WO2022055022A1 - System for collecting and managing data of device by using iot - Google Patents

System for collecting and managing data of device by using iot Download PDF

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WO2022055022A1
WO2022055022A1 PCT/KR2020/016224 KR2020016224W WO2022055022A1 WO 2022055022 A1 WO2022055022 A1 WO 2022055022A1 KR 2020016224 W KR2020016224 W KR 2020016224W WO 2022055022 A1 WO2022055022 A1 WO 2022055022A1
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unit
data collection
iot
data
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PCT/KR2020/016224
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김대천
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주식회사 필드솔루션
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    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM]
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16YINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/20Information sensed or collected by the things relating to the thing itself
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a data collection and management system of a device using IoT.
  • the Internet of Things is also called the Internet of objects, and refers to a concept capable of performing mutual communication by connecting all communicable objects to a network. All objects that can be systematically recognized are classified as Things or Objects, which may include objects or people equipped with short-distance and long-distance communication functions and capable of producing and using data, such as sensors.
  • a system for managing devices using IoT in the field such as plants and water treatment facilities, is required.
  • a water treatment system can be divided into a water purification system, a wastewater treatment system, and a water resource management system according to the raw water to be treated, and the conditions vary depending on the water treatment location and amount of treatment, so it is configured, installed, operated, and managed in various ways. .
  • the water treatment system is controlled by a programmed water treatment control system, and an abnormal condition is determined and notified to the manager or configured to be remotely monitored, so that it can be operated stably.
  • control system receives data related to the state of the device and determines whether the device is operating. In this case, there is a problem in that the state data of the device is not transmitted to the control system due to a communication error, etc., and the control system cannot compensate for the data that has not been received.
  • the present invention provides a data collection and management system for a device using IoT for the integrity of data related to the device state. Thereby, the scope of the present invention is not limited.
  • One aspect of the present invention includes an equipment unit including a device and generating raw data related to the state of the device, receiving the raw data from the equipment unit, processing the raw data into time series data, and saving the time series data to a file It provides a data collection and management system of a device using IoT, including a gateway unit for storing the data, and a server unit for receiving the file from the gateway unit.
  • the equipment unit may further include a communication module communicating with the gateway unit.
  • the time series data may include a timestamp, a unique ID of the device, and the raw data.
  • the gateway unit may generate a file in which the time series data is recorded at specific time intervals.
  • the gateway unit may include a missing recovery database, and may transmit the file to the server, but may store a file that has not been transmitted when the transmission fails a predetermined number of times in the missing recovery database.
  • another aspect of the present invention is a data collection unit for collecting state information about the water treatment device, receiving the state information from the data collection unit, calculating the number of states from the state information, and calculating the number of states as the state It provides a data collection and management system for a device using IoT, including a control unit that matches the information collected time and the water treatment device and determines whether the water treatment device is abnormal by comparing the number of states with a preset error range.
  • the number of states may be calculated by applying the state information to a Reynolds number calculation formula.
  • the preset error range may be calculated as a sample error from a normal driving state among the collected state information.
  • the data collection and management system of a device using IoT compensates for the deficiency of time series data, so that the state of the device can be more accurately identified.
  • the data collection and management system of a device using IoT can improve reliability by determining errors and deficits in time series data and supplementing the data.
  • the data collection and management system of a device using IoT can confirm whether there is an abnormality by checking the tendency of the Reynolds number for abnormalities that appear in a progressive form, such as equipment aging and equipment performance degradation.
  • the data collection and management system of the device using the IoT can prevent the communication amount and computational load by separately storing and calculating distributed data in addition to the existing water treatment facility control facility.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a file of a data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • expressions such as “or” include any and all combinations of words listed together.
  • “A or B” may include A, may include B, or may include both A and B.
  • Expressions such as “first”, “second”, “first”, or “second” used in various embodiments of the present disclosure may modify various components of various embodiments, but do not limit the components. does not For example, the above expressions do not limit the order and/or importance of corresponding components. The above expressions may be used to distinguish one component from another. For example, both the first user device and the second user device are user devices, and represent different user devices. For example, without departing from the scope of the various embodiments of the present disclosure, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component.
  • a system may be at least any one, some of, or both of a computer program for executing a configuration of devices, a method of operating these devices, a computer program executing the method of operating the devices, and a medium in which the computer program is recorded.
  • the data collection and management system of a device using IoT may include an equipment unit 10 , a gateway unit 20 , and a server unit 30 .
  • the equipment unit 10 is installed at the site 1
  • the server unit 30 is installed at the situation room 3 .
  • the gateway unit 20 may be installed between the control room 3 or the control room 3 and the site 1 .
  • the equipment part 10 includes a device 11 .
  • the device 11 is a component installed and operated at the site 1 , and may be, for example, a water valve, a pump, a pipe, an air compressor, a heat exchanger, and the like. More specifically, the device 11 may be a water valve, a pump, an air compressor, a heat exchanger, or the like. In addition, the device 11 may be a water supply facility installed in a water purification plant and a sewage treatment plant. Of course, the device 11 is not limited thereto, and the device 11 may be a facility installed in a plant or the like and consuming energy.
  • the equipment unit 10 may include a sensor 12 for detecting the state of the device 11 .
  • the sensor 12 may be a pressure gauge, a thermometer, a flow meter, or the like.
  • the sensor 12 is not limited thereto.
  • the sensor 12 is attached to a pipe, which is an example of the device 11 , and measures the pressure, temperature, and flow rate of the pipe.
  • the sensor 12 may communicate with the gateway unit 20 to be described later by having a communication means by itself.
  • the sensor 12 is provided with communication means for performing wired digital communication such as RS-232/422/485, panel port, UART, USB port, or Wifi, LoRA, 3G, 4G, LTE-m, LTE, etc.
  • Wireless communication means may be provided.
  • the sensor 12 unit may include a wired/wireless integrated communication means.
  • the equipment unit 10 may further include a communication module 13 when the device 11 and the sensor 12 do not have their own communication means.
  • the communication module 13 may be a programmable logic controller (PLC).
  • the above-described equipment unit 10 may use the sensor 12 to generate raw data related to the state of the device 11 . More specifically, the above-described equipment unit 10 measures the state of the device 11 in a specific time unit. For example, if the device 11 is a pump, the sensor 12 may measure energy consumption, inlet and outlet flow rates, pressure, and the like to generate raw data.
  • the gateway unit 20 may receive raw data from the equipment unit 10 and process the raw data into time series data. For example, the gateway unit 20 may generate time series data as shown in the table below by matching a timestamp and a device unique ID to the received raw data. That is, the gateway unit 20 may generate time series data including a timestamp, a device ID, and the sensing data Value00.
  • the gateway unit 20 receives raw data such as energy consumption from the equipment unit 10 , and combines a specific time unit with a unique ID for each device 11 to generate time series data.
  • the order of time series data is arranged in the order of timestamp, device unique ID, and raw data (sensing value) as shown in the table above.
  • Device ID is a unique ID for each device 11.
  • the device that is the first pump among several equipment installed in the water treatment plant is given a Device ID as 1001, and the second pump is given a Device ID as 1002,
  • the third pump is given a unique ID of 1003.
  • the senor 12 may be assigned a unique ID for each sensor 12 to one device 11 .
  • the first sensor of the first device 11 may be assigned as s001, the second sensor as s002, the third sensor as s003, and the like.
  • the time series data may be composed of a timestamp, a device unique ID, a sensor unique ID, and raw data.
  • the gateway unit 20 may store time series data. That is, the gateway unit 20 may include a database 240 for storing time series data.
  • the gateway unit 20 may generate a stored file by collecting time series data at specific time intervals. For example, as shown in FIG. 2 , the gateway unit 20 may generate one file by collecting time series data at 10-minute intervals. That is, the gateway unit 20 may generate one file every 10 minutes.
  • the server unit 30 may receive a file in which time series data is stored from the gateway unit 20 .
  • the server unit 30 may read the time series data stored in the file and store it in the database or the SQL server 32 .
  • the gateway unit 20 may be unstable in communication with the server unit 30 due to a physical error such as disconnection or communication abnormality. In this case, when the transmission fails a predetermined number of times, the gateway unit 20 may store the file that has not been transmitted in the missing recovery database.
  • the database 24 of the gateway unit 20 may include a missing recovery database.
  • the gateway unit 20 fails to transmit the file twice or more for any reason, such as communication error, it stores the failed file in the missing recovery database. Then, the gateway unit 20 attempts to transmit the stored transmission failure file to the server unit 30 again after a predetermined time elapses.
  • the server unit 30 receives the transmission failure file, records the time series data in the database 31 or the SQL server 32 of the server unit 30, and supplements it.
  • the server unit 30 may store the transmission failure file as it is in the database 31 or the SQL server 32 of the server unit 30 .
  • the server unit 30 may compensate only the missing time series data by comparing the transmission killing file with the time series data stored in the database 31 or the SQL server 32 of the server unit 30 .
  • the gateway unit 20 of the equipment and equipment abnormality inspection system includes a master gateway 21 and a slave gateway 22 . Through the duplication of the gateway, it can be operated stably.
  • the equipment unit 10 may transmit raw data to the slave gateway 22 in preparation for a failure state of the master gateway 21 .
  • the gateway unit 20 may further include a virtual gateway 23 to configure a triple gateway.
  • the virtual gateway 23 may be a cloud gateway.
  • the gateway unit 20 may transmit a file generated in units of a predetermined time to the server unit 30 through a file transfer protocol.
  • the file transfer protocol may be, for example, FTP or SFTP.
  • the predetermined time unit may be a unit of 10 minutes.
  • the server unit 30 reads the time series data stored in the file and compares it with data stored in the database 310 or the SQL server 320 of the server unit 30 . And as a result of the comparison, if unrecorded time series data is found, the server unit 30 adds and stores the unrecorded time series data to the database 31 or SQL server 32 of the server unit 30 .
  • FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • the data collection and management system of the device using the IoT may be a state detection system of the water treatment device.
  • the device may be a water treatment device 110 .
  • the data collection and management system of a device using IoT includes a data collection unit 211 , a control unit 212 , and a server unit. Additionally, the data collection and management system of the device using IoT may further include a node unit 140 , a gateway 220 , a sensor 120 , and the like in order to monitor the state of the water treatment device 110 .
  • the water treatment device 110 is a device through which a fluid flows, and may be, for example, a pump, a valve, an air compressor, a heat exchanger, and the like. These water treatment devices 110 are installed at the site 100 .
  • the sensor 120 may be a pressure gauge, a thermometer, a flow meter, or the like. Of course, the sensor 120 is not limited thereto.
  • the sensor 120 is attached to the water treatment device 110 (eg, a pump) or a pipe to measure the pressure, temperature, and flow rate of a fluid flowing through the water treatment device 110 or the pipe.
  • the node unit 140 receives time series data from at least one of the device and the sensor 120 .
  • the node unit 140 refers to a connection point and is programmed to recognize and process or forward data transmission. Also, the node unit 140 refers to an activated electronic device that attaches to a network, creates information to be transmitted, and exchanges it over a communication channel.
  • the water treatment device 110 and the sensor 120 transmit status information to the node unit 140 .
  • the device is a pump
  • energy consumption, fluid temperature, speed, etc. are transmitted to the node unit 140 .
  • the water treatment device 110 is a valve or a pipe
  • the speed and temperature of the fluid are transmitted to the node unit 140 .
