WO2021075855A1 - 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법 - Google Patents

분포도를 통한 기기의 예지 보전방법 Download PDF

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WO2021075855A1
WO2021075855A1 PCT/KR2020/014026 KR2020014026W WO2021075855A1 WO 2021075855 A1 WO2021075855 A1 WO 2021075855A1 KR 2020014026 W KR2020014026 W KR 2020014026W WO 2021075855 A1 WO2021075855 A1 WO 2021075855A1
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이영규
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주식회사 아이티공간
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    • G05B23/0235Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
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Definitions

  • the present invention relates to a method for predictive maintenance of a device through a distribution map, and more specifically, a peak value is extracted based on a change in the amount of energy required for a device in a normal state to perform a work process, and the extracted peak value is By constructing a distribution map, and based on the change in the distribution probability of the detection section with a low distribution probability and a somewhat high risk in the constructed distribution map, it is possible to perform maintenance and replacement of the device at an appropriate time by predicting and detecting abnormal symptoms of the device in advance. It relates to a method of predictive maintenance of a device through a distribution map that can induce the device to be used and prevent enormous monetary loss due to a device breakdown in advance.
  • the present invention has been proposed to solve the above-described problems, and its object is to extract a peak value based on a change in the amount of energy required for a device in a normal state to perform a work process, and the extracted peak value Establish a distribution map in the constructed distribution map, and perform maintenance and replacement of the device at an appropriate time by predicting and detecting abnormal symptoms of the device based on the change in the distribution probability of the detection section with a low distribution probability and a somewhat high risk in the constructed distribution map. It is intended to provide a predictive maintenance method for devices through distribution maps that can induce them to be able to prevent enormous monetary losses due to device failures in advance.
  • the predictive maintenance method of a device through a distribution diagram measures information in which the amount of energy required to perform one work process in a normal driving state of the device changes over time.
  • S10 the first information collection step of collecting the measured energy level change information as a peak value with the largest energy level.
  • S10 the first information collection step
  • the distribution probability value for the peak detection section of the first distribution diagram that is repeatedly collected in the driving state is arranged
  • the peak unit time is characterized in that it is set to a time including at least two or more work processes
  • all the distribution probabilities for the peak detection section of the first distribution map that are repeatedly collected through the information collection step (S10), the first distribution map construction step (S20), and the first section setting step (S30) are collected, and the A second distribution map construction step in which a second distribution map is constructed for the distribution probability values of the collected peak detection intervals, but a second distribution map is repeatedly constructed for the peak detection intervals of the first distribution map repeatedly constructed at set distribution unit time intervals.
  • a section having a high distribution probability of a distribution probability value of the peak detection section in the second distribution map is arbitrarily set as a distribution mean section, and any one section or two or more selected from sections other than the set distribution mean section
  • a second section setting step (S80) of setting the section as a distribution detection section further comprising,
  • a threshold value of the distribution slope for the distribution detection section is set, and in the detection step (S60), the distribution of the distribution detection section of the second distribution map repeatedly collected in the real-time driving state of the device Arrange the probability values according to the passage of time, and measure the distribution gradient value by connecting the distribution probability values of the distribution detection sections arranged in a straight line. If the measured distribution gradient value exceeds the threshold value of the distribution gradient Alert to induce inspection and management of the device, wherein the distribution unit time is set to a time including at least two or more first distribution maps.
  • a threshold value of a peak mean slope for a peak detection section and a threshold value of a distribution mean slope for a distribution detection section are further set, respectively,
  • a peak average detection interval in which the peak slope value for the peak detection interval is included twice or more is set in the real-time driving state of the device, and each peak slope value included in the set peak average detection interval is set.
  • the collected and averaged peak average slope value exceeds the threshold value of the peak average slope, or a distribution average detection interval in which the distribution slope value for the distribution detection interval is included two or more times in the real-time driving state of the device is set, and the set
  • the average distribution average gradient value obtained by collecting each distribution gradient value included in the distribution average detection section exceeds a threshold value of the distribution average gradient, an alarm is generated to induce inspection and management of the device.
  • a peak value is extracted based on a change in the amount of energy required for a device in a normal state to perform a work process, and a distribution diagram is constructed on the extracted peak value.
  • a distribution diagram is constructed on the extracted peak value.
  • an abnormal symptom of a device is predicted and detected in advance, and the device is guided to perform maintenance and replacement of the device at an appropriate time.
  • FIG. 1 is a block diagram of a predictive maintenance method of a device through a distribution diagram according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 to 11 are diagrams for explaining a predictive maintenance method of a device through the distribution diagram shown in FIG. 1.
  • the distribution probability value for the peak detection section of the first distribution map that is repeatedly collected in the first information collection step (S10), the first distribution map construction step (S20), and the first section setting step (S30) is determined according to the passage of time.
