KR100225470B1

KR100225470B1 - 전력공급선의 신호분석을 통한 전동기 비정상상태 감시시스템

Info

Publication number: KR100225470B1
Application number: KR1019970020007A
Authority: KR
Inventors: 정재천
Original assignee: 이호림; 한국전력기술주식회사
Priority date: 1997-05-22
Filing date: 1997-05-22
Publication date: 1999-10-15
Also published as: KR19980084275A

Abstract

회전기기의 진동을 감시하여 전동기의 비정상 상태 또는 고장을 탐지, 진단하는 방법은 산업계에서 널리 사용되고 있으며, 센서를 이용한 감시 시스템이 상용화되어 있다.

이 센서에 의한 방법은 대규모 시스템 전체에 적용하기에는 많은 투자가 필요할뿐만 아니라 각 회전체에 전용의 취부장치를 취부해야 하므로 공장의 전체 규모로 적용하기 보다는 핵심기기의 보호수단으로써 국부적인 적용이 가해지고 있다.

따라서 센서 부착없이 전력선의 신호분석을 통한 회전기기 상태감시 방법이 1980년대 중반이후 소개 되어 유도전동기를 위주로 한 고장 탐지방법을 발전시켜 왔으나 현재까지 발표된 방법은 단일 고장상태와 고정된 부하/토크 조건에서 특성주파수의 존재여부만을 확인하여 감시장치를 개발하는 것에 초점이 맞춰져 있으며 산업체에서 주로 발생되는 이상상태 전반을 측정하거나 감시할수 있는 수준에는 미치지못하고 있다.

본 발명에서는 고 신뢰도를 가진 최적의 전력선 신호분석 방법을 확립하고, 부하/토크가 변동되는 실제 전동기의 운전조건에서도 높은 정확도를 유지하도록 고려하였으며 전기실에 설치된 전압, 전류 변성기를 사용하여 중앙감시 하므로 센서가 필요없고 관련되는 전자설비 및 신호용 전선이 필요 없는 경제적인 시스템이 되도록하였다.

아울러 특성주파수 판별이 곤란한 중첩 고장의 경우, 내장된 데이터베이스값과비교하는 알고리듬을 고려하므로서 통계분석 방법을 이용한 진단 알고리듬을 통해 유형별 고장정도 및 고장개소를 탐지하는 시스템을 구축하였다.

Description

전력공급선의 신호분석을 통한 전동기 비정상상태 감시방법

본 발명은 전력공급선의 신호분석을 통한 전동기 비정상상태 감시방법에 관한 것으로, 특히 유도전동기의 고장 유형 중 절대적인 부분을 차지하는 베어링 손상, 회전자 손상 및 축 편심이나 축휨 등을 전력모선에 유도되는 전동기의 역기전력 고조파성분을 측정하여 각종 신호처리 및 자동진단 알고리듬에 의한 자동진단을 수행하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 회전기기의 진동을 감시하여 전동기의 비정상 상태 또는 고장을 탐지 진단하는 방법은 산업계에서 널리 사용되고 있으나 대규모 시스템 전체에 적용하기에는 많은 투자가 필요할 뿐만 아니라 센서에 유입되는 기계적인 진동과 잡음을 구별하여 전동기의 상태를 판별하여야 하므로 경험있는 기술자에 의한 판독이 수행되어야 한다.

따라서 공장 전체 규모에 적용하기보다는 핵심기기의 보호수단으로써 국부적인 적용이 가해지고 있다.

종래의 센서를 사용하는 전동기 비정상상태 감시방법은 전동기 이상시 발생하는 기계적인 진동을 조기에 탐지하여 회전기기의 파손을 예방하는데 그 주목적이 있었으나, 전기, 자기적 결함에 의한 고장을 기계적인 진동신호에 의해 판별하기에는 어려움이 있으며, 이 고장유형이 진전될 경우 전동기 자체를 교체하여야 하므로 공장의 정지기간이 장기화 되어 경제적으로 많은 손실이 있었다.