  • the water treatment device 110 and the sensor 120 may transmit the state information to the node unit 140 through analog or digital communication. Meanwhile, when the device cannot communicate by itself, the state information may be transmitted to the node unit 140 through the PLC 130 (PROGRAMMERBLE LOGIC CONTROLLER).
  • the node unit 140 may match the received state information with the reception time, and may store or transmit it. Since the capacity of the node unit 140 is limited, it is possible to mainly store the latest time series data. In this case, serial numbers may be assigned by separate numbering in chronological order.
  • Such a node unit 140 may be formed in plurality.
  • the node unit 140 manages the water treatment apparatus 110 for each group, and as the number of equipment increases, the number of the node units 140 may also increase.
  • the node unit 140 may transmit the state information of the water treatment device 110 to the data collection unit 211 through the gateway 220 .
  • the data collection unit 211 collects state information about the water treatment device 110 .
  • the data collection unit 211 may collect status information of the water treatment device 110 in a manner that receives status information from the water treatment device 110 as described above.
  • the state information mainly collected may be the temperature, speed, etc. of the water treatment device 110 or the fluid.
  • the data collection unit 211 may collect state information regarding the water treatment apparatus 110 from a design drawing or a specification for the water treatment apparatus 110 .
  • the data collection unit 211 may collect and store the specifications of the pump, the specifications of the valves (diameter, etc.), and the specifications (diameter, etc.) of the piping from design drawings, instructions, or spec sheets.
  • the data collection unit 211 may match and store the collection time or generation time of the state information, the ID of the water treatment equipment, and the state information. Since there is no significant difference between the collection time and the generation time, they will be described as equivalent below.
  • the data collection unit 211 may include state information related to the fluid. For example, it may include state information related to the type of fluid, viscosity, density, and the like.
  • the data collection unit 211 may be a component of the server 210 or a workstation located in the field office or the situation room 200 .
  • the control unit 212 receives the state information from the data collection unit 211, calculates the number of states from the state information, calculates the number of states from the state information, and sets the number of states to the time the state information was collected and the water treatment device ( 110) and stored, and the number of states is compared with a preset error range to determine whether the water treatment device 110 is abnormal.
  • the control unit 212 may be a component of the server 210 or a workstation located in the field 100, office, or situation room 200 .
  • the control unit 212 collects state information of the water treatment device 110 from the data collection unit 211 .
  • the state information of the water treatment device 110 includes information collected from the water treatment device 110 such as the temperature and speed of the fluid, information about the fluid and information collected from design drawings or specifications, such as the diameter of the pipe includes
  • control unit 212 calculates a state from the state information. Specifically, the number of states ( Re ) is calculated by applying at least a portion of the state information to the Reynolds number calculation formula. Of course, the number of states is not limited thereto.
  • the water treatment process uses a pump or a position difference to transfer a fluid (eg, water) through a pipe.
  • a fluid eg, water
  • flows such as laminar flow, transitional process, and turbulent flow are classified according to the degree of flow rate, and this is affected by the intrinsic properties of the fluid, such as water temperature and viscosity.
  • the Reynolds number can be applied as a dimensionless number. That is, the Reynolds number can be calculated using the following equation.
  • Coefficient of the property that the viscosity coefficient of gas changes with temperature, the ratio of the viscosity coefficient and density, that is, the viscosity coefficient ⁇ / density ⁇
  • the control unit 212 receives status information on a specific point of the pipe 111 from the data collection unit 211 .
  • the control unit 212 may receive only specific information, and may receive various pieces of information and use a necessary part among them.
  • the state information about the pipe 111 at the measurement point may include the velocity of the fluid, the diameter of the circular pipe, and the length of the plate.
  • the state information related to the fluid may be possessed by the controller 212 differently from the above.
  • the controller 212 may include state information related to the fluid, such as the type of fluid, viscosity, density, dynamic viscosity coefficient, and viscosity coefficient.
  • controller 212 may calculate the number of states ( Re ) by applying the collected state information to the Reynolds number calculation formula.
  • the controller 212 may calculate the number of states Re using the state information and pre-stored information.
  • control unit 212 matches the calculated number of states ( Re ) with the collected time and the collected water treatment device (110). For example, the control unit 212 may match the collected time datatime , the water treatment device 110 (device), and the number of states (Re ) as time series data as time series data to match and additionally store as shown in the table below.
  • Time series data Daily, weekly, monthly, and yearly constant distribution analysis is performed on the time series data, and it can be confirmed that the time series data has a constant distribution for each time period.
  • control unit 212 may determine whether the water treatment apparatus 110 is abnormal by comparing it with the preset error range. For example, the normal range of the number of states ( Re ) of the pipe 111 may be greater than or equal to 2000, and may be determined to be less than or equal to 4000. And the control unit 212 determines whether the number of states ( Re ) is out of this range. As shown in the table above, when the number of states ( Re ) reaches 4500, the control unit 212 may determine that the water treatment device 110 is abnormal, and may send an alarm to the manager.
  • the manager may take measures such as checking the pipe 111 by seeing this.
  • the preset error range may be calculated as a sample error from state information during normal operation.
  • a preset error range may be calculated by calculating a sampling error using pilot state information (data) during normal operation.
  • a preset error range may be calculated by extracting a normal driving state from the collected state information and calculating a sample error.
  • FIG. 4 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • the data collection and management system of the device using the IoT has been described with one water treatment device 110 as an example.
  • the data collection and management system of the device using the IoT according to another embodiment determines whether there is an abnormality with respect to the plurality of water treatment devices 110 .
  • a description overlapping with the above-described embodiment will be omitted.
  • the water treatment facility includes a plurality of water treatment devices 110 .
  • it includes various equipment such as a pipe 111 , a valve 112 , and a pump 113 .
  • various equipment such as a pipe 111 , a valve 112 , and a pump 113 .
  • the conditions in which the pipe 111, the valve 112, and the pump 113 are arranged will be described.
  • the data collection unit 211 collects state information of each water treatment device 110 .
  • the data collection unit 211 collects state information of the pipe 111 , state information of the valve 112 , and state information of the pump 113 .
  • state information may be collected through at least one of the aforementioned sensor 120 , the node unit 140 , and the PLC 130 .
  • the data collection unit 211 may collect and store specifications (eg, diameter, energy consumption, etc.) of the pipe 111 , the valve 112 , and the pump 113 through design drawings, spec sheets, and the like.
  • the control unit 212 receives status information of each water treatment device 110 from the data collection unit 211 .
  • the control unit 212 receives the state information of the pipe 111 , the state information of the valve 112 , and the state information of the pump 113 .
  • the controller 212 may receive the diameter of the pipe 111 and the velocity of the fluid passing through the pipe 111 .
  • the second unit 212 receives the specifications of the valve 112 , the diameters of the inlet and outlet of the valve 112 , the velocity of the fluid input to the valve 112 , and the velocity of the fluid flowing out to the valve 111 .
  • the control unit 212 receives the specification of the pump 113 , the diameters of the inlet and the outlet of the pump 113 , the velocity of the fluid input to the pump 113 , and the velocity of the fluid flowing out from the pump 113 .
  • control unit 212 calculates the number of states ( Re ) for each water treatment device 110 using the above-described Reynolds number calculation formula. For example, the control unit 212 calculates the state number Re e of the pipe 111 at a specific point, calculates the state number Re e at the inlet and outlet of the valve 112 , and the pump 113 ), calculate the number of states ( Re ) at the inlet and outlet.
  • control unit 212 matches the calculated number of states ( Re ) to the collected time ( datatime ) and the number of states (Re ) to the water treatment device 110 (device) as shown in the table below. Also, the controller 212 may table and store the matched result as time series data.
  • Time series data Daily, weekly, monthly, and yearly constant distribution analysis is performed on the time series data, and it can be confirmed that the time series data has a constant distribution for each time period.
  • control unit 212 may determine whether the water treatment device 110 is abnormal by comparing it with the preset error range.
  • the manager may take measures such as checking the pipe 111 , the valve 112 , or the pump 113 by looking at this.
  • the preset error range may be calculated as a sample error from state information during normal operation.
  • a preset error range may be calculated by calculating a sampling error using pilot state information (data) during normal operation.
  • a preset error range may be calculated by extracting a normal driving state from the collected state information and calculating a sample error.
  • FIG. 5 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
  • the state detection system of the water treatment device 110 may include the edge computing device 230 including the control unit 231 .
  • the control unit 231 performs an operation after acquiring data through the data collection unit 211 to calculate the number of states ( Re ) in real time. Then, the control unit 231 transmits the calculated number of states to the manager or user to the monitor or transmits an alarm signal.
  • the edge computing device 230 may transmit information on whether there is an abnormality to the server 210 .
  • the edge computing device 230 may transmit information on whether there is an abnormality to a manager or a user through a separately provided port through a monitor or speaker.
  • the manager or the user can know the current state of the water treatment equipment 110 in real time.
  • control unit 212 may determine whether the number of states is within a preset error range, and may provide a visual and auditory notification to an administrator or a user according to the result.
  • Edge computing device 230 including such a control unit 212 is RS-232/485 port, RJ45 LAN port, image output port (VGA (RGB), HDMI, DVI, SDI, etc.) to implement the above-mentioned functions. and may have a wired/wireless module (which may have wifi, LTE, lora, 5G, Bluetooth, and LAN ports) for data transmission and reception. And the edge computing device 230 performs the function of the control unit 212 of the server 210 according to the above-described embodiment through the control unit 231 including an arithmetic unit composed of a CPU, RAM, and storage devices (SSD, HDD). carry out
  • the edge computing device 230 may store time series data therein, and may transmit it to the server 210 . Also, the edge computing device 230 may provide time series data in the form of an API.
  • the server 210 including the data collection unit 211 is connected to the aforementioned water treatment device 110 , the node unit, the PLC 130 , the gateway 220 , and the like, and the edge computing device including the control unit 231 ( 230) is connected.
  • the server 210 includes a separate processor 214 for control.
  • the state detection system of the water treatment device 110 can prevent the communication amount and the calculation load by separately performing distributed data storage and calculation in addition to the existing water treatment facility control facility.
  • FIG. 6 is a flowchart schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention. A description that overlaps with the above description will be omitted.
  • a state information collection step (S100) of collecting state information about the water treatment device is performed. This step may be performed by the above-described data collection unit 211 .
  • the state information of the water treatment apparatus 110 may be collected in a manner in which the state information is transmitted from the water treatment apparatus 110 .
  • the state information mainly collected may be the temperature, speed, etc. of the water treatment device 110 or the fluid.
  • state information regarding the water treatment apparatus 110 may be collected from a design drawing or a specification for the water treatment apparatus 110 .
  • the specification of the pump, the specification of the valve (diameter, etc.), and the specification of the pipe (diameter, etc.) may be collected and stored from design drawings, manuals or spec sheets.
  • the collected state information may include information related to the fluid.
  • the state information may include information related to the type, viscosity, density, etc. of the fluid.
  • a state number calculation step (S200) of calculating the number of states from the state information is performed.
  • the number of states ( Re ) is calculated by applying at least some of the state information to a Reynolds number calculation formula.
  • the number of states is not limited thereto.
  • the water treatment process uses a pump or a position difference to transfer a fluid (eg, water) through a pipe.
