서, 계산된 제 2 후보 진동 거리에 대응하는 진동 고유 벡터(들)의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 목표 진동 거리로 작용할 제 2 후보 진동 거리 중 가장 짧은 것을 결정한다.

단계 75에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 진동 고유 벡터(들)에 대해 결정된 제 2 목표 진동 거리(들) 및 프리로드 평가 범위에 기초하여 프리로드의 평가 결과를 획득한다.

일 실시예에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 진동 평균을 얻기 위해 제 2 목표 진동 거리(들)의 평균을 계산하고, 그 다음 프리로드 평가의 결과를 얻기 위해 진동 평균이 프리로드 평가 범위 내에 속하는지 여부를 결정한다(예컨대, 진동 평균은 프리로드 평가 범위 내 또는 외부에 속함).

일 실시예에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 진동 모드를 획득하기 위해 제 2 목표 진동 거리(들)의 모드를 결정하고, 그 다음 프리로드 평가의 결과를 얻기 위해 진동 모드가 프리로드 평가 범위 내에 속하는지 여부를 결정한다(예컨대, 진동 모드가 프리로드 평가 범위 내 또는 외부에 속함).

프리로드 평가의 구현예는 본 명세서의 개시 내용으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

단계 76에서, 프리로드 평가의 결과에 기초하여, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생했는지 여부를 결정한다. 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생되지 않았다고 판단되면(예컨대, 진동 평균이 프리로드 평가 범위 내에 속함), 방법의 절차 흐름은 단계 77로 진행한다. 그렇지 않으면, 즉, 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생되었다고 결정되면(예컨대, 진동 평균이 프리로드 평가 범위의 외부에 속함), 방법의 절차 흐름은 단계 78로 진행한다.

단계 77에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생하지 않았음을 나타내는 제 1 메시지를 생성하고, 제 1 메시지를 표시하기 위해 디스플레이 모듈(13)을 제어한다.

단계 78에서, 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생한 것으로 결정되면, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 센서(3)로부터 수신된 관성력 신호에 기초하여 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리를 획득한다.

적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각은 볼 스크류(4)의 너트(41)가 스크류 축(42) 상의 시작 위치에서 끝 위치로 그리고 끝 위치에서 다시 시작 위치로 이동하는 왕복 주기에 해당한다는 점에 유의할 필요가 있다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각은, 너트(41)가 이동 중에 가속(또는 감속)될 때, 왕복 주기의 가속(또는 감속) 하위 주기에만 대응한다.

단계 79에서, 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리에 기초하여 관성력 고유 벡터를 획득한다.

관성력 고유 벡터(들)의 각각은 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리의 피크 대 피크값을 나타내는 피크 대 피크 고유 벡터와, 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리의 최대 피크값을 나타내는 최대 피크값 고유 벡터와, 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리의 양의 최대 피크값의 절대값과 음의 최소 피크값의 평균인 평균 피크값을 나타내는 평균 피크값 고유 벡터, 및 이들의 임의 조합 중 하나를 포함한다.

구체적으로 말하면, 단계 79는 도 8을 참조하여 이하에 설명된 하위 단계 790 내지 하위 단계 792를 포함한다.

하위 단계 790에서, 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리에 대해 엔벨로프 처리를 수행하여 처리된 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리를 도출한다.

하위 단계 791에서, 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리로부터 각각 획득된 적어도 하나의 처리된 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 처리된 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리에 대한 저역 통과 필터링 처리를 수행한다.

저역 통과 필터링 처리의 성능은 0.1Hz ~ 5Hz 범위의 주파수 범위에 속하는 처리된 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리의 일부를 유지하면서 처리된 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리의 나머지 부분을 감쇠시키는 것을 목표로 한다는 점에 유의해야 한다. 즉, 제 2 센서(3)가 검출할 수 있는 주파수 범위가 정확히 0.1Hz ~ 5Hz 범위의 주파수 범위인 경우, 단계 791에서 저역 통과 필터링 처리의 수행을 생략할 수 있으며, 방법의 절차 흐름은 하위 단계 790 후에 바로 하위 단계 792로 진행한다.

하위 단계 792에서, 저역 통과 필터링 처리를 거친 적어도 하나의 처리된 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리에 기초하여 관성력 고유 벡터를 획득한다.

