KR100645397B1 - Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool - Google Patents

Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool Download PDF

Info

Publication number
KR100645397B1
KR100645397B1 KR1020040117783A KR20040117783A KR100645397B1 KR 100645397 B1 KR100645397 B1 KR 100645397B1 KR 1020040117783 A KR1020040117783 A KR 1020040117783A KR 20040117783 A KR20040117783 A KR 20040117783A KR 100645397 B1 KR100645397 B1 KR 100645397B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
failure
plc
switching function
machine tool
cnc
Prior art date
Application number
KR1020040117783A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20060077814A (en
Inventor
김동훈
김선호
송준엽
김찬봉
이은애
Original Assignee
한국기계연구원
주식회사 터보테크
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국기계연구원, 주식회사 터보테크 filed Critical 한국기계연구원
Priority to KR1020040117783A priority Critical patent/KR100645397B1/en
Publication of KR20060077814A publication Critical patent/KR20060077814A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100645397B1 publication Critical patent/KR100645397B1/en

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23QDETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/007Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for managing machine functions not concerning the tool
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23QDETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q1/00Members which are comprised in the general build-up of a form of machine, particularly relatively large fixed members
    • B23Q1/0009Energy-transferring means or control lines for movable machine parts; Control panels or boxes; Control parts
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23QDETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q11/00Accessories fitted to machine tools for keeping tools or parts of the machine in good working condition or for cooling work; Safety devices specially combined with or arranged in, or specially adapted for use in connection with, machine tools
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/406Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/414Structure of the control system, e.g. common controller or multiprocessor systems, interface to servo, programmable interface controller

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Programmable Controllers (AREA)

Abstract

본 발명은 공작기계의 고장 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a failure diagnosis system and method of a machine tool.

본 발명은, PLC순차 제어 정보를 나타내는 PLC로직으로부터, 각 출력신호가 어떤 입력신호와 출력신호의 연산관계에 있는지를 알려주는 스위칭 펑션 리스트를 형성하는 단계; 상기 형성된 스위칭 펑션 리스트를 결합하여 특정 출력에 대한 원인이 되는 입력신호와 출력신호의 관련성을 나타내는 수식을 도출하는 스위칭 펑션 형성 단계; 상기 스위칭 펑션 단계에서 형성된 수식을, 연산이 수행되는 단계별 수식으로 분해하여, 상기 각 단계별 수식을 형성하는 스텝 스위칭 펑션들을 형성하는 단계; 상기 형성된 스텝 스위칭 펑션을 역순으로 추적하여 고장원인을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention includes the steps of: forming a switching function list indicating from a PLC logic indicating PLC sequential control information which input signal is in arithmetic relationship between the output signal and the output signal; A switching function forming step of combining the formed switching function list to derive a formula representing a relation between an input signal and an output signal that causes a specific output; Decomposing a formula formed in the switching function step into a stepwise formula in which an operation is performed to form step switching functions for forming each stepwise formula; And tracking the formed step switching function in reverse order to derive the cause of failure.

이상과 같은 본 발명을 이용하면, PLC와 CNC에 의해 순차제어되는 공작기계의 운용/조작상의 고장의 원인을 신속하고 효과적으로 찾아 초보 작업자나 내외부의 보수요원에게 실시간으로 제공할 수 있다.By using the present invention as described above, it is possible to quickly and effectively find the cause of the operation / operation failure of the machine tool sequentially controlled by the PLC and CNC and provide it to the novice worker or internal and external maintenance personnel in real time.

공작기계, 래더 다이어그램, 고장 진단 Machine Tools, Ladder Diagrams, Fault Diagnostics

Description

공작기계의 고장 진단 시스템 및 방법{Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool}Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool

도1은 고장의 종류에 따른 진단 과정을 도시함.1 shows a diagnosis process according to the type of failure.

도2는 CNC공작기계의 구성도.2 is a block diagram of a CNC machine tool.

도3은 SFG의 데이터 처리 흐름도.3 is a data processing flowchart of SFG.