  • the distribution probability value for the peak detection section of the first distribution diagram, which is repeatedly collected in the real-time driving state of the device, is arranged over time, and the distribution probability values of the arranged peak detection section are connected in a straight line to the peak slope value.
  • FIG. 1 to 11 are diagrams illustrating a predictive maintenance method of a device through a distribution diagram according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 1 is a block diagram of a predictive maintenance method of a device through a distribution diagram according to an embodiment of the present invention
  • 2 to 11 are diagrams each illustrating a predictive maintenance method of a device through the distribution diagram shown in FIG. 1.
  • the predictive maintenance method 100 of a device through a distribution map includes an information collection step (S10), a first distribution map construction step (S20), and a first section setting step. (S30), a second information collection step (S40), a threshold value setting step (S50), and a detection step (S60).
  • the amount of energy required to perform one work process in the normal driving state of the device is measured to be changed over time. This is a step of collecting the value with the largest magnitude as the peak value.
  • a device such as a perforator performing a work process of drilling a hole in a material represents the energy required to perform the work process and the current supplied to the device is represented over time, a waveform as shown in FIG. Is shown.
  • the peak value is the value at which the current is formed the largest as the peak value, and the peak value is collected in the first information collecting step (S10).
  • the first distribution map construction step (S20) collects all peak values for each of the work processes repeatedly performed in the device based on the information collected in the first information collection step (S10), and collects the collected peak values.
  • a first distribution map is constructed as a basis, but a first distribution map for an operation repeatedly performed by the device at a set peak unit time interval is repeatedly constructed.
  • peak values may be repeatedly collected. If a first distribution diagram is constructed based on the collected peak values, as shown in FIG. .
  • the peak unit time is a time set to include at least two or more peak values, and may be set in units of as few as several seconds or as many as days, months, and years in consideration of the driving conditions of the device and the surrounding environment.
  • a section with a high probability of distribution of peak values in the first distribution map is arbitrarily set as a peak mean section, and any one section or two or more sections selected from sections other than the set peak mean section Is the step of setting as the peak detection section.
  • a peak value with a high probability of distribution when the device is in a normal state can be viewed as a slightly stable value of the device state, and a peak value with a low distribution probability, that is, a peak value formed too large or conversely, a value formed too small, is the device state. Can be seen as a somewhat unstable value.
  • the peak mean section is an area in which peak values are distributed in a stable state of the device
  • the peak detection section is a state in which the device is somewhat unstable. Is the area in which the peak values of are distributed.
  • the peak detection section is selected as the peak detection section.
  • the peak detection section is limited to the selected section as the peak detection section.
  • the second information collection step (S40) is performed in the peak detection section of the first distribution map repeatedly collected in the first information collection step (S10), the first distribution map construction step (S20), and the first section setting step (S30). This is a step of arranging the distribution probability values for each other according to the passage of time, connecting the distribution probability values of the arranged peak detection sections with a straight line, and collecting peak slope information through the slope of the straight line.
  • distribution probability values for a plurality of peak detection intervals are collected as shown in FIG. 5, and distribution probability values of the collected peak detection intervals are arranged according to the passage of time. If connected in a straight line after doing, it can be represented as shown in FIG. 5.
  • the slope value of the straight line connecting the distribution probability value of the peak detection section can be classified into a rising slope value (positive number) where the slope rises and a falling slope value (negative number) where the slope falls, but both are absolute values. Are collected by quantifying them.
  • the peak unit time is a time set to include the distribution probability values of at least two peak detection sections of the first distribution map, and as few as a few seconds in consideration of the driving conditions of the device and the surrounding environment, and as many as days, months, years, etc. Of course, it can be set in units of.
  • the threshold value setting step (S50) is a step of setting a threshold value of a peak slope for the peak detection section.
  • the peak slope threshold is a value for alarming when a slope value of a straight line connecting a distribution probability value of a peak detection section partitioned in the first distribution diagram and a distribution probability value of another peak detection section is abnormally increased.
  • the peak slope threshold is more than one threshold, for example, an alarm threshold. It goes without saying that it is possible to alert the abnormal symptoms of the device by forming various levels for the alarm by dividing it into a value, a risk threshold, etc.
  • the distribution probability values for the peak detection section of the first distribution diagram that are repeatedly collected in the real-time driving state of the device are arranged over time, and the distribution probability values of the arranged peak detection section are mutually obtained.
  • the peak slope value is measured by connecting with a straight line, and when the measured peak slope value exceeds the threshold value of the peak slope, an alarm is performed to induce inspection and management of the device.
  • a real-time first distribution map is constructed based on the peak value for the work process within the peak unit time in the real-time driving state of the device, but the real-time first distribution map is repeatedly constructed at repetitive peak unit time intervals.
