KR20230055741A - System and method for diagnosing shaft orbit of rotor - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 회전체의 축궤도 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)과 데이터 압축 전송을 이용한 회전체의 축궤도 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for diagnosing an axial orbit of a rotating body. More specifically, it relates to a system and method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body using the Internet of Things (IoT) and data compression transmission.
회전체는 축을 포함한다. 축은 기계적 진동에 의해 일정한 궤도를 그리면서 회전한다. 이러한 축궤도는 회전체의 건전성 또는 이상 여부에 따라 다양한 형태를 가진다. 축궤도는 회전체의 상태 진단에 매우 중요한 정보를 제공한다. 그 결과, 발전소 등에 설치된 터빈, 펌프, 팬 등의 회전체의 이상 여부를 축궤도를 통해 진단할 수 있다.The rotating body includes an axis. The shaft rotates while drawing a certain orbit by mechanical vibration. These axial orbits have various forms depending on the soundness or abnormality of the rotating body. The axial trajectory provides very important information for diagnosing the condition of a rotating body. As a result, it is possible to diagnose whether or not a rotating body such as a turbine, pump, fan, etc. installed in a power plant is abnormal through an axial track.
이러한 축궤도의 진단에 무선으로 작동하는 IoT (Internet of Things, 사물 인터넷) 센서가 사용되고 있지만, 매우 제한 크기의 정보만을 전송할 수 있어서 축궤도 관련 정보의 전송에는 한계가 있었다. 따라서 축궤도 진단을 위해서는 대용량 데이터의 전송 및 연산이 가능한 별도의 측정 장비를 설치해야 되어 IoT 센서가 무용지물이 되었다.Although IoT (Internet of Things) sensors that operate wirelessly are used for diagnosing such axial orbits, there is a limit to the transmission of axial orbit-related information because only information of a very limited size can be transmitted. Therefore, in order to diagnose the axis trajectory, it is necessary to install a separate measuring device that can transmit and calculate large amounts of data, making IoT sensors useless.
한국공개특허 제2018-0127317호Korean Patent Publication No. 2018-0127317
회전체의 축궤도 진단 시스템을 제공하고자 한다. 또한, 회전체의 축궤도 진단 방법을 제공하고자 한다.It is intended to provide a system for diagnosing the axial orbit of a rotating body. In addition, it is intended to provide a method for diagnosing an axial orbit of a rotating body.
본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법은, i) 회전하는 회전체의 수평 방향 및 수직 방향에서 각각 회전체의 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계, ii) 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환하는 단계, iii) 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계, iv) 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 단계, v) 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신하는 단계, vi) 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계, 및 vii) 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 축궤도 형상을 생성하는 단계를 포함한다.A method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention includes: i) acquiring first vibration time-series data and second vibration time-series data of a rotating body in the horizontal and vertical directions of the rotating body, respectively; ii) converting the first vibration time-series data and the second vibration time-series data into a first vibration spectrum-frequency signal and a second vibration spectrum-frequency signal, respectively, through fast Fourier transform; iii) the first vibration spectrum-frequency signal and the second vibration; Selecting a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal from among the spectrum frequency signals, iv) transmitting the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, v) selecting receiving the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, vi) inverse Fourier transforming the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal to obtain the first restored vibration time-series data and the second vibration spectrum frequency signal; 2 acquiring the restored vibration time series data, and vii) generating an axial trajectory shape by combining the first restored vibration time series data and the second restored vibration time series data.
제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계에서, 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터는 회전체의 변위, 속도 및 가속도 중 하나 이상의 데이터일 수 있다. 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계는, 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호를 순서대로 선별할 수 있다.In the step of acquiring the first vibration time-series data and the second vibration-time-series data, the first vibration-time-series data and the second vibration-time-series data may be data of one or more of displacement, speed, and acceleration of the rotating body. In the step of selecting the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, the strongest vibration spectrum frequency signal among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal may be sequentially selected.
기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계는, 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별할 수 있다. 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계에서, 선별은 1000배 이상의 데이터 압축률로 이루어질 수 있다. 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계에서, 각 진동 스펙트럼 주파수 신호는 10개 이하일 수 있다. 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계는, 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 순서대로 선별된 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호와 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 조합해 선별할 수 있다.The step of selecting the predetermined first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal includes the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal corresponding to the rotational speed of the shaft of the rotating body, the bearing or the gear, respectively. Spectral frequency signals can be selected. In the step of selecting the predetermined first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, the selection may be performed with a data compression rate of 1000 times or more. In the step of selecting the preset first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, each vibration spectrum frequency signal may be 10 or less. In the step of selecting the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, the strongest vibration spectrum frequency signal selected in order from the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal and the rotating body. It can be selected by combining vibration spectrum frequency signals corresponding to shaft rotation speed, bearings or gears.
선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 단계에서, 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 선별된 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호는 각각 주파수, 진폭 또는 위상을 포함할 수 있다.In the step of transmitting the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, the selected first vibration spectrum frequency signal and the selected second vibration spectrum frequency signal may each include a frequency, an amplitude or a phase. .