이와 같은 고장을 탐지하고자 지락감지기, 상불평형 감지기, 영상전류 검출기등 많은 전기적인 보호계전기들을 사용하고 있으나, 이런 전기적 신호는 기기의 고장이 상당히 진전된 후 나타나므로 기기의 이상을 조기에 탐지하기 위해 전력선에 유기 되는 전동기 역기전력 신호분석을 통해 고장을 탐지하는 방법을 발전시켜왔으며, 고장의 분석 및 진단방법 또한 인공지능을 이용한 수준까지 진전되고 있다.

그러나 현재까지 발표된 방법은 베어링 손상 등 단일 고장과 고정된 부하조건에서 단일의 방법을 적용시켜 감시장치를 개발하는 것에 초점이 맞춰져 있으며 산업체에서 주로 발생되는 비정상상태 전반을 측정하거나 감시하여 조기에 조치를 취할 수 있는 수준에는 미치지 못하고 있다.

또한, 회전기기의 진동을 각종 센서를 감시하여 비정상상태 및 고장을 탐지하는 진단방법은 현재 상용화되어 널리 사용되고 있으나 원자력발전소 등과 같은 대규모 시설에 적용하기에는 많은 투자가 필요하고, 회전기기와 근접한 지역내에 감시를 위한 전용 공간이 요구되며, 고정밀 센서와 증폭기의 국산화가 이루어지지 않아 전량 수입에 의존하고 있다는 문제점이 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 유도전동기의 고장유형 중 절대적인 부분을 차지하고 있는 베어링 손상, 회전자 손상 및 축 편심이나 축휨 등을 전력모선에 유도되는 전동기의 역기전력 고조파 성분을 측정하여 각종신호처리 및 자동진단 알고리듬에 의한 자동진단을 수행하여 현장에 설치되는 진동측정을 위한 속도, 가속도 센서와 전동기의 속도 측정을 위한 와전류 거리변위센서를 생략시킬 수 있으며 또한 고가로 수입되고 있는 전치증폭기와 전동기 설치위치에 부착되는 센서로부터 분석용 컴퓨터 설비가 위치한 지점까지의 저잡음, 저 임피던스용 케이블을 사용치 않아도 되므로 경제성이 탁월한 감지방법을 제공하는데 있다.

상기와 같은 본 발명의 목적은 다양한 형태를 지닌 유도 전동기 비정상상태를 센서를 사용하지 않고, 전동기에 공급되는 전원의 공급선에 설치된 전류변성기 2차측에 유기되는 고조파의 주파수 성분 중 특정 주파수가 존재하는지 여부를 측정하여 비정상 정도 및 점검해야 할 부분을 자동으로 감지하여 온 - 라인으로 종사자에게 알려주는 다음과 같은 방법을 제공함으로써 달성된다.

가) 전력선 고조파의 특성 주파수 성분 및 특이 주파수 판별 알고리듬 개발 : 회전체의 비정상 상태는 설치되어 있는 장소에 기계적, 전기적 및 자기적인 진동을 발생시키게 되며 이 진동들은 전력선 고조파에 특성 주파수 성분으로 나타나게 된다.

예를 들어 베어링이 손상된 경우 전력공급선의 전류신호에 포함된 고조파 성분을 신호처리와 주파수 영역 변환을 통해 살펴보면 일정한 주파수 범위에서 연속적인 특성주파수가 탐지된다.

하지만 이 주파수는 전원 주파수(60Hz)의 고조파(30, 90, 120, 150, 180Hz등)항에 비해 10⁶배 정도의 진폭을 나타내기 때문에 별도의 판별 알고리듬 없이는 판별이 어려우며, 특히 전동기의 고장이 복합적인 원인에 의한 경우 판별이 불가능하다.

따라서 본 발명의 감지 방법은 아래와 같은 논리를 사용 전동기의 비정상상태를 판별하는 것이 가능하도록 하였다.

- 수집된 고조파 신호는 아날로그/디지털 신호변환을 거친 후 50Hz에서200Hz 사이의 대역통과 디지털 필터를 사용하여 최적구간의 주파수 신호를 추출하고 신호의 주파수 및 진폭을 ASCII 부호(CODE)로 데이터화하였다.