  • the distribution probability value of the peak detection section of the real-time first distribution map constructed at this time is arranged over time, and the peak slope value obtained by connecting the distribution probability value of the arranged peak detection section in a straight line is the peak slope threshold. If the value is not exceeded, the device is detected in a very stable state, and if the peak slope threshold is exceeded, the device is detected in a somewhat unstable state. By inducing management, it induces to prevent economic loss that may occur due to sudden equipment failure and the overall operation of the equipment being stopped.
  • FIG. 6 shows that the peak slope threshold is set to 5°, and the device compares the slope value of a straight line connecting the distribution probability value of the peak detection section of the device's real-time first distribution diagram with respect to the set peak slope threshold value. This is a comparison and detection of abnormal symptoms of.
  • the distribution of the peak detection section of the first distribution map repeatedly collected through the information collection step (S10), the first distribution map construction step (S20), and the first section setting step (S30) After collecting all the probabilities, constructing a second distribution diagram for the distribution probability values of the collected peak detection intervals, but repetitively constructing a second distribution diagram for the peak detection intervals of the first distribution diagram repeatedly constructed at set distribution unit time intervals. Building a second distribution map to build step (S70); And,
  • a section with a high distribution probability of the distribution probability value of the peak detection section in the second distribution diagram is arbitrarily set as a distribution mean section, and any one section selected from a section other than the set distribution mean section or It further includes a second section setting step (S80) of setting two or more sections as the distribution detection section.
  • the distribution unit time is a time set to include the distribution probability values of at least two peak detection sections of the first distribution map, and as few as a few seconds in consideration of the driving conditions of the device and the surrounding environment, and as many as days, months, years, etc.
  • the second distribution diagram is constructed as a value in which the state of the device corresponding to the peak detection section in the first distribution diagram is somewhat unstable.
  • the distribution detection section of the second distribution diagram is further It can be seen as a section in which values of unstable state are distributed.
  • a threshold value of a distribution slope for a distribution detection section is set, in which the distribution slope threshold value connects a distribution probability value of a distribution detection section partitioned in the second distribution map.
  • the slope value of the straight line increases, it is a value for alarming. It can be set to a value of various sizes in consideration of the type of the device, the use environment, the life span, and the size (distribution probability) of the distribution detection section.
  • the distribution probability value for the distribution detection section of the second distribution map repeatedly collected in the real-time driving state of the device is arranged according to the passage of time, and the arrangement
  • the distribution probability value of the distribution detection section is connected to each other in a straight line to measure the distribution gradient value, and when the measured distribution gradient value exceeds the threshold value of the distribution gradient, an alarm is triggered to induce inspection and management of the device.
  • FIG. 9 shows that the distribution gradient threshold is set to 3°, and the distribution gradient threshold is compared with the gradient value of a straight line connecting the distribution probability value of the distribution detection section of the device's real-time second distribution map. This is a comparison and detection of abnormal symptoms of.
  • a threshold value of a peak mean slope for a peak detection section and a threshold value of a distribution mean slope for a distribution detection section are further set, respectively,
  • a peak average detection interval in which the peak slope value for the peak detection interval is included two or more times is set, and the set peak average detection interval is The peak average slope value obtained by collecting and averaged by each included peak slope value exceeds the threshold value of the peak average slope, or
  • a distribution average detection interval in which the distribution slope value for the distribution detection interval is included twice or more is set, and each distribution slope value included in the set distribution average detection interval
  • an alarm is triggered to induce inspection and management of the device.
  • the predictive maintenance method 100 of the device through the distribution diagram of the present invention includes a peak slope threshold value for the distribution probability of a peak detection section, a distribution slope threshold value for a distribution detection section, and a threshold value and distribution of the peak average slope.
  • a threshold of the average slope it is possible to more accurately and accurately detect and predict abnormal symptoms of the device.
  • the predictive maintenance method 100 of the device through the distribution diagram of the present invention for predicting abnormal symptoms of the device through the above process extracts a peak value based on a change in the amount of energy required for the device in a normal state to perform a work process. Then, a distribution map is constructed on the extracted peak value, and an abnormal symptom of the device is predicted and detected in advance based on the change in the distribution probability of the detection section having a low distribution probability and a somewhat high risk in the constructed distribution map. There is an effect that can prevent enormous financial loss due to device failure by inducing maintenance and replacement of the device.

Abstract

본 발명은 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정상적인 상태의 기기가 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기의 변화를 기반으로 피크 값을 추출하고, 그 추출된 피크 값에 분포도를 구축하고, 그 구축된 분포도에서 분포 확률이 낮고 다소 높은 위험성을 갖는 검출구간의 분포 확률의 변화를 기반으로 기기의 이상징후를 미리 예지 검출하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체를 수행할 수 있도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것이다.

