KR101616072B1 - Monitoring method and system - Google Patents
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Abstract
본 발명은 복합적인 운전 조건하에서 작동되는 대상 시스템에서 측정된 신호를 운전 조건에 따라 적절하게 분류하여 다양한 사용 환경에서 대상 기계 시스템의 상태를 정확하게 모니터링하고 진단할 수 있는 모니터링 방법 및 시스템에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명의 실시예는, 대상 시스템을 모니터링하는 방법으로서, 상기 대상 시스템에서 측정된 신호를 n차원(n≥3 정수) 파라미터에 대한 분석값 및 빈도로 분류하여 데이터베이스화하는 단계; 및 상기 대상 시스템에서 측정된 신호에 대한 분석값과 빈도를 버블 차트(bubble chart)를 사용하여 n차원(n≥3 정수) 파라미터 상에 표현하여 상기 대상 시스템의 거동을 확인하는 단계;를 포함할 수 있다. The present invention relates to a monitoring method and system capable of accurately monitoring and diagnosing a state of a target mechanical system in various use environments by appropriately classifying signals measured in a target system operated under complex operating conditions according to operating conditions. According to an embodiment of the present invention, there is provided a method of monitoring a target system, the method comprising: classifying a signal measured by the target system into an analysis value and a frequency for an n-dimensional (n? And verifying the behavior of the target system by expressing the analysis value and the frequency of the signal measured in the target system on an n-dimensional (n? 3 integer) parameter using a bubble chart .
Description
본 발명은 예를 들어 소정의 목적을 수행하는 기계 시스템을 모니터링 하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더 상세하게는 복합적인 운전 조건하에서 작동되는 대상 시스템에서 측정된 신호를 운전 조건에 따라 적절하게 분류하여 다양한 사용 환경에서 대상 시스템의 상태를 정확하게 모니터링하고 진단할 수 있는 모니터링 방법 및 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a method and system for monitoring a mechanical system, for example, for performing a predetermined purpose, and more particularly to a method and system for monitoring a mechanical system, And more particularly, to a monitoring method and system capable of accurately monitoring and diagnosing a state of a target system in various use environments.
일반적으로, 풍력 발전기와 같은 기계 시스템은, 복합적인 운전 조건 하에서 작동한다.In general, mechanical systems such as wind turbines operate under complex operating conditions.
따라서, 기계 시스템의 일례인 풍력 발전기의 경우 구동계의 정확한 상태 모니터링을 위해서는 구동계의 회전수, 외부 풍속 및 발전 전력 등을 동시에 고려한 계측(측정) 신호의 분류가 필요하다. Accordingly, in the case of a wind turbine, which is an example of a mechanical system, it is necessary to classify the measurement (measurement) signal simultaneously considering the rotational speed of the driving system, external wind speed,
그런데, 기존에는 풍력 발전기의 경우, 풍력 발전기의 구동 상태 모니터링을 위해, 대부분 발전 파워 만을 고려하고 있어, 외부 풍속이 급격히 큰 요인에 의해 계측(측정)되는 신호를 고장으로 오진단하는 경우가 있었다. Conventionally, in the case of a wind turbine generator, most of the power generation power is considered in order to monitor the driving condition of the wind turbine generator, so that a signal that is measured (measured) by a large factor of the external wind speed is sometimes misdiagnosed as a failure.
상기와 같은 오진단을 방지하고, 진단의 신뢰성을 높이기 위해서는 다양한 운전 상태를 동시에 고려할 수 있는 다차원적인 신호 모니터링 및 이를 위한 데이터베이스의 구축이 요구되고 있다. In order to prevent the above-described false diagnosis and improve the reliability of the diagnosis, multidimensional signal monitoring capable of simultaneously considering various operating states and building a database therefor are required.
다차원적인 운전 상태에 따른 측정 신호 또는 계측 신호의 분류가 필요한 대상 시스템의 종류 및 이들과 관련된 파라미터들을 살펴 보면 다음과 같은 것들이 있을 수 있다. The types of the target system and the parameters related to the measurement signal or the measurement signal according to the multidimensional operation state may be as follows.