본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 시스템은, i) 회전하는 회전체의 수평 방향 및 수직 방향에 각각 설치되어 상기 회전체의 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득하는 진동 센서부, ii) 진동 센서부와 연결되어 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환하고, 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 제1 연산부, iii) 제1 연산부와 연결되어 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 송신부, iv) 송신부와 연결되어 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신하는 수신부, v) 수신부와 연결되어 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득하는 제2 연산부, 및 vi) 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 축궤도 형상이 생성되어 표시되는 디스플레이부를 포함한다.A system for diagnosing an axis trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention, i) is installed in a horizontal direction and a vertical direction of a rotating body to acquire first vibration time-series data and second vibration time-series data of the rotating body ii) a vibration sensor unit connected to the vibration sensor unit to convert the first vibration time-series data and the second vibration time-series data into a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal, respectively, through fast Fourier transform; a first arithmetic unit for selecting a predetermined first oscillation spectrum frequency signal and a second oscillation spectrum frequency signal from among the oscillation spectrum frequency signal and the second oscillation spectrum frequency signal; iii) a first vibration spectrum frequency selected by being connected to the first arithmetic unit A transmitter for transmitting the signal and a second vibration spectrum frequency signal, iv) a receiver connected to the transmitter and receiving the selected first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal, v) a selected first vibration connected to the receiver a second calculation unit configured to perform inverse Fourier transform on the spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, respectively, to obtain first restored vibration time-series data and second restored vibration time-series data; and vi) first restored vibration time-series data and second restored vibration time-series data. and a display unit for generating and displaying an axial trajectory shape by combining time-series data.
진동 센서부에서 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터는 회전체의 변위, 속도 또는 가속도일 수 있다. 제1 연산부는 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호를 순서대로 선별할 수 있다.In the vibration sensor unit, the first vibration time-series data and the second vibration time-series data may be displacement, speed, or acceleration of the rotating body. The first operation unit may sequentially select the strongest vibration spectrum frequency signal from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal.
제1 연산부는, 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별할 수 있다. 제1 연산부는 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 순서대로 선별된 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호와 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 조합해 선별할 수 있다. 제1 연산부는 선별은 1000배 이상의 데이터 압축률로 이루어질 수 있다. 제1 연산부에서 각 진동 스펙트럼 주파수 신호는 10개 이하의 데이터일 수 있다. 송신부에서 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 선별된 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호는 각각 주파수, 진폭 또는 위상을 포함할 수 있다.The first operation unit may select a vibration spectrum frequency signal corresponding to the shaft rotation number of the rotating body, the bearing, or the gear, respectively, from the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal. The first operation unit combines the strongest vibration spectrum frequency signal selected in order from the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal and the vibration spectrum frequency signal corresponding to the number of rotations of the shaft of the rotating body, bearing or gear. can be selected The selection of the first operation unit may be performed with a data compression rate of 1000 times or more. In the first calculation unit, each vibration spectrum frequency signal may be 10 or less pieces of data. The first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal selected by the transmitter may each include a frequency, an amplitude, or a phase.
저용량 데이터 전송만 가능한 IoT 통신 규격을 이용해 고용량 데이터 전송이 필요한 회전체의 축궤도를 진단할 수 있다. 즉, 단편적인 수치만을 전송하는 IoT 감시 체계를 이용해 고가의 이동형 진단 장비에서만 가능하던 정밀 진단 기능을 구현할 수 있다. 그 결과, 설비 감시 진단 비용을 크게 절감할 낮출 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 진단 방법은 축궤도 진단뿐만 아니라 스펙트럼 분석 등 다양한 정밀 진단에도 활용할 수 있다. 따라서 진단 방법을 향후 다른 IoT 센서에도 유용하게 활용할 수 있다.It is possible to diagnose the axial trajectory of a rotating body that requires high-capacity data transmission by using the IoT communication standard that can only transmit low-capacity data. In other words, by using the IoT monitoring system that transmits only fragmentary values, it is possible to implement a precise diagnosis function that was only possible with expensive mobile diagnostic equipment. As a result, equipment monitoring and diagnosis costs can be significantly reduced. In addition, the diagnosis method according to an embodiment of the present invention can be used not only for axial trajectory diagnosis but also for various precise diagnoses such as spectrum analysis. Therefore, the diagnosis method can be usefully applied to other IoT sensors in the future.
또한, 획기적인 통신 데이터 압축률을 통하여 배터리 사용 시간을 획기적으로 늘릴 수 있다. 축궤도 진단 등의 상세 점검이 필요한 점검원의 현장 접근을 최소화하여 현장에서 발생 가능한 다양한 안전 사고의 위험을 사전에 배제할 수 있다. In addition, the battery usage time can be dramatically increased through the epoch-making communication data compression rate. The risk of various safety accidents that may occur on the site can be eliminated in advance by minimizing the site access of inspectors who need detailed inspections such as axial track diagnosis.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법의 개략적인 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법의 개략적인 순서도이다.
도 3 내지 도 10은 도 2의 회전체의 축궤도 진단 방법의 각 단계들을 나타내는 개략적인 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 시스템의 개략적인 블록도이다.1 is a schematic conceptual diagram of a method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention.
2 is a schematic flowchart of a method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention.
3 to 10 are schematic diagrams showing each step of the axial trajectory diagnosis method of the rotating body of FIG. 2 .
11 is a schematic block diagram of a system for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention.
