KR20230144753A - 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법 - Google Patents

피딩시스템의 동적특성편차 검사방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법에 관한 것으로서, 상기 피딩시스템은 검사될 적어도 하나의 구성요소와, 적어도 하나의 서브구성요소를 포함하고, 프로세서에 의해 실행되는 방법은, (A) 상기 서브구성요소 상에 감지기를 설치하고, 상기 감지기와 상기 프로세서를 통신시키는 단계; (B) 감시모드에서, 상기 피딩시스템을 활성화시키고, 감시여자신호를 발생시키기 위해 상기 감지기를 통한 상기 서브구성요소의 진동을 감지하는 단계; (C) 모달분석방법에 의한 상기 감시여자신호의 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트를 계산하는 단계; (D) 모달검증방법에 의해, 상기 감지기에 대응되는 감시고유치 세트와 표준고유치 세트 간의 유사성과, 상기 감지기에 대응하는 감시고유벡터 세트와 표준고유벡터 세트 간의 유사성을 결정하는 단계(여기서, 상기 표준고유치 세트와 표준 고유벡터 세트는 검사될 적어도 하나의 상기 구성요소에 대해 확립된 디지털트윈모델의 표준동적특성이다); 및 (E) 감지기에 대응하는 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트가 각각 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사하지 않을 때, 상기 감지기에 대응되는 상기 서브구성요소의 동적특성이 편차됐다는 것을 결정하는 단계;를 포함한다. 따라서, 감독자가 피딩시스템의 주요부품(즉, 서브구성요소)의 동적특성 변화를 원격으로 감시할 수 있게 되는 등의 효과를 얻을 수 있다.

Description

피딩시스템의 동적특성편차 검사방법{METHOD FOR INSPECTING DEVIATION IN DYNAMIC CHARACTERISTICS OF A FEEDING SYSTEM}
본 발명은 상황 검사 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 피딩시스템의 동적특성 내의 편차를 검사하기 위한 방법에 관한 것이다.
정밀기계 제조에서, 기계 생산의 최적화는 특히 중요하다.
따라서, 예를 들어 공개 특허 WO2020053083A1은 기계의 디지털트윈모델을 이용하여 기계 콘트롤러의 내부 데이터를 조정하고 제어하여 기계를 최적화하는 기술을 제공한다.
그러나, 이 기술은 장비의 처리 관련 데이터만 읽을 수 있을 뿐 장비내의 어떤 구성요소가 이상이 있는지 여부를 진단할 수는 없다.
공개 특허 CN112446104A는 자동화기기와 그 디지털 트윈 간의 편차를 식별하는 방법을 제공한다.
이 방법에서는 프로세스 재료에 장착된 센서를 온도, 속도, 가속도 등의 파라미터를 감시하고, 그런 다음 센서의 감지된 결과를 미리 시뮬레이션된 디지털트윈데이터와 비교한다.
센서의 감지 결과가 시뮬레이션 값과 다를 경우, 자동화장치에서 이 공작물에 대한 이상 스테이션을 식별할 수 있다.
그러나, 이 방법으로는 이상 원인과 특정 시스템의 어떤 전송 요소의 동적특성이 악화되었는지의 여부를 파악할 수 없다.
공개 특허 US20210123830은 공작기계의 상태를 감시하는 방법을 제공한다. 이 방법에서는, 생산설비가 자극되는 동안 건강 특성 클러스터(변위전송속도, 고유주파수 등을 포함)를 확립하기 위해 센서에 의해 수집된 데이터가 사용되며, 이 클러스터는 기계의 건강상태를 판단하는 기초가 된다.
그러나, 이 방법은 여전히 기계의 어느 부분에 이상이 있는지 정확하게 알 수 없고 감도가 떨어진다.
실제로는 기계의 다양한 구성요소의 상태 변화를 감시할 수 없기 때문에, 기계는 완제품 사이즈가 불량하거나 기계에서 이상한 소리가 날 때에만 이상이 발견되며, 그러면 조작모달분석(OMA : Operational modal analysis) 기술을 사용하여 기계의 어느 부분에 이상이 있는지를 테스트할 수는 있으나, 이것은 시간과 노력이 많이 소요될 뿐만 아니라 실험 데이터도 보편적이지 않게 되는 등의 문제점들을 갖고 있었다.
대한민국 공개특허 제10-2022-0029550호
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 안출된 것으로써, 감독자가 피딩시스템의 주요부품(즉, 서브구성요소)의 동적특성 변화를 원격으로 감시할 수 있도록 하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 감독자가 각 주요 구성요소의 동적특성에 편차가 생기거나 비정상인지 여부를 실시간으로 알 수 있으며, 이를 통해 비정상적인 핵심 구성요소를 실시간으로 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.