첫째로, 전술한 바와 같은 풍력 발전기의 기어 박스 및 베어링의 거동에 영향을 주는 파라미터는, 로터 회전수, 외부 풍속 및 발전 전력 등이 있고; 둘째로 자동차 및 철도 차량의 허브 베어링 회전수, 반경 방향 하중(가속도) 및 축 방향 하중(가속도) 등이 있고; 셋째로 대형 발전기(화력 및 원자력)의 로터 회전수, 스팀 온도/압력 및 발전 전력이 있고; 넷째로 압연기의 회전수 및 반경 방향 하중(가속도) 등이 있을 수 있다. First, the parameters affecting the behavior of the gear box and the bearing of the wind turbine as described above include rotor speed, external wind speed and generated power; Second, the number of revolutions, radial load (acceleration) and axial load (acceleration) of the hub bearings of automobiles and railway cars; Third, there are rotor revolutions of large generators (thermal and nuclear), steam temperature / pressure and generated power; Fourth, there may be the number of revolutions and the radial load (acceleration) of the rolling mill.
상기와 같은 대상 시스템은, 현재 상태 모니터링 장치가 상대적으로 많이 부착되는 구동계 시스템으로 이들에 대한 진단의 정확성을 높이는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. In such a target system, it is an important issue to improve the accuracy of the diagnosis of the driveline system in which a relatively large number of current status monitoring devices are attached.
상기와 같은 대상 시스템에 있어서, 종래의 실시예에서는 일단 운전 조건에 대한 파라미터가 선정되면 일반적으로 진단을 위한 전문가 시스템으로 먼저 지식 데이터베이스를 구축한다. In the above-described object system, in the conventional embodiment, once the parameter for the operation condition is selected, a knowledge database is first constructed as an expert system for diagnosis in general.
즉, 고장이 없는 건강한 상태의 대상 시스템의 운전 상태에 대한 신호를 측정하고, 물리적 의미를 가지는 물리량으로 선정된 파라미터에 대해 데이터베이스를 구축한다. That is, a signal for the operating state of the target system in a healthy state without a failure is measured, and a database is constructed for a parameter selected as a physical quantity having a physical meaning.
그런데, 기존의 신호 분류 방법에 따르면, 1차원적인 파라미터를 기준으로 측정 신호값을 분류하기 때문에, 모니터링 안정성과 진단 원인의 정확한 규명이 어렵게 되는 경우가 많다. However, according to the existing signal classification method, since the measurement signal value is classified based on the one-dimensional parameter, it is often difficult to accurately identify the monitoring stability and the cause of the diagnosis.
예를 들면, 기존의 풍력 발전기의 경우, 기어치차나 베어링의 상태 모니터링을 위해 계측한 구동계 진동 신호의 실효값(RMS; root-mean-square)을 소정의 단계(예; 6 단계)로 나눈 것으로 분류하고 있다. 그런데, 이 경우, 외부 풍속이 갑자기 빠르거나 국지적으로 돌풍이 불었지만, 발전 전력이 높지 않은 경우, 모니터링 장치에는 상대적으로 매우 큰 값이 계측되어 대상 시스템에 손상이 발생한 것으로 오인할 수 있다. For example, in the case of a conventional wind turbine, the root-mean-square (RMS) value of the vibration signal of the drivetrain measured for monitoring the condition of the gear teeth and the bearing is divided by a predetermined stage . However, in this case, when the external wind speed suddenly becomes high or a gust of wind blows locally, but the generated power is not high, a relatively large value is measured in the monitoring device, which can be mistaken for the damage to the target system.
이러한 오 진단이 반복될 경우 운영자는 모니터링 시스템 자체의 신뢰성을 의심하게 되어, 심한 경우 진단 결과를 무시하는 경우가 발생할 수 있다. If this false diagnosis is repeated, the operator may doubt the reliability of the monitoring system itself, and in a severe case, the diagnosis result may be ignored.
사용자, 운영자 및 관리자가 모니터링 시스템에 대해 불신하는 경우, 실제 대상 시스템에 고장이 발생해도 대비를 하지 않거나, 모니터링 시스템의 전원을 꺼버려 사용하지 않을 수도 있다. If users, operators and administrators disbelieve about the monitoring system, they may not be prepared even if the actual target system fails, or the monitoring system may be turned off and not used.
따라서, 모니터링 시스템의 진단의 신뢰성을 최대한 높이는 것이 중요하다. Therefore, it is important to maximize the reliability of the diagnosis of the monitoring system.
따라서, 본 발명이 해결하려는 과제는, 다양한 사용 환경에서 대상 시스템(예; 풍력 발전기 등)의 상태를 정확히 모니터링하여 고장을 진단할 수 있는 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a monitoring method and system capable of accurately diagnosing a fault by monitoring the state of a target system (e.g., a wind turbine generator, etc.) in various use environments.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는, 대상 시스템에서 측정된 건강한 상태의 신호 파형을 분석하여, 상기 대상 시스템의 운전 상태를 다차원적으로 공간 상에 분류하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 토대로 고장을 판단할 수 있는 판단 기준을 선정할 수 있는 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. Another problem to be solved by the present invention is to analyze a signal waveform in a healthy state measured in a target system, to build a database by classifying the operating state of the target system in a multidimensional space, And to provide a monitoring method and system capable of selecting a judgment criterion.