여기서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.The terminology used herein is intended only to refer to specific embodiments and is not intended to limit the present invention. As used herein, the singular forms also include the plural forms unless the phrases clearly indicate the opposite. As used herein, the meaning of "comprising" specifies specific characteristics, regions, integers, steps, operations, elements, and/or components, and other specific characteristics, regions, integers, steps, operations, elements, elements, and/or groups. does not exclude the presence or addition of
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.Although not defined differently, all terms including technical terms and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms defined in commonly used dictionaries are additionally interpreted as having meanings consistent with related technical literature and currently disclosed content, and are not interpreted in ideal or very formal meanings unless defined.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법의 개념을 개략적으로 나타낸다. 도 1의 회전체의 축궤도 진단 방법은 단지 본 발명을 예시하기 위한 것이며, 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 따라서 이를 다른 형태로도 변형할 수 있다. 1 schematically illustrates the concept of a method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention. The method for diagnosing the axial trajectory of the rotating body of FIG. 1 is only for exemplifying the present invention, and the present invention is not limited thereto. Therefore, it can be transformed into other forms as well.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법에서는 회전체에서 발생하는 진동의 특성을 이용한다. 그 결과, 축궤도 정보를 크게 압축해 전송하므로, 회전체에 설치된 진동 센서의 제한된 통신량으로도 축궤도 정보 전송이 가능해 원격 진단을 효율적으로 진행할 수 있다.As shown in FIG. 1 , the method for diagnosing the axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention uses characteristics of vibrations generated in the rotating body. As a result, since the axis-orbit information is highly compressed and transmitted, it is possible to transmit the axis-orbit information even with the limited amount of communication of the vibration sensor installed in the rotating body, enabling efficient remote diagnosis.
좀더 구체적으로, 회전체의 수평 방향 및 수직방향, 즉 x축 방향 및 y축 방향에 진동 센서를 설치해 각각의 진동 시계열 데이터를 취득한다. 그리고 이를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 통해 진동 스펙트럼 주파수 신호들로 변환한다. 고속 푸리에 변환을 통해 진동의 주요 성분만을 추출해 전송한다. 즉, 대부분의 회전체는 특정 주파수에서만 강한 진동을 가진다. 따라서 고속 푸리에 변환을 통해 데이터 전송량을 대폭 줄이면서 축궤도 형상을 왜곡하지 않고 진동 스펙트럼 주파수 신호들을 전송할 수 있다. 그리고 수신된 진동 스펙트럼 주파수 신호들을 역푸리에 변환해 복원 진동 시계열 데이터들을 얻는다. 그리고 복원 진동 시계열 데이터들을 조합하여 축궤도 형상을 생성한다. 그 결과, IoT 센서를 이용하여 저가로 회전체의 축궤도를 정확히 실시간으로 측정할 수 있다.More specifically, vibration sensors are installed in the horizontal and vertical directions of the rotating body, that is, in the x-axis direction and the y-axis direction, to obtain respective vibration time-series data. Then, it is converted into vibration spectrum frequency signals through Fast Fourier Transform (FFT). Through fast Fourier transform, only the main components of vibration are extracted and transmitted. That is, most rotating bodies have strong vibration only at a specific frequency. Therefore, it is possible to transmit vibration spectrum frequency signals without distorting the axial orbit shape while significantly reducing the amount of data transmission through fast Fourier transform. Inverse Fourier transforms the received vibration spectrum frequency signals to obtain restored vibration time series data. Then, the axial trajectory shape is generated by combining the restored vibration time series data. As a result, the axial trajectory of the rotating body can be accurately measured in real time using the IoT sensor at low cost.
이와는 대조적으로, 종래 기술에서는 2개의 진동센서를 각각 다른 방향으로 배치하여 방향별 진동 신호의 파형을 측정한다. 그리고 이와 같이 측정한 데이터에서 바로 축궤도를 생성한다. 이 경우, 진동 신호의 파형을 구성하는 데이터의 모든 점에 대한 정보를 전송해야 한다. 진동 신호의 파형을 정확히 나타내기 위해서는 초당 1,000회 정도의 매우 빠른 속도로 측정되므로, 고용량의 데이터가 생성된다. 즉, 단 1초의 측정만으로도 진동 센서당 최소 4,000 바이트 (1,000개 × 4바이트)의 데이터가 생성된다. 이는 장기간 배터리 교체 없이 저전력으로 운영되어 수 바이트로 데이터 전송량이 제한되는 IoT 기기의 통신 방식으로는 사용이 불가능하다. 이러한 점에서 IoT 기기를 이용하는 경우, 종래 기술은 사용이 어렵고, 데이터를 선별해 압축하는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법이 필요하다. 이하에서는 도 2를 참조하여 도 1의 회전체의 축궤도 진단 방법을 좀더 상세하게 설명한다.In contrast, in the prior art, two vibration sensors are disposed in different directions to measure a waveform of a vibration signal for each direction. Then, an axial trajectory is created directly from the measured data. In this case, information on all points of data constituting the waveform of the vibration signal must be transmitted. In order to accurately represent the waveform of the vibration signal, it is measured at a very high speed of about 1,000 times per second, so high-capacity data is generated. That is, at least 4,000 bytes (1,000 × 4 bytes) of data are generated per vibration sensor with just one second of measurement. This is impossible to use as a communication method for IoT devices that operate on low power without battery replacement for a long time and limit the amount of data transmission to several bytes. In this respect, when using an IoT device, it is difficult to use the prior art, and a method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention for selecting and compressing data is required. Hereinafter, a method for diagnosing an axial trajectory of the rotating body of FIG. 1 will be described in more detail with reference to FIG. 2 .