다음으로, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 백래시 평가 결과를 획득하기 위해, 단계 79에서 획득된 관성력 고유 벡터(들), 단계 60에서 획득된 복수의 기준 관성력 벡터 및 단계 63에서 획득된 백래시 평가 범위에 기초하여, 이하의 단계 80 내지 단계 82에 설명될 백래시 평가를 수행한다.

단계 80에서, 관성력 고유 벡터(들)의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 관성력 고유 벡터와 기준 관성력 벡터의 각기 하나 사이에서 복수의 제 2 후보 관성력 거리를 각각 계산한다.

단계 81에서, 대응하는 제 2 후보 관성력 거리가 계산된 관성력 고유 벡터(들)의 각각에 대해, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 목표 관성력 거리로 작용할 제 2 후보 관성력 거리 중 가장 짧은 것을 결정한다.

단계 82에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 제 2 목표 관성력 거리 및 백래시 평가 범위에 기초하여 백래시 평가 결과를 획득한다.

일 실시예에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 관성력 평균을 획득하기 위해 제 2 목표 관성력 거리(들)의 평균을 계산하고, 그런 다음 관성력 평균이 백래시 평가 범위 내에 속하는지 여부를 결정하여 백래시 결과를 획득한다(예컨대, 관성력 평균이 백래시 평가 범위 내 또는 외부에 속함).

일 실시예에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 관성력 모드를 획득하기 위해 제 2 목표 관성력 거리(들)의 모드를 결정하고, 그런 다음 관성력 모드가 백래시 평가 범위 내에 속하는지 여부를 결정하여 백래시 평가 결과를 획득한다(예컨대, 관성력 모드가 백래시 평가 범위 내 또는 외부에 속함).

백래시 평가 성능의 구현예는 본 명세서의 개시 내용으로 한정되지 않고 다른 실시예에서 변경될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

단계 83에서, 백래시 평가 결과에 기초하여, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 백래시가 볼 스크류(4)에 발생했는지 결정한다. 볼 스크류(4)에 백래시가 발생하지 않았다고 결정된 경우(예컨대, 관성력 평균이 백래시 평가 범위 내에 속함), 방법의 절차 흐름은 단계 84로 진행된다. 그렇지 않은 경우, 즉, 볼 스크류(4)에 백래시가 발생했다고 결정된 경우(예컨대, 관성력 평균이 백래시 평가 범위 외부에 속함), 방법의 절차 흐름은 단계 85로 진행된다.

단계 84에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생했지만 백래시가 발생하지 않았음을 나타내는 제 2 메시지를 생성하고, 디스플레이 모듈(13)을 제어하여 제 2 메시지를 표시한다.

단계 85에서, 컴퓨터 장치(1)의 처리 모듈(14)은 볼 스크류(4)에 백래시가 발생했음을 나타내는 제 3 메시지를 생성하고, 디스플레이 모듈(13)을 제어하여 제 3 메시지를 표시한다.

요약하면, 본 발명에 따른 볼 스크류의 프리로드 열화를 평가하기 위한 방법은 적어도 진동 고유 벡터(들)에 기초하여 프리로드 평가를 수행하기 위해 컴퓨터 장치(1)를 이용하고, 컴퓨터 장치(1)는 적어도 관성력 고유 벡터(들)에 기초하여 백래시 평가를 추가로 수행한다. 진동 고유 벡터(들)의 각각은 볼 스크류(4)의 복귀 메커니즘(43)에 인접하게 장착된 제 1 센서(2)에 의해 생성되고 볼 스크류(4)의 볼(44)의 진동과 관련된 진동 신호로부터 획득되고, 관성력 고유 벡터(들)의 각각은 볼 스크류(4)의 너트(41)에 장착된 제 2 센서(3)에 의해 생성되고 너트(41)에 가해지는 관성력과 관련된 관성력 신호로부터 획득된다. 그 후, 컴퓨터 장치(1)는 프리로드 평가의 결과에 기초하여 볼 스크류(4)에 프리로드 열화가 발생했는지 여부와 백래시 평가 결과에 기초하여 볼 스크류(4)에 백래시가 발생했는지 여부를 결정한다.