  • a fluid eg, water
  • flows such as laminar flow, transitional process, and turbulent flow are classified according to the degree of flow rate, and this is affected by the intrinsic properties of the fluid, such as water temperature and viscosity.
  • the Reynolds number can be applied as a dimensionless number.
  • control unit 212 may receive only specific information, and may receive various pieces of information and use a necessary part among them.
  • the state information about the pipe 111 at the measurement point may include the velocity of the fluid, the diameter of the circular pipe, and the length of the plate.
  • the number of states ( Re ) can be calculated by applying the collected state information to the Reynolds number calculation formula. Alternatively, the number of states ( Re ) may be calculated using the state information and pre-stored information.
  • a matching step (S300) of matching the number of states with the time at which the state information is collected may be performed. That is, the calculated number of states ( Re ) is matched with the collected time and the collected water treatment device (110). For example, as shown in Table 1 above, the collected time ( datatime ), the water treatment device 110 (device), and the number of states (Re ) are tabled as time series data for matching, and may be additionally stored.
  • An abnormality determination step (S400) of determining whether the water treatment apparatus is abnormal by comparing the number of states with a preset error range may be performed.
  • the normal range of the number of states ( Re ) of the pipe 111 may be greater than or equal to 2000, and may be determined to be less than or equal to 4000.
  • the manager may take measures such as checking the pipe 111 by seeing this.
  • the preset error range may be calculated as a sample error from state information during normal operation.
  • a preset error range may be calculated by calculating a sampling error using pilot state information (data) during normal operation.
  • a preset error range may be calculated by extracting a normal driving state from the collected state information and calculating a sample error.

Abstract

The present invention provides a system for collecting and managing data of a device by using IoT, for integrity of data related to a state of the device. The present invention comprises: an equipment unit which includes a device and generates raw data related to a state of the device; a gateway unit for receiving the raw data from the equipment unit, processing the raw data to time-series data, and storing the time-series data as a file; and a server unit for receiving the file from the gateway unit.

Description

IOT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템Device data collection and management system using IOT
본 발명은 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a data collection and management system of a device using IoT.
IoT(Internet of Things)란 Internet of objects로도 불리우며, 통신 가능한 모든 사물들을 네트워크에 연결하여 상호 통신 수행이 가능한 개념을 의미한다. 시스템적으로 인지할 수 있는 모든 객체는 Things 또는 Object로 분류하며, 여기에는 근거리 및 원거리 통신 기능을 탑재하고, 센서 등 데이터 생산 및 이용이 가능한 사물 또는 사람이 이에 포함될 수 있다.The Internet of Things (IoT) is also called the Internet of objects, and refers to a concept capable of performing mutual communication by connecting all communicable objects to a network. All objects that can be systematically recognized are classified as Things or Objects, which may include objects or people equipped with short-distance and long-distance communication functions and capable of producing and using data, such as sensors.
플랜트, 수처리 설비 등 현장에서 IoT를 이용하여 장치를 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 예를 들어, 수처리 시스템은 처리할 원수에 따라 정수 처리 시스템, 폐수 처리 시스템 및 수자원 관리 시스템으로 구분할 수 있고, 여건이 수처리 장소, 처리량 등에 따라 다양하여서 여러 방식으로 구성, 설치, 운용 및 관리하고 있다.A system for managing devices using IoT in the field, such as plants and water treatment facilities, is required. For example, a water treatment system can be divided into a water purification system, a wastewater treatment system, and a water resource management system according to the raw water to be treated, and the conditions vary depending on the water treatment location and amount of treatment, so it is configured, installed, operated, and managed in various ways. .
또한, 수처리 시스템은 프로그램화한 수처리 제어시스템에 의해 제어되게 하고, 이상 상태를 판별하여 관리자에게 통지하거나, 또는 원격 감시하게 구성하여서, 안정적으로 운전할 수 있도록 만전을 기하고 있다.In addition, the water treatment system is controlled by a programmed water treatment control system, and an abnormal condition is determined and notified to the manager or configured to be remotely monitored, so that it can be operated stably.
이렇게 제어시스템은 장치의 상태에 관련된 데이터를 수신하여, 장치의 동작여부를 판단하게 된다. 이때, 장치의 상태 데이터는 통신 오류 등으로 제어시스템으로 전송되지 않는 문제점이 있으며, 제어시스템은 수신하지 못한 데이터를 보완하지 못하는 문제점이 있다. In this way, the control system receives data related to the state of the device and determines whether the device is operating. In this case, there is a problem in that the state data of the device is not transmitted to the control system due to a communication error, etc., and the control system cannot compensate for the data that has not been received.
본 발명은 장치의 상태에 관련된 데이터의 무결성을 위한, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 제공한다. 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.The present invention provides a data collection and management system for a device using IoT for the integrity of data related to the device state. Thereby, the scope of the present invention is not limited.
본 발명의 일측면은, 장치를 포함하며 상기 장치의 상태에 관련된 로우 데이터를 생성하는 장비부와, 상기 장비부로부터 상기 로우 데이터를 수신하고 상기 로우 데이터를 시계열 데이터로 가공하며 상기 시계열 데이터를 파일로 저장하는 게이트웨이부와, 상기 게이트웨이부로부터 상기 파일을 수신하는 서버부를 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템를 제공한다. One aspect of the present invention includes an equipment unit including a device and generating raw data related to the state of the device, receiving the raw data from the equipment unit, processing the raw data into time series data, and saving the time series data to a file It provides a data collection and management system of a device using IoT, including a gateway unit for storing the data, and a server unit for receiving the file from the gateway unit.
상기 장비부는 상기 게이트웨이부와 통신하는 통신 모듈을 더 포함할 수 있다.The equipment unit may further include a communication module communicating with the gateway unit.
상기 시계열 데이터는 타임스탬프, 상기 장치의 고유 아이디, 상기 로우 데이터를 포함할 수 있다. The time series data may include a timestamp, a unique ID of the device, and the raw data.
상기 게이트웨이부는 특정 시간 간격으로 상기 시계열 데이터가 기록된 파일을 생성할 수 있다.The gateway unit may generate a file in which the time series data is recorded at specific time intervals.
상기 게이트웨이부는 결측 복구 데이터베이스를 포함하며, 상기 서버로 상기 파일을 전송하되, 소정 횟수 전송 실패 시 전송되지 않은 파일을 결측 복구 데이터베이스에 저장할 수 있다.The gateway unit may include a missing recovery database, and may transmit the file to the server, but may store a file that has not been transmitted when the transmission fails a predetermined number of times in the missing recovery database.
한편, 본 발명의 다른 일측면은, 수처리 장치에 대한 상태 정보를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 데이터 수집부로부터 상기 상태 정보를 수신하고 상기 상태 정보로부터 상태 수를 계산하며 상기 상태 수를 상기 상태 정보가 수집된 시간 및 상기 수처리 장치와 매칭하며 상기 상태 수가 기 설정된 오차 범위와 비교하여 상기 수처리 장치의 이상 여부를 판단하는 제어부를 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 제공한다.On the other hand, another aspect of the present invention is a data collection unit for collecting state information about the water treatment device, receiving the state information from the data collection unit, calculating the number of states from the state information, and calculating the number of states as the state It provides a data collection and management system for a device using IoT, including a control unit that matches the information collected time and the water treatment device and determines whether the water treatment device is abnormal by comparing the number of states with a preset error range.
상기 상태 수는 상기 상태 정보를 레이놀즈 수 계산 공식에 적용하여 산출될 수 있다. The number of states may be calculated by applying the state information to a Reynolds number calculation formula.
상기 기 설정된 오차 범위는 수집된 상태 정보 중 정상 운전 상태로부터 표본 오차로 계산할 수 있다. The preset error range may be calculated as a sample error from a normal driving state among the collected state information.
상기 제어부를 갖는 엣지 컴퓨팅 장치를 더 포함할 수 있다.It may further include an edge computing device having the control unit.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features and advantages other than those described above will become apparent from the following detailed description, claims and drawings for carrying out the invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 시계열 데이터의 결손을 보완하여, 장치의 상태를 보다 정확하게 파악할 수 있다. The data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention compensates for the deficiency of time series data, so that the state of the device can be more accurately identified.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 시계열 데이터의 오류 및 결손을 판단하고, 데이터를 보완하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다. The data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention can improve reliability by determining errors and deficits in time series data and supplementing the data.
본 발명의 어느 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 장비노후화, 장비성능저하와 같이 진행형으로 나타나는 이상여부에 대해서 레이놀즈 수의 경향성을 확인함으로써 이상여부를 확인할 수 있다. The data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention can confirm whether there is an abnormality by checking the tendency of the Reynolds number for abnormalities that appear in a progressive form, such as equipment aging and equipment performance degradation.
본 발명의 어느 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 순간 공급전원차단, 설비 운전자의 오작동와 같은 순간형으로 나타나는 이상여부에 대해서는 기존에 확보된 레이놀즈 수 범위를 통하여 판단할 수 있다. In the data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention, it can be determined through the previously secured Reynolds number range for abnormalities such as instantaneous power cut-off and malfunction of facility operators there is.
본 발명의 어느 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 기존 수처리 시설 제어설비 외 별도로 분산 데이터 저장 및 연산을 실시하여 통신량 및 연산부하을 방지할 수 있다.The data collection and management system of the device using the IoT according to an embodiment of the present invention can prevent the communication amount and computational load by separately storing and calculating distributed data in addition to the existing water treatment facility control facility.