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 방법의 개략적인 순서도이다. 이러한 순서도는 단지 본 발명을 예시하기 위한 것이며, 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 따라서 회전체의 축궤도 진단 방법을 다른 형태로도 변형할 수 있다.2 is a schematic flowchart of a method for diagnosing an axial trajectory of a rotating body according to an embodiment of the present invention. This flow chart is only for illustrating the present invention, and the present invention is not limited thereto. Therefore, the method for diagnosing the axial trajectory of the rotating body can be modified in other forms.
한편, 도 3 내지 도 10은 도 2의 회전체의 축궤도 진단 방법의 각 단계들을 개략적으로 나타낸다. 이하에서는 도 2를 중심으로 도 2의 각 단계들을 도 3 내지 도 10을 참조하여 설명한다.Meanwhile, FIGS. 3 to 10 schematically show each step of the axial trajectory diagnosis method of the rotating body of FIG. 2 . Hereinafter, each step of FIG. 2 will be described with reference to FIGS. 3 to 10 centering on FIG. 2 .
도 2에 도시한 바와 같이, 회전체의 축궤도 진단 방법은, 회전하는 회전체의 수평 방향 및 수직 방향에서 각각 회전체의 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계(S10), 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환하는 단계(S20), 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계(S30), 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 단계(S40), 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신하는 단계(S50), 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계(S60) 그리고 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 축궤도 형상을 생성하는 단계(S70)를 포함한다. 이외에, 회전체의 축궤도 진단 방법은 다른 단계들을 더 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2, the method for diagnosing the axial trajectory of the rotating body includes obtaining first vibration time-series data and second vibration time-series data of the rotating body in the horizontal and vertical directions of the rotating body (S10). , converting the first vibration time series data and the second vibration time series data into a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal, respectively, through fast Fourier transform (S20), the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal. Selecting a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal from among the spectrum frequency signals (S30), and transmitting the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal (S40). , Receiving the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal (S50), inverse Fourier transforming the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, respectively, to obtain a first restored vibration time series. Acquiring data and second restored vibration time series data (S60), and generating an axial trajectory shape by combining the first restored vibration time series data and the second restored vibration time series data (S70). In addition, the method for diagnosing the axial trajectory of the rotating body may further include other steps.
먼저, 도 2의 단계(S10)에서는 회전하는 회전체의 수평 방향 및 수직 방향에서 각각 회전체의 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득한다. 즉, 도 3에 도시한 바와 같이, x축 방향 및 y축 방향으로 각각 진동 센서를 설치해 회전체의 진동 시계열 데이터를 얻는다. 진동 측정은 회전체의 움직임을 매우 조밀한 시간 간격으로 기록하여 얻어진다. 예를 들면, 회전체의 움직임은 회전체의 변위, 속도 또는 가속도일 수 있다.First, in step S10 of FIG. 2 , first vibration time-series data and second vibration time-series data of the rotating body are obtained in the horizontal and vertical directions of the rotating body, respectively. That is, as shown in FIG. 3, vibration sensors are installed in the x-axis direction and the y-axis direction, respectively, to obtain time-series data of vibration of the rotating body. Vibration measurements are obtained by recording the movements of a rotating body at very tight time intervals. For example, the movement of the rotating body may be the displacement, velocity or acceleration of the rotating body.
다시 도 2로 되돌아가면, 단계(S20)에서는 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환한다. 즉, 도 4에 도시한 바와 같이, 교류 전류, 진동 신호 또는 소리 신호 등의 주기성을 가진 신호를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환을 이용한다.Returning to FIG. 2 again, in step S20, the first vibration time-series data and the second vibration time-series data are converted into a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal, respectively, through fast Fourier transform. That is, as shown in FIG. 4, fast Fourier transform is used to analyze a signal having periodicity such as an alternating current, a vibration signal, or a sound signal.
도 5에 도시한 바와 같이, 고속 푸리에 변환에서는 시간 영역의 신호를 주파수 영역의 신호 스펙트럼으로 변환한다. 데이터의 총량은 변하지 않지만, 회전체의 특성상 일정 주파수에서만 주요한 신호가 발생한다. 그리고 나머지 대부분의 주파수에서는 무시할 수 있는 노이즈만 남는다. 무한한 연속시간신호에 대해 푸리에 변환은 아래의 수학식 1로 정의된다.As shown in FIG. 5, in the fast Fourier transform, a signal in the time domain is converted into a signal spectrum in the frequency domain. The total amount of data does not change, but due to the nature of the rotating body, a major signal is generated only at a certain frequency. And at most of the remaining frequencies, only negligible noise remains. For an infinite continuous-time signal, the Fourier transform is defined by
[수학식 1][Equation 1]
여기서, x(t)는 시간 영역의 연속 신호이고, X(f)는 푸리에 변환된 주파수 영역의 연속 스펙트럼 신호이며, i는 허수 단위이다.Here, x(t) is a continuous signal in the time domain, X(f) is a continuous spectrum signal in the frequency domain subjected to Fourier transformation, and i is an imaginary unit.