도4는 래더 다이어그램의 예.4 is an example of a ladder diagram.

도5는 G0.00의 고장 트리.5 is a fault tree of G0.00.

도6은 ESE에 대한 고장 트리.6 is a fault tree for an ESE.

도7은 CSD에 대한 고장 트리.7 is a fault tree for CSD.

도8은 개방형 공작기계의 운용상의 고장에 대한 고장 원인 진단 및 원격 서비스를 도시함.Figure 8 illustrates fault cause diagnosis and remote service for operational failure of an open machine tool.

본 발명은 공작기계의 고장 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a failure diagnosis system and method of a machine tool.

최근의 공작기계의 컨트롤러 환경이 PC 기반의 개방형 타입으로 변화하고 사용자 정의 응용모듈의 실장이 가능함에 따라, PLC와 CNC에 의해 순차제어되는 공작 기계의 운용/조작상의 고장을 정의하고 이의 발생 원인을 효과적으로 찾아 초보 작업자나 내외부의 보수요원에게 실시간으로 제공해야 하는 필요성이 증대되고 있다.As the controller environment of the machine tool is changed to the PC-based open type and the user-defined application module can be mounted, the operation / operation failure of the machine tool sequentially controlled by PLC and CNC is defined and the cause of the occurrence The need to effectively find and provide in real time to novice workers or internal and external maintenance personnel is increasing.

일례로 고장이 발생하거나 기계가 작동을 하지 않을 때, 최근에 도입된 CNC는 알람 발생 등 어느 정도 자체적인 감시진단 기능을 가지고 있지만, 이는 부분적이며 제한적이다. 다시 말하면, Emergency 알람의 경우에만 보더라도, E-Push 버튼, Z축 스테이지가 모션 운동 범위를 벗어나 위치함, 공작 기계의 Cycle Start가 안되는 CSD 알람, 잘못된 운용모드 설정 등 비숙련 작업자의 운영/조작상 모든 발생 가능한 오류 등의 다양한 원인에 의해, Emergency CNC 알람이 울리게 된다.For example, when a fault occurs or the machine stops running, recently introduced CNCs have some degree of self-monitoring diagnostics, such as alarms, but this is partial and limited. In other words, even in the case of an emergency alarm, the unskilled operator's operation / operation such as the E-Push button, the Z-axis stage, is out of the range of motion, the CSD alarm that does not start the machine tool, and the wrong operating mode setting. For various reasons, including all possible errors, the Emergency CNC alarm will sound.

따라서, 이러한 다양한 가능성 중에서 이 Emergency 알람의 원인을 찾아서 복구 조치를 하기 위해서는 경험이 풍부한 숙련된 작업자나 외부 보수 요원의 투입이 필요하며, 그 때까지 공작기계는 무작동 상태로 다운될 수 밖에 없다.Therefore, in order to find out the cause of the emergency alarm and to take corrective action among these various possibilities, it is necessary to input a trained and experienced worker or an external maintenance person, until the machine tool is inoperable.

종래의 공작기계 분야에서의 고장진단 시스템들은 공작기계 제작업체나 CNC 제작업체인 공급 벤더(Vendor)에서 자사의 제품들을 홍보하기 위한 일종의 전략으로 제공되기 때문에, 이러한 고장 진단 시스템의 기능이 제한적이며 일반적이지 못하다. 즉, 공작기계 제작업체는 기계에 중심을 두고, CNC 벤더는 컨트롤러에 중심을 두기 때문에, 고장의 진단보다는 모니터링하고자 하는 일부 정보를 설정하고 이것만 외부에 보여주는 시연 행사에 초점을 맞추는 정도이다. 이러한 이유는 산업이 세분화/전문화되는 현실에서 공작기계 벤더나 CNC 벤더가 각자의 영역에서 다른 영역으로의 융합이나 통합 작업을 하기가 어렵기 때문이다.Trouble shooting systems in the conventional machine tool field are provided as a strategy for promoting their products by machine tool builders or CNC makers, Vendors, so the functionality of these fault diagnosis systems is limited and common. Not In other words, machine tool builders are centered on machines and CNC vendors are centered on controllers, rather than setting up some information to monitor rather than diagnosing failures and focusing on demonstrations that show only this outside. This is because, in an industrial segmentation / specialization, it is difficult for a machine tool vendor or a CNC vendor to merge or integrate from one area to another.