또한, 비정상적인 핵심 구성요소를 빠르게 감지할 수 있고 이에 따라 생산라인을 정지시키는 방해요소를 제거하기 위한 시간을 단축할 수 있도록 하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
또한, 피검사 구성요소에 대응하는 표준 디지털트윈모델을 다른 사양의 피딩시스템에 적용할 수 있도록 하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
이와 같은, 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법은, 상기 피딩시스템이 검사될 적어도 하나의 구성요소와, 상기 검사될 적어도 하나의 구성요소 각각은 적어도 하나의 서브구성요소를 포함하고, 프로세서에 의해 실행되는 방법은 다음 단계들, (A) 상기 서브구성요소 상에 감지기를 설치하고, 상기 감지기와 상기 프로세서를 통신시키는 단계; (B) 감시모드에서, 상기 피딩시스템을 활성화시키고, 감시여자신호를 발생시키기 위해 상기 감지기를 통한 상기 서브구성요소의 진동을 감지하는 단계; (C) 모달분석방법에 의한 상기 감시여자신호의 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트를 계산하는 단계; (D) 모달검증방법에 의해, 상기 감지기에 대응되는 감시고유치 세트와 표준고유치 세트 간의 유사성과, 상기 감지기에 대응하는 감시고유벡터 세트와 표준고유벡터 세트 간의 유사성을 결정하는 단계(여기서, 상기 표준고유치 세트와 표준 고유벡터 세트는 검사될 적어도 하나의 상기 구성요소에 대해 확립된 디지털트윈모델의 표준동적특성이다); 및 (E) 감지기에 대응하는 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트가 각각 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사하지 않을 때, 상기 감지기에 대응되는 상기 서브구성요소의 동적특성이 편차됐다는 것을 결정하는 단계;를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법에 있어서, 상기 디지털트윈모델은 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트를 포함하고, 상기 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트는 상기 피딩시스템에 아직 설치되지 않은 검사될 적어도 하나의 상기 구성요소를 위해 상기 디지털트윈모델이 확립될 때 생성되며, 상기 디지털트위모델의 상기 표준고유치 세트와 상기 표준고유벡터 세트는 다음의 단계에 의해 생성되되, (F) 초기모드에서, 상기 피딩시스템을 활성화시키고, 상기 감지기에 의해, 초기여자신호를 발생시키기 위해 상기 서브구성요소와 대응되는 진동을 감지하는 단계(여기서, 상기 초기모드는 상기 감시모드에 앞서 검사될 적어도 하나의 구성요소인 새로운 구성요소를 상기 피딩시스템에 조립하는 단계이다); (G) 모달분석방법에 의해, 초기여자신호의 제2초기고유치 세트와 제2초기고유벡터 세트를 산출하는 단계; 및 (H) 최적화방법에 의해, 상기 감지기에 대응하는 상기 제1초기고유치 세트, 제1초기고유벡터 세트, 제2초기고유치 세트 및 제2초기고유벡터 세트에 따라 상기 감지기에 대응하는 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 추산하는 단계;를 포함하고, 여기서, 단계 (H)는 다음 공식에 따라 수행되되,
여기서, ■??n은 제1초기고유치 세트의 n번째 제1고유치이고, ■n은 제2초기고유치 세트의 n번째 제2초기고유치이며, ??瑀琴琶n은 제1초기고유벡터 7세트의 n번째 제1초기고유벡터와 제2초기고유벡터 세트의 n번째 제2초기고유벡터와의 유사성이며, 상기 유사성은 모달신뢰성표준에 의해 계산되며, n은 양의 정수인 것일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법에 있어서, (I) 상기 감시고유치 세트가 감시임계치보다 더 작은지 여부를 결정하는 단계; 및 (J) 상기 감시고유치 세트가 감시임계치 미만일 때, 상기 감지기에 대응하는 서브구성요소에 이상이 있다는 것을 결정하는 단계;를 더 포함하되, 여기서, 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트가 각각 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사하지 않은 경우, 상기 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법은, (K) 최적화방법에 의해, 상기 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트에 따라 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 업데이트하고, 업데이트된 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 업데이트된 상기 디지털트윈모델의 동적특성으로 규정하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.
상기와 같이 기술된 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법은, 감독자가 피딩시스템의 주요부품(즉, 서브구성요소)의 동적특성 변화를 원격으로 감시할 수 있게 되는 등의 효과를 얻을 수 있다.
또한, 감독자가 각 주요 구성요소의 동적특성에 편차가 생기거나 비정상인지 여부를 실시간으로 알 수 있으며, 이를 통해 비정상적인 핵심 구성요소를 실시간으로 적절한 조치를 취할 수 있게 되는 등의 효과를 얻을 수 있다.
또한, 비정상적인 핵심 구성요소를 빠르게 감지할 수 있고 이에 따라 생산라인을 정지시키는 방해요소를 제거하기 위한 시간을 단축할 수 있게 되는 등의 효과를 얻을 수 있다.