센서에서 측정되는 값은 유한한 샘플의 시간 영역 수열로 표현된다. 따라서 아래의 수학식 2의 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)으로 푸리에 변환을 실시한다.The value measured by the sensor is expressed as a time domain sequence of finite samples. Therefore, the Fourier transform is performed by the Discrete Fourier Transform of
[수학식 2][Equation 2]
여기서, x n 은 이산시간 t n =ndt에서의 신호값 (n=0, 1, 2, …, N)이고, X k 는 이산 주파수 f k = kdf에서의 스펙트럼 신호값 (k=0, 1, 2, …, N)이며, N은 측정샘플 총개수이고, dt는 측정 샘플간 시간 간격이며, df는 스펙트럼 샘플간 주파수 간격이다.Here, x n is the signal value at discrete time t n =ndt ( n =0, 1, 2, ..., N ), and X k is the spectral signal value at discrete frequency f k = kdf ( k =0, 1 , 2, ..., N ), where N is the total number of measurement samples, dt is the time interval between measurement samples, and df is the frequency interval between spectrum samples.
수학식 2에서 측정샘플 총개수(N)를 2 m 개(m은 자연수)로 제한하면 위 이산 푸리에 변환을 빠르게 수행할 수 있어 이를 고속 푸리에 변환이라고 한다. 이러한 고속 푸리에 변환을 통해 진동 스펙트럼 주파수 신호로의 변환이 가능하다. 따라서 강한 신호가 나타나는 주파수를 순서대로 선별할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에서는 고속 푸리에 변환을 통해 회전체에서 발생하는 주요한 주파수 성분을 선별할 수 있다. 이를 도 2의 단계(S30)를 통해 좀더 상세하게 설명한다.In
도 2의 단계(S30)에서는 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별한다. 즉, 도 6에 도시한 바와 같이, x축 방향 진동 스펙트럼 및 y축 방향 진동 스펙트럼에서 전송대상 데이터를 선별한다. 도 6에 강한 신호가 나타나 선별된 특정 주파수의 신호를 점으로 나타낸다. 이처럼 가장 강한 신호를 가진 주파수를 순서대로, 예를 들면 10개 이하로 선택할 수 있다. 가장 강한 신호의 주파수에는 회전체의 축궤도 특성이 반영되어 있으므로, 이들만 이용하여 충분히 회전체의 축궤도를 진단할 수 있다. 또한, 사전에 파악이 가능한 회전체의 특징적인 정보, 예를 들면 회전체의 축 회전수, 베어링, 기어에 대응하는 전송할 진동 스펙트럼 주파수 신호를 미리 선정할 수 있다. 베어링과 기어는 그 타입이나 특성에 따라 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선정한다. 전술한 가장 강한 신호의 주파수 또는 회전수, 베어링, 기어 등에 기초해 전송할 주파수를 모두 혼합하여 사용할 수도 있다.In step S30 of FIG. 2 , preset first vibration spectrum frequency signals and second vibration spectrum frequency signals are selected from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal. That is, as shown in FIG. 6, data to be transmitted is selected from the vibration spectrum in the x-axis direction and the vibration spectrum in the y-axis direction. A strong signal appears in FIG. 6, and a signal of a selected specific frequency is indicated by a dot. In this way, frequencies having the strongest signals may be selected in order, for example, 10 or less. Since the axial trajectory characteristics of the rotating body are reflected in the frequency of the strongest signal, the axial trajectory of the rotating body can be sufficiently diagnosed using only these. In addition, a vibration spectrum frequency signal to be transmitted corresponding to characteristic information of a rotating body that can be grasped in advance, for example, the rotational speed of an axis of the rotating body, a bearing, and a gear, may be selected in advance. Bearings and gears select vibration spectrum frequency signals according to their type or characteristics. All frequencies to be transmitted based on the frequency of the strongest signal described above or the number of rotations, bearings, gears, etc. may be mixed and used.
다음으로, 도 2의 단계(S40)에서는 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송한다. 즉, 선별된 데이터의 주파수, 진폭 또는 위상을 전송한다. 전송은 무선 또는 유선으로 전부 가능하다. 회전체의 진동 스펙트럼은 특정 주파수에서만 강한 신호가 나타나므로, 선별된 매우 적은 데이터만로도 충분한 스펙트럼 정보를 전송할 수 있다. 즉, 종래의 수천개의 데이터 전송과 달리 본 발명의 일 실시예에서는 전송하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 10개 이하로 줄일 수 있다. 따라서 약 1000배 이상의 압축률을 달성할 수 있다.Next, in step S40 of FIG. 2 , the selected first vibration spectrum frequency signal and second vibration spectrum frequency signal are transmitted. That is, the frequency, amplitude or phase of the selected data is transmitted. Transmission can be either wireless or wired. Since a strong signal appears only at a specific frequency in the vibration spectrum of the rotating body, sufficient spectrum information can be transmitted with only a very small amount of selected data. That is, unlike conventional transmission of thousands of data, in an embodiment of the present invention, transmission of vibration spectrum frequency signals can be reduced to 10 or less. Therefore, a compression rate of about 1000 times or more can be achieved.
도 2의 단계(S50)에서는 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신한다. 즉, 도 7에 도시한 바와 같이, 선별된 진동 스펙트럼 주파수 신호로 된 전송 데이터를 수신한다. 수신된 데이터는 주파수, 진폭, 위상 등의 정보를 포함한다.In step S50 of FIG. 2 , the selected first vibration spectrum frequency signal and second vibration spectrum frequency signal are received. That is, as shown in FIG. 7, transmission data of selected vibration spectrum frequency signals is received. The received data includes information such as frequency, amplitude, and phase.