물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.Of course, the scope of the present invention is not limited by these effects.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 1 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템의 파일을 개략적으로 도시한 도면이다. 2 is a diagram schematically illustrating a file of a data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 3 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으도 도시한 도면이다. 4 is a diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 5 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 순서도이다. 6 is a flowchart schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
이하, 본 개시의 다양한 실시예가 첨부된 도면과 연관되어 기재된다. 본 개시의 다양한 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나, 이는 본 개시의 다양한 실시예를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 다양한 실시예의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.Hereinafter, various embodiments of the present disclosure are described in connection with the accompanying drawings. Various embodiments of the present disclosure are capable of various changes and may have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and the related detailed description is described. However, this is not intended to limit the various embodiments of the present disclosure to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications and/or equivalents or substitutes included in the spirit and scope of the various embodiments of the present disclosure. In connection with the description of the drawings, like reference numerals have been used for like elements.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용될 수 있는 "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 개시(disclosure)된 해당 기능, 동작 또는 구성요소 등의 존재를 가리키며, 추가적인 하나 이상의 기능, 동작 또는 구성요소 등을 제한하지 않는다. 또한, 본 개시의 다양한 실시예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Expressions such as “comprises” or “may include” that may be used in various embodiments of the present disclosure indicate the existence of a disclosed function, operation, or component, and may include one or more additional functions, operations, or Components, etc. are not limited. Also, in various embodiments of the present disclosure, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, action, component, part, or combination thereof described in the specification is present, It should be understood that this does not preclude the possibility of addition or existence of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 개시의 다양한 실시예에서 "또는" 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들어, "A 또는 B"는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.In various embodiments of the present disclosure, expressions such as “or” include any and all combinations of words listed together. For example, "A or B" may include A, may include B, or may include both A and B.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 실시예들의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는 모두 사용자 기기이며, 서로 다른 사용자 기기를 나타낸다. 예를 들어, 본 개시의 다양한 실시예의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Expressions such as “first”, “second”, “first”, or “second” used in various embodiments of the present disclosure may modify various components of various embodiments, but do not limit the components. does not For example, the above expressions do not limit the order and/or importance of corresponding components. The above expressions may be used to distinguish one component from another. For example, both the first user device and the second user device are user devices, and represent different user devices. For example, without departing from the scope of the various embodiments of the present disclosure, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, but the component and It should be understood that other new components may exist between the other components. On the other hand, when an element is referred to as being “directly connected” or “directly connected” to another element, it will be understood that no new element exists between the element and the other element. should be able to
본 개시의 다양한 실시예에서 사용한 용어는 단지 특정일 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시의 다양한 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.Terms used in various embodiments of the present disclosure are only used to describe one specific embodiment, and are not intended to limit the various embodiments of the present disclosure. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 개시의 다양한 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which various embodiments of the present disclosure pertain.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시의 다양한 실시예에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in various embodiments of the present disclosure, ideal or excessively formal terms not interpreted as meaning
이하에서 시스템은 장치들의 구성, 이들 장치들의 작동 방법, 장치들의 작동 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 매체 중 적어도 어느 하나이거나, 이들 중 일부, 또는 이들 모두일 수도 있다. Hereinafter, a system may be at least any one, some of, or both of a computer program for executing a configuration of devices, a method of operating these devices, a computer program executing the method of operating the devices, and a medium in which the computer program is recorded.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 본 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 장비부(10), 게이트웨이부(20) 및 서버부(30)를 포함할 수 있다. 장비부(10)은 현장(1)에 설치되며, 서버부(30)는 상황실(3)에 설치된다. 그리고 게이트웨이부(20)는 상황실(3) 또는 상황실(3)과 현장(1) 사이에 설치될 수 있다. 1 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to an embodiment of the present invention. The data collection and management system of a device using IoT according to the present embodiment may include an equipment unit 10 , a gateway unit 20 , and a server unit 30 . The equipment unit 10 is installed at the site 1 , and the server unit 30 is installed at the situation room 3 . In addition, the gateway unit 20 may be installed between the control room 3 or the control room 3 and the site 1 .
여기서 장비부(10)은 장치(11)을 포함한다. 장치(11)은 현장(1)에 설치되어 동작하는 구성요소이며, 예를 들어 수도밸브, 펌프, 배관, 공기압축기, 열교환기 등 일 수 있다. 보다 구체적으로 장치(11)은 수도밸브, 펌프, 공기압축기, 열교환기 등일 수 있다. 또한, 장치(11)은 정수장 및 하수처리장에 설치되는 수도설비일 수 있다. 물론 장치(11)을 이에 한정하는 것은 아니며, 장치(11)은 플랜트 등에 설치되고 에너지를 소비하는 설비일 수 있다. Here, the equipment part 10 includes a device 11 . The device 11 is a component installed and operated at the site 1 , and may be, for example, a water valve, a pump, a pipe, an air compressor, a heat exchanger, and the like. More specifically, the device 11 may be a water valve, a pump, an air compressor, a heat exchanger, or the like. In addition, the device 11 may be a water supply facility installed in a water purification plant and a sewage treatment plant. Of course, the device 11 is not limited thereto, and the device 11 may be a facility installed in a plant or the like and consuming energy.
추가적으로 장비부(10)은 장치(11)의 상태를 파악하는 센서(12)를 포함할 수 있다. 예를 들어 센서(12)는 압력계, 온도계, 유량계 등일 수 있다. 물론 센서(12)는 이에 한정되는 것은 아니다. 센서(12)는 장치(11)의 일예인 배관 등에 부착되어 배관의 압력, 온도, 유량을 측정한다. Additionally, the equipment unit 10 may include a sensor 12 for detecting the state of the device 11 . For example, the sensor 12 may be a pressure gauge, a thermometer, a flow meter, or the like. Of course, the sensor 12 is not limited thereto. The sensor 12 is attached to a pipe, which is an example of the device 11 , and measures the pressure, temperature, and flow rate of the pipe.
이러한 센서(12)는 자체적으로 통신수단을 구비하여 후술할 게이트웨이부(20)와 통신할 수 있다. 예컨대 센서(12)는 RS-232/422/485, 패널포트, UART, USB포트와 같은 유선 디지털 통신을 수행하는 통신수단을 구비하거나, Wifi, LoRA, 3G, 4G, LTE-m, LTE 등의 무선 통신 수단을 구비할 수 있다. 또는 센서(12)부는 유무선 통합 통신수단을 구비할 수도 있다. The sensor 12 may communicate with the gateway unit 20 to be described later by having a communication means by itself. For example, the sensor 12 is provided with communication means for performing wired digital communication such as RS-232/422/485, panel port, UART, USB port, or Wifi, LoRA, 3G, 4G, LTE-m, LTE, etc. Wireless communication means may be provided. Alternatively, the sensor 12 unit may include a wired/wireless integrated communication means.
한편, 장비부(10)은 장치(11) 및 센서(12)가 자체 통신수단을 구비하지 않는 경우 통신 모듈(13)을 더 포함할 수 있다. 여기서 통신 모듈(13)은 PLC(Programmable Logic Controller)일 수 있다. Meanwhile, the equipment unit 10 may further include a communication module 13 when the device 11 and the sensor 12 do not have their own communication means. Here, the communication module 13 may be a programmable logic controller (PLC).
전술한 장비부(10)은 센서(12)를 이용하여 장치(11)의 상태에 관련된 로우 데이터를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로 전술한 장비부(10)은 특정 시간단위로 장치(11)의 상태를 측정한다. 예컨대, 장치(11)이 펌프인 경우, 센서(12)는 에너지 소비량, 입구 및 출구의 유량, 압력 등을 측정하여 로우 데이터를 생성할 수 있다. The above-described equipment unit 10 may use the sensor 12 to generate raw data related to the state of the device 11 . More specifically, the above-described equipment unit 10 measures the state of the device 11 in a specific time unit. For example, if the device 11 is a pump, the sensor 12 may measure energy consumption, inlet and outlet flow rates, pressure, and the like to generate raw data.
한편, 게이트웨이부(20)는 장비부(10)로부터 로우 데이터를 수신하고, 로우 데이터를 시계열 데이터로 가공할 수 있다. 예를 들어, 게이트웨이부(20)는 수신한 로우 데이터에 타임스탬프와 장치 고유 아이디를 매칭하여, 아래 표와 같이 시계열 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 게이트웨이부(20)는 타임스탬프(Timestamp), 장치 고유 아이디(Device ID), 센싱 데이터(Value00)를 포함하는 시계열 데이터를 생성할 수 있다. Meanwhile, the gateway unit 20 may receive raw data from the equipment unit 10 and process the raw data into time series data. For example, the gateway unit 20 may generate time series data as shown in the table below by matching a timestamp and a device unique ID to the received raw data. That is, the gateway unit 20 may generate time series data including a timestamp, a device ID, and the sensing data Value00.
TimestampTimestamp Device IDDevice ID Value00Value00
2020-09-07 13:30:002020-09-07 13:30:00 10011001 2323
2020-09-07 13:30:012020-09-07 13:30:01 10011001 2222
2020-09-07 13:30:022020-09-07 13:30:02 10011001 2323
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보다 상세히 설명하면, 게이트웨이부(20)는 장비부(10)로부터 에너지 소비량 등 로우 데이터를 수신하여, 특정 시간단위와 장치(11)별 고유 아이디를 결합하여 시계열 데이터를 생성한다. 시계열 데이터의 순서는 상기 표와 같이 타임스탬프, 장치 고유 아이디, 로우 데이터(센싱 값) 순으로 정렬한다. In more detail, the gateway unit 20 receives raw data such as energy consumption from the equipment unit 10 , and combines a specific time unit with a unique ID for each device 11 to generate time series data. The order of time series data is arranged in the order of timestamp, device unique ID, and raw data (sensing value) as shown in the table above.
여기서 Device ID는 장치(11)별로 고유한 아이디이며, 예를 들어 수처리장에 설치된 여러 장비 중 첫 번째 펌프인 장비는 1001로 Device ID가 부여되고, 두 번째 펌프는 1002로 Device ID가 부여되며, 세 번째 펌프는 1003으로 고유한 아이디가 부여된다. Here, Device ID is a unique ID for each device 11. For example, the device that is the first pump among several equipment installed in the water treatment plant is given a Device ID as 1001, and the second pump is given a Device ID as 1002, The third pump is given a unique ID of 1003.
추가적으로 위 표에 기재되지 않았지만, 센서(12)는 하나의 장치(11)에 센서(12)별로 고유의 아이디가 부여될 수 있다. 예를 들어, 제1 장치(11)의 제1 센서는 s001, 제2 센서는 s002, 제3 센서는 s003 등으로 부여될 수 있다. In addition, although not described in the table above, the sensor 12 may be assigned a unique ID for each sensor 12 to one device 11 . For example, the first sensor of the first device 11 may be assigned as s001, the second sensor as s002, the third sensor as s003, and the like.
그리고 시계열 데이터는 위 표와 다르게 타임스탬프, 장치 고유 아이디, 센서 고유 아이디, 로우 데이터로 구성될 수도 있다. And, different from the table above, the time series data may be composed of a timestamp, a device unique ID, a sensor unique ID, and raw data.
이러한 게이트웨이부(20)는 시계열 데이터를 저장할 수 있다. 즉, 게이트웨이부(20)는 시계열 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스(240)를 포함할 수 있다. The gateway unit 20 may store time series data. That is, the gateway unit 20 may include a database 240 for storing time series data.
이때, 게이트웨이부(20)는 특정 시간 간격으로 시계열 데이터를 수집하여 저장된 파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이 게이트웨이부(20)는 10분 간격으로 시계열 데이터를 수집하여 하나의 파일을 생성할 수 있다. 즉 게이트웨이부(20)는 10분마다 파일을 하나씩 생성할 수 있다. In this case, the gateway unit 20 may generate a stored file by collecting time series data at specific time intervals. For example, as shown in FIG. 2 , the gateway unit 20 may generate one file by collecting time series data at 10-minute intervals. That is, the gateway unit 20 may generate one file every 10 minutes.
서버부(30)는 게이트웨이부(20)로부터 시계열 데이터가 저장된 파일을 수신할 수 있다. 그리고 서버부(30)는 파일에 저장된 시계열 데이터를 읽어 데이터베이스 또는 SQL서버(32)에 저장할 수 있다. The server unit 30 may receive a file in which time series data is stored from the gateway unit 20 . In addition, the server unit 30 may read the time series data stored in the file and store it in the database or the SQL server 32 .
한편, 게이트웨이부(20)는 단선 등의 물리적인 오류 또는 통신 이상 등의 이유로 서버부(30)와 통신이 불안정하게 연결될 수 있다. 이때, 게이트웨이부(20)는 소정 횟수 전송을 실패할 경우, 전송되지 않은 파일을 결측 복구 데이터베이스에 저장할 수 있다. 게이트웨이부(20)의 데이터베이스(24)는 결측 복구 데이터베이스를 포함할 수 있다. On the other hand, the gateway unit 20 may be unstable in communication with the server unit 30 due to a physical error such as disconnection or communication abnormality. In this case, when the transmission fails a predetermined number of times, the gateway unit 20 may store the file that has not been transmitted in the missing recovery database. The database 24 of the gateway unit 20 may include a missing recovery database.