따라서 실제 공장이나 생산시스템 현장의 공작기계는 메이커인 밴더로부터 도입된 후, 그대로 사용되는 것이 아니라, 현장에서의 운용 목적에 따라 공작기계의 컨트롤러와 외부 보조장치나 수많은 센서 등과의 인터페이스 작업 등을 수행하게 되므로, 공작기계의 환경이 달라지게 된다. 이에 따라 감시 및 진단해야 될 데이터도 달라지게 된다.Therefore, machine tools in the actual factory or production system are not used as they are after they are introduced from the vendor, the manufacturer, but perform interface work with controllers of machine tools and external auxiliary devices or numerous sensors according to the purpose of operation in the field. As a result, the environment of the machine tool is changed. This will also change the data that needs to be monitored and diagnosed.

결국, 현장의 특성에 따라 달라지는 이러한 실질적인 정보와 PLC와 CNC의 모든 내/외부 입출력 신호정보인 현장의 특성정보를 가지고 있는 PLC 래더를 기반으로 일반적이며 보편적인 방법으로 모델링하고 추출하며, 이를 바탕으로 고장이 발생했을 때, 고장의 종류 뿐만이 아니라 그 고장의 원인을 정확하며 신속하게 찾아서 내/외부의 관련자에게 알려주는 체계가 필요하다.In the end, modeling and extracting is performed in a general and universal way based on the PLC ladder which has the actual information that varies according to the characteristics of the site and the characteristic information of the site, which is all internal / external input / output signal information of PLC and CNC. When a failure occurs, it is necessary to find not only the type of the failure but also the cause of the failure, and to quickly and quickly find the internal and external parties.

본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 감안하고, 최근의 공작기계의 컨트롤러 환경이 PC 기반의 개방형 타입으로 변화하고 사용자 정의 응용모듈의 실장이 가능하게 되는 추세를 감안하여, PLC와 CNC에 의해 순차제어되는 공작기계의 운용/조작상의 고장을 정의하고 이의 발생 원인을 신속하고 효과적으로 찾아 초보 작업자나 내외부의 보수요원에게 실시간으로 제공하는, 개방형 공작기계의 고장원인 진단시스템 및 그 방법을 제공한다.The present invention takes into account the problems of the prior art as described above, and in view of the trend that the controller environment of a recent machine tool is changed to an open type based on a PC and the mounting of a user-defined application module is possible, It provides a system and method for diagnosing the cause of failure of an open type machine tool by defining the operation / operation failure of a sequentially controlled machine tool and quickly and effectively finding the cause of the occurrence thereof to a novice worker or internal and external maintenance personnel in real time.

먼저, 공작기계에서의 고장의 종류와 진단 절차에 대해 설명하기로 한다.First, the types of failures and the diagnostic procedures of the machine tool will be described.

공작기계의 고장은 구성부품의 노화에 의한 기능저하와 운용상 발생하는 고 장으로 분류가 가능하다. 본 발명에서는 운용상 발생하는 고장만을 다루고 있으며 이는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. Machine tool failures can be classified as functional failures due to aging of components and failures in operation. The present invention deals only with faults occurring in operation, which can be divided into two types.