다시 도 2로 되돌아가면, 단계(S60)에서는 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득한다. 즉, 도 7에 도시한 바와 같이, 수신된 데이터를 기반으로 진동 센서에서 측정한 진동 신로의 스펙트럼을 재건할 수 있다. 즉, 주파수 영역 신호를 고속 푸리에 연산의 역연산(Inverse FFT, iFFT), 즉 역푸리에 변환을 통해 시간 영역 신호로 복원한다. 역푸리에 변환은 전술한 수학식 2의 역과정이므로 그 상세한 설명을 생략한다.Returning to FIG. 2 again, in step S60, inverse Fourier transform is performed on the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal to obtain first restored vibration time-series data and second restored vibration time-series data. That is, as shown in FIG. 7 , the spectrum of the vibration signal measured by the vibration sensor may be reconstructed based on the received data. That is, the frequency domain signal is restored into a time domain signal through inverse FFT (iFFT) of the fast Fourier operation, that is, inverse Fourier transform. Since the inverse Fourier transform is the reverse process of
마지막으로, 도 2의 단계(S70)에서는 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 축궤도 형상을 생성한다. 즉, 도 8에 도시한 바와 같이, 역푸리에 변환을 통해 얻어진 X축 시간 영역의 진동 신호와 및 Y축 시간 영역의 진동 신호를 조합하여 축궤도 형상을 생성한다. 생성된 축궤도 형상은 축궤도 진단에 활용한다. 축궤도 형상의 생성 방법을 도 9를 통하여 좀더 상세하게 설명한다.Finally, in step S70 of FIG. 2 , an axial trajectory shape is generated by combining the first restored vibration time series data and the second restored vibration time series data. That is, as shown in FIG. 8 , an axis trajectory shape is generated by combining the vibration signal in the X-axis time domain obtained through inverse Fourier transform and the vibration signal in the Y-axis time domain. The generated axial trajectory shape is used for axial trajectory diagnosis. A method of generating the axial trajectory shape will be described in detail with reference to FIG. 9 .
도 9는 x축 시계열 데이터 및 y축 시계열 데이터로부터 축궤도 형상을 생성하는 방법을 간략하게 나타낸다. 도 9의 축궤도 형상의 생성 방법은 본 발명을 예시하기 위한 것이며, 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 따라서 축궤도 형상의 생성 방법을 다르게 변형할 수 있다.9 schematically illustrates a method of generating an axis trajectory shape from x-axis time-series data and y-axis time-series data. The method of generating the axial trajectory shape of FIG. 9 is for exemplifying the present invention, and the present invention is not limited thereto. Therefore, the method of generating the axial trajectory shape can be modified differently.
도 9의 좌측에 도시한 바와 같이, 좌측의 x축 시계열 데이터와 y축 시계열 데이터의 시계열 신호를 우측의 한 평면(x, y)에 궤도로 표시한다. 즉, 시간 변화에 따라 값이 정해지는 좌측의 x, y의 값을 우축의 xy 평면에 표시하여 연결한다. 각 신호별로 3개의 시각으로서, t=0인 경우의 백색원, t=t1인 경우의 빗금원, t=t2에서의 흑색원을 xy 평면에 각각 조합하여 나타낸다. 일반적으로, x축과 y축이 만나는 점이 원점이나 축궤도의 도시를 위해서 x축과 y축이 만나는 점을 x값은 음수, y값은 0으로 하여 축을 설정한다. 그리고 x, y의 모든 값을 xy 평면에 동시에 표시하여 축궤도를 자동으로 생성할 수 있다.As shown on the left side of FIG. 9, the time series signals of the x-axis time-series data and the y-axis time-series data on the left side are displayed as trajectories on one plane (x, y) on the right side. That is, the values of x and y on the left, whose values are determined according to time changes, are displayed on the xy plane on the right axis and connected. As three times for each signal, a white circle at t = 0, a hatched circle at t = t1, and a black circle at t = t2 are shown in combination on the xy plane, respectively. In general, the point where the x-axis and the y-axis meet is the origin or the point where the x-axis and the y-axis meet to set the axis as a negative number and a y value as 0 to show the axis trajectory. In addition, an axis trajectory can be automatically generated by displaying all values of x and y on the xy plane at the same time.