본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는, 다차원적(예; 3차원적)인 운전 파라미터의 경우 신호 파형 분석값과 분포를 공간 상에 표현하고, 이를 이용하여 공간 상의 신호값에 대한 경향 분석, 경향 변화 및 데이터베이스 업그레이드 방법을 제공하여 진단을 위한 기준 값의 정밀한 선정과 이를 토대로 진단을 하는 경우 정확한 진단을 할 수 있는 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. Another problem to be solved by the present invention is to present a signal waveform analysis value and a distribution in a space in the case of a multidimensional (e.g., three-dimensional) operation parameter, And a method of upgrading a database to provide a precise selection of a reference value for diagnosis and a monitoring method and system that can accurately diagnose the diagnosis based on the selection.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 모니터링 방법은, 상기 대상 시스템에서 측정된 신호를 n차원(n≥3 정수) 파라미터에 대한 분석값 및 빈도로 분류하여 데이터베이스화하는 단계; 및 상기 대상 시스템에서 측정된 신호에 대한 분석값과 빈도를 버블 차트(bubble chart)를 사용하여 n차원(n≥3 정수) 파라미터 상에 표현하여 상기 대상 시스템의 거동을 확인하는 단계;를 포함할 수 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method of monitoring a target system, the method comprising: classifying signals measured by the target system into analysis values and frequency of n-dimensional parameters ; And verifying the behavior of the target system by expressing the analysis value and the frequency of the signal measured in the target system on an n-dimensional (n? 3 integer) parameter using a bubble chart .
상기 분석값과 빈도를 3차원 버블 차트에서 다층의 2차원 버블 차트 또는 3차원 표면 컬러 차트(surface color chart)로 표현하는 단계와; 상기 3차원 버블 차트에서 설정값 이하의 운전 파라미터를 설정값으로 축약하여 2차원 버블 차트 또는 3차원 표면 컬러 차트를 형성하는 단계; 및 N(N≥3 정수)개의 기준면에 대해 상기 분석값과 빈도를 중첩하여 적어도 1개의 파라미터로 축약하는 단계;를 더 포함할 수 있다. Expressing the analysis value and frequency in a three-dimensional bubble chart with a multi-layered two-dimensional bubble chart or a three-dimensional surface color chart; Forming a two-dimensional bubble chart or a three-dimensional surface color chart by shortening an operation parameter less than a set value in the three-dimensional bubble chart to a set value; And N (N > = 3 integers) reference planes, and reducing the analysis values and frequencies to at least one parameter.
상기 측정된 신호의 분석값과 빈도를 상기 n차원(n≥3 정수) 파라미터로 정상 상태 조건에서 제1 설정 기간 동안 분류하여 상기 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 정상 상태 조건에서 설정 기간 동안 분류하여 구축된 상기 데이터베이스의 데이터를 기준으로 경고 또는 경보가 필요한 n차원(n≥3 정수) 분류 형태의 경고 또는 경보 신호값을 설정하는 단계; 및 현재 측정된 신호를 상기 경고 또는 경보 신호값과 비교하여 상기 대상 시스템을 진단하는 단계;를 더 포함할 수 있다. Constructing the database by classifying the analyzed value and the frequency of the measured signal for the first set period in the steady state condition with the n-dimensional (n? 3 integer) parameter; Setting an alarm or alarm signal value of n-dimensional (n? 3 integer) classification type requiring warning or alarm based on data of the database classified and constructed during the set period in the steady state condition; And diagnosing the target system by comparing the currently measured signal with the warning or alarm signal value.
상기 측정된 신호의 분석값과 빈도를 상기 n차원(n≥3 정수) 파라미터로 정상 상태 조건에서 제2 설정 기간 동안 분류하여 상기 데이터베이스를 구축하는 단계; 및 상기 제1 설정 기간 동안 구축된 데이터베이스와 상기 제2 설정 기간 동안 구축된 데이터베이스를 비교하여 각 데이터베이스에 구축된 분석값의 크기 또는 변화율이 설정 크기를 벗어나면 주의를 발생하는 단계;를 더 포함할 수 있다. Constructing the database by classifying the analyzed values and frequencies of the measured signals for the second set period in the steady state condition with the n dimension (n? 3 integer) parameters; And comparing the database established during the first setting period with the database constructed during the second setting period to generate a warning when the magnitude or rate of change of the analysis value established in each database exceeds the set size .