또한, 피검사 구성요소에 대응하는 표준 디지털트윈모델을 다른 사양의 피딩시스템에 적용할 수 있게 되는 등의 효과를 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템의 동적특성편차를 검사하기 위한 시스템의 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 초기모드에서 디지털트윈모델의 표준 동적특성을 확립하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 감시모드에서 동적특성의 편차 및 비정상을 감시하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템에 설치된 감지기를 나타내는 상방 사시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템에 설치된 감지기를 나타내는 하방 사시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업플랫폼의 고유주파수와 슬라이더의 강성치와의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 1 내지 도 5를 참고하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 피딩시스템(2)의 동적특성편차를 검사하기 위한 시스템(1)은 상기 피딩시스템(2)의 동적특성편차를 검사하기 위한 방법을 수행하는데 적용될 수 있다.
상기 피딩시스템(2)은 적어도 하나의 리니어모듈(21)을 포함하고, 각각의 리니어모듈(21)은 복수의 구성요소를 포함하되, 예를 들어, 작업대(22) 및 적어도 하나의 리니어전송장치를 포함하며 이에 한정되지 않는다.
도 4에 나타낸 실시예에서, 상기 리니어전송장치의 수는 세 개이고, 즉, 볼스크류(23)와 두 개의 리니어가이드웨이(24)이며, 상기 볼스크류(23)는 복수의 서브구성요소, 즉, 스크류로드(231)와 너트(232)를 포함하고, 각 리니어가이드웨이(24)는 복수의 서브구성요소, 즉, 레일(241)과 상기 작업대(22)에 설치되며 상기 레일(241) 상에서 이동가능하게 슬리브된 두 개의 슬라이더(242)를 포함한다.
각 구성요소는 그 자신의 동적특성들, 예를 들어, 질량, 감쇠 및 강성이 있으며 이에 한정되지 않는다.
본 실시예에서는, 네 개의 슬라이더(242)의 강성편차를 확인하기 위해 검사될 구성요소로써 두 개의 리니어가이드웨이(24)가 사용되는 예가 설명될 것이다.
상기 시스템(1)은, 예를 들면, 서버(10)와, 적어도 하나의 감지기(11)와, 여자(勵磁)장치(12)를 포함할 수 있다.
상기 서버(10)는 프로세서(13)와 상기 프로세서(13)에 전기적으로 접속된 메모리(14)를 포함한다.
상기 서버(10)는 복수의 소프트웨어 애플리케이션이 제공되기 때문에, 상기 프로세서(13) 및 메모리(14)는 제어유닛(131), 모달분석유닛(132), 표준확립유닛(133), 유사성결정유닛(134), 이상결정유닛(135), 모델갱신유닛(136) 및 데이터베이스(141)를 포함하기 위해 관련된 소프트웨어의 작동하에 구성될 수 있다.
상기 제어유닛(131)은 모달분석유닛(132)과 통신할 수 있고, 상기 모달분석유닛(132)은 표준확립유닛(133)과 통신할 수 있으며, 상기 유사성결정유닛(134)은 이상결정유닛(135)과 통신할 수 있고, 상기 이상결정유닛(135)은 모델갱신유닛(136)과 통신할 수 있으며, 이들 유닛들은 상기 데이터베이스(141)와 접속하기 위해 상기 데이터베이스(141)와 통신할 수 있다.
또한, 상기 제어유닛(131)은 상기 감지기(11) 및 여자장치(12)의 작동을 제어하기 위해 상기 감지기(11) 및 여자장치(12)와 통신한다.
상기 데이터베이스(141)는, 예를 들어 알고리즘, 임계치 및 각종 상관관계에 관한 데이터를 저장할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
상기 각종 상관관계는, 강성치와 고유주파수 간의 상관관계, 재료와 밀도 간의 상관관계, 재료와 영률 간의 상관관계, 감지기(11)와 상기 감지기(11)상에 위치되어 검사되기 위한 피검사물(또는 구성요소)의 서브구성요소의 상관관계 등을 예로 들 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
또한, 상기 데이터베이스(141)는, 예를 들어 재료데이터, 위치데이터, 미리 설정된 강성치 및 이들의 상관관계 등 각각의 구성요소의 관련 데이터를 저장할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
상기 크기데이터는 시스템(1)에 설치된 도면 소프트웨어 애플리케이션(예를 들어 AutoCAD이고 이에 한정되지 않음)을 통해 구성요소의 3D 구성요소이미지가 완성되었을 때(이를 예로 들지만 이에 한정되지 않음) 생성 또는 설정될 수 있다.
상기 위치데이터는 유한요소방법(FEM) 또는 연속체 메커니즘을 통해 3D 구성요소이미지의 픽셀좌표를 샘플링(이를 예로 들지만 이에 한정되지 않음)하여 얻을 수 있다.
또한, 상기 위치데이터는 피딩시스템(2)내의 다른 구성요소에 대한 이 구성요소의 상대적 위치와도 연관된다.
본 실시예에서는, 도 4에 나타낸 것처럼, 상기 슬라이더(242A~242D)의 강성편차를 검사하기 위해, 상기 감지기(11)의 수를 네 개, 즉 감지기들(11A~11D)로 세팅할 수 있으며, 상기 작업대(22)의 저면의 슬라이더(242A~242D)에 각각 배치되어 있다.
그러나, 본 발명은 상기 실장 모드에 한정되지 않는다.