Description

분포도를 통한 기기의 예지 보전방법
본 발명은 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정상적인 상태의 기기가 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기의 변화를 기반으로 피크 값을 추출하고, 그 추출된 피크 값에 분포도를 구축하고, 그 구축된 분포도에서 분포 확률이 낮고 다소 높은 위험성을 갖는 검출구간의 분포 확률의 변화를 기반으로 기기의 이상징후를 미리 예지 검출하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체를 수행할 수 있도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법에 관한 것이다.
일반적으로 설비의 자동화 공정을 위해 사용되는 각종 기기들은 안정적인 작동이 매우 중요하다.
일 예로, 대규모 생산 공장의 설비에는 수십, 수백 개의 기기가 설치되어 서로 연동 동작하면서 제품을 연속 생산하게 되는데, 만약 다수의 기기 중에서 어느 하나의 기기가 고장이 발생하면 설비의 동작이 전체적으로 중단되는 엄청난 상황이 발생할 수 있다.
이때는 기기의 고장으로 인한 다운 타임의 발생으로 기기의 수리비용뿐만 아니라, 설비가 중단되는 동안 낭비되는 운영비와 비즈니스 효과에 의해 엄청난 손실이 발생될 수밖에 없다.
최근 고용노동부와 산업안전 관리공단의 자료에 따르면 연간 산업 안전사고로 인한 사상자는 총 10만 명 수준으로 집게 되고 있으며, 이를 비용으로 환산시 연간 18조원의 손실이 발생하고 있다고 집계되고 있다.
이러한 예기치 않은 다운 타임 비용을 피하기 위한 방법으로 사전 예지 보전시스템의 도입이 시급한 실정이다. 이미 예지 보전이라는 명목하에 문제점을 개선하고자 노력하고 있으나 보다 효율적인 예지 보전을 위해 더 차원 높은 예지 보전방법의 개발이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기한 바와 같은 제반 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 그 목적은 정상적인 상태의 기기가 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기의 변화를 기반으로 피크 값을 추출하고, 그 추출된 피크 값에 분포도를 구축하고, 그 구축된 분포도에서 분포 확률이 낮고 다소 높은 위험성을 갖는 검출구간의 분포 확률의 변화를 기반으로 기기의 이상징후를 미리 예지 검출하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체를 수행할 수 있도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법을 제공함에 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법은 기기가 정상적인 구동 상태에서 하나의 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기가 시간의 흐름에 따라 변화되는 정보를 측정하되, 그 측정되는 에너지 크기의 변화정보에서 에너지의 크기가 가장 큰 값을 피크(peak) 값으로 하여 수집하는 제1정보 수집단계(S10);와, 상기 제1정보 수집단계(S10)에서 수집되는 정보를 기반으로 기기에서 반복적으로 수행되는 작업공정 각각에 대하여 피크 값을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 값을 기반으로 제1분포도를 구축하되, 설정된 피크 단위 시간 간격으로 기기에서 반복적으로 수행된 동작에 대한 제1분포도를 반복적으로 구축하는 제1분포도 구축단계(S20);와, 상기 제1분포도에서 피크 값의 분포 확률이 높은 구간을 피크 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 피크 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 피크 검출구간으로 설정하는 제1구간 설정단계(S30);와, 상기 제1정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결한 후, 그 직선의 기울기를 통해 피크 기울기 정보를 수집하는 제2정보 수집단계(S40);와, 상기 피크 검출구간에 대한 피크 기울기의 임계값을 설정하는 임계값 설정단계(S50);와, 기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 피크 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 피크 기울기 값이 상기 피크 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하는 검출단계(S60);로 이루어지되,
상기 피크 단위 시간은 적어도 둘 이상의 작업공정을 포함하는 시간으로 설정되는 것을 특징으로 한다,
또한, 상기 정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)를 통해 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 검출구간의 분포 확률 값에 대한 제2분포도를 구축하되, 설정된 분포 단위 시간 간격으로 반복적으로 구축된 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 제2분포도를 반복적으로 구축하는 제2분포도 구축단계(S70);와, 상기 제2분포도에서 피크 검출구간의 분포 확률 값의 분포 확률이 높은 구간을 분포 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 분포 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 분포 검출구간으로 설정하는 제2구간 설정단계(S80);를 더 포함하되,
상기 임계값 설정단계(S50)에서는 분포 검출구간에 대한 분포 기울기의 임계값을 설정하며, 상기 검출단계(S60)에서는 기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제2분포도의 분포 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 분포 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 분포 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 분포 기울기 값이 상기 분포 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하되, 상기 분포 단위 시간은 적어도 둘 이상의 제1분포도를 포함하는 시간으로 설정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 임계값 설정단계(S50)에서는 피크 검출구간에 대한 피크 평균 기울기의 임계값과, 분포 검출구간에 대한 분포 평균 기울기의 임계값을 각각 더 설정하며,
상기 검출단계(S60)에서는 기기의 실시간 구동상태에서 피크 검출구간에 대한 피크 기울기 값이 2회 이상 포함되는 피크 평균 검출구간을 설정하고, 그 설정된 피크 평균 검출구간에 포함되는 각각의 피크 기울기 값을 수집하여 평균한 피크 평균 기울기 값이 상기 피크 평균 기울기의 임계값을 초과하거나, 기기의 실시간 구동상태에서 분포 검출구간에 대한 분포 기울기 값이 2회 이상 포함되는 분포 평균 검출구간을 설정하고, 그 설정된 분포 평균 검출구간에 포함되는 각각의 분포 기울기 값을 수집하여 평균한 분포 평균 기울기 값이 상기 분포 평균 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법에 의하면, 정상적인 상태의 기기가 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기의 변화를 기반으로 피크 값을 추출하고, 그 추출된 피크 값에 분포도를 구축하고, 그 구축된 분포도에서 분포 확률이 낮고 다소 높은 위험성을 갖는 검출구간의 분포 확률의 변화를 기반으로 기기의 이상징후를 미리 예지 검출하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체를 수행할 수 있도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 효과가 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법의 블럭도.