그리고, 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 대상 시스템을 모니터링하는 시스템은, 상기 대상 시스템의 거동 신호를 측정하기 위한 센서; 상기 대상 시스템의 정상, 비정상 상태에서의 신호를 분류하여 구축되는 데이터베이스; 상기 데이터베이스의 데이터를 토대로 측정된 신호를 분석하여 정상, 비정상 신호를 판단하는 추론 엔진; 상기 추론 엔진에서 판단된 결과를 설명하는 설명 모듈; 상기 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축 모듈;을 구비하되, 상기 데이터베이스 구축 모듈은, 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 신호 모니터링 방법을 수행하기 위한 일련의 설정된 프로그램에 의해 동작할 수 있다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a system for monitoring a target system, comprising: a sensor for measuring a behavior signal of the target system; A database configured to classify signals in the normal and abnormal states of the target system; An inference engine for analyzing a signal measured based on the data of the database to determine a normal or abnormal signal; A description module for describing the result of the inference engine; And a database building module for building the database, wherein the database building module is operable by a set of programs for performing a signal monitoring method of a target system according to an embodiment of the present invention.
상술한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 복합적인 운전 조건하에서 작동되는 대상 시스템에서 측정된 신호를 다양한 운전 조건에 따라 적절하게 분류하여 데이터베이스화하고, 이를 통해 측정(계측) 신호를 모니터링 함으로써 다양한 사용 환경에서 대상 시스템의 상태를 정확하게 모니터링하고 진단할 수 있다. As described above, according to the embodiment of the present invention, signals measured in a target system operated under complex operating conditions are appropriately classified according to various operating conditions and converted into a database, thereby monitoring measurement (measurement) You can accurately monitor and diagnose the status of the target system in your environment.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 모니터링 시스템을 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 모니터링 방법의 흐름도이다.
도 3 내지 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 모니터링 방법 및 시스템의 작용을 설명하기 위한 그래프들이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 방법 및 시스템이 적용될 수 있는 신호 계측 및 진단 시스템의 개략 구성도이다. 1 is a block diagram showing a monitoring system of a target system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a method of monitoring a target system according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 3 to 9 are graphs for explaining the operation of the monitoring method and system of the target system according to the embodiment of the present invention.
10 is a schematic block diagram of a signal measurement and diagnosis system to which a monitoring method and system according to an embodiment of the present invention can be applied.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein but may be embodied in other forms.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.Throughout the specification, when a section includes a constituent element, it is understood that it can include other constituent elements, not excluding other constituent elements unless specifically stated otherwise. Like numbers refer to like elements throughout the specification.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 신호 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 블록 구성도이다. 1 is a block diagram schematically illustrating a signal monitoring system of a target system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 신호 모니터링 시스템은, 대상 시스템(10)의 거동 신호를 측정하기 위한 센서(710); 상기 대상 시스템(10)의 정상, 비정상 상태에서의 신호를 분류하여 구축되는 데이터베이스(730); 상기 데이터베이스(730)의 데이터를 토대로 측정된 신호를 분석하여 정상, 비정상 신호를 판단하는 추론 엔진(740); 상기 추론 엔진(740)에서 판단된 결과를 설명하는 설명 모듈(750); 상기 데이터베이스(730)를 구축하기 위한 데이터베이스 구축 모듈(720)을 포함할 수 있다. A signal monitoring system of a target system according to an embodiment of the present invention includes a