상기 감지기(11)는 상기 슬라이더(242A~242D)의 진동을 감지함으로써 작업대(22)의 진동을 감지하도록 구성되어 있으며, 예를 들어 가속도계일 수도 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 여자장치(12)는 작업대(22)가 외력에 의해 진동하도록 피딩시스템(2)을 자극시키기 위해 구성되어 있다.
상기 여자장치(12)는 예를 들어 노크 또는 모터 구동 방식으로 피딩시스템(2)을 자극할 수도 있다.
다음 예시는 두 개의 리니어가이드웨이(24)의 강성편차를 검사하는 방법을 보여준다.
본 검사방법에서는, 상기 프로세서(13)가 우선 가상동적특성의 표준을 확립하기 위해 초기모드로 들어가고 난 후, 그런 다음, 상기 표준에 따라 감시모드로 들어가서 작업개시 후의 상기 슬라이더(242A~242D)의 동적특성의 편차 또는 이상 여부를 정기적으로 또는 비정기적으로 감시한다.
상기 초기모드는 공장에서 방금 출하된(즉, 신제품) 두 개의 리니어가이드웨이(24)(즉, 검사될 구성요소)가 아직 감시모드로 들어가지 않은 피딩시스템(2)에 조립되는 단계이다.
상기 감시모드는 조립이 완료된 피딩시스템(2)이 작동하기 시작하는 단계이며, 감시가 필요하다.
도 1과 도 2를 함께 참고하여, 초기모드에서는, 가상동적특성의 표준을 확립하는 것은, 예를 들지만 이에 한정하지 않고, 다음과 같은 단계를 포함할 수 있다.
우선, 스텝 S11에서, 두 개의 리니어가이드웨이(24)의 상기 슬라이더(242A~242D)가 작업대(22)의 저면에 고정되어 있기 때문에, 상기 슬라이더의 프리로드는 피딩구조(상기 두 개의 리니어가이드웨이(24)와 작업대(22) 역시)의 진동모드 상에서 다른 정도의 영향을 가지게 되고, 그 결과, 상기 모달분석유닛(132)은 슬라이드(242A~242D)가 분포하는 작업대(22)를 디지털트윈모델을 확립하기 위한 참고대상으로 선택하여 상기 데이터베이스(141)로부터 상기 작업대(22)의 크기데이터(예를 들어, 길이, 폭 및 높이이고 이에 한정되지 않음), 재료데이터 및 위치데이터와 상기 슬라이더(242)의 강성치 범위를 얻을 수 있다.
그리고, 이들 데이터에 근거하여, 메모리(14)에 저장된 소프트웨어(예를 들어, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 소프트웨어(예를 들어, ANSYS, Inc.에 의해 출시된 분석 소프트웨어이고 이에 한정되지 않음)이고 이에 한정되지 않음)를 사용함으로써, 피딩시스템(2)에 아직 설치되지 않은 두 개의 리니어가이드웨이(24)를 위한 상기 작업대(22)의 디지털트윈모델을 생성하고, 이 디지털트윈모델의 초기동적특성으로써의 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트를 산출한다.
상기 제1초기고유치는 디지털트윈모델의 초기고유주파수이고, 제1초기고유벡터는 디지털트윈모델의 초기모드이다.
이때의 상기 디지털트윈모델은 아직 교정되지 않은 초기 디지털트윈모델이기 때문에, 이것의 초기동적특성은 피딩시스템(2)에 설치된 두 개의 리니어가이드웨이(24)의 실제동적특성과는 약간 다르다.
상기 초기 디지털트윈모델과 초기동적특성은 후속 검색에 사용하기 위해 데이터베이스(141)에 저장된다.
한편, 스텝 S12에서는, 도 4, 5와 같이, 각각 슬라이더(242A~242D)에 감지기(11A~11D)를 설치할 수 있다.
다음으로, 스텝 13에서, 초기모드에서, 상기 제어유닛(131)은 작동을 정지하는 피딩시스템(2)을 자극시키기 위해 여자장치(12)를 제어하여 상기 슬라이더(242A~242D)를 진동시킨다.
동시에, 상기 제어유닛(131)은 상기 슬라이더(242A~242D)의 진동을 감지하기 위해 네 개의 감지기(11)를 제어한다.
상기 네 개의 감지기(11)는 대응해서 네 개의 초기여자신호를 생성하여 상기 제어유닛(131)으로 반송될 것이다.
그런 다음, 스텝 S14에서, 상기 제어유닛(131)은 네 개의 초기여자신호를 모달분석유닛(132)에 공급하고, 상기 모달분석유닛(132)은 메모리(14)에 저장된 소프트웨어(예를 들어, CAE 소프트웨어이고 이에 한정되지 않음)를 사용하며, 모달분석방법을 기초로, 시간영역신호에서 주파수영역신호까지 고속푸리에변환(FFT)을 통해 각각의 초기여자신호를 전환함으로써, 그 결과, 각각의 초기여자신호의 제2초기고유치 세트와 제2초기고유벡터 세트를 계산할 수 있다.