도 2 내지 도 11은 도 1에 도시된 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법을 설명하기 위한 도면.
〈도면의 주요부분에 대한 부호의 설명〉
S10. 제1정보 수집단계 S20. 제1분포도 구축단계
S30. 제1구간 설정단계 S40. 제2정보 수집단계
S50. 임계값 설정단계 S60. 검출단계
S70. 제2분포도 구축단계 S80. 제2구간 설정단계
100. 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법
기기의 예지 보전방법에 있어서,
기기가 정상적인 구동 상태에서 하나의 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기가 시간의 흐름에 따라 변화되는 정보를 측정하되, 그 측정되는 에너지 크기의 변화정보에서 에너지의 크기가 가장 큰 값을 피크(peak) 값으로 하여 수집하는 제1정보 수집단계(S10); 상기 제1정보 수집단계(S10)에서 수집되는 정보를 기반으로 기기에서 반복적으로 수행되는 작업공정 각각에 대하여 피크 값을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 값을 기반으로 제1분포도를 구축하되, 설정된 피크 단위 시간 간격으로 기기에서 반복적으로 수행된 동작에 대한 제1분포도를 반복적으로 구축하는 제1분포도 구축단계(S20); 상기 제1분포도에서 피크 값의 분포 확률이 높은 구간을 피크 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 피크 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 피크 검출구간으로 설정하는 제1구간 설정단계(S30); 상기 제1정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결한 후, 그 직선의 기울기를 통해 피크 기울기 정보를 수집하는 제2정보 수집단계(S40); 상기 피크 검출구간에 대한 피크 기울기의 임계값을 설정하는 임계값 설정단계(S50); 기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 피크 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 피크 기울기 값이 상기 피크 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하는 검출단계(S60);로 이루어지되, 상기 피크 단위 시간은 적어도 둘 이상의 작업공정을 포함하는 시간으로 설정되는 것을 특징으로 하는 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법을 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명한다. 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략한다.
도 1 내지 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법을 도시한 것으로, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법의 블럭도를, 도 2 내지 도 11은 도 1에 도시된 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법을 설명하기 위한 도면을 각각 나타낸 것이다.
상기 도면에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법(100)은 정보 수집단계(S10)와, 제1분포도 구축단계(S20)와, 제1구간 설정단계(S30)와, 제2정보 수집단계(S40)와, 임계값 설정단계(S50)와, 검출단계(S60)를 포함하고 있다.
상기 제1정보 수집단계(S10)는 기기가 정상적인 구동 상태에서 하나의 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기가 시간의 흐름에 따라 변화되는 정보를 측정하되, 그 측정되는 에너지 크기의 변화정보에서 에너지의 크기가 가장 큰 값을 피크(peak) 값으로 하여 수집하는 단계이다.
통상적으로 대형 설비에 설치되어 유기적으로 동작하는 기기는 특정 작업공정을 반복적으로 수행하게 되는데, 이때 기기에 소요되는 에너지로 전류(전원), 공급전원의 주파수, 기기에서 발생되는 진동, 소음 등을 선택적으로 사용할 수 있다.
일 예로, 소재에 구멍을 천공하는 작업공정을 수행하는 천공기와 같은 기기가 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지로 기기로 공급되는 전류를 시간의 흐름에 따라 나타내면, 도 2에 도시된 바와 같은 파형으로 도시된다.
이때, 피크 값은 전류가 가장 크게 형성되는 값을 피크 값으로 하며, 그 피크 값을 상기 제1정보 수집단계(S10)에서 수집하게 된다.
상기 제1분포도 구축단계(S20)는 상기 제1정보 수집단계(S10)에서 수집되는 정보를 기반으로 기기에서 반복적으로 수행되는 작업공정 각각에 대하여 피크 값을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 값을 기반으로 제1분포도를 구축하되, 설정된 피크 단위 시간 간격으로 기기에서 반복적으로 수행된 동작에 대한 제1분포도를 반복적으로 구축하는 단계이다.