첫째, CNC 고장First, CNC breakdown

둘째, PLC 조작 운용상 발생되는 고장 Second, failures caused by PLC operation

CNC의 고장은 대부분의 CNC가 자기 진단기능을 가지고 있기 때문에 본 발명에서는 이를 이용한다. PLC의 운용상 발생하는 고장은 구조적 고장 (Structural fault), 조작상의 고장(Operational Fault) 그리고 조건상의 고장(Conditional Fault)으로 나눌 수 있고, 이러한 고장은 PLC의 순차제어 논리를 통해 진단이 가능하며 PLC상에서 발생되는 고장 중에서 70%가 조작상의 고장으로 보고 되고 있다. 이러한 PLC의 운용상 발생한 고장은 고장이 발생하여 가동이 정지되는 시간의 80%는 고장의 위치를 찾는데 그리고 20%가 고장을 수리하는데 소요된다. 따라서, 조작상의 고장을 효과적으로 정확하게 그리고 빨리 그 원인을 진단하는 것이 고장진단에 있어 가장 중요한 기술이라 할 수 있다. The failure of the CNC is used in the present invention because most of the CNC has a self-diagnostic function. PLC faults can be divided into structural faults, operational faults, and conditional faults. These faults can be diagnosed through the PLC's sequential control logic. Seventy percent of the faults in the system are reported as operational faults. The operational failures of these PLCs require 80% of the time the faults occur and shut down, and 20% of the time the faults are repaired. Therefore, diagnosing the cause of an operation failure accurately and quickly can be said to be the most important technique in the diagnosis of failure.

따라서, 본 발명에서는 공작기계가 작동이 불가능한 원인을 조작상의 고장(Operational Fault)이라 정의했으며, 다음과 같이 3가지로 정의했다. Therefore, in the present invention, the reason why the machine tool is inoperable is defined as an operational fault, and three types are defined as follows.

① ESE(Emergency Stop Error) : 비상정지가 발생하는 경우① ESE (Emergency Stop Error): In case of emergency stop

② CSD(Cycle Start Disability) : 기동이 되지 않는 경우② CSD (Cycle Start Disability): In case of no start

③ MRD(Machine Ready Disability) : 기계준비가 되지 않는 경우③ MRD (Machine Ready Disability): When the machine is not ready

공작기계에서 고장을 진단하는 절차가 도1에 나타내었다. The procedure for diagnosing a failure in a machine tool is shown in FIG.

공작기계가 고장이 발생하여 조작이 불가능한 상태가 되면 고장을 진단하게 된다. 고장진단은 CNC 고장부터 진단하게 되는데 CNC 고장인 경우 CNC로 부터 고장상태를 전달받게 된다. CNC 고장이 아닌 경우, PLC의 코멘트를 확인하게 된다. 이는 공작기계 메이커에서 특정기능에 대한 고장을 정리한 것으로서 이를 확인하게 된다. 이러한 고장이 아닌 경우, 운용상 발생하는 고장으로서 본 발명의 고장 진단 시스템(Fault Diagnosis System:FDS)을 통해 고장을 진단하게 된다. When a machine tool breaks down and becomes inoperable, the fault is diagnosed. Trouble shooting is diagnosed from CNC failure. In case of CNC failure, the failure status is transmitted from CNC. If it is not a CNC failure, check the PLC comment. This is a summary of the failure of a specific function in the machine tool maker. If this is not the case, as a fault occurring in operation, the fault is diagnosed through a fault diagnosis system (FDS) of the present invention.

본 발명의 FDS에서는 SF(Switching Function) 모델을 통해 고장이 발생한 항목을 찾은 후, SSF(Step Switching Function) 모델을 통해 고장이 발생한 스텝을 찾게 된다. 고장이 발생한 스텝을 찾은 후에는 PLC 입출력 DB 베이스를 이용해 고장이 발생한 요소를 찾게 된다. 결국, 운용상 발생하는 고장을 지능적으로 진단하기 위해서는 순차제어정보로부터 고장항목에 대한 연관성을 제공하는 SF와 SSF를 만들어야 한다. In the FDS of the present invention, after finding an item in which a failure occurs through a switching function (SF) model, a step in which a failure occurs is found through a step switching function (SSF) model. After finding the faulted step, the PLC I / O DB base is used to find the faulted element. As a result, in order to intelligently diagnose failures occurring in operation, SF and SSF should be made to provide a correlation between failure items from sequential control information.