상기 제2초기고유치 및 제2초기고유치벡터는 피딩시스템(2)에 설치된 작업대(22)의 실제고유주파수 및 실제모드이다.
상기 모달분석방법은 예를 들어 실험 모달분석방법 또는 운영 모달분석방법일 수 있고 이에 한정되지 않는다.
마지막으로, 스텝 S15에서, 상기 표준확립유닛(133)은 모달분석유닛(132)으로부터의 각 감지기(11)의 초기여자신호의 제2초기고유치 세트와 제2초기고유치벡터 세트와 상기 데이터베이스(141)로부터의 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트를 얻고 나서, 각 감지기(11)에 대응되는 상기 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트와 제2초기고유치 세트와 제2초기고유벡터 세트에 따라 메모리(14)에 저장된 소프트웨어(예를 들어, CAE 소프트웨어이고 이에 한정되지 않음)를 통한 최적화 방법에 의해 각 감지기(11)에 대응하는 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 추산하여, 각 감지기(11)에 대응하는 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 상기 디지털트윈모델의 표준동적특성으로써 제공한다.
이때, 상기 디지털트윈모델은 교정된 표준 디지털트윈모델이고, 이것의 표준동적특성은 피딩시스템(2)에 설치된 두 개의 리니어가이드웨이(24)의 실제동적특성을 따른다.
상기 표준 디지털트윈모델과 이것의 표준동적특성은 표준확립유닛(133)에 의해 상기 데이터베이스(141)에 기록될 것이며, 또한, 상기 표준동적특성과 네 개의 감지기(11)간의 상관관계는 후속 검색에 사용되기 위해 상기 표준확립유닛(133)에 의해 상기 데이터베이스(141)에 기록될 것이다.
위의 최적화 방법은 예를 들어 다음과 같은 공식에 의해 수행될 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
여기서, ■??n은 제1초기고유치 세트의 n번째 제1고유치이고, ■n은 제2초기고유치 세트의 n번째 제2초기고유치이다.
그리고, ??瑀琴琶n은 제1초기고유벡터 세트의 n번째 제1초기고유벡터와 제2초기고유벡터 세트의 n번째 제2초기고유벡터와의 유사성이며, 상기 유사성은 모달신뢰성표준에 의해 계산되며, n은 양의 정수이다.
상기 디지털트윈모델의 표준동적특성을 확립한 후, 상기 프로세서(13)는 상기 슬라이더(242A~242D)의 동적특성의 편차 및 비정상을 더 많이 감시할 수 있도록 상기 감시모드로 들어간다.
도 1 및 도 3과 같이, 감시모드에서, 상기 슬라이더(242A~242D)의 동적특성의 편차 및 비정상을 감시하는 방법은 예를 들어 다음과 같은 단계를 포함할 수 있으며 이에 한정되지는 않는다.
우선, 스텝 S21에서, 상기 감시모드에서, 상기 제어유닛(131)은 작동을 멈춘 피딩시스템(2)을 자극하기 위해 상기 여자장치(12)를 제어하여 슬라이더(242A~242D)를 진동시킨다.
이와 동시에, 상기 제어유닛(131) 또한 상기 슬라이더(242A~242D)의 진동을 감지하기 위해 네 개의 감지기(11)를 제어한다.
네 개의 상기 감지기(11)는 대응해서 네 개의 감시여자신호를 생성하고, 이 신호는 상기 제어유닛(131)로 보내질 것이다.
그런 다음, 스텝 S22에서, 상기 제어유닛(131)은 네 개의 감시여자신호를 모달분석유닛(132)에 제공할 수 있고, 상기 모달분석유닛(132)은 메모리(14)에 저장된 소프트웨어(예를 들어, CAE 소프트웨어이고 이에 한정되지 않음)를 사용하고, 고속푸리에변환을 통해 시간영역신호에서 주파수영역신호까지 상기 각각의 감지기(11)에 대응되는 감시여자신호를 전환하기 위하여 모달분석방법을 사용하며, 그 결과, 각각의 감지기(11)의 감시여자신호의 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트를 산출할 수 있다.
게다가, 상기 모달분석유닛(132)은 각각의 감지기(11)에 대응되는 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트를 상기 데이터베이스(141)에 한층 더 기록할 수 있다.
상기 모달분석방법은 예를 들어 실험모달분석방법 또는 운영모달분석방법일 수 있으며 이에 한정되지 않는다.
그런 다음, 스텝 S23에서, 상기 유사성결정유닛(134)은 데이터베이스(141)에서 디지털트윈모델의 표준동적특성(즉, 각 감지기(11)에 대응하는 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트)을 얻을 수 있고, 또한, 데이터베이스(141)에서 각 감지기(11)에 대응하고 스텝 S22에서 계산된 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트를 얻을 수 있다.
게다가, 상기 유사성결정유닛(134)은, 상기 동일 감지기(11)에 대응되는 표준감시고유벡터 세트와 감시고유벡터 세트간의 유사성을 결정하기 위해 상기 메모리(14)에 저장된 소프트웨어(예를 들어, CAE 소프트웨어이며, 이에 한정되지 않는다)와 모달검증방법을 더욱 더 사용할 수 있으며, 그리고 상기 동일 감지기(11)에 대응되는 표준감시고유치 세트와 감시고유치 세트와의 유사성을 결정한다.