- 감시 대상 전동기의 매 보수 및 점검기간 중 전문가에 의한 점검을 마친후 초기 데이터 취득을 하게 되며 이 데이터를 이용하여 데이터 베이스를 스스로 작성하며 일정기간의 값이 저장된 후부터 본격적인 감시를 시작하게 된다.

- 매 스캐닝 주기동안 취득된 부호(CODE)화 된 데이터는 먼저 데이터 베이스에 저장된 초기값과 비교하여 비정상여부를 판별하게 되며 비정상상태라고 판별되면 즉시 진단 알고리듬을 사용하여 사전에 설정된 특정주파수와 특이주파수와의 비교를 통해 고장개소 및 고장정도를 판단하고 그 결과를 출력토록 하였다.

나) 전동기 특성시험 시뮬레이터의 개발;

유도전동기는 용량과 형태에 따라 비정상상태시 발생하는 기계, 전기 및 자기진동에 따른 특이 주파수가 변화하므로 완벽한 비정상상태 감시를 위해서는 기기의 용량, 형태별로 모의시험을 실시하여 각 비정상상태에 따른 특이 주파수성분의 최대진폭을 구하는 것이 필요하다.

본 모의시험기는 부하가 가변되는 상태에서 각 비정상상태에 대한 시험이 가능하도록 개발되었다.

시험기는 신호를 처리하는 디지털 신호처리장치와; 전동기의 축에 연결된 플라이휠에 브레이크 장치를 부착시키고 마찰 패드 및 유압실린더를 이용하여 시험자가 데드웨이트 시험기에 무게분동을 올려놓으면 무게에 따른 비례유압이 플라이휠에 마찰력을 가해 전동기에 부하가 가해지는 가변부하 시험기의 두 부분으로 나뉜다.

제1도는 감시 시스템 전체 구성도.

제2도는 자동진단 시스템 플로우챠트.

제3도는 가변부하/토크 시험을 시뮬레이터 구성도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

1 : 디지털 신호처리장치 2 : 가변부하 시험기

3 : 전력공급선 4 : 전류 및 전압변성기

5 : 고조파분석기 6 : 아날로그/디지털 변환기

7 : 컴퓨터

도1 : - GPIB : IEEE 488 통신방식

- C/P : Centronix parallel 통신을 이용한 컴퓨터와 프린터간의 통신방식

도2 : - V²: 파워량으로 환산된 i 주기, j 주파수 대역(0.25Hz)의 데이터

- TH¹: 1 주기 동안 측정된 800개의 데이터 중 잡음성분으로 판정할 수 있는 데이터를 제거하기 위해 설정하는 문턱값

- δ : 특정 주파수 구간에 어떤 기간동안 측정된 데이터의 산술평균

- μ : 어떤 기간동안 측정된 데이터의 표준편차

상기한 바와 같은 목적을 달성하고 종래의 결점을 제거하기 위한 과제를 수행하는 본 발명의 실시예인 구성과 그 작용을 첨부도면에 연계시켜 상세히 설명하면 다음과 같다.

제1도는 감시 시스템 전체 구성도이고, 제2도는 자동진단 시스템 플로우챠트로서, 본 발명은 유도전동기의 용량과 형태에 따라 비정상상태서 발생하는 기계,전기 및 자기진동에 따른 특이 주파수가 변화하므로 완벽한 비정상상태 감시를 위해서 기기의 용량, 형태별로 모의시험을 실시하여 각 비정상상태에 따른 특이 주파수성분의 최대진폭을 구하도록 디지털 신호처리장치와, 가변부하 시험기로 이루어진 모의시험기를 통해 부하가 가변되는 상태에서 각 비정상상태의 기준 데이터 자료를 얻는 단계(A)와; 이를 기초로 전력선의 신호분석을 통해 전동기 비정상상태를 진단하도록 전력선 신호분석을 하는 단계(B)로 크게 나눌 수 있는데, 상기 (A)단계의 모의시험기는 신호를 처리하는 디지털 신호처리장치(1)와; 전동기의 축에 연결된 플라이휠에 브레이크 장치를 부착시키고 마찰 패드 및 유압실린더를 이용하여 시험자가 데드웨이트 시험기에 무게분동을 올려놓으면 무게에 따른 비례유압이 플라이휠에 마찰력을 가해 전동기에 부하가 가해지는 가변부하 시험기(2)의 두 부분으로 나뉜다.