상기 센서(710)는 대상 시스템(10)의 거동 신호를 측정할 수 있는 센서이면 어떤 센서이든 상관없다. 예를 들면, 상기 센서(710)는 온도 센서, 회전수 센서, 속도 센서 등을 포함할 수 있다. The
또한, 상기 센서(710)는 본 발명의 출원인에 의해 출원된 출원번호 10-2013-0081045 (명칭; 신호 계측 및 진단 시스템과 그 방법)에 개시된 신호들을 센싱하는 것으로 할 수 있다. 즉, 상기 센서(710)는 도 10 및 도 2에 도시한 바와 같은 신호들을 검출하여 아날로그/디지털 컨버터(100) 및 사전신호 처리장치(200)에 입력할 수 있다. 도 10은 상기 출원번호 10-2013-0081045 (명칭; 신호 계측 및 진단 시스템과 그 방법)에 개시된 도면이다. In addition, the
도 1에는 도시되지 않았지만, 도 2 및 도 10에 도시된 상기 아날로그/디지털 컨버터(100) 및 사전신호 처리장치(200)는 모니터링 시스템(700) 또는 데이터베이스 구축 모듈(720)에 포함하는 것으로 할 수 있다. Although not shown in FIG. 1, the analog /
상기 데이터베이스(730)는 정상, 비정상 상태에서의 신호를 분류하여 구축될 수 있다. 즉, 상기 데이터베이스(730)는 센서(710)에 의해 측정되거나 계측된 신호에 대해 안전한 상태의 신호, 문제가 발생하는 경우의 신호를 구분하여 구축된다. 이와 같이 데이터베이스(730)를 구축하는 이유는, 복합적인 운전 조건 하에서 작동되는 대상 시스템(10)에서 측정된 신호를 운전 조건에 따라 적절하게 분류하여 다양한 사용 환경에서 대상 시스템(10)의 상태를 정확히 모니터링하고 고장을 진단할 수 있도록 하기 위함이다. The
상기 추론 엔진(740)과 설명 모듈(750)은 하드웨어와 소프트웨어가 조합된 모듈로 구성될 수 있으며, 후술하는 데이터베이스 구축 모듈(720)에 통합될 수 있다. The
상기 데이터베이스 구축 모듈(720)은, 설정된 프로그램에 의하여 동작하는 하나 이상의 마이크로프로세서 및 마이크로프로세서를 포함하는 하드웨어로서, 상기 설정된 프로그램은 후술할 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 방법을 수행하기 위한 일련의 명령으로 형성될 수 있다.The
상기 데이터베이스 구축 모듈(720)은, 도 10에 도시한 임베디드 로컬서버(300)에 포함되는 것으로 할 수 있거나, 또는 상기 임베디드 로컬서버(300)를 포함하는 것으로 할 수 있지만, 본 발명의 보호범위가 반드시 이에 한정된 것으로 이해되어서는 안된다. 이와 다른 구성이라고 하더라도 실질적인 데이터베이스(730)를 구축할 수 있는 구성이라면 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다. The
본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 구축모듈(720)은, 대상 시스템(10)에서 측정된 건강한 상태의 신호 파형을 분석하여 대상 시스템(10)의 운전 상태를 다차원적으로 나타내는 공간 상에 분류하여 데이터베이스(730)를 구축하고, 이를 토대로 고장을 판단할 수 있는 판단기준을 선정할 수 있다.The
특히, 데이터베이스 구축모듈(720)은, 예를 들어 3차원적인 운전 파라미터의 경우 신호 파형 분석값과 분포를 공간 상에 표현하고, 이를 이용하여 공간 상의 값에 대한 경향 분석, 경향 변화(기울기) 및 데이터베이스를 업그레이드하고, 이로써 진단을 위한 기준 값의 정밀한 선정과 이를 토대로 진단을 하는 경우 정확한 진단을 할 수 있다. In particular, for example, in the case of a three-dimensional operation parameter, the
또한, 모니터링 시스템(700)은 3차원적인 파라미터에 의한 데이터베이스를 2차원 상에 디제너레이션(degeneration)할 수 있다. In addition, the
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 모니터링 방법을 첨부된 도면을 참조로 상세히 설명한다. Hereinafter, a monitoring method of a target system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 대상 시스템의 모니터링 방법을 도시한 흐름도이다. 2 is a flowchart illustrating a method of monitoring a target system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 데이터베이스 구축모듈(720)를 포함한 모니터링 시스템(700)은, 센서(710)를 통해 대상 시스템(10)의 거동 상태를 감지한다. 즉, 모니터링 시스템(700)은 센서(710)에 의해 측정 또는 계측된 대상 시스템(10)의 신호를 입력 받는다.Referring to FIG. 2, the
본 발명의 실시예에서 모니터링 시스템(700)은 A/D 컨버터(100) 및 사전신호 처리장치(200)에 의해 처리된 신호를 입력받을 수 있으며, 이 실시예의 경우는 도 10과 연관된 상기 출원번호 10-2013-0081045의 내용에 따를 수 있다. In the embodiment of the present invention, the
모니터링 시스템(700)의 데이터베이스 구축모듈(720)은, 정상 상태 조건에서 데이터베이스(730)를 초기에 구축하기 위해, 즉 정상 상태 조건에서 초기 구간(제1 설정 시간 동안) 다차원 측정신호 분석값 및/또는 빈도에 따른 데이터베이스(730)를 구축하기 위해 도 2에 도시된 단계들 S101, S110, S112, S121에서와 같이 시간(T)을 설정한다. 상기 시간 설정 관련 단계들에 의한 해당 조건을 만족할 때, 모니터링 시스템(700)은 초기 구간 다차원 측정 신호 분석값 및/또는 빈도에 따른 데이터베이스(730)를 구축하고(S113), 이를 이용하여 공간 상의 값에 대한 경향분석 참고치(Tref) 및 경향 변화율 참고치(Tvref)를 설정한다(S114). The
S114에서 설정된 경향분석 참고치(Tref) 및 경향 변화율 참고치(Tvref)는 S122에서 수행되는 측정 신호값의 경향(Tr) 및 경향 변화율(Tv)를 계산하는데 이용된다.The trend analysis reference value Tref and the trend change rate reference value Tvref set in S114 are used to calculate the tendency Tr of the measurement signal value and the tendency change rate Tv performed in S122.