상기 모달검증방법은 예를 들어 모달신뢰성표준일 수 있지만 이에 한정되지는 않는다.
일례로, 모달검증방법을 사용하여 표준고유벡터 세트와 감시고유벡터 세트 간의 유사성을 결정함에 있어서, 상기 유사성은 다음의 공식에 따라 계산될 수 있다.
여기서, MAC(r,q)는 유사성을 나타내고, ??瑟은 감시고유벡터 세트의 행렬을 나타내며, ??瑞는 표준고유벡터의 행렬을 나타내고, ??T r은 감시고유벡터의 교환행렬을 나타내며, ??T q는 표준고유벡터의 교환행렬을 나타낸다.
그런 다음, 스텝 S24에서, 상기 유사성결정유닛(134)은 스텝 S23에서 산출된 유사성과 유사임계치(예를 들어 0.8이고 이에 한정되지 않음)를 다시 비교하고, 상기 동일 감지기(11)에 대응하는 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트가 각각 상기 동일 감지기(11)에 대응하는 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사한지 여부를 결정한다.
스텝 S24에서, 상기 동일 감지기(11)에 대응하는 감시고유치 세트와 표준고유치 세트간의 유사성이 유사임계치 더 크거나 같을 경우, 상기 유사성결정유닛(134)은 감시고유치 세트가 표준고유치 세트와 유사하다고 결정한다.
마찬가지로, 스텝 S24에서, 동일 감지기(11)에 대응하는 감시고유벡터 세트와 표준고유벡터 세트간의 유사성이 유사임계치보다 더 크거나 같을 경우, 상기 유사성결정유닛(134)은 감시고유벡터 세트가 표준고유벡터 세트와 유사하다고 결정한다.
상기 데이터베이스(141)는 각 감지기(11)와 각 슬라이더(242)간의 상관관계를 기록하기 때문에, 상기 유사성결정유닛(134)은 스텝 S24의 결정 결과에 따라 스텝 S25에서 표준고유벡터 세트와 유사한 감시고유벡터 세트에 대응하는 감지기(11)에 대응되는 슬라이더(242)의 전류강성치가 어긋나지 않는다고 결정하고, 이 결과를 데이터베이스(141)에 기록한다.
반대로, 스텝 S24에서, 상기 동일 감지기(11)에 대응하는 감시고유치 세트와 표준고유치 세트 간의 유사성이 유사임계치보다 작으면, 상기 유사성결정유닛(134)은 감시고유치 세트가 표준고유치 세트와 유사하지 않다고 결정한다.
마찬가지로, 스텝 S24에서, 상기 동일 감지기(11)에 대응하는 감시고유벡터 세트와 표준고유벡터 세트 간의 유사성이 유사임계치보다 작을 때, 상기 유사성결정유닛(134)은 감시고유벡터 세트가 표준고유벡터 세트와 유사하지 않다고 결정한다.
이때, 이상결정유닛(135)은 스텝 S26에서 데이터베이스(141)로부터 감시임계치(M)를 더 얻을 수 있고, 표준고유치 세트와 유사하지 않은 감시고유치 세트가 감시임계치(M)보다 더 작은지 여부를 결정한다.
스텝 S26에서, 그렇지 않으면, 감시고유치 세트에 대응되는 감지기(11)에 대응하는 슬라이더(242)의 전류동적특성이 단지 표준치를 벗어난 것을 의미하며, 그 편차는 아직 허용범위 내에 있기 때문에, 스텝 S27에서의 상기 이상결정유닛(135)은 슬라이더(242)의 전류강성치에 편차가 있다고 결정하고, 그 결정결과를 데이터베이스(141)에 기록한다.
그런 다음, 스텝 S28에서, 상기 모델갱신유닛(136)은 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트에 따라 메모리(14)에 저장된 소프트웨어(예를 들어 CAE 소프트웨어이며 이에 한정되지 않음)와 최적화 방법을 사용하고, 상기 데이터베이스(141)에 저장된 디지털트윈모델과 그 가상동적특성(즉, 각각의 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트)을 갱신하여, 갱신된 표준고유치 세트 및 표준 고유벡터 세트를 디지털트윈모델의 동적특성 업데이트로 규정한다.
반대로, 스텝 S26에서, 만약 그렇다면, 감시고유치 세트에 대응하는 감지기(11)에 대응되는 슬라이더(242)의 전류강성치가 표준치를 벗어날 뿐만 아니라 편차가 허용범위를 넘어선 것을 의미하므로, 스텝 S29에서의 상기 이상결정유닛(135)은 상기 슬라이더(242)의 전류강성치가 이상하다고 결정하고, 이에 따라 이상신호를 생성하여 데이터베이스(141)에 결정 결과를 기록한다.
상기 감지기(11A~11D)를 예로 들어본다.