상기 (B)단계에 사용되는 장치로는 전력공급선(3)으로부터 신호를 감지하는 전류 및 전압변성기(4)와, 이로부터 신호를 감지하는 고조파분석기(5)와, 이 고조파분석기로(5)부터 나온 신호를 전환하는 아날로그/디지털 변환기(6)와, GPIB통신장치 및 진단알고리듬으로 이루어진 분석용 소프트웨어를 내장한 컴퓨터(7) 및 주변장치로 구성되고, 상기 전류 및 전압변성기는 일반 산업현장의 전기실에는 전동기등의 전압과전류, 역률, 전력 등을 측정하고 전동기를 제어하기 위한 전동기 제어반이 설치되어 있으며 본 발명에서 개발된 장치는 전동기 제어반의 전압변성기와 전류변성기에서 일반용 전선을 통해 선호를 인출하는 구조로 구성된다.

상기 고조파 분석기는 전류의 유효성분과 무효성분을 측정하여 전동기의 고장상태시 속도를 계산하는데 사용되며 통신에 의해 컴퓨터와 데이터를 전송하게 되는데, 일반적인 스펙트럼 분석장치를 사용하며 낮은 주파수 대역(0-200Hz)에서 신호를 분석하므로 일반적인 12bit 분해능을 가진 분석기가 사용된다.

상기 아날로그/디지털 변환기의 구동 소프트웨어는 FFT(fast fouriertran sform)기능이 포함된다.

상기 장치의 사양은 다음과 같다.

- 아날로그/디지털 분해능 : 12bit 이상

- FFT Resolution : 400 Line 이상

- FFT Window : Hanning weight Mode 이상

- 측정 모드 : Power Spectral Density

- 필터 기능 : 노치필터(60Hz 성분 제거), 대역 통과 필터(200Hz) 선택구간

컴퓨터 및 소프트웨어; - 컴퓨터 : 486 DX급 이상

- 운영체계 : MS DOS 6.0

- 응용 소프트웨어 : C++

- 분석기와 컴퓨터간 통신 : GPIB 병렬 전송

또한 상기 전력선 신호분석을 하는 단계(B)에 사용되는 분석용 소프트에어의 자동진단 알고리듬은 통계적 기법을 이용하여 자동으로 전동기의 상태를 파악, 판별하는 기능을 가지고 있으며 다음의 세 단계의 구간으로 구성된 알고리듬으로 이루어진다.

(a)데이터 선별구간;

데이터 선별구간에서는 PSD(power spectral density)모드로 측정된 각 주파수별 진폭 값을 입력받아 평균분포를 계산한 후 일정값 이하의 데이터를 제거함으로써 불필요하게 처리하여야 할 데이터량이 많아지는 것을 방지하는 단계와, 매회 측정된 데이터를 기억장치에 저장한후 일정 주기마다 평균값과 표준편차를 계산하고 일정한 분포에서 벗어나는 값은 무시함으로써 측정기간 동안 발생될수 있는 일시적인 잡음이나 전동기의 과도상태 오경보를 방지하는 단계로 크게 나누어진다.

측정된 데이터 중 표준편차의 1.64δ, 즉 90% 확률분포에서 벗어나 데이터는 무시된다.

(b) 특정값 추출구간;

특정값 추출구간에서는 먼저 선 처리된 데이터를 최대값으로부터 순서대로 정렬하여 유도전등기의 비정상상태에 대한 주파수영역에서의 정보를 가장 잘 나타내어주는 첨두치를 얻게 된다.

(c) 자동 판별구간

자동 판별구간에서는 앞의 과정에서 얻어진 10개의 첨두치(면적, 주파수 대역)가 데이터베이스로 구축되어 있는 대역과 문턱값에 포함되는지 여부를 판단하다.

이와 같이 판별의 정확도를 높히기 위한 비교를 수행한 후 컴퓨터는 현재의 전동기 상태를 운영자에게 알려주기 위한 계수기를 가동시키게 된다.