순차제어정보는 PLC 로직으로 이루어진다. PLC 로직은 IL(Instruction List), ST(Structured Text), FBD(Function Block Diagram), LD(Ladder Diagram) 등 몇가지 표현방법이 있는데 LD가 가장 일반적으로 사용이 되고 있다. CNC의 순차제어에 사용되는 LD로부터 SF와 SSF의 생성은 SFG(Switching Function Generator)에 의해 형성된다. Sequential control information consists of PLC logic. PLC logic has several expression methods such as Instruction List (IL), Structured Text (ST), Function Block Diagram (FBD), and Ladder Diagram (LD). LD is most commonly used. The generation of SF and SSF from LD used for sequential control of the CNC is formed by a switching function generator (SFG).

이제, SF와 SSF모델에 대해 자세히 설명하기로 한다.Now, the SF and SSF models will be described in detail.

CNC 공작기계의 운전중에 발생하는 ESE, CSD, MRD의 원인을 진단하기 위해서는 순차제어를 수행하는 래더 다이어그램(LD)을 기반으로 해야 한다. 그러나 래더 다이어그램으로부터 고장을 진단하기 위해서는 많은 경험을 가진 보수 기술자를 필요로 한다. 본 발명에서는 전문가를 대신하여 지능적으로 고장을 진단하기 위한 효과적인 방법으로 입출력 신호간에 논리적 관계를 가지는 두가지 진단모델 SS, SSF를 제시한다. In order to diagnose the cause of ESE, CSD and MRD which occur during operation of CNC machine tool, it should be based on ladder diagram (LD) which performs sequential control. However, diagnosing faults from the ladder diagram requires a skilled maintenance technician. In the present invention, two diagnostic models SS and SSF having a logical relationship between input and output signals are proposed as an effective method for intelligently diagnosing failure on behalf of an expert.

이렇게 진단 모델을 만드는 주된 이유로는 각 공작기계 메이커마다 기계를 구성하는 방법에 고유한 특성을 가지기 때문에, 진단 방법에 대한 일반성을 부여하기 위해서이다. 두 진단 모델은 FDS의 고장진단 엔진으로 사용된다. The main reason for making such a diagnostic model is to give generality to the diagnostic method since each machine tool maker has unique characteristics in the method of constructing a machine. Both diagnostic models are used as troubleshooting engines for the FDS.

① SF(Switching Function) 모델① SF (Switching Function) Model

공작기계의 고장을 진단하기 위해 고장항목으로 정의한 원인을 논리적 모델로 표현한 것이다. 즉, 고장의 원인이 된 항목이 발생하기까지 관련된 모든 신호의 관련성을 나타내는 모델이다. 여기서 논리란 각 신호에 대한 'AND', 'OR', 'NOT' 등으로 구성된다. SF는 고장을 진단하기 위한 정적인 모델로서 이를 만족시키는 조건들은 많은 경우가 있을 수 있다. PLC가 하나의 동작을 완성시키기 위해 만족해야 하는 조건은 수학식1과 같이 정리할 수 있다.In order to diagnose the failure of the machine tool, the reason defined as the failure item is expressed as a logical model. In other words, it is a model showing the relevance of all the signals related to the occurrence of the item causing the failure. Here, the logic is composed of 'AND', 'OR', 'NOT', etc. for each signal. SF is a static model for diagnosing faults, and there are many cases where the conditions satisfying it are met. The condition that the PLC must satisfy to complete one operation can be summarized as in Equation 1.

c(t)=c_1 (t)*c_2 (t)*c_3 (t)…= PROD from{j} c_j (t) (수학식1)c (t) = c_1 (t) * c_2 (t) * c_3 (t)... = PROD from {j} c_j (t) (Equation 1)

여기서 c(t)t번째 스텝의 모든 조건의 조합상태라고 가정하고 t번을 마지막 스텝이라고 가정하면 c(t)를 스위칭 함수(Switching Function)라 정의한다.If c (t) is assumed to be a combination of all conditions of the t- th step and t is the last step, c (t ) is defined as a switching function.