즉, 기기가 반복적으로 작업공정을 수행하게 되면, 도 3에 도시된 바와 같이 반복적으로 피크 값을 수집할 수 있는데, 그 수집되는 다수의 피크 값을 기반으로 제1분포도를 구축하면 도 3과 같다.
여기서, 상기 피크 단위 시간은 적어도 둘 이상의 피크 값이 포함되도록 설정하는 시간으로 기기의 구동조건, 주변환경 등을 고려하여 적게는 수초로 많게는 일, 월, 년 등의 단위로 설정할 수 있다.
상기 제1구간 설정단계(S30)는 상기 제1분포도에서 피크 값의 분포 확률이 높은 구간을 피크 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 피크 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 피크 검출구간으로 설정하는 단계이다.
여기서, 기기가 정상적인 상태에서 분포 확률이 높은 피크 값은 기기의 상태가 다소 안정적인 값으로 볼 수 있으며, 분포 확률이 낮은 피크 값, 즉 피크 값이 너무 크게 형성되거나 반대로 너무 작게 형성된 값은 기기의 상태가 다소 불안정한 값으로 볼 수 있다.
따라서, 도 4에 도시된 바와 같이 제1분포도를 피크 평균구간과 피크 검출구간으로 구획하면, 피크 평균구간은 기기가 안정된 상태의 피크 값이 분포된 영역이며, 피크 검출구간은 기기가 다소 불안정한 상태의 피크 값이 분포된 영역이다.
여기서, 상기 피크 검출구간으로 상기 피크 평균구간 외의 모든 구간, 즉 상기 피크 평균구간의 양측 구간을 피크 검출구간으로 선택하였으나, 이렇게 선택된 구간으로 한정하여 상기 피크 검출구간을 선택하는 것은 물론 아니다.
상기 제2정보 수집단계(S40)는 상기 제1정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결한 후, 그 직선의 기울기를 통해 피크 기울기 정보를 수집하는 단계이다.
즉, 반복적으로 제1분포도가 구축 수집되면, 도 5에 도시된 바와 같이 다수의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값이 수집되며, 그 수집된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치한 후에 직선으로 연결하면, 도 5와 같이 나타낼 수 있다.
이때, 상기 피크 검출구간의 분포 확률 값을 연결하는 직선의 기울기 값은 기울기가 상승하는 상승 기울기 값(양수)과 기울기가 하강하는 하강 기울기 값(음수)으로 구분할 수 있지만, 모두 절대값으로 기울기 값을 수치화하여 수집한다.
여기서, 상기 피크 단위 시간은 적어도 둘 이상의 제1분포도의 피크 검출구간의 분포 확률 값이 포함되도록 설정하는 시간으로 기기의 구동조건, 주변환경 등을 고려하여 적게는 수초로 많게는 일, 월, 년 등의 단위로 설정할 수 있음은 물론이다.
상기 임계값 설정단계(S50)는 상기 피크 검출구간에 대한 피크 기울기의 임계값을 설정하는 단계이다.
여기서, 상기 피크 기울기 임계값은 상기 제1분포도에서 구획된 피크 검출구간의 분포 확률 값과 다른 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 연결하는 직선의 기울기 값이 비정상적으로 증대되는 경우에 경보하기 위한 값으로 기기의 종류, 사용환경, 수명 및 피크 검출구간의 크기(분포확률) 등을 고려하여 다양한 크기의 값으로 설정할 수 있을 뿐만 아니라, 상기 피크 기울기 임계값은 둘 이상의 임계값, 예를 들어 경보 임계값, 위험 임계값 등으로 구분하여 설정하여 경보에 대한 수위를 다양하게 형성하여 기기의 이상징후를 경보할 수 있음은 물론이다.
상기 검출단계(S60)는 기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 피크 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 피크 기울기 값이 상기 피크 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하는 단계이다.
즉, 도 6에 도시된 바와 같이 기기의 실시간 구동상태에서 피크 단위 시간 내의 작업공정에 대한 피크 값을 기반으로 실시간 제1분포도를 구축하되, 반복적인 피크 단위 시간 간격으로 실시간 제1분포도를 반복적으로 구축하며, 이때 구축되는 실시간 제1분포도의 피크 검출구간의 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결한 피크 기울기 값이 피크 기울기 임계값을 초과하지 않으면 기기를 매우 안정적인 상태로 검출하고, 피크 기울기임계값을 초과하면 기기를 다소 불안정한 상태로 검출 경보하는 방식으로 기기의 고장이 발생하기 전에 기기의 이상징후를 검출하여 기기의 점검 및 관리를 유도하여 갑작스럽게 기기의 고장으로 설비의 전체적인 가동이 중단되어 발생할 수 있는 경제적인 손실을 미연에 방지할 수 있도록 유도한다.