이 계수는 과도상태에서 감시시스템이 오동작하거나, 빈번한 경고를 함으로써 운영자로 하여금 전동기 점검에 많은 시간을 소요케 하는 것을 방지하기 위한것이며, 일반적으로 전동기의 비정상상태는 연속적으로 계측되므로 계수기에 일정횟수 이상의 비정상상태가 누적될 때 운영자에게 경보를 주는 역할을 한다.

제3도에서 전동기 비정상상태 묘사 시험기는 정상상태, 회전자/고정자 손상, 축 베어링 손상, 축 편심 또는 축휨 상태를 묘사하여, 전동기의 운전조건에 따라 부하/토크가 변동되는 상태를 가정하여 시험이 가능하다.

데드 웨이트 테스터에 분동(weight ram)을 걸면 분동의 무게에 비례한 유압이 단위면적당 발생하게 되며 발생된 유압을 유압실린더에 가하면 축에 연결된 브레이크 레버가 올라가 브레이크 패드가 브레이크 드럼에 유압에 비례한 마찰력을 발생시켜 모터에 부하와 토크를 발생시키는 원리이다.

유압은 0∼4kg/cm²범위에서 조절되도록 설정되어 있으며 20마력의 전동기를정지시키는데 필요한 최대 마찰력은 6kg/cm²이다.

본 발명의 기본 구성은 주파수 성분 종 판별에 유리한 구간만을 취하도록 디지털 필터를 가진 고조파 분석기와, 전원에 유도되는 역기전력 고조파성분을 측정하여 후리에 변환을 이용하여 주파수 영역으로 변환하는 FFT(Fast Fourier Transform)소프트웨어를 사용하여 디지털 신호로 변환하는 아날로그/디지털 변환기와, 그리고 진단알고리듬을 가지는 소프트웨어로 나눌 수 있는데, 상기 아날로그/디지털 변환기는 최소한 0.125Hz의 주파수 구간을 판별하도록 결정한다.

상기 FFT소프트웨어는 가중치모드와 해닝모드를 갖도록 하여 샘플링에 따른 오차와 미세결합의 판별을 용이하게 한다.

상기 디지털 필터는 60Hz 노치필터와 0Hz부터 200Hz 구간만을 취하는 대역통과 필터로 구성된다.

상기 진단알고리듬을 가지는 소프트웨어는 통계적 기법을 이용하여 자동으로 전동기의 상태를 파악, 판별하는 기능을 가지고 있으며 다음의 세 구간으로 구성되어 있다.

- 테이블 선별구간에서는 PSD(power spectral density) 모드로 측정된 각주파수별(최소 0.125Hz 구간) 진폭값을 입력받아 평균분포를 계산한 후 일정값 이하의 데이터를 제거함으로써 불필요하게 처리하여야 할 데이터량이 많아지는 것을 방지하는 단계와; 매회 측정된 데이터를 기억장치에 저장한 후 일정 주기마다 평균값과 표준편차를 계산하고 일정한 분포에서 벗어나는 값은 무시함으로써 측정기간 동안 발생될 수 있는 일시적인 잡음이나 진동기의 과도상태 오경보를 방지하는 단계로 크게 나누어진다.

- 특정값 추출구간에서는 먼저 선 처리된 데이터를 최대값으로부터 순서대로 정렬하여 유도전동기의 비정상상태에 대한 주파수영역에서의 정보를 가장 잘 나타내어 주는 첨두치를 얻게된다.

이때 60Hz의 고조파 성분 구간, fa 와 fb 는 기생 주파수의 첨두치 보다 현저히 크고 전동기 내부 정보를 포함하고 있지 않으므로 노치(notch)필터를 거쳐 제거한다.

각 고조파 성분이 제거된 후, 첨두치의 최대값으로 정렬된 데이터중 1번째부터 10번째까지의 데이터를 대상으로 첨두치 면적을 결정하기 위한 과정에 들어간다.