② SSF(Step Switching Function) 모델② SSF (Step Switching Function) Model

SF는 고장항목에 대한 정적모델로서 동작상태의 동적변화를 표현 할 수 없다. SSF는 고장이 발생한 원인을 만족시키는 조건들을 단계적으로 표현하여 고장이 발생한 스텝을 찾기 위한 모델이다. SSF는 동작 중 고장이 발생한 스텝을 효율적으로 찾을 수 있는 동적모델이다. SF is a static model of failure items and cannot represent dynamic changes in the operating state. SSF is a model to find the step where a failure occurs by expressing the conditions satisfying the cause of the failure step by step. SSF is a dynamic model that can efficiently find out which steps have failed during operation.

PLC로 제어되는 CNC 공작기계의 순차제어는 시퀀서(Sequencer)에 의해 수행된다. SSF는 기계상태와 시간순서에 따른 상태변화로 구성되어 있으며, 순차적인 기계작동 상태 변화를 기술한다. 각 스텝에서의 동작은 단순히 현재 스텝에서의 제어 명령에만 관계된 것이 아니라, 이전 스텝의 조건에도 관계된다. 현재 스텝은 이전 스텝이 종료되고 현재 제어명령이 전달된 후에 수행된다. 어떤 스텝이 종료되었는지 여부는 그 스텝 조건에 의해 결정된다. 따라서 SSF는 다음과 같이 구성될 수 있다. Sequential control of the CNC machine tool controlled by the PLC is performed by a sequencer. The SSF consists of the state of the machine and the change of state in time order, and describes the sequential state of machine operation. The operation in each step is not only related to the control command in the current step, but also to the conditions of the previous step. The current step is executed after the previous step is finished and the current control command is transmitted. Whether or not a step is completed is determined by the step condition. Therefore, the SSF may be configured as follows.

식 (1)에서 c(t)가 만족하려면 c_1 (t), c_2 (t), c_3 (t)… 가 순차적으로 만족을 해야한다. 즉, c_1 (t)=1 은 그 스텝의 조건을 만족하고 다음 스텝이 시작될 수 있다는 조건을 의미한다. c_1 (t)=0 는 그 스텝조건을 만족하지 못하였고, 다음 스텝을 실행할 수 없다는 것을 나타낸다. 따라서 각 스텝이 만족해야 할 조건이 되는 {c_j}(t)를 스텝 스위칭 함수(Step Switching Function)라 정의한다. If c (t) is satisfied in equation (1), c_1 (t), c_2 (t), c_3 (t)... Should be satisfied sequentially. That is, c_1 (t) = 1 means that the condition of the step is satisfied and the next step can be started. c_1 (t) = 0 indicates that the step condition was not satisfied and the next step could not be executed. Therefore, {c_j} (t), which is a condition to be satisfied by each step, is defined as a step switching function.

다음으로, 고장진단 모델 생성기인 SFG(Switching Function Generator)에 대하여 설명하기로 한다.Next, a switching function generator (SFG) which is a failure diagnosis model generator will be described.

PLC는 순차제어에 사용되는 릴레이(Relay), 타이머(Timer), 카운터(Counter) 등과 같은 기능을 마이크로프로세서를 이용해 통합시킨 장치이다. PLC에서 가능한 데이터 처리는 산술연산, 논리연산, 함수연산, 조절연산 등의 처리가 가능하기 때문에 CNC 공작기계에서도 순차제어를 담당하는 중요한 역할을 한다. CNC공작기계의 예가 도2에 나타나 있다. 공작기계를 제어하는 CNC는 다시 그 기능을 나누어 보면 CNC와 PLC로 분리된다. CNC는 보간과 같은 운동제어(Motion Control)가 주된 기능이며, PLC는 각종 순차제어를 담당하게된다. 두 가지의 제어장치간에는 유기적인 신호처리를 수행하면서 기계를 동작시키게 된다. PLC는 프로그램 작성방법이 순차적인 제어에 의존하기 때문에 다음과 같은 두 가지의 불편한 점이 있었다.PLC is a device that integrates functions such as relay, timer and counter used for sequential control using microprocessor. Data processing available in PLC plays an important role in sequential control in CNC machine tools because it can process arithmetic, logic, function, control operation. An example of a CNC machine tool is shown in FIG. CNC machine tool control is divided into CNC and PLC. CNC is the main function of motion control such as interpolation, and PLC is in charge of various sequential controls. The two controllers operate the machine while performing organic signal processing. PLC has two inconveniences because the program writing method depends on sequential control.