모니터링 시스템(700)은 데이터베이스 구축모듈(720)을 통해, 상기 정상 상태 조건에서 제1 설정 기간 동안 분류하여 구축된 상기 데이터베이스(730)의 데이터를 기준으로 경고 또는 경보가 필요한 n차원(n≥3 정수) 분류 형태의 경고 신호값(Wv) 또는 경보 신호값(Av)을 설정하고(S130), 다차원 형태의 현재 측정 신호 분석값(Cv)을 상기 경고 신호값(Wv) 또는 경보 신호값(Av)과 비교하여 상기 대상 시스템을 진단한다(S140, S131). The
진단 결과, 상기 다차원 현재 측정 신호 분석값(Cv)이 상기 경고 신호값(Wv) 또는 경보 신호값(Av) 보다 크면 경고 또는 경보 레포트를 발생한다(S132). 상기 현재 측정된 신호(Cv)는 다차원 형태 현재 측정 신호 분석값으로 정의될 수 있다.If the multivariate current measurement signal analysis value Cv is greater than the warning signal value Wv or the alarm signal value Av as a result of the diagnosis, a warning or alarm report is generated at step S132. The current measured signal Cv may be defined as a multi-dimensional current measurement signal analysis value.
상기 진단되는 다차원 현재 측정 신호 분석값(Cv)은, 예를 들어 S101에 도시한 바와 같은 설정 시간 범위 내에 있는 분석값 만으로 할 수 있다. The multidimensional current measurement signal analysis value Cv that is diagnosed may be only the analysis value within the set time range as shown in S101, for example.
모니터링 시스템(700)은, 상기 제1 설정 기간 이외에도, 측정된 신호의 분석값과 빈도를 n차원(n≥3 정수) 파라미터로 정상 상태 조건에서 다른 설정 기간 동안(제2 설정 기간 동안) 분류하여 데이터베이스(730)를 구축할 수 있다(S120). In addition to the first setting period, the
S120에서 제2 설정 기간과 관련된 데이터베이스(730)가 구축되었으면, 모니터링 시스템(700)은 신호의 경향(Tr) 및 경향 변화율(Tv)를 계산하고(S122), 계산된 경향(Tr) 및 경향 변화율(Tv)을 S114에서 설정된 참고치 Tref, Tvref와 비교하여, 설정된 크기를 벗어나면 주의(attention)를 발생한다(S123, S124). When the
모니터링 시스템(700)은 데이터베이스 구축모듈(720)을 통해, 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 방법에 적용되도록, 측정된 신호를 다차원(예; n≥3 정수) 파라미터에 대한 분석값 및 빈도로 분류하여 데이터베이스화하는데, 이에 대해 상세하게 설명하면 아래와 같다.The
데이터베이스 구축모듈(720)은, 대상 시스템(10)에서 측정된 신호에 대한 분석값과 빈도를 버블 차트(bubble chart)를 사용하여 n차원(n≥3 정수) 파라미터 상에 표현하여 대상 시스템(10)의 거동을 확인한다. The
데이터베이스 구축모듈(720)은, 예를 들어 도 3의 그래프에 도시한 바와 같이, 3개의 운전상태 파라미터로서 3차원 셀(cell)을 선정하여, 측정 신호 분석값의 평균치, 최소값, 최대치, 표준편차에 대한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 도 3의 그래프에서 측정 신호수는 버블 사이즈에 대응하고, 분석값은 컬러(color)로 표현할 수 있다. As shown in the graph of Fig. 3, for example, the
본 발명의 실시예에 따른 모니터링 시스템(700)은 도 4에 도시한 바와 같은 3차원 버블 차트를 이용하여 신호 분석값을 중첩하여 볼 수 있고, 대상 시스템(10)의 거동을 한 눈에 확인할 수 있다. The
모니터링 시스템(700)은, 데이터베이스 구축모듈(720)에 의한 분석값과 빈도를 3차원 버블 차트에서 도 5에 도시한 바와 같은 다층의 2차원 차트 또는 3차원 표면 컬러 차트(surface color chart)로 표현할 수 있다. 도 5에 도시한 2차원 차트들은 각각 한 개의 파라미터 값을 참조한다. The
모니터링 시스템(700)은, 도 3 및 도 4에 도시한 바와 같은 3차원 버블 차트에서 설정값 이하의 운전 파라미터를 도 7에 도시한 바와 같이 설정값으로 축약하여 2차원 차트를 형성할 수 있고, 또한 도 6A 내지 도 6C에 도시한 바와 같이 3차원 표면 컬러 차트를 형성할 수 있다. 도 6에서 컬러를 빈도수에 대응시키고, 버블 사이즈를 빈도수에 대응시킬 수 있다. 또한, 모니터링 시스템(700)은 N(N≥3 정수)개의 기준면에 대해 상기 분석값과 빈도를 중첩하여 적어도 1개의 파라미터로 축약할 수 있다. The