예를 들어, 게이트웨이부(20)는 통신 이상 등 어떠한 이유로든 파일을 2회 이상 전송 실패하면, 전송 실패한 파일을 결측 복구 데이터베이스에 저장한다. 그리고 게이트웨이부(20)는 저장된 전송 실패 파일을 소정의 시간이 흐른 후 다시 서버부(30)로 전송을 시도한다. For example, if the gateway unit 20 fails to transmit the file twice or more for any reason, such as communication error, it stores the failed file in the missing recovery database. Then, the gateway unit 20 attempts to transmit the stored transmission failure file to the server unit 30 again after a predetermined time elapses.
서버부(30)는 전송 실패 파일을 수신하여, 시계열 데이터를 서버부(30)의 데이터베이스(31)나 SQL서버(32)에 기록하여 보완한다. 이때, 서버부(30)는 전송 실패 파일을 그대로 서버부(30)의 데이터베이스(31)나 SQL서버(32)에 저장할 수 있다. 또는 서버부(30)는 전송 살패 파일을 서버부(30)의 데이터베이스(31)나 SQL서버(32)에 저장된 시계열 데이터와 비교하여 결측된 시계열 데이터만을 보완할 수도 있다. The server unit 30 receives the transmission failure file, records the time series data in the database 31 or the SQL server 32 of the server unit 30, and supplements it. In this case, the server unit 30 may store the transmission failure file as it is in the database 31 or the SQL server 32 of the server unit 30 . Alternatively, the server unit 30 may compensate only the missing time series data by comparing the transmission killing file with the time series data stored in the database 31 or the SQL server 32 of the server unit 30 .
한편, 도 1을 다시 참조하면, 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 장비 및 설비의 이상유무 점검 시스템의 게이트웨이부(20)는 마스터 게이트웨이(21)와 슬레이브 게이트웨이(22)를 포함한다. 게이트웨이의 이중화를 통하여, 안정적으로 운영할 수 있다. On the other hand, referring back to FIG. 1 , the gateway unit 20 of the equipment and equipment abnormality inspection system according to another embodiment of the present invention includes a master gateway 21 and a slave gateway 22 . Through the duplication of the gateway, it can be operated stably.
장비부(10)은 마스터 게이트웨이(21)의 고장 상태를 대비하여, 평소에 슬레이브 게이트웨이(22)로 로우 데이터를 전송할 수 있다. 또한, 게이트웨이부(20)는 가상 게이트웨이(23)를 더 포함하여, 3중으로 게이트웨이를 구성할 수 있다. 여기서 가상 게이트웨이(23)는 클라우드 게이트웨이일 수 있다. The equipment unit 10 may transmit raw data to the slave gateway 22 in preparation for a failure state of the master gateway 21 . In addition, the gateway unit 20 may further include a virtual gateway 23 to configure a triple gateway. Here, the virtual gateway 23 may be a cloud gateway.
한편, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 설명한다. 본 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 설명함에 있어, 전술한 실시예와 중복되는 설명은 생략한다. Meanwhile, a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention will be schematically described. In describing the data collection and management system of a device using the IoT according to the present embodiment, a description that overlaps with the above-described embodiment will be omitted.
본 실시예에 따르면, 게이트웨이부(20)는 소정의 시간 단위로 생성한 파일을 파일 전송 프로토콜을 통하여 서버부(30)로 전송할 수 있다. 이때, 파일 전송 프로토콜은 예컨대 FTP, SFTP일 수 있다. 그리고 소정의 시간 단위는 10분 단위일 수 있다. According to the present embodiment, the gateway unit 20 may transmit a file generated in units of a predetermined time to the server unit 30 through a file transfer protocol. In this case, the file transfer protocol may be, for example, FTP or SFTP. In addition, the predetermined time unit may be a unit of 10 minutes.
서버부(30)는 파일에 저장된 시계열 데이터를 읽어, 서버부(30)의 데이터베이스(310) 또는 SQL서버(320)에 저장된 데이터와 비교한다. 그리고 비교 결과, 기록되지 않은 시계열 데이터를 발견하면, 서버부(30)는 미 기록 시계열 데이터를 서버부(30)의 데이터베이스(31) 또는 SQL서버(32)에 추가하여 저장한다. The server unit 30 reads the time series data stored in the file and compares it with data stored in the database 310 or the SQL server 320 of the server unit 30 . And as a result of the comparison, if unrecorded time series data is found, the server unit 30 adds and stores the unrecorded time series data to the database 31 or SQL server 32 of the server unit 30 .
도 3은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 본 실시예에서 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 수처리 장치의 상태 감지 시스템일 수 있다. 그리고 장치는 수처리 장치(110)일 수 있다. 3 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention. In this embodiment, the data collection and management system of the device using the IoT may be a state detection system of the water treatment device. And the device may be a water treatment device 110 .
본 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 데이터 수집부(211)와, 제어부(212) 및 서버부를 포함한다. 추가적으로 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 수처리 장치(110)의 상태를 모니터링하기 위하여, 노드부(140), 게이트웨이(220), 센서(120) 등을 더 포함할 수 있다. The data collection and management system of a device using IoT according to the present embodiment includes a data collection unit 211 , a control unit 212 , and a server unit. Additionally, the data collection and management system of the device using IoT may further include a node unit 140 , a gateway 220 , a sensor 120 , and the like in order to monitor the state of the water treatment device 110 .
상세한 설명에 앞서 수처리 장치(110)에 대해 설명하면, 수처리 장치(110)는 유체가 유동하는 장치이며, 예를 들어 펌프, 밸브, 공기압축기, 열교환기 등일 수 있다. 이러한 수처리 장치(110)들은 현장(100)에 설치된다. If the water treatment device 110 is described before the detailed description, the water treatment device 110 is a device through which a fluid flows, and may be, for example, a pump, a valve, an air compressor, a heat exchanger, and the like. These water treatment devices 110 are installed at the site 100 .
센서(120)는 압력계, 온도계, 유량계 등일 수 있다. 물론 센서(120)는 이에 한정되는 것은 아니다. 센서(120)는 수처리 장치(110)(예컨대 펌프) 또는 배관 등에 부착되어 수처리 장치(110) 또는 배관을 유동하는 유체의 압력, 온도, 유량을 측정한다. The sensor 120 may be a pressure gauge, a thermometer, a flow meter, or the like. Of course, the sensor 120 is not limited thereto. The sensor 120 is attached to the water treatment device 110 (eg, a pump) or a pipe to measure the pressure, temperature, and flow rate of a fluid flowing through the water treatment device 110 or the pipe.
노드부(140)는 장치 및 센서(120) 중 적어도 어느 하나로부터 시계열 데이터를 수신한다. 노드부(140)는 연결 지점을 말하며, 데이터 전송을 인식하고 처리(process)하거나 전달(forward)할 수 있도록 프로그램 되어 있다. 또한 노드부(140)는 네트워크에 붙어서 전송할 정보를 만들고, 통신 채널 상으로 이를 주고받는 활성화된 전자 기기를 일컫는다.The node unit 140 receives time series data from at least one of the device and the sensor 120 . The node unit 140 refers to a connection point and is programmed to recognize and process or forward data transmission. Also, the node unit 140 refers to an activated electronic device that attaches to a network, creates information to be transmitted, and exchanges it over a communication channel.
이러한 수처리 장치(110)와 센서(120)는 상태 정보를 노드부(140)로 전송한다. 예를 들어 장치가 펌프인 경우, 에너지 소비량, 유체의 온도, 속도 등을 노드부(140)로 전송한다. 또는 수처리 장치(110)가 밸브 또는 배관인 경우, 유체의 속도, 온도 등을 노드부(140)로 전송한다. The water treatment device 110 and the sensor 120 transmit status information to the node unit 140 . For example, when the device is a pump, energy consumption, fluid temperature, speed, etc. are transmitted to the node unit 140 . Alternatively, when the water treatment device 110 is a valve or a pipe, the speed and temperature of the fluid are transmitted to the node unit 140 .
이때, 수처리 장치(110) 및 센서(120)는 아날로그로 통신하거나 디지털로 통신하여 노드부(140)로 상태 정보를 전송할 수 있다. 한편, 장치가 자체적으로 통신하지 못하는 경우 PLC(130)(PROGRAMMERBLE LOGIC CONTROLLER)를 통해 상태 정보를 노드부(140)로 전송할 수 있다. In this case, the water treatment device 110 and the sensor 120 may transmit the state information to the node unit 140 through analog or digital communication. Meanwhile, when the device cannot communicate by itself, the state information may be transmitted to the node unit 140 through the PLC 130 (PROGRAMMERBLE LOGIC CONTROLLER).
노드부(140)는 수신한 상태 정보를 수신 시간과 매칭하고, 이를 저장하거나 전송할 수 있다. 노드부(140)의 용량이 한정적이기 때문에 최신 시계열 데이터를 위주로 저장할 수 있다. 이때 시간 순서대로 별도의 넘버링으로 일련번호를 매길 수도 있다. The node unit 140 may match the received state information with the reception time, and may store or transmit it. Since the capacity of the node unit 140 is limited, it is possible to mainly store the latest time series data. In this case, serial numbers may be assigned by separate numbering in chronological order.
이러한 노드부(140)는 복수로 이루어질 수 있다. 노드부(140)는 수처리 장치(110)를 그룹별로 관리하고, 장비가 많아질수록 노드부(140)도 많아질 수 있다. Such a node unit 140 may be formed in plurality. The node unit 140 manages the water treatment apparatus 110 for each group, and as the number of equipment increases, the number of the node units 140 may also increase.
노드부(140)는 게이트웨이(220)를 통해 수처리 장치(110)의 상태 정보를 데이터 수집부(211)로 전송할 수 있다. The node unit 140 may transmit the state information of the water treatment device 110 to the data collection unit 211 through the gateway 220 .
데이터 수집부(211)는 수처리 장치(110)에 대한 상태 정보를 수집한다. 보다 상세히, 데이터 수집부(211)는 전술한 바와 같이 수처리 장치(110)로부터 상태 정보를 전송 받는 방식으로 수처리 장치(110)의 상태 정보를 수집할 수 있다. 여기서 주로 수집되는 상태 정보는 수처리 장치(110) 또는 유체의 온도, 속도 등 일 수 있다. The data collection unit 211 collects state information about the water treatment device 110 . In more detail, the data collection unit 211 may collect status information of the water treatment device 110 in a manner that receives status information from the water treatment device 110 as described above. Here, the state information mainly collected may be the temperature, speed, etc. of the water treatment device 110 or the fluid.
또한, 데이터 수집부(211)는 설계도면 또는 수처리 장치(110)에 대한 사양으로부터 수처리 장치(110)에 관한 상태 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(211)는 펌프의 사양, 밸브의 사양(직경 등), 배관의 사양(직경 등)을 설계도면, 설명서 또는 스펙시트 등으로부터 수집하여 보관하고 있을 수 있다. 이때, 데이터 수집부(211)는 상태 정보를 수집한 시간 또는 생성시간, 수처리 장비 아이디, 상태 정보를 매칭하여 저장할 수 있다. 수집한 시간 및 생성 시간은 차이가 크지 않기 때문에 이하에서 동등한 것으로 설명한다. Also, the data collection unit 211 may collect state information regarding the water treatment apparatus 110 from a design drawing or a specification for the water treatment apparatus 110 . For example, the data collection unit 211 may collect and store the specifications of the pump, the specifications of the valves (diameter, etc.), and the specifications (diameter, etc.) of the piping from design drawings, instructions, or spec sheets. In this case, the data collection unit 211 may match and store the collection time or generation time of the state information, the ID of the water treatment equipment, and the state information. Since there is no significant difference between the collection time and the generation time, they will be described as equivalent below.