측정 주파수 구간을 결정하기 위해 기억장치에 저장된 주기별 데이터들을 대상으로 표준편차를 계산하여 각 주기의 데이터가 측정대상이 되는 주파수 구간을 증가시킴에 따라 표준편차에서 얼마나 벗어나는지를 확인하고 만일 첨두치 면적이 평균값과 편차의 1.67배(90% 확률도)를 더한 값을 벗어나면 구간 증가를 중지하고특성값 추출을 완료하게 된다.

- 자동 판별구간에서는 앞의 과정에서 얻어진 10개의 첨두치(면적, 주파수대역)가 데이터 베이스로 구축되어 있는 주파수 대역과 문턱값에 포함되는지 여부를 판단한다.

이와 같이 판별의 정확도을 높이기 위한 비교를 수행한 후 컴퓨터는 현재의 전동기 상태를 운영자에게 알려주기 위한 계수기를 가동시키게 된다.

전동기의 회전속도를 측정하는 방법은 전동기의 회전자축에 표시된 KEY -PHASOR를 전기적인 검출장치로 읽어 내거나 축에 별도의 변화장치(예 : 펄스 발생장치등)을 사용하는 방법이 있다.

그러나 별도의 속도센서를 사용하기 위한 부속장치가 소요되므로, 입력 전류의 유효분과 무효분을 측정하여 다음과 같이 속도와 전류(유효성분, 무효성분)의 상관관계를 결정한다.

Ia = Ima×Io [A]

여기서, Ima; 자화 전류성분(무효성분)

Ia ; 유효전류성분

전류성분을 유효성분과 무효성분으로 나누는 것은 전동기의 비정상상태시 자기 장치 포화되어 회전자의 고정자의 자기 리액턴스와 상호 리액턴스가 증가하여 무효성분 전류를 증가시키는데 따른 것이다.

상기와 같은 진단 방법을 가지는 본 발명의 장점 및 효과를 설명하면 다음과 같다.

가) 회전기기의 고장은 전동기 공극(Air Gap)의 자기장을 변화시키므로 전동기의 회전자와 고정자간 상호 인덕턴스를 집중적으로 변화시키게 된다.

- 상호 인덕턴스는 전동기 회전자와 고정자의 권선비(Turn Ratio)와 공극의 자속(Magnetic Flux)에 비례하게 된다.

- 인입되는 전력의 전류성분은 전압에 비례하고 상호인덕턴스에 반비례하게된다.

이와 같은 이유로 전류와 전압을 동시 측정하는 방법을 사용하였다.

나) 전류에 포함된 고조파 성분을 분석하는 방법 중 저주파수 분석방법을 사용하여 하드웨어의 가격이 저렴하게 구성될 수 있다.

- 고주파주(대략 5KHz 대역)에서 발생하는 잡음 신호의 분석 : 이 방법은 전기의 60Hz 주파수 성분을 제거할 수 있다는 장점은 있으나 고조파(Harmonics)는통상적으로 60Hz 대역의 3차, 5차 대역 등 홀수차에서 발생하여 본 발명을 위해 시험을 다수 수행한 결과 3차 고조파 대역 이하에서는 신호 이득이 급격히 하락하여 회전기기 고장의 탐지를 위한 신호로는 사용이 불가하다.

다) 전동기 회전수를 전력의 무효/유효 성분 분석을 통하여 탐지하는 기법을 개발하였므로써 센서를 일체 사용하지 않고 전동기 구동방식 회전기기의 비정상 상태를 초기에 탐지할 수 있다.

전동기 회전수 탐지방법을 간략히 요약하면 다음과 같다.

- 전류의 자화 성분(무효성분)을 측정

- 역률 측정(역률각 계산)

- 유효 전류 측정값 계산

- 전동기의 회전수(슬립 값) 탐지

라) 전동기의 회전수 또는 토크가 변화되는 상태에서도 비정상 상태가 탐지될수 있도록 구성하였다.

- 통계적인 데이터 처리과정과 시뮬레이터를 이용한 데이터베이스 구축에 의해 회전수가 가변되는 상태와 토크가 변하는 상황에서도 비정상 상태가 탐지될 수있도록 하였으며 제2도에 표시한 내용을 자세히 설명하면 다음과 같다.