모니터링 시스템(700)은, 도 8A 내지 도 8C에 도시한 바와 같이, 3차원 버블 차트의 3면에 대한 투영(projection)을 파라미터 별로 표시할 수 있다. The
모니터링 시스템(700)은, 경고 신호값을 건강한 신호값의 1.3~1.8배 정도로 설정할 수 있고, 경보 신호값은 건강한 신호의 1.5~3배 정도로 설정할 수 있다. The
또한, 모니터링 시스템(700)은, 도 9에 도시한 바와 같이, 경보 및 경고를 3차원 그래프 상에 버블 사이즈 및 다양한 버블 형상으로 표시할 수 있다. 예를 들면, 경고 및 경보가 요구되는 신호에 대응하는 버블을 건강한 신호에 대응하는 버블 보다 크게 표시하거나, 또는 경고 및 경보가 요구되는 신호에 대응하는 버블을 반투명 형상으로 할 수 있다. In addition, the
모니터링 시스템(700)은, 도 3 내지 도 9에 도시한 바와 같은 버블 차트와 관련된 그래프를 통해 측정 신호의 경향 및 경향 변화를 3차원 및/또는 2차원으로 데이터베이스화 할 수 있고, 이를 토대로 대상 시스템의 측정 신호를 분석 및 진단할 수 있다. 또한, 모니터링 시스템(700)은, 측정 신호의 경향 및 경향 변화 등을 버블 차트의 컬러로 표시할 수 있다. The
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.
10: 대상 시스템 100: 아날로그/디지털(A/D) 컨버터
200: 사전신호처리 장치 700: 모니터링 시스템
710: 센서(들) 720: 데이터베이스 구축모듈
730: 데이터베이스 740: 추론 엔진
750: 설명 모듈10: Target system 100: Analog / digital (A / D) converter
200: pre-signal processing device 700: monitoring system
710: Sensor (s) 720: Database building module
730: Database 740: Inference Engine
750: Description module
Claims (6)
모니터링 시스템의 데이터베이스 구축모듈이, 상기 대상 시스템에서 측정된 신호를 n차원(n≥3 정수) 파라미터에 대한 분석값 및 빈도로 분류하여 데이터베이스화하는 단계; 및
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 대상 시스템에서 측정된 신호에 대한 분석값과 빈도를 버블 차트(bubble chart)를 사용하여 n차원(n≥3 정수) 파라미터 상에 표현하여 상기 대상 시스템의 거동을 확인하는 단계;
를 포함하며,
상기 데이터베이스화하는 단계는,
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 측정된 신호의 분석값과 빈도를 상기 n차원(n≥3 정수) 파라미터로 정상 상태 조건에서 제1 설정 기간 동안 분류하여 상기 데이터베이스를 구축하는 단계; 및
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 측정된 신호의 분석값과 빈도를 상기 n차원(n≥3 정수) 파라미터로 정상 상태 조건에서 제2 설정 기간 동안 분류하여 상기 데이터베이스를 구축하는 단계;를 포함하며,
상기 대상 시스템의 거동을 확인하는 단계는,
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 제1 설정 기간 동안 구축된 데이터베이스와 상기 제2 설정 기간 동안 구축된 데이터베이스를 비교하여 각 데이터베이스에 구축된 분석값의 크기 또는 변화율이 설정 크기를 벗어나면 주의를 발생하는 단계;
를 포함하며,
상기 대상 시스템의 거동을 확인하는 단계는,
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 정상 상태 조건에서 설정 기간 동안 분류하여 구축된 상기 데이터베이스의 데이터를 기준으로 경고 또는 경보가 필요한 n차원(n≥3 정수) 분류 형태의 경고 또는 경보 신호값을 설정하는 단계;
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 경고 또는 경보 신호값을 버블 사이즈 및 다양한 버블 형상으로 표시하되, 상기 경고 및 경보 신호값에 대응하는 버블을 건강한 신호에 대응하는 버블 보다 크게 반투명 형상으로 표시하는 단계, 그리고
상기 데이터베이스 구축모듈이, 현재 측정된 신호를 상기 경고 또는 경보 신호값과 비교하여 상기 대상 시스템을 진단하되, 상기 반투명 형상으로 표시된 버블을 이용해서 상기 대상 시스템을 진단하는 단계;
를 더 포함하는 모니터링 방법.