또한, 데이터 수집부(211)는 유체에 관련된 상태 정보도 포함할 수 있다. 예를 들어, 유체의 종류, 점도, 밀도 등에 관련된 상태 정보를 포함할 수도 있다. Also, the data collection unit 211 may include state information related to the fluid. For example, it may include state information related to the type of fluid, viscosity, density, and the like.
이러한 데이터 수집부(211)는 현장 사무실 또는 상황실(200) 등에 위치한 서버(210) 또는 워크스테이션의 구성요소일 수 있다. The data collection unit 211 may be a component of the server 210 or a workstation located in the field office or the situation room 200 .
제어부(212)는 데이터 수집부(211)로부터 상태 정보를 수신하고, 상태 정보로부터 상태 수를 계산하며, 상태 정보로부터 상태 수를 계산하며, 상태 수를 상태 정보가 수집된 시간 및 상기 수처리 장치(110)와 매칭하여 저장하며, 상태 수가 기 설정된 오차 범위와 비교하여 상기 수처리 장치(110)의 이상 여부를 판단한다. 본 실시예에서 제어부(212)는 현장(100) 사무실 또는 상황실(200) 등에 위치한 서버(210) 또는 워크스테이션의 구성요소일 수 있다. The control unit 212 receives the state information from the data collection unit 211, calculates the number of states from the state information, calculates the number of states from the state information, and sets the number of states to the time the state information was collected and the water treatment device ( 110) and stored, and the number of states is compared with a preset error range to determine whether the water treatment device 110 is abnormal. In the present embodiment, the control unit 212 may be a component of the server 210 or a workstation located in the field 100, office, or situation room 200 .
보다 상세히 설명하면, 제어부(212)는 데이터 수집부(211)로부터 수처리 장치(110)의 상태 정보를 수집한다. 예를 들어, 수처리 장치(110)의 상태 정보는 유체의 온도 및 속도 등 수처리 장치(110)로부터 수집된 정보를 포함하며, 유체에 관한 정보 및 배관의 지름 등 설계도면 또는 스펙 등으로부터 수집된 정보를 포함한다. In more detail, the control unit 212 collects state information of the water treatment device 110 from the data collection unit 211 . For example, the state information of the water treatment device 110 includes information collected from the water treatment device 110 such as the temperature and speed of the fluid, information about the fluid and information collected from design drawings or specifications, such as the diameter of the pipe includes
그리고, 제어부(212)는 상태 정보로부터 상태를 계산한다. 구체적으로 상태 수(R e)는 상태 정보 중 적어도 일부를 레이놀즈 수 계산 공식에 적용하여 산출된다. 물론 상태 수는 이에 한정되는 것은 아니다. Then, the control unit 212 calculates a state from the state information. Specifically, the number of states ( Re ) is calculated by applying at least a portion of the state information to the Reynolds number calculation formula. Of course, the number of states is not limited thereto.
수처리 공정은 배관을 통하여 유체(예컨대 물)을 이송할 경우에는 전달력을 펌프 또는 위치차를 이용한다. 이때, 유속의 정도에 따라 층류, 천이과정 및 난류 등의 유동으로 구분되며, 이는 수온, 점도와 같은 유체의 고유 성질에 영향을 받는다. 이러한 유동을 구분하기 위해서 무차원 수로써 레이놀즈 수((Reynolds number)를 적용할 수 있다. 즉 아래 수학식을 이용하여 레이놀즈 수를 계산할 수 있다. The water treatment process uses a pump or a position difference to transfer a fluid (eg, water) through a pipe. At this time, flows such as laminar flow, transitional process, and turbulent flow are classified according to the degree of flow rate, and this is affected by the intrinsic properties of the fluid, such as water temperature and viscosity. In order to classify such a flow, the Reynolds number can be applied as a dimensionless number. That is, the Reynolds number can be calculated using the following equation.
Figure PCTKR2020016224-appb-img-000001
Figure PCTKR2020016224-appb-img-000001
- V=유체 속도,μ=점성 계수, L = 평판의 길이 D = 원형관의 지름 - V = velocity of the fluid, μ = coefficient of viscosity, L = length of plate D = diameter of round tube
- 동점성 계수(υ) : 기체의 점성 계수가 온도에 따라 변화되는 성질을 계수화, 점성계수와 밀도의 비, 즉 점성계수 μ / 밀도ρ - Kinematic Viscosity Coefficient (υ): Coefficient of the property that the viscosity coefficient of gas changes with temperature, the ratio of the viscosity coefficient and density, that is, the viscosity coefficient μ / density ρ
수처리 장치(110)인 배관(111)을 예로 들면, 제어부(212)는 데이터 수집부(211)로부터 배관(111)의 특정 지점에 대한 상태 정보를 수신한다. 이때, 제어부(212)는 특정 정보만 수신할 수 있고, 여러 정보를 수신하여 그중에서 필요한 부분을 사용할 수 있다. Taking the pipe 111 that is the water treatment device 110 as an example, the control unit 212 receives status information on a specific point of the pipe 111 from the data collection unit 211 . In this case, the control unit 212 may receive only specific information, and may receive various pieces of information and use a necessary part among them.
측정 지점의 배관(111)에 대한 상태 정보는 유체의 속도, 원형관의 지름, 평판의 길이를 포함할 수 있다. 이때, 유체에 관련된 상태 정보는 전술한 바와 다르게 제어부(212)가 가지고 있을 수 있다. 예를 들어, 제어부(212)는 유체의 종류, 점도, 밀도, 동점성 계수, 점성계수 등 유체와 관련된 상태 정보를 포함할 수도 있다. The state information about the pipe 111 at the measurement point may include the velocity of the fluid, the diameter of the circular pipe, and the length of the plate. In this case, the state information related to the fluid may be possessed by the controller 212 differently from the above. For example, the controller 212 may include state information related to the fluid, such as the type of fluid, viscosity, density, dynamic viscosity coefficient, and viscosity coefficient.
그리고 제어부(212)는 수집된 상태 정보를 레이놀즈 수 계산식에 적용하여 상태 수(R e)를 산출할 수 있다. 또는 제어부(212)는 상태 정보와 기 저장된 정보를 가지고 상태 수(R e)를 산출할 수 있다. In addition, the controller 212 may calculate the number of states ( Re ) by applying the collected state information to the Reynolds number calculation formula. Alternatively, the controller 212 may calculate the number of states Re using the state information and pre-stored information.
그리고 제어부(212)는 산출된 상태 수(R e)를 수집된 시간 및 수집된 수처리 장치(110)와 매칭한다. 예를 들어, 제어부(212)는 아래 표와 같이 수집된 시간(datatime), 수처리 장치(110)(device) 및 상태 수(R e)를 시계열 데이터로 테이블화하여 매칭하고, 추가적으로 저장할 수도 있다. And the control unit 212 matches the calculated number of states ( Re ) with the collected time and the collected water treatment device (110). For example, the control unit 212 may match the collected time datatime , the water treatment device 110 (device), and the number of states (Re ) as time series data as time series data to match and additionally store as shown in the table below.
datetimedatetime DeviceDevice ReRe
2020-08-25 12:00:002020-08-25 12:00:00 pipe-1000pipe-1000 25002500
2020-08-25 12:00:102020-08-25 12:00:10 pipe-1000pipe-1000 45004500
2020-08-25 12:00:202020-08-25 12:00:20 pipe-1000pipe-1000 35003500
시계열 데이터에 대하여 일간, 주간, 월간, 년간 일정한 분포도 분석을 실시하여 각 시간대별로 일정한 분포도를 가지는 것을 확인할 수 있다.Daily, weekly, monthly, and yearly constant distribution analysis is performed on the time series data, and it can be confirmed that the time series data has a constant distribution for each time period.
그리고 제어부(212)는 상기 기 설정된 오차 범위와 비교하여 수처리 장치(110)의 이상 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 배관(111)의 상태 수(R e)의 정상 범위를 2000보다 크거나 같고, 4000보다 작거나 같다고 정할 수 있다. 그리고 제어부(212)는 상태 수(R e)가 이 범위를 벗어나는지 여부를 판단한다. 위 표와 같이 상태 수(R e)가 4500이 되면, 제어부(212)는 수처리 장치(110)가 이상 있는 것으로 판단하고, 관리자에게 알람을 보낼 수 있다.In addition, the control unit 212 may determine whether the water treatment apparatus 110 is abnormal by comparing it with the preset error range. For example, the normal range of the number of states ( Re ) of the pipe 111 may be greater than or equal to 2000, and may be determined to be less than or equal to 4000. And the control unit 212 determines whether the number of states ( Re ) is out of this range. As shown in the table above, when the number of states ( Re ) reaches 4500, the control unit 212 may determine that the water treatment device 110 is abnormal, and may send an alarm to the manager.
그리고 관리자는 이를 보고 배관(111)을 점검하는 등의 조치를 취할 수 있다. In addition, the manager may take measures such as checking the pipe 111 by seeing this.
한편, 기 설정된 오차 범위는 정상운전 시의 상태 정보로부터 표본 오차로 계산할 수 있다. 예를 들어, 정상운전 시의 파일럿 상태 정보(데이터)로 표본 오차를 계산하여 기 설정된 오차 범위를 산정할 수 있다. 또는 수집된 상태 정보 중 정상 운전 상태를 추출하고, 표본 오차를 계산하여 기 설정된 오차 범위를 산정할 수도 있다. Meanwhile, the preset error range may be calculated as a sample error from state information during normal operation. For example, a preset error range may be calculated by calculating a sampling error using pilot state information (data) during normal operation. Alternatively, a preset error range may be calculated by extracting a normal driving state from the collected state information and calculating a sample error.
도 4는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 전술한 실시예에서 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템은 하나의 수처리 장치(110)를 예시로 설명하였다. 이하에서는 다른 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템이 복수의 수처리 장치(110)에 대하여 이상여부를 판단하는 것에 대하여 설명한다. 다른 일 실시예를 설명함에 있어, 전술한 실시예와 중복되는 설명은 생략한다.4 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention. In the above-described embodiment, the data collection and management system of the device using the IoT has been described with one water treatment device 110 as an example. Hereinafter, it will be described that the data collection and management system of the device using the IoT according to another embodiment determines whether there is an abnormality with respect to the plurality of water treatment devices 110 . In describing another embodiment, a description overlapping with the above-described embodiment will be omitted.
도 4를 참조하면, 수처리 설비는 복수의 수처리 장치(110)를 포함한다. 예를 들어, 배관(111), 밸브(112), 펌프(113) 등 여러 장비를 포함한다. 이하에서 배관(111), 밸브(112) 및 펌프(113)가 배치된 조건에 대해 설명한다. Referring to FIG. 4 , the water treatment facility includes a plurality of water treatment devices 110 . For example, it includes various equipment such as a pipe 111 , a valve 112 , and a pump 113 . Hereinafter, the conditions in which the pipe 111, the valve 112, and the pump 113 are arranged will be described.