상기의 설명에서, 설명을 목적으로 실시예에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 다수의 구체적인 세부 사항이 제시되었다. 그러나, 하나 이상의 상이한 실시예가 이들 몇몇 특정 상세없이도 실시될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 또한, 본 명세서 전반에 걸쳐 "하나의 실시예", "일 실시예", 서수 등의 표시가 있는 실시예에 대한 참조는 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 실시예에 포함될 수 있음을 의미한다는 점을 이해해야 한다. 상세한 설명에서, 다양한 특징은 때때로 본 발명을 합리화하고 다양한 발명적 측면의 이해를 돕기 위해 단일 실시예, 도면 또는 그의 설명에서 함께 그룹화되며, 하나 이상의 특징 또는 일 실시예로부터의 특정 상세는 적절한 경우 본 발명의 실시예에서 하나 이상의 특징 또는 다른 실시예로부터의 특정 상세와 함께 실행될 수 있다.

본 발명은 예시적인 실시예로 간주되는 것과 관련하여 설명되었지만, 본 발명은 개시된 실시예로 한정되지 않고, 그러한 모든 수정과 동등한 배치를 포괄하기 위해 가장 넓은 해석의 사상 및 범주 내에 포함되는 다양한 배치를 포괄하도록 의도된 것으로 이해된다.

Claims (10)