A method for monitoring a target system,
The database building module of the monitoring system classifying the signals measured in the target system into an analysis value and a frequency for an n-dimensional (n? 3 integer) parameter and forming the database; And
The database building module displays an analysis value and a frequency of a signal measured in the target system on an n-dimensional (n? 3 integer) parameter using a bubble chart to confirm the behavior of the target system step;
/ RTI >
Wherein the step of database-
The database building module constructing the database by classifying the analyzed values and frequencies of the measured signals for the first set period in the steady state condition with the n dimension (n? 3 integer) parameters; And
And building the database by classifying the analyzed value and the frequency of the measured signal for the second set period in the steady state condition with the n dimension (n? 3 integer) parameter,
Wherein the step of verifying the behavior of the target system comprises:
The database building module compares the database established during the first setting period with the database constructed during the second setting period and generates a notice when the magnitude or rate of change of the analysis value built in each database is out of the set size ;
/ RTI >
Wherein the step of verifying the behavior of the target system comprises:
Setting the warning or alarm signal value of n-dimensional (n? 3 integer) classification type requiring warning or alarm based on the data of the database classified and constructed during the set period in the steady state condition in the database building module ;
Wherein the database building module displays the warning or alarm signal value in a bubble size and various bubble shapes and displays a bubble corresponding to the warning and alarm signal values in a translucent shape larger than a bubble corresponding to a healthy signal,
Diagnosing the target system by comparing the currently measured signal with the warning or alarm signal value, and diagnosing the target system using the bubble displayed in the translucent shape;
≪ / RTI >
상기 대상 시스템의 거동을 확인하는 단계는,
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 분석값과 빈도를 3차원 버블 차트에서 다층의 2차원 버블 차트 또는 3차원 표면 컬러 차트(surface color chart)로 표현하는 단계;
상기 데이터베이스 구축모듈이, 상기 3차원 버블 차트에서 설정값 이하의 운전 파라미터를 설정값으로 축약하여 2차원 버블 차트 또는 3차원 표면 컬러 차트를 형성하는 단계;
상기 데이터베이스 구축모듈이, N(N≥3 정수)개의 기준면에 대해 상기 분석값과 빈도를 중첩하여 적어도 1개의 파라미터로 축약하는 단계;
를 더 포함하는 모니터링 방법.
The method of claim 1,
Wherein the step of verifying the behavior of the target system comprises:
Wherein the database building module includes the steps of: expressing the analysis value and the frequency with a three-dimensional bubble chart or a two-dimensional bubble chart or a three-dimensional surface color chart;
Wherein the database building module forms a two-dimensional bubble chart or a three-dimensional surface color chart by contracting operation parameters less than a set value in the three-dimensional bubble chart to a set value;
Wherein the database building module overlaps the analysis value and the frequency with respect to N (N? 3 integers) reference planes and reduces the analysis values and frequencies to at least one parameter;
≪ / RTI >
상기 대상 시스템의 거동 신호를 측정하기 위한 센서;
상기 대상 시스템의 정상, 비정상 상태에서의 신호를 분류하여 구축되는 데이터베이스;
상기 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축 모듈;을 구비하되,
상기 데이터베이스 구축 모듈은, 상기 제1항 또는 제2항 중의 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 설정된 프로그램에 의해 동작하는 것을 특징으로 하는 모니터링 시스템.
A system for monitoring a target system,
A sensor for measuring a behavior signal of the target system;
A database configured to classify signals in the normal and abnormal states of the target system;
And a database building module for building the database,
Wherein the database building module is operated by a program configured to perform the method of any one of claims 1 and 2.
상기 데이터베이스의 데이터를 토대로 측정된 신호를 분석하여 정상, 비정상 신호를 판단하는 추론 엔진; 및
상기 추론 엔진에서 판단된 결과를 설명하는 설명 모듈;
를 더 포함하는 모니터링 시스템. The method of claim 5,
An inference engine for analyzing a signal measured based on the data of the database to determine a normal or abnormal signal; And
A description module for describing the result of the inference engine;
Further comprising:
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