일 예로, 도 6은 피크 기울기 임계값이 5°로 설정되고, 그 설정된 피크 기울기 임계값에 대해 기기의 실시간 제1분포도의 피크 검출구간의 분포 확률 값을 연결하는 직선의 기울기 값을 대비하여 기기의 이상징후를 비교 검출한 것이다.
한편, 도 7에 도시된 바와 같이 상기 정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)를 통해 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 검출구간의 분포 확률 값에 대한 제2분포도를 구축하되, 설정된 분포 단위 시간 간격으로 반복적으로 구축된 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 제2분포도를 반복적으로 구축하는 제2분포도 구축단계(S70);와,
도 8에 도시된 바와 같이, 상기 제2분포도에서 피크 검출구간의 분포 확률 값의 분포 확률이 높은 구간을 분포 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 분포 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 분포 검출구간으로 설정하는 제2구간 설정단계(S80);를 더 포함한다.
여기서, 상기 분포 단위 시간은 적어도 둘 이상의 제1분포도의 피크 검출구간의 분포 확률 값이 포함되도록 설정하는 시간으로 기기의 구동조건, 주변환경 등을 고려하여 적게는 수초로 많게는 일, 월, 년 등의 단위로 설정할 수 있음은 물론이며, 상기 제2분포도는 상기 제1분포도에서 피크 검출구간에 해당하는 기기의 상태가 다소 불안정한 값으로 구축되는데, 이때 상기 제2분포도의 분포 검출구간은 더욱 기기의 상태가 불안정한 값들이 분포된 구간으로 볼 수 있다.
그런 후, 상기 임계값 설정단계(S50)에서는 분포 검출구간에 대한 분포 기울기의 임계값을 설정하는데, 이때 상기 분포 기울기 임계값은 상기 제2분포도에서 구획된 분포 검출구간의 분포 확률 값을 연결하는 직선의 기울기 값이 증대되면 경보하기 위한 값으로 기기의 종류, 사용환경, 수명 및 분포 검출구간의 크기(분포확률) 등을 고려하여 다양한 크기의 값으로 설정할 수 있다.
그런 후, 도 9에 도시된 바와 같이 상기 검출단계(S60)에서는 기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제2분포도의 분포 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 분포 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 분포 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 분포 기울기 값이 상기 분포 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도한다.
일 예로, 도 9는 분포 기울기 임계값이 3°로 설정되고, 그 설정된 분포 기울기 임계값에 대해 기기의 실시간 제2분포도의 분포 검출구간의 분포 확률 값을 연결하는 직선의 기울기 값을 대비하여 기기의 이상징후를 비교 검출한 것이다.
또한, 상기 임계값 설정단계(S50)에서는 피크 검출구간에 대한 피크 평균 기울기의 임계값과, 분포 검출구간에 대한 분포 평균 기울기의 임계값을 각각 더 설정하며,
도 10에 도시된 바와 같이, 상기 검출단계(S60)에서는 기기의 실시간 구동상태에서 피크 검출구간에 대한 피크 기울기 값이 2회 이상 포함되는 피크 평균 검출구간을 설정하고, 그 설정된 피크 평균 검출구간에 포함되는 각각의 피크 기울기 값을 수집하여 평균한 피크 평균 기울기 값이 상기 피크 평균 기울기의 임계값을 초과하거나,
도 11에 도시된 바와 같이, 기기의 실시간 구동상태에서 분포 검출구간에 대한 분포 기울기 값이 2회 이상 포함되는 분포 평균 검출구간을 설정하고, 그 설정된 분포 평균 검출구간에 포함되는 각각의 분포 기울기 값을 수집하여 평균한 분포 평균 기울기 값이 상기 분포 평균 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도한다.
즉, 본 발명의 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법(100)은 피크 검출구간의 분포 확률에 대한 피크 기울기 임계값과, 분포 검출구간에 대한 분포 기울기 임계값과, 피크 평균 기울기의 임계값 및 분포 평균 기울기의 임계값을 통해 기기의 이상징후를 보다 정확하고 정밀하게 검출 예지할 수 있다.
상기와 같은 과정으로 기기의 이상징후를 예지하는 본 발명의 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법(100)은 정상적인 상태의 기기가 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기의 변화를 기반으로 피크 값을 추출하고, 그 추출된 피크 값에 분포도를 구축하고, 그 구축된 분포도에서 분포 확률이 낮고 다소 높은 위험성을 갖는 검출구간의 분포 확률의 변화를 기반으로 기기의 이상징후를 미리 예지 검출하여 적합한 시기에 기기의 정비 및 교체를 수행할 수 있도록 유도하여 기기의 고장으로 인한 막대한 금전적인 손실을 미연에 예방할 수 있는 효과가 있다.