* 데이터 선별구간에서는 데이터의 선별을 위해 문턱값(TH')을 결정하게 되는데 문턱값은 사전 설정된 가중치(Mth)와 측정된 데이터 중 최빈값(P_b(ij))을 계산하여 그의 곱으로서 결정된다.

여기서 i는 일정주기동안 FFT에 의해 얻어진 데이터의 집합이며 j는 각 주파수 성분( 0∼200Hz)의 진폭값을 나타낸다.

이를 공식으로 표현하면 다음과 같다.

PSD_TH= M_th* j^-1*P_b(ij)

* 특성값 추출구간에서는 먼저 데이터 선별구간에서 처리된 데이터를 최대값으로부터 순서대로 정렬하는 데이터 정렬 알고리듬과 전동기의 비정상상태를 가장확실히 찾을 수 있는 구간탐지가 가능한 첨두치 영역을 찾아내는 알고리듬으로 구성됩니다. 먼저 첨두치 영역은 입력된 400개의 데이터 중 전원 주파수의 기본 고조파 성분을 노치(Notch) 필터로 제거한 데이터 중에서 신호가 가장 큰 상위 10개의데이터를 대상으로 측정 횟수 20번 동안의 데이터가 90% 이내의 표준편차 신뢰도구간에 있어 충분히 신뢰할 만 하다고 판단되는 일정한 평균치 내에 있을 때 그 주파수를 대상으로 다음의 식과 같이 구하여 고장을 탐지하게 된다.

여기서 주파수 영역 C 와 D는 식을 만족하는 구간 주파수를 나타낸다.

* 자동 판별구간에서는 앞의 과정에서 얻어진 10개의 첨두치(면적, 주파수대역)가 데이터베이스로 구축되어 있는 대역과 문턱값에 포함되는지 여부를 판단한다.

이와 같이 판별의 정확도를 높히기 위한 비교를 수행한 후 컴퓨터는 현재의전동기 상태를 운영자에게 알려주기 위한 계수기를 가동시키게 된다.

매 스캐닝 주기 동안 취득된 CODE화 된 데이터는 먼저 데이터베이스에 저장된 초기값과 비교하여 비정상여부를 판별하게 되며 비정상상태라고 판별되면 즉시 진단 알고리듬을 사용하여 사전에 설정된 특성주파수와 특이주파수와의 비교를 통해 고장개소 및 고장정도를 판단하고 그 결과를 출력토록 구성된다.

따라서 상기와 같이 전동기의 진동 측정용 센서 부착없이, 각 기기에 공급되는 전원에 포함된 고조파 성분을 분석하여 고장유형과 고장부분을 판단하는 본 방법은 모든 감시를 전기실에서 수행할 수 있으므로 센서 연결용 전선이 필요 없으며전력모선에 설치된 전류변성기(current transformer) 와 전압변성기(potentialtransformer)를 사용하므로 고가의 센서와 전자회로의 비용이 절감되어 경제성과가격 경쟁력이 기존 시스템(system)에 비해 월등하다.

본 방법은 전동기의 기계적인 고장과 전기적인 고장시 발새하는 회전자와 고정자 사이의 역기전력 성분을 FFT분석을 통해 고조파 파형으로 분해하여 특정 주파수 밴드내에 특성 주파수가 존재하는가를 판별하는 장치로서 자동진단 알고리듬을도입하여 비정상상태를 자동으로 판단하여 출력하므로 종래의 전문가에 의한 진단방법에서 탈피, 비전문가에 의한 검사가 가능하도록 구성되어 있다.

또한 원자로 격납용기 내와 같은 특수 환경조건에서 사용하는 전동기의 경우기존의 센서방법에 의한 진동 감시 설비를 설치하기 위해서는 설치여건에 대한 고려가 필요하며 전용공간을 건설하기 위한 많은 비용이 필요하나 원격 감시가 가능한 본 방법을 사용할 때 기기의 사용 환경 조건을 크게 낮출 수 있는 장점이 있다.

본 감시 시스템은 전동기를 사용하여 회전기기의 비정상상태 감시에 적용이가능하므로 기존의 센서에 의한 감시 방법을 대체하거나 신규 공장 등의 플랜트에의해 사용할 수 있다.