데이터 수집부(211)는 각 수처리 장치(110)의 상태 정보를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집부(211)는 배관(111)의 상태 정보, 밸브(112)의 상태 정보 및 펌프(113)의 상태 정보를 수집한다. 이때, 전술한 센서(120), 노드부(140) 및 PLC(130) 중 적어도 어느 하나를 통해 상태 정보를 수집할 수 있다. The data collection unit 211 collects state information of each water treatment device 110 . For example, the data collection unit 211 collects state information of the pipe 111 , state information of the valve 112 , and state information of the pump 113 . In this case, state information may be collected through at least one of the aforementioned sensor 120 , the node unit 140 , and the PLC 130 .
또한, 데이터 수집부(211)는 설계도면, 스펙시트 등을 통해 배관(111), 밸브(112), 펌프(113)의 사양(예컨대, 직경, 에너지 소비량 등)을 수집하여 보관할 수 있다. In addition, the data collection unit 211 may collect and store specifications (eg, diameter, energy consumption, etc.) of the pipe 111 , the valve 112 , and the pump 113 through design drawings, spec sheets, and the like.
제어부(212)는 데이터 수집부(211)로부터 각각의 수처리 장치(110)의 상태 정보를 수신한다. 예를 들어, 제어부(212)는 배관(111)의 상태 정보, 밸브(112)의 상태 정보 및 펌프(113)의 상태 정보를 수신한다. The control unit 212 receives status information of each water treatment device 110 from the data collection unit 211 . For example, the control unit 212 receives the state information of the pipe 111 , the state information of the valve 112 , and the state information of the pump 113 .
보다 상세히 제어부(212)는 배관(111)의 직경, 배관(111)을 통과하는 유체의 속도를 수신할 수 있다. 또한 제이부(212)는 밸브(112)의 사양, 밸브(112) 입구 및 출구의 직경, 밸브(112)에 투입되는 유체의 속도, 밸브(111)에 유출되는 유체의 속도를 수신한다. 또한, 제어부(212)는 펌프(113)의 사양, 펌프(113)의 입구 및 출구의 직경, 펌프(113)에 투입되는 유체의 속도, 펌프(113)에서 유출되는 유체의 속도를 수신한다. In more detail, the controller 212 may receive the diameter of the pipe 111 and the velocity of the fluid passing through the pipe 111 . In addition, the second unit 212 receives the specifications of the valve 112 , the diameters of the inlet and outlet of the valve 112 , the velocity of the fluid input to the valve 112 , and the velocity of the fluid flowing out to the valve 111 . In addition, the control unit 212 receives the specification of the pump 113 , the diameters of the inlet and the outlet of the pump 113 , the velocity of the fluid input to the pump 113 , and the velocity of the fluid flowing out from the pump 113 .
그리고 제어부(212)는 각 수처리 장치(110)마다 상태 수(R e)를 전술한 레이놀즈 수 계산 수식을 이용하여 산출한다. 예를 들어, 제어부(212)는 특정 지점에서 배관(111)의 상태 수(R e)를 산출하고, 밸브(112)의 유입구 및 배출구에서의 상태 수(R e)를 산출하며, 펌프(113)의 유입구 및 배출구에서의 상태 수(R e)를 산출한다. And the control unit 212 calculates the number of states ( Re ) for each water treatment device 110 using the above-described Reynolds number calculation formula. For example, the control unit 212 calculates the state number Re e of the pipe 111 at a specific point, calculates the state number Re e at the inlet and outlet of the valve 112 , and the pump 113 ), calculate the number of states ( Re ) at the inlet and outlet.
그리고 제어부(212)는 산출된 상태 수(R e)들을 아래 표와 같이 수집된 시간(datatime), 수처리 장치(110)(device)에 상태 수(R e)를 매칭한다. 또한, 제어부(212)는 매치된 결과를 시계열 데이터로 테이블화하고 저장할 수도 있다. Then, the control unit 212 matches the calculated number of states ( Re ) to the collected time ( datatime ) and the number of states (Re ) to the water treatment device 110 (device) as shown in the table below. Also, the controller 212 may table and store the matched result as time series data.
datetimedatetime DeviceDevice ReRe
2020-08-25 12:00:002020-08-25 12:00:00 pipe-1000pipe-1000 25002500
2020-08-25 12:00:102020-08-25 12:00:10 pump-1001-inpump-1001-in 45004500
2020-08-25 12:00:102020-08-25 12:00:10 pump-1001-outpump-1001-out 35003500
2020-08-25 12:00:202020-08-25 12:00:20 valve-1002-invalve-1002-in 37003700
2020-08-25 12:00:202020-08-25 12:00:20 valve-1002-outvalve-1002-out 38003800
시계열 데이터에 대하여 일간, 주간, 월간, 년간 일정한 분포도 분석을 실시하여 각 시간대별로 일정한 분포도를 가지는 것을 확인할 수 있다.Daily, weekly, monthly, and yearly constant distribution analysis is performed on the time series data, and it can be confirmed that the time series data has a constant distribution for each time period.
그리고 제어부(212)는 상기 기 설정된 오차 범위와 비교하여 수처리 장치(110)의 이상 여부를 판단할 수 있다. 그리고 관리자는 이를 보고 배관(111), 밸브(112) 또는 펌프(113)을 점검하는 등의 조치를 취할 수 있다. In addition, the control unit 212 may determine whether the water treatment device 110 is abnormal by comparing it with the preset error range. In addition, the manager may take measures such as checking the pipe 111 , the valve 112 , or the pump 113 by looking at this.
한편, 기 설정된 오차 범위는 정상운전 시의 상태 정보로부터 표본 오차로 계산할 수 있다. 예를 들어, 정상운전 시의 파일럿 상태 정보(데이터)로 표본 오차를 계산하여 기 설정된 오차 범위를 산정할 수 있다. 또는 수집된 상태 정보 중 정상 운전 상태를 추출하고, 표본 오차를 계산하여 기 설정된 오차 범위를 산정할 수도 있다. Meanwhile, the preset error range may be calculated as a sample error from state information during normal operation. For example, a preset error range may be calculated by calculating a sampling error using pilot state information (data) during normal operation. Alternatively, a preset error range may be calculated by extracting a normal driving state from the collected state information and calculating a sample error.
도 5는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 5 is a block diagram schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention.
상태 수(R e)의 산출을 상황실(200)에 수처리 장치(110)를 관리하고 제어하기 위하여 기 구비된 서버(210)나 워크스테이션에서 실행하면, 서버(210)나 워크스테이션에 부하가 걸릴 수 있다. 이러한 것을 방지하기 위하여, 본 실시예에 따른 수처리 장치(110)의 상태 감지 시스템은 제어부(231)를 포함하는 엣지 컴퓨팅 장치(230)를 포함할 수 있다. When the calculation of the number of states ( Re ) is executed in the server 210 or workstation provided in advance in order to manage and control the water treatment device 110 in the control room 200, a load may be applied to the server 210 or the workstation. can To prevent this, the state detection system of the water treatment device 110 according to the present embodiment may include the edge computing device 230 including the control unit 231 .
제어부(231)는 상태 수(R e)를 실시간으로 계산하기 위하여 데이터 수집부(211)를 통하여 데이터를 취득한 후 연산을 실시한다. 그리고 제어부(231)는 산출된 상태 수를 관리자 또는 사용자에게 모니터로 전송하거나 알람 신호를 발신한다. 이때, 엣지 컴퓨팅 장치(230)는 서버(210)로 이상 여부에 대한 정보를 전송할 수 있다. 또는, 엣지 컴퓨팅 장치(230)는 별도로 구비된 포트를 통해 모니터 또는 스피커 등으로 이상 여부에 대한 정보를 관리자 또는 사용자에게 전송할 수 있다. The control unit 231 performs an operation after acquiring data through the data collection unit 211 to calculate the number of states ( Re ) in real time. Then, the control unit 231 transmits the calculated number of states to the manager or user to the monitor or transmits an alarm signal. In this case, the edge computing device 230 may transmit information on whether there is an abnormality to the server 210 . Alternatively, the edge computing device 230 may transmit information on whether there is an abnormality to a manager or a user through a separately provided port through a monitor or speaker.
이로 인해, 관리자 또는 사용자는 현재 수처리 장비(110)의 상태를 실시간으로 알 수 있다. Due to this, the manager or the user can know the current state of the water treatment equipment 110 in real time.
또한, 제어부(212)는 전술한 바와 같이 상태 수가 기 설정된 오차 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하여, 그 결과에 따라 관리자 또는 사용자에게 시각적, 청각적 알림을 줄 수 있다. Also, as described above, the control unit 212 may determine whether the number of states is within a preset error range, and may provide a visual and auditory notification to an administrator or a user according to the result.
이러한 제어부(212)를 포함하는 엣지 컴퓨팅 장치(230)는 위에 언급한 기능을 구현하기 위해서 RS-232/485포트, RJ45랜포트, 영상출력포트(VGA(RGB), HDMI, DVI, SDI 등)를 가지며, 데이터 송수신을 위한 유/무선모듈(wifi, LTE, lora, 5G, 블루투스, LAN포트를 가질 수 있음)을 가질 수 있다. 그리고 엣지 컴퓨팅 장치(230)는 CPU, RAM, 저장장치(SSD, HDD)로 구성된 연산장치를 포함하는 제어부(231)를 통하여 전술한 실시예에 따른 서버(210)의 제어부(212)의 기능을 수행한다. Edge computing device 230 including such a control unit 212 is RS-232/485 port, RJ45 LAN port, image output port (VGA (RGB), HDMI, DVI, SDI, etc.) to implement the above-mentioned functions. and may have a wired/wireless module (which may have wifi, LTE, lora, 5G, Bluetooth, and LAN ports) for data transmission and reception. And the edge computing device 230 performs the function of the control unit 212 of the server 210 according to the above-described embodiment through the control unit 231 including an arithmetic unit composed of a CPU, RAM, and storage devices (SSD, HDD). carry out
엣지 컴퓨팅 장치(230)는 시계열 데이터를 내부에 저장할 수 있고, 서버(210)로 전송할 수도 있다. 또한, 엣지 컴퓨팅 장치(230)는 API형태로 시계열 데이터를 제공할 수도 있다. The edge computing device 230 may store time series data therein, and may transmit it to the server 210 . Also, the edge computing device 230 may provide time series data in the form of an API.
한편 데이터 수집부(211)를 포함하는 서버(210)는 전술한 수처리 장치(110), 노드부, PLC(130), 게이트웨이(220) 등과 연결되며, 제어부(231)를 포함하는 엣지 컴퓨팅 장치(230)와 연결된다. 이때 서버(210)는 제어를 위한 별도의 프로세서(214)를 포함한다. On the other hand, the server 210 including the data collection unit 211 is connected to the aforementioned water treatment device 110 , the node unit, the PLC 130 , the gateway 220 , and the like, and the edge computing device including the control unit 231 ( 230) is connected. In this case, the server 210 includes a separate processor 214 for control.
따라서 본 실시예에 따른 수처리 장치(110)의 상태 감지 시스템은 기존 수처리 시설 제어설비 외 별도로 분산 데이터 저장 및 연산을 실시하여 통신량 및 연산부하를 방지할 수 있다.Therefore, the state detection system of the water treatment device 110 according to the present embodiment can prevent the communication amount and the calculation load by separately performing distributed data storage and calculation in addition to the existing water treatment facility control facility.