도 10에 도시한 바와 같이, 회전체의 축궤도가 정상인 경우, 좌측과 같이 축궤도는 원형으로 나타난다. 그러나 회전체의 정렬이 불량인 경우, 가운데와 같이 꼬인 형태로 나타난다. 그리고 마찰 접촉이 있는 경우, 우측과 같이 반타원 형태로 나타난다. 따라서 축궤도를 통해 회전체의 이상 여부를 진단할 수 있다.As shown in FIG. 10, when the axial trajectory of the rotating body is normal, the axial trajectory appears as a circle as shown on the left. However, if the alignment of the rotating body is poor, it appears in a twisted form as in the middle. And in the case of frictional contact, it appears in the form of a semi-ellipse as shown on the right. Therefore, it is possible to diagnose whether or not there is an abnormality in the rotating body through the axial track.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전체의 축궤도 진단 시스템(100)의 블록도를 개략적으로 나타낸다. 도 11의 축궤도 진단 시스템의 구조는 단지 본 발명을 예시하기 위한 것이며, 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 따라서 회전체의 축궤도 진단 시스템을 다른 형태로도 변형할 수 있다.11 schematically shows a block diagram of a
도 11에 도시한 바와 같이, 축궤도 진단 시스템(100)은 크게 IoT 센서 유닛(10)과 진단 유닛(20)을 포함한다. 이외에, 필요에 따라 축궤도 진단 시스템(100)은 다른 유닛들을 더 포함할 수도 있다.As shown in FIG. 11, the axial
IoT 센서 유닛(10)은 진동 센서부(101), 제1 연산부(103) 및 송신부(105)를 포함한다. 이들 각 유닛들은 상호 연결되어 회전체의 데이터를 처리한다. 먼저, 진동 센서부(101)는 회전하는 회전체의 수평 방향 및 수직 방향에 각각 설치되어 회전체의 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득한다. 즉, 회전체의 수평 방향에서는 제1 진동 시계열 데이터를 얻는다. 그리고 회전체의 수직 방향에서는 제2 진동 시계열 데이터를 얻는다.The
제1 연산부(103)는 고속 푸리에 변환을 통해 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환한다. 즉, 제1 진동 시계열 데이터는 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환되고, 제2 진동 시계열 데이터는 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환된다. 그리고 제1 연산부(103)는 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별한다.The
송신부(105)는 안테나로서 기능한다. 즉, 송신부(105)는 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신부(201)로 전송한다. 송신부(105)에서 데이터 압축되어 송신된 진동 스펙트럼 주파수 신호는 진단 유닛(20)으로 보내져서 회전체의 축궤도의 이상 유무를 진단한다.The
이를 위해 진단 유닛(20)은 수신부(201), 제2 연산부(203) 및 디스플레이부(205)를 포함한다. 진단 유닛(20)은 필요에 따라 이외의 다른 부품들을 더 포함할 수 있다.To this end, the
수신부(201)는 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 송신부(105)로부터 수신한다. 즉, 진단 유닛(20)은 IoT 센서 유닛(10)으로부터 멀리 떨어져 이로부터 전송되는 데이터를 수신해 가공함으로써 축궤도를 진단할 수 있다.The
제2 연산부(203)에서는 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득한다.The
디스플레이부(205)에서는 제2 연산부(203)에서 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 생성한 축궤도 형상을 표시한다. 따라서 작업자는 디스플레이부(205)를 통하여 회전체의 축궤도의 정상 여부를 진단할 수 있다.The
본 발명을 앞서 기재한 바에 따라 설명하였지만, 다음에 기재하는 특허청구범위의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한, 다양한 수정 및 변형이 가능하다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 종사하는 자들은 쉽게 이해할 것이다.Although the present invention has been described as described above, those skilled in the art to which the present invention belongs will readily understand that various modifications and variations are possible without departing from the concept and scope of the claims described below.
10. IoT 센서 유닛
20. 진단 유닛
100. 축궤도 진단 시스템
101. 진동 센서부
103, 203. 연산부
105. 송신부
201. 수신부
205. 디스플레이부10. IoT sensor unit
20. Diagnostic unit
100. Axial diagnosis system
101. Vibration sensor unit
103, 203. calculation unit
105. Transmitter
201. Receiver
205. Display unit
Claims (16)
상기 제1 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 진동 시계열 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환하는 단계,
상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 상기 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계,
상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 단계,
상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신하는 단계,
상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계, 및
상기 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 축궤도 형상을 생성하는 단계
를 포함하는 회전체의 축궤도 진단 방법.Acquiring first vibration time-series data and second vibration time-series data of the rotating body in the horizontal and vertical directions of the rotating body, respectively;
converting the first vibration time-series data and the second vibration time-series data into a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal, respectively, through fast Fourier transform;
Selecting a predetermined first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal;
Transmitting the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal;
Receiving the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal;
Acquiring first restored vibration time-series data and second restored vibration time-series data by inverse Fourier transforming the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, respectively; and
Generating an axial trajectory shape by combining the first restoring vibration time series data and the second restoring vibration time series data.
A method for diagnosing the axial orbit of a rotating body comprising a.
상기 제1 진동 시계열 데이터 및 제2 진동 시계열 데이터를 취득하는 단계에서, 상기 제1 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 진동 시계열 데이터는 상기 회전체의 변위, 속도 및 가속도 중 하나 이상의 데이터인 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
In the step of acquiring the first vibration time-series data and the second vibration-time-series data, the first vibration time-series data and the second vibration time-series data are at least one of displacement, speed, and acceleration of the rotating body, which is an axis of the rotating body. Orbit diagnosis method.
상기 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계는, 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호를 순서대로 선별하는 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
The step of selecting the preset first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal may include sequentially selecting the strongest vibration spectrum frequency signal from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal. A method for diagnosing the entire axial orbit.
상기 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계는, 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 상기 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
The step of selecting the predetermined first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal may include determining the rotational speed of the shaft of the rotating body, the bearing or the gear, respectively, from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal. A method for diagnosing the axial trajectory of a rotating body by selecting a corresponding vibration spectrum frequency signal.
상기 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계에서, 상기 선별은 1000배 이상의 데이터 압축률로 이루어지는 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
In the step of selecting the predetermined first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, the selection is performed with a data compression rate of 1000 times or more.