또한 센서와 증폭기, 케이블 등을 사용하지 않음으러서 유지, 보수에 필요한 비용을 절약할 수 있고 수입에 의존하는 기존 시스템에 비해 훨씬 저렴하게 생산이 가능하므로 수입대체 효과도 탁월한 것이다.

Claims

유도전동기의 베어링 손상, 회전자 손상 및 축 편심이나 축휨 등을 전력모선에 유도되는 전동기의 역기전력 고조파성성분을 측정하여 전동기 비정상상태를 감시하는 방법에 있어서, 유도전동기의 용량과 형태에 따른 특이 주파수성분의 최대진폭을 구하도록 디지털 신호처리장치(1)와, 가변부하 시험기(2)로 이루어진 모의시험기를 통해 부하가 가변되는 상태에서 각 비정상상태의 기준 데이터 자료를 얻는 단계(A)와; 이를 기초로 전력선의 신호분석을 통해 전동기 비정상상태를 진단하도록 전력선 신호분석 및 진단을 하는 단계(B)로 구성되는데, 상기(B)단계에 사용되는 장치로는 전력공급선(3)으로부터 신호를 감지하는 전류 및 전압변성기(4)와, 이로부터 신호를 감지하는 고조파분석기(5)와, 이 고조파분석기(5)로부터 나온 신호를 전환하는 아날로그/디지털 변환기(6)와, 진단알고리듬으로 이루어진 분석용 소프트웨어를 내장한 컴퓨터(7)와 및 주변장치로 구성되어, 상기 고조파 분위기(5)는 전류의 유효성분과 무효성분을 측정하여 전동기의 고장상태시 속도를 계산하여 통신에 의해 컴퓨터와 데이터를 전송하게 되는데, 낮은 주파수 대역(0∼200Hz)에서 신호를 분석하고, 상기 아날로그/디지털 변환기 (6)의 구동 소프트웨어는 FFT(fast fouriertransform)기능을 포함하며, 상기 전력선 신호분석을 하는 단계(B)에 사용되는 분석용 소프트웨어의 자동진단 알고리듬은 통계적 기법을 이용하여 자동으로 전동기의 상태를 파악, 판별하도록 (a)데이터 선별구간; (b) 특정값 추출구간; (c) 자동 판별구간으로 구성된 알고리듬으로 이루어지는데, 상기 데이터 선별구간(a)에서는 PSD(power spectral density) 모드로 측정된 각 주파수별 진폭 값을 입력받아 평균분포를 계산한 후 일정값 이하의 데이터를 제거함으로써 불필요하게 처리하여야 할 데이터량이 많아지는 것을 방지하는 단계와, 매회 측정된 데이터를 기억장치에 저장한후 일정 주기마다 평균값과 표준편차를 계산하고 일정한 분포에서 벗어나는 값은 무시함으로써 측정기간 동안 발생될수 있는 일시적인 잡음이나 전동기의 과도상태 오경보를 방지하는 단계로 크게 나누어지며, 측정된 데이터 중 표준편차의 1.64δ, 즉 90% 확률분포에서 벗어나 데이터는 무시하고, 상기 특정값 추출구간 (b)에서는 먼저 선 처리된 데이터를 최대값으로부터 순서대로 정렬하여 유도전등기의 비정상상태에 대한 주파수영역에서의 정보를 가장잘 나타내어주는 첨두치를 얻으며, 상기 자동 판별구간(c)에서는 앞의 과정에서 얻어진 10개의 첨두치(면적, 주파수 대역)가 데이터베이스로 구축되어 있는 대역과 문턱값에 포함되는지 여부를 판단하여 판별의 정확도를 높히기 위한 비교를 수행한 후 컴퓨터는 현재의 전동기상태를 운영자에게 알려주기 위한 계수기를 가동시켜 일정횟수 이상의 비정상상태가 누적될 때 경보를 주도록 한 방법을 특징으로 하는 전력공급선의 신호분석을 통한 전동기 비정상상태 감시방법.
제1항에 있어서, 자동진단 알고리듬은

인 것을 특징으로 하는 전력공급선의 신호분석을 통한 전동기 비정상상태 감

시방법.