1. 볼 스크류의 프리로드 열화를 평가하는 방법으로서,
   상기 방법은 컴퓨터 장치에 의해 구현되고, 상기 볼 스크류는 너트와, 복수의 볼과, 상기 볼을 재순환시키기 위한 복귀 메커니즘을 포함하고,
   상기 컴퓨터 장치는 제 1 센서와 신호 연결 상태에 있고, 상기 제 1 센서는 상기 너트에 장착되고, 상기 복귀 메커니즘에 인접하며, 상기 복귀 메커니즘에서 상기 볼의 진동과 관련된 진동 신호를 상기 컴퓨터 장치에 주기적으로 전송하고,
   상기 방법은,
   A) 상기 제 1 센서로부터 수신된 상기 진동 신호에 기초하여 시간 도메인 진동 데이터 엔트리(entry of time-domain vibration data)를 획득하는 단계와,
   B) 상기 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 기초하여 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리(entry of frequency-domain vibration derived data)를 획득하는 단계와,
   C) 상기 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각에 대해, 상기 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 기초하여 진동 고유 벡터(vibration eigenvector)를 획득하는 단계와,
   D) 복수의 기준 진동 벡터, 프리로드 평가 범위, 및 상기 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 대해 획득된 상기 진동 고유 벡터에 기초하여 프리로드 평가를 수행하여 상기 프리로드 평가의 결과를 획득하는 단계와,
   E) 상기 프리로드 평가의 결과에 기초하여, 상기 볼 스크류에 프리로드 열화가 발생했는지 여부를 결정하는 단계
   를 포함하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 단계 B)는,
   B-1) 상기 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 대해 엔벨로프 처리를 수행하여 처리된 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 도출하는 하위 단계와,
   B-2) 상기 처리된 시간 도메인 진동 데이터 엔트리로부터, 상기 볼 스크류의 상기 너트가 일정한 속도로 이동하는 기간에 대응하는 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리를 검색하는 하위 단계와,
   B-3) 상기 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 기초하여 상기 적어도 하나의 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 획득하는 하위 단계를 포함하는,
   방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 하위 단계 B-3)은,
   B-3-1) 상기 목표 시간 도메인 진동 데이터 엔트리에 기초하여 적어도 하나의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 획득하는 하위 단계와,
   B-3-2) 상기 적어도 하나의 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리 각각에 대해, 상기 시간 도메인 진동 유도 데이터 엔트리에 푸리에 변환을 수행하여 상기 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리를 도출하는 하위 단계를 포함하는,
   방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 단계 C)에서, 상기 진동 고유 벡터의 각각은, 상기 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 첨도(kurtosis)를 나타내는 첨도 고유 벡터, 상기 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 최대 피크값을 나타내는 최대 피크값 고유 벡터, 및 상기 주파수 도메인 진동 유도 데이터 엔트리의 총 에너지를 나타내는 총 에너지 고유 벡터 중 적어도 하나를 포함하는,
   방법.
5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 컴퓨터 장치는 복수의 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터 및 복수의 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터를 저장하고,
   상기 방법은, 상기 단계 D) 이전에,
   F) 비지도 학습 알고리즘(unsupervised learning algorithm)을 사용하여 수행되는 기계 학습에서의 입력으로서 상기 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터를 사용하여, 상기 제 1 트레이닝 진동 고유 벡터에 의해 지정된 데이터 공간에 있는 기준 진동 벡터를 획득하는 단계와,
   G) 상기 기준 진동 벡터와 상기 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터에 기초하여 상기 프리로드 평가 범위를 획득하는 단계
   를 더 포함하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 단계 F)에서,
   상기 비지도 학습 알고리즘은 클러스터링 알고리즘을 포함하고,
   상기 기준 진동 벡터는 상기 비지도 학습 알고리즘을 수행하여 획득된 복수의 진동 클러스터를 각각 나타내는 중심 벡터를 포함하는,
   방법.
7. 제 5 항에 있어서,
   상기 단계 F)에서,
   상기 비지도 학습 알고리즘은 SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 포함하고,
   상기 기준 진동 벡터는, 상기 SOM 알고리즘을 수행하여 획득되고 사전 설정된 횟수를 초과하여 업데이트된 뉴런에 각각 대응하는 벡터를 포함하는,
   방법.
8. 제 5 항에 있어서,
   상기 단계 G)는,
   G-1) 상기 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터의 각각에 대해, 상기 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터와 상기 단계 F)에서 획득된 상기 기준 진동 벡터의 각기 하나 사이에서 복수의 제 1 후보 진동 거리를 각각 계산하는 하위 단계와,
   G-2) 계산된 상기 제 1 후보 진동 거리가 대응하는 상기 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터의 각각에 대해, 제 1 목표 진동 거리로 작용할 상기 제 1 후보 진동 거리 중 가장 짧은 것을 결정하는 하위 단계와,
   G-3) 상기 제 2 트레이닝 진동 고유 벡터에 대해 결정된 상기 제 1 목표 진동 거리에 기초하여 상기 프리로드 평가 범위를 획득하는 하위 단계를 포함하는,
   방법.
9. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 단계 D)는,
   D-1) 상기 진동 고유 벡터의 각각에 대해, 상기 진동 고유 벡터와 상기 기준 진동 벡터의 각기 하나 사이에서 복수의 제 2 후보 진동 거리를 각각 계산하는 하위 단계와,
   D-2) 계산된 상기 제 2 후보 진동 거리가 대응하는 상기 진동 고유 벡터의 각각에 대해, 제 2 목표 진동 거리로 작용할 상기 제 2 후보 진동 거리 중 가장 짧은 것을 결정하는 하위 단계와,
   D-3) 상기 프리로드 평가 범위 및 상기 진동 고유 벡터에 대해 결정된 상기 제 2 목표 진동 거리에 기초하여 상기 프리로드 평가의 결과를 획득하는 하위 단계를 포함하는,
   방법.
10. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 볼 스크류는 스크류 축을 더 포함하고,
    상기 컴퓨터 장치는 또한 제 2 센서와 신호 연결 상태에 있고, 상기 제 2 센서는 상기 너트에 장착되고, 상기 스크류 축에 대해 이동하는 방향을 따르는 상기 너트에 가해지는 관성력과 관련된 관성력 신호를 주기적으로 상기 컴퓨터 장치에 전송하고,
    상기 방법은, 상기 단계 E) 이후에,
    H) 상기 볼 스크류에서 프리로드 열화가 발생했다고 판단된 경우, 상기 제 2 센서로부터 수신된 상기 관성력 신호에 기초하여 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리를 획득하는 단계와,
    I) 상기 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리 각각에 대해, 상기 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리에 기초하여 관성력 고유 벡터를 획득하는 단계와,
    J) 복수의 기준 관성력 벡터, 백래시 평가 범위 및 상기 적어도 하나의 시간 도메인 관성력 데이터 엔트리에 대해 획득된 상기 관성력 고유 벡터에 기초하여 백래시 평가를 수행하여 상기 백래시 평가의 결과를 획득하는 단계와,
    K) 상기 백래시 평가의 결과에 기초하여 상기 볼 스크류에 백래시가 발생하는지 여부를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 방법.

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