도 6은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템을 개략적으로 도시한 순서도이다. 전술한 내용과 중복되는 설명은 생략한다. 6 is a flowchart schematically illustrating a data collection and management system of a device using IoT according to another embodiment of the present invention. A description that overlaps with the above description will be omitted.
수처리 장치에 대한 상태 정보를 수집하는 상태 정보 수집 단계(S100)를 수행한다. 이 단계는 전술한 데이터 수집부(211)에서 수행할 수 있다. 보다 상세히 수처리 장치(110)로부터 상태 정보를 전송 받는 방식으로 수처리 장치(110)의 상태 정보를 수집할 수 있다. 여기서 주로 수집되는 상태 정보는 수처리 장치(110) 또는 유체의 온도, 속도 등 일 수 있다. A state information collection step (S100) of collecting state information about the water treatment device is performed. This step may be performed by the above-described data collection unit 211 . In more detail, the state information of the water treatment apparatus 110 may be collected in a manner in which the state information is transmitted from the water treatment apparatus 110 . Here, the state information mainly collected may be the temperature, speed, etc. of the water treatment device 110 or the fluid.
또한, 설계도면 또는 수처리 장치(110)에 대한 사양으로부터 수처리 장치(110)에 관한 상태 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 펌프의 사양, 밸브의 사양(직경 등), 배관의 사양(직경 등)을 설계도면, 설명서 또는 스펙시트 등으로부터 수집하여 보관하고 있을 수 있다. 이때, 상태 정보를 수집한 시간 또는 생성시간, 수처리 장비 아이디, 상태 정보를 매칭하여 저장할 수 있다. 수집한 시간 및 생성 시간은 차이가 크지 않기 때문에 이하에서 동등한 것으로 설명한다. In addition, state information regarding the water treatment apparatus 110 may be collected from a design drawing or a specification for the water treatment apparatus 110 . For example, the specification of the pump, the specification of the valve (diameter, etc.), and the specification of the pipe (diameter, etc.) may be collected and stored from design drawings, manuals or spec sheets. In this case, it is possible to match and store the collection time or creation time of the state information, the ID of the water treatment equipment, and the state information. Since there is no significant difference between the collection time and the generation time, they will be described as equivalent below.
또한, 수집하는 상태 정보는 유체에 관련된 정보도 포함할 수 있다. 예를 들어, 상태 정보는 유체의 종류, 점도, 밀도 등에 관련된 정보를 포함할 수도 있다. In addition, the collected state information may include information related to the fluid. For example, the state information may include information related to the type, viscosity, density, etc. of the fluid.
상기 상태 정보로부터 상태 수를 계산하는, 상태 수 계산 단계(S200)을 수행한다. A state number calculation step (S200) of calculating the number of states from the state information is performed.
상태 수(R e)는 상태 정보 중 적어도 일부를 레이놀즈 수 계산 공식에 적용하여 산출된다. 물론 상태 수는 이에 한정되는 것은 아니다. The number of states ( Re ) is calculated by applying at least some of the state information to a Reynolds number calculation formula. Of course, the number of states is not limited thereto.
수처리 공정은 배관을 통하여 유체(예컨대 물)을 이송할 경우에는 전달력을 펌프 또는 위치차를 이용한다. 이때, 유속의 정도에 따라 층류, 천이과정 및 난류 등의 유동으로 구분되며, 이는 수온, 점도와 같은 유체의 고유 성질에 영향을 받는다. 이러한 유동을 구분하기 위해서 무차원 수로써 레이놀즈 수((Reynolds number)를 적용할 수 있다. The water treatment process uses a pump or a position difference to transfer a fluid (eg, water) through a pipe. At this time, flows such as laminar flow, transitional process, and turbulent flow are classified according to the degree of flow rate, and this is affected by the intrinsic properties of the fluid, such as water temperature and viscosity. To classify these flows, the Reynolds number can be applied as a dimensionless number.
수처리 장치(110)인 배관(111)을 예로 들면, 배관(111)의 특정 지점에 대한 상태 정보를 수신한다. 이때, 제어부(212)는 특정 정보만 수신할 수 있고, 여러 정보를 수신하여 그중에서 필요한 부분을 사용할 수 있다. Taking the pipe 111 that is the water treatment device 110 as an example, state information on a specific point of the pipe 111 is received. In this case, the control unit 212 may receive only specific information, and may receive various pieces of information and use a necessary part among them.
측정 지점의 배관(111)에 대한 상태 정보는 유체의 속도, 원형관의 지름, 평판의 길이를 포함할 수 있다. 수집된 상태 정보를 레이놀즈 수 계산식에 적용하여 상태 수(R e)를 산출할 수 있다. 또는 상태 정보와 기 저장된 정보를 가지고 상태 수(R e)를 산출할 수 있다. The state information about the pipe 111 at the measurement point may include the velocity of the fluid, the diameter of the circular pipe, and the length of the plate. The number of states ( Re ) can be calculated by applying the collected state information to the Reynolds number calculation formula. Alternatively, the number of states ( Re ) may be calculated using the state information and pre-stored information.
상기 상태 수를 상기 상태 정보가 수집된 시간과 매칭하는 매칭 단계(S300)을 수행할 수 있다. 즉, 산출된 상태 수(R e)를 수집된 시간 및 수집된 수처리 장치(110)와 매칭한다. 예를 들어, 전술한 표 1과 같이 수집된 시간(datatime), 수처리 장치(110)(device) 및 상태 수(R e)를 시계열 데이터로 테이블화하여 매칭하고, 추가적으로 저장할 수도 있다. A matching step (S300) of matching the number of states with the time at which the state information is collected may be performed. That is, the calculated number of states ( Re ) is matched with the collected time and the collected water treatment device (110). For example, as shown in Table 1 above, the collected time ( datatime ), the water treatment device 110 (device), and the number of states (Re ) are tabled as time series data for matching, and may be additionally stored.
상기 상태 수를 기 설정된 오차 범위와 비교하여 상기 수처리 장치의 이상여부를 판단하는 이상여부 판단 단계(S400)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 배관(111)의 상태 수(R e)의 정상 범위를 2000보다 크거나 같고, 4000보다 작거나 같다고 정할 수 있다. An abnormality determination step (S400) of determining whether the water treatment apparatus is abnormal by comparing the number of states with a preset error range may be performed. For example, the normal range of the number of states ( Re ) of the pipe 111 may be greater than or equal to 2000, and may be determined to be less than or equal to 4000.
상태 수(R e)가 이 범위를 벗어나는지 여부를 판단한다. 만약 상태 수(R e)가 4500이 되면, 수처리 장치(110)가 이상 있는 것으로 판단하고, 관리자에게 알람을 보낼 수 있다.It is determined whether the number of states ( Re ) is out of this range. If the state number ( Re ) becomes 4500, it is determined that the water treatment device 110 is abnormal, and may send an alarm to the manager.
그리고 관리자는 이를 보고 배관(111)을 점검하는 등의 조치를 취할 수 있다. In addition, the manager may take measures such as checking the pipe 111 by seeing this.
한편, 기 설정된 오차 범위는 정상운전 시의 상태 정보로부터 표본 오차로 계산할 수 있다. 예를 들어, 정상운전 시의 파일럿 상태 정보(데이터)로 표본 오차를 계산하여 기 설정된 오차 범위를 산정할 수 있다. 또는 수집된 상태 정보 중 정상 운전 상태를 추출하고, 표본 오차를 계산하여 기 설정된 오차 범위를 산정할 수도 있다. Meanwhile, the preset error range may be calculated as a sample error from state information during normal operation. For example, a preset error range may be calculated by calculating a sampling error using pilot state information (data) during normal operation. Alternatively, a preset error range may be calculated by extracting a normal driving state from the collected state information and calculating a sample error.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.As such, the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, which are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. . Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

Claims (9)

  1. 장치를 포함하며, 상기 장치의 상태에 관련된 로우 데이터를 생성하는 장비부;A device comprising: an equipment unit configured to generate raw data related to a state of the device;
    상기 장비부로부터 상기 로우 데이터를 수신하고, 상기 로우 데이터를 시계열 데이터로 가공하며, 상기 시계열 데이터를 파일로 저장하는 게이트웨이부; 및a gateway unit for receiving the raw data from the equipment unit, processing the raw data into time series data, and storing the time series data as a file; and
    상기 게이트웨이부로부터 상기 파일을 수신하는 서버부;a server unit receiving the file from the gateway unit;
    를 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.Including, data collection and management system of devices using IoT.
  2. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 장비부는 상기 게이트웨이부와 통신하는 통신 모듈을 더 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The device unit data collection and management system using IoT, further comprising a communication module for communicating with the gateway unit.
  3. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 시계열 데이터는 타임스탬프, 상기 장치의 고유 아이디, 상기 로우 데이터를 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The time series data includes a timestamp, a unique ID of the device, and the raw data, a data collection and management system for a device using IoT.
  4. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 게이트웨이부는 특정 시간 간격으로 상기 시계열 데이터가 기록된 파일을 생성하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The data collection and management system of a device using IoT, wherein the gateway unit generates a file in which the time series data is recorded at a specific time interval.
  5. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 게이트웨이부는 결측 복구 데이터베이스를 포함하며, 상기 서버부로 상기 파일을 전송하되, 소정 횟수 전송 실패 시 전송되지 않은 파일을 상기 결측 복구 데이터베이스에 저장하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The gateway unit includes a missing recovery database, and transmits the file to the server unit, but stores a file that is not transmitted in the missing recovery database when transmission fails a predetermined number of times.
  6. 수처리 장치에 대한 상태 정보를 수집하는 데이터 수집부; 및a data collection unit for collecting status information about the water treatment device; and
    상기 데이터 수집부로부터 상기 상태 정보를 수신하고, 상기 상태 정보로부터 상태 수를 계산하며, 상기 상태 수를 상기 상태 정보가 수집된 시간 및 상기 수처리 장치와 매칭하며, 상기 상태 수가 기 설정된 오차 범위와 비교하여 상기 수처리 장치의 이상 여부를 판단하는 제어부;Receive the state information from the data collection unit, calculate the number of states from the state information, match the number of states with the time the state information was collected and the water treatment device, and compare the number of states with a preset error range a control unit for determining whether the water treatment device is abnormal;
    를 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.Including, data collection and management system of devices using IoT.
  7. 제6항에 있어서,7. The method of claim 6,
    상기 상태 수는 상기 상태 정보를 레이놀즈 수 계산 공식에 적용하여 산출되는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The number of states is calculated by applying the state information to a Reynolds number calculation formula, a data collection and management system for a device using IoT.
  8. 제6항에 있어서,7. The method of claim 6,
    상기 기 설정된 오차 범위는 수집된 상태 정보 중 정상 운전 상태로부터 표본 오차로 계산하는. IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The preset error range is calculated as a sample error from the normal driving state among the collected state information. Device data collection and management system using IoT.
  9. 제6항에 있어서, 7. The method of claim 6,
    상기 제어부를 갖는 엣지 컴퓨팅 장치를 더 포함하는, IoT를 이용한 장치의 데이터 수집 및 관리 시스템.The data collection and management system of a device using IoT, further comprising an edge computing device having the control unit.
PCT/KR2020/016224 2020-09-11 2020-11-18 System for collecting and managing data of device by using iot WO2022055022A1 (en)

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