상기 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계에서, 상기 각 진동 스펙트럼 주파수 신호는 10개 이하의 데이터인 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
In the step of selecting the predetermined first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, each vibration spectrum frequency signal is 10 or less data.
상기 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 단계는, 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 순서대로 선별된 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호와 상기 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 조합해 선별하는 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
The step of selecting the predetermined first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal may include the strongest vibration spectrum frequency signal selected in order from the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal; A method for diagnosing the axial trajectory of a rotating body by combining the vibration spectrum frequency signal corresponding to the rotational speed of the rotating body, bearing or gear.
상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 단계에서, 상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 상기 선별된 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호는 각각 주파수, 진폭 또는 위상을 포함하는 회전체의 축궤도 진단 방법.In paragraph 1,
In the step of transmitting the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, the selected first vibration spectrum frequency signal and the selected second vibration spectrum frequency signal each include a frequency, an amplitude or a phase. A method for diagnosing the axial orbit of a rotating body.
상기 진동 센서부와 연결되어 상기 제1 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 진동 시계열 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 각각 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호로 변환하고, 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 상기 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 기설정된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 제1 연산부,
상기 제1 연산부와 연결되어 상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 전송하는 송신부,
상기 송신부와 연결되어 상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 수신하는 수신부,
상기 수신부와 연결되어 상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호를 각각 역푸리에 변환하여 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 제2 복원 진동 시계열 데이터를 취득하는 제2 연산부, 및
상기 제1 복원 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 복원 진동 시계열 데이터를 조합하여 축궤도 형상이 생성되어 표시되는 디스플레이부
를 포함하는 회전체의 축궤도 진단 시스템.Vibration sensor units installed in the horizontal and vertical directions of the rotating body to acquire first vibration time-series data and second vibration time-series data of the rotating body;
It is connected to the vibration sensor unit to convert the first vibration time-series data and the second vibration time-series data into a first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal, respectively, through fast Fourier transform, and the first vibration spectrum frequency a first calculation unit for selecting a predetermined first vibration spectrum frequency signal and a second vibration spectrum frequency signal from among the signal and the second vibration spectrum frequency signal;
a transmitter connected to the first operation unit to transmit the selected first vibration spectrum frequency signal and second vibration spectrum frequency signal;
a receiver connected to the transmitter and receiving the selected first vibration spectrum frequency signal and second vibration spectrum frequency signal;
A second calculation unit connected to the receiving unit to obtain first restored vibration time-series data and second restored vibration time-series data by inverse Fourier transforming the selected first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, respectively; and
A display unit for generating and displaying an axial trajectory shape by combining the first restored vibration time series data and the second restored vibration time series data
Axial trajectory diagnosis system of a rotating body comprising a.
상기 진동 센서부에서 상기 제1 진동 시계열 데이터 및 상기 제2 진동 시계열 데이터는 상기 회전체의 변위, 속도 또는 가속도인 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
In the vibration sensor unit, the first vibration time-series data and the second vibration time-series data are displacement, speed, or acceleration of the rotating body.
상기 제1 연산부는 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호를 순서대로 선별하는 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
wherein the first operation unit sequentially selects the strongest vibration spectrum frequency signal from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal.
상기 제1 연산부는, 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 상기 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 선별하는 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
The first arithmetic unit selects a vibration spectrum frequency signal corresponding to the number of shaft rotations of the rotating body, a bearing or a gear, respectively, from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal. .
상기 제1 연산부는 상기 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호 중에서 각각 순서대로 선별된 가장 강한 진동 스펙트럼 주파수 신호와 상기 회전체의 축 회전수, 베어링 또는 기어에 대응하는 진동 스펙트럼 주파수 신호를 조합해 선별하는 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
The first operation unit selects the strongest vibration spectrum frequency signal sequentially selected from among the first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal, and a vibration spectrum frequency signal corresponding to the number of revolutions of the shaft of the rotating body, the bearing or the gear. A system for diagnosing the axial orbit of a rotating body that selects by combining
상기 제1 연산부는 상기 선별은 1000배 이상의 데이터 압축률로 이루어지는 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
The axial trajectory diagnosis system of the rotating body in which the selection is made with a data compression rate of 1000 times or more.
상기 제1 연산부에서 상기 각 진동 스펙트럼 주파수 신호는 10개 이하의 데이터인 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
In the first calculation unit, each vibration spectrum frequency signal is 10 or less data.
상기 송신부에서 상기 선별된 제1 진동 스펙트럼 주파수 신호 및 상기 선별된 제2 진동 스펙트럼 주파수 신호는 각각 주파수, 진폭 또는 위상을 포함하는 회전체의 축궤도 진단 시스템.In paragraph 9,
The first vibration spectrum frequency signal and the second vibration spectrum frequency signal selected by the transmission unit each include a frequency, an amplitude, or a phase.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210139498A KR20230055741A (en) | 2021-10-19 | 2021-10-19 | System and method for diagnosing shaft orbit of rotor |
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| KR1020210139498A KR20230055741A (en) | 2021-10-19 | 2021-10-19 | System and method for diagnosing shaft orbit of rotor |
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Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| KR20180127317A (en) | 2016-03-31 | 2018-11-28 | 피브로 게엠베하 | How to perform vibration diagnosis monitoring of machine |
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2021
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