또한, 기기에서 발생하는 이상징후를 효율적으로 검색하기 위해 다양한 검출조건을 제시하고, 그 검출조건을 만족하는 경우에 기기를 이상상태로 검출함으로, 기기에서 발생되는 이상징후를 매우 정밀하고 효과적으로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 검출결과에 대한 우수한 신뢰도를 확보할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것으로 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명의 사상을 해치지 않는 범위 내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다. 따라서, 본 발명에서 권리를 청구하는 범위는 상세한 설명의 범위 내로 정해지는 것이 아니라 후술되는 청구범위와 이의 기술적 사상에 의해 한정될 것이다.

Claims (3)

  1. 기기의 예지 보전방법에 있어서,
    기기가 정상적인 구동 상태에서 하나의 작업공정을 수행하는데 소요되는 에너지 크기가 시간의 흐름에 따라 변화되는 정보를 측정하되, 그 측정되는 에너지 크기의 변화정보에서 에너지의 크기가 가장 큰 값을 피크(peak) 값으로 하여 수집하는 제1정보 수집단계(S10);
    상기 제1정보 수집단계(S10)에서 수집되는 정보를 기반으로 기기에서 반복적으로 수행되는 작업공정 각각에 대하여 피크 값을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 값을 기반으로 제1분포도를 구축하되, 설정된 피크 단위 시간 간격으로 기기에서 반복적으로 수행된 동작에 대한 제1분포도를 반복적으로 구축하는 제1분포도 구축단계(S20);
    상기 제1분포도에서 피크 값의 분포 확률이 높은 구간을 피크 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 피크 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 피크 검출구간으로 설정하는 제1구간 설정단계(S30);
    상기 제1정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결한 후, 그 직선의 기울기를 통해 피크 기울기 정보를 수집하는 제2정보 수집단계(S40);
    상기 피크 검출구간에 대한 피크 기울기의 임계값을 설정하는 임계값 설정단계(S50);
    기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 피크 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 피크 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 피크 기울기 값이 상기 피크 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하는 검출단계(S60);로 이루어지되,
    상기 피크 단위 시간은 적어도 둘 이상의 작업공정을 포함하는 시간으로 설정되는 것을 특징으로 하는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 정보 수집단계(S10)와 제1분포도 구축단계(S20) 및 제1구간 설정단계(S30)를 통해 반복적으로 수집되는 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 분포 확률을 모두 수집하고, 그 수집된 피크 검출구간의 분포 확률 값에 대한 제2분포도를 구축하되, 설정된 분포 단위 시간 간격으로 반복적으로 구축된 제1분포도의 피크 검출구간에 대한 제2분포도를 반복적으로 구축하는 제2분포도 구축단계(S70);와,
    상기 제2분포도에서 피크 검출구간의 분포 확률 값의 분포 확률이 높은 구간을 분포 평균구간으로 임의로 설정하고, 그 설정된 분포 평균구간 외의 구간 중에서 선택되는 어느 하나의 구간 또는 둘 이상의 구간을 분포 검출구간으로 설정하는 제2구간 설정단계(S80);를 더 포함하되,
    상기 임계값 설정단계(S50)에서는 분포 검출구간에 대한 분포 기울기의 임계값을 설정하며,
    상기 검출단계(S60)에서는 기기의 실시간 구동상태에서 반복적으로 수집되는 제2분포도의 분포 검출구간에 대한 분포 확률 값을 시간의 흐름에 따라 배치하고, 그 배치된 분포 검출구간의 분포 확률 값을 서로 직선으로 연결하여 분포 기울기 값을 측정하되, 그 측정된 분포 기울기 값이 상기 분포 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하되,
    상기 분포 단위 시간은 적어도 둘 이상의 제1분포도를 포함하는 시간으로 설정되는 것을 특징으로 하는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 임계값 설정단계(S50)에서는 피크 검출구간에 대한 피크 평균 기울기의 임계값과, 분포 검출구간에 대한 분포 평균 기울기의 임계값을 각각 더 설정하며,
    상기 검출단계(S60)에서는 기기의 실시간 구동상태에서 피크 검출구간에 대한 피크 기울기 값이 2회 이상 포함되는 피크 평균 검출구간을 설정하고, 그 설정된 피크 평균 검출구간에 포함되는 각각의 피크 기울기 값을 수집하여 평균한 피크 평균 기울기 값이 상기 피크 평균 기울기의 임계값을 초과하거나,
    기기의 실시간 구동상태에서 분포 검출구간에 대한 분포 기울기 값이 2회 이상 포함되는 분포 평균 검출구간을 설정하고, 그 설정된 분포 평균 검출구간에 포함되는 각각의 분포 기울기 값을 수집하여 평균한 분포 평균 기울기 값이 상기 분포 평균 기울기의 임계값을 초과하면 경보하여 기기의 점검 관리를 유도하는 것을 특징으로 하는 분포도를 통한 기기의 예지 보전방법.
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