두 개의 상기 리니어가이드웨이(24)의 상기 슬라이더(242A~242D)의 마모 정도가 모두 작동시간 후에 동일하지 않기 때문에, 스텝 S24에서 각 감지기(11)에 대응하는 감시고유치 세트가 대응하는 표준고유치 세트와 유사한지 여부의 결정 결과에 근거하여 적어도 하나의 슬라이드(242A~242D)가 강성치의 편차가 있다는 것이 미리 결정될 수 있으며, 마찬가지로, 스텝 S24에서 각 감지기(11)에 대응하는 감시고유벡터 세트가 대응되는 표준고유벡터 세트와 유사한지 여부의 결정 결과에 근거하여 슬라이드(242A~242D) 중 어떤 것이 강성치의 편차가 있다는 것을 결정하는 것이 보다 정확할 수 있다.
도 6은 슬라이더의 강성치에 대한 고유주파수의 관계 곡선을 나타내고 있으며, 여기서 세로축은 상기 작업대(22)의 다른 고유주파수를 나타내고, 수평축은 슬라이더의 다른 강성치를 나타내며, 각 고유주파수는 강성치에 대응한다.
상기 고유주파수(F1)에 대응하는 강성치(R1)는 출고 직후에 하이 프리로드된 슬라이더의 강성치이다.
상기 고유주파수(F2)에 대응하는 강성치(R2)(즉, 감시임계치 M)는 프리로드가 손실되는 슬라이더의 강성치이다.
상기 슬라이더의 고유주파수와 강성치의 상관관계는 데이터베이스(141)에 미리 저장된다.
본 실시예의 스텝 S24에서, 각 감지기(11A-11D)에 대응하는 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트가 이 감지기(11)에 대응하는 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사하지 않을 경우, 이는 모든 감지기(11)에 대응하는 감시고유치 세트가 모두 고유주파수(F1)보다 작음을 의미하고, 상기 감지기(11A~11D)에 대응하는 슬라이더(242A~242D)의 강성치도 모두 감소되어 강성치(R1)보다 더 낮다.
본 실시예의 S26단계에서, 만약 상기 감지기(11D)에 대응하는 감시고유치 세트가 고유주파수(F2)보다 더 작을 경우, 상기 감지기(11A~11C)에 대응하는 슬라이더(242A~242C)의 강성치가 감소하였다는 것을 의미하지만, 여전히 강성치(R2)보다 더 크거나 같으며, 그러나, 상기 감지기(11D)에 대응하는 슬라이더(242D)의 강성치는 감소하여 상기 강성치(R2)보다 더 낮아지게 된다.
상기 슬라이더(242D)의 강성치에 대한 하강범위가 허용범위를 초과하여 슬라이더(242D)는 이미 이상상태에 있게 된다.
이때, 상기 이상결정유닛(135)은 슬라이더(242D)에 대응하는 이상 신호를 생성할 것이다.
이렇게 하여 이상이 있는 구성요소를 신속하게 찾을 수 있다.
한편, 각 시점(즉, 각 감시고유치 세트, 각 감시고유벡터 세트 및 매번 취득한 이들의 검사결과)에서 취득된 감시정보가 상기 프로세서(13)와 통신하는 사용자 인터페이스(미도시)에 표시될 수 있으며, 슈퍼바이저는 각 시점에서 슬라이더(242A~242D)의 상태를 실시간으로 처리할 수 있게 되어, 상기 슬라이더(242)(예를 들어 슬라이더(242D))에 이상이 생겼을 경우, 즉시 이상 슬라이더(242D)는 교체될 수 있다.
또한, 상기 스텝 S24~S27 및 S29를 통해, 슈퍼바이저는 작업대(22)에 설치된 슬라이더(242A~242D) 중 적어도 하나가 손상되어 교체가 필요하다는 것을 알게 될 뿐만 아니라, 어떤 슬라이더(242)를 교체해야 하는지도 정확하게 알 수 있다.
이러한 사용자 인터페이스는 서버(10)에 전기적으로 연결된 디스플레이 및 서버(10)에 원격으로 링크된 컴퓨터 장치의 디스플레이에 표시될 수 있다.
이렇게 하여, 근거리 및 원거리 감시의 목적을 달성할 수 있다.
상기 실시예들은 검사대상 부품으로서 두 개의 리니어가이드웨이(24)를 사용하지만, 이러한 실시예들은 본 발명을 한정하기 위해 의도된 것은 아니다.
다른 실시예에서는 볼스크류(23)를 검사대상 구성요소로도 사용할 수 있다.
스텝 S11에서, 디지털트윈모델을 확립하기 위한 참고 대상으로써 스크류로드(231)가 선택되고, 상기 데이터베이스(41)에 미리 저장된 너트(232)(즉, 서브구성요소)의 강성치 범위와 스크류로드(231)의 크기데이터, 재료데이터 및 위치데이터는 디지털트윈모델을 확립하고 이 디지털트윈모델의 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트를 계산하기 위해 사용되며, 그런 다음, 스텝 S12~S15 및 스텝 S21~28을 통해, 너트(232)의 강성치 변화는 실시간으로 감시될 수 있고, 여기서, 상기 감지기(11)는 너트(232) 상에 설치된다.
또한, 상기 확립된 디지털트윈모델은 사양이 다른 피딩시스템에도 적용될 수 있으며, 본 발명에 의해 제공된 상기 피딩시스템의 동적특성의 편차를 검사하기 위한 방법은 다른 사양의 피딩시스템에도 적용될 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 이를 기초로 대응 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다 할 것이다.
1 : 시스템 2 : 피딩시스템
10 : 서버 11 : 감지기
12 : 여자장치 13 : 프로세서
14 : 메모리 21 : 리니어모듈
22 : 작업대 23 : 볼스크류
24 : 리니어가이드웨이 242A~242D : 슬라이더

Claims (3)

  1. 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법으로서, 상기 피딩시스템은 검사될 적어도 하나의 구성요소와, 상기 검사될 적어도 하나의 구성요소 각각은 적어도 하나의 서브구성요소를 포함하고, 프로세서에 의해 실행되는 방법은 다음 단계들,
    (A) 상기 서브구성요소 상에 감지기를 설치하고, 상기 감지기와 상기 프로세서를 통신시키는 단계;
    (B) 감시모드에서, 상기 피딩시스템을 활성화시키고, 감시여자신호를 발생시키기 위해 상기 감지기를 통한 상기 서브구성요소의 진동을 감지하는 단계;
    (C) 모달분석방법에 의한 상기 감시여자신호의 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트를 계산하는 단계;
    (D) 모달검증방법에 의해, 상기 감지기에 대응되는 감시고유치 세트와 표준고유치 세트 간의 유사성과, 상기 감지기에 대응하는 감시고유벡터 세트와 표준고유벡터 세트 간의 유사성을 결정하는 단계(여기서, 상기 표준고유치 세트와 표준 고유벡터 세트는 검사될 적어도 하나의 상기 구성요소에 대해 확립된 디지털트윈모델의 표준동적특성이다); 및
    (E) 감지기에 대응하는 감시고유치 세트 및 감시고유벡터 세트가 각각 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사하지 않을 때, 상기 감지기에 대응되는 상기 서브구성요소의 동적특성이 편차됐다는 것을 결정하는 단계;
    를 포함하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 디지털트윈모델은 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트를 포함하고, 상기 제1초기고유치 세트와 제1초기고유벡터 세트는 상기 피딩시스템에 아직 설치되지 않은 검사될 적어도 하나의 상기 구성요소를 위해 상기 디지털트윈모델이 확립될 때 생성되며, 상기 디지털트위모델의 상기 표준고유치 세트와 상기 표준고유벡터 세트는 다음의 단계에 의해 생성되되,
    (F) 초기모드에서, 상기 피딩시스템을 활성화시키고, 상기 감지기에 의해, 초기여자신호를 발생시키기 위해 상기 서브구성요소와 대응되는 진동을 감지하는 단계(여기서, 상기 초기모드는 상기 감시모드에 앞서 검사될 적어도 하나의 구성요소인 새로운 구성요소를 상기 피딩시스템에 조립하는 단계이다);
    (G) 모달분석방법에 의해, 초기여자신호의 제2초기고유치 세트와 제2초기고유벡터 세트를 산출하는 단계; 및
    (H) 최적화방법에 의해, 상기 감지기에 대응하는 상기 제1초기고유치 세트, 제1초기고유벡터 세트, 제2초기고유치 세트 및 제2초기고유벡터 세트에 따라 상기 감지기에 대응하는 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 추산하는 단계;
    를 포함하고,
    여기서, 단계 (H)는 다음 공식에 따라 수행되되,

    여기서, ■??n은 제1초기고유치 세트의 n번째 제1고유치이고, ■n은 제2초기고유치 세트의 n번째 제2초기고유치이며, ??瑀琴琶n은 제1초기고유벡터 세트의 n번째 제1초기고유벡터와 제2초기고유벡터 세트의 n번째 제2초기고유벡터와의 유사성이며, 상기 유사성은 모달신뢰성표준에 의해 계산되며, n은 양의 정수인 것을 특징으로 하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법.
  3. 제1항에 있어서,
    (I) 상기 감시고유치 세트가 감시임계치보다 더 작은지 여부를 결정하는 단계; 및
    (J) 상기 감시고유치 세트가 감시임계치 미만일 때, 상기 감지기에 대응하는 서브구성요소에 이상이 있다는 것을 결정하는 단계;
    를 더 포함하고,
    여기서, 상기 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트가 각각 상기 표준고유치 세트 및 표준고유벡터 세트와 유사하지 않은 경우, 상기 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법은,
    (K) 최적화방법에 의해, 상기 감시고유치 세트와 감시고유벡터 세트에 따라 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 업데이트하고, 업데이트된 표준고유치 세트와 표준고유벡터 세트를 업데이트된 상기 디지털트윈모델의 동적특성으로 규정하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 피딩시스템의 동적특성편차 검사방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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