첫째, 프로그램 구조가 스텝 구조를 가지기 때문에 프로그램을 개발할 때 발생하는 프로그램의 오류를 찾는데 어려움이 있었다. 즉, 프로그램의 디버깅(Debugging)과 변경(Modify)에 많은 어려움이 있었다.First, since the program structure has a step structure, it is difficult to find a program error that occurs when the program is developed. In other words, there were many difficulties in debugging and modifying the program.

둘째, 고장이 발생했을 때 고장의 원인이 되는 논리관계를 찾기 위해서는 많은 경험과 시간을 필요로 하다는 것이다.Second, when a failure occurs, it takes a lot of experience and time to find the logical relationship that causes the failure.

위에서 정의한 SF 및 SSF를 수작업에 의해 구한다면 경험을 가진 전문가의 도움이 필요하게 되며 오류를 발생시킬 위험성이 높다. 본 발명에서는 SFG를 개발을 통해 SF, SSF를 생성한다. Manual acquisition of the SFs and SSFs defined above requires the assistance of an experienced expert and is highly risky of error. In the present invention, SFG is generated through the development of SFG.

SFG 시스템의 작업순서가 도3에 나타나 있다. 1단계는 LD(Ladder Diagram)을 BD(Binary Data)로 바꾸는 과정이다. 2단계에서는 BD를 IL(Instruction List)로 변환을 하고, 3단계에서는 2단계에서 해석한 IL을 이용해 각 출력신호들의 SF를 미리 정한 버퍼에 저장한다. 4단계에서는 3단계에서 만들어낸 SF 리스트들을 이용해서 특정 고장에 대한 SF를 생성하게 된다. 5단계에서는 생성된 SF를 분해하여 SSF를 구하게 된다. The working sequence of the SFG system is shown in FIG. The first step is to convert LD (Ladder Diagram) into BD (Binary Data). In step 2, the BD is converted into an instruction list (IL), and in step 3, the SF of each output signal is stored in a predetermined buffer using the IL interpreted in step 2. In step 4, the SF lists created in step 3 are used to generate SF for a specific failure. In step 5, SSF is obtained by decomposing the generated SF.

이제, SFG 시스템을 효과적으로 설명하기 위해 도4와 같은 예제 LD를 이용한다. 예제는 입력요소 X1, X2, X3, X4, 출력요소 Y1, Y2, 내부 릴레이 R1 그리고 고장을 정의하는 출력 코일 'G0.00'으로 구성된다. 논리구조는 2개의 'AND'와 2개의 'OR' 요소로 이루어진다. 'AND' 논리를 '*'로, 'OR' 논리를 '+'로 정리한다면 예제는 다음과 같이 표현이 가능하다.Now, an example LD as shown in FIG. 4 is used to effectively describe the SFG system. The example consists of input elements X1, X2, X3, X4, output elements Y1, Y2, internal relay R1 and output coil 'G0.00' defining the fault. The logic structure consists of two 'AND' and two 'OR' elements. If 'AND' logic is '*' and 'OR' logic is '+', the example can be expressed as follows.

R1=(((X1)*(-X2))+(-X3))*(-Y1) (수학식2)R1 = (((X1) * (-X2)) + (-X3)) * (-Y1) (Equation 2)

G0.00=(X4)*(-Y2)*(R1) (수학식3)G0.00 = (X4) * (-Y2) * (R1) (Equation 3)

위 두 식은 아래 식과 같이 줄일 수 있다. The above two expressions can be shortened as

G0.00=(X4)*(-Y2)*(((X1)*(-X2))+(-X3))*(-Y1) (수학식4)G0.00 = (X4) * (-Y2) * (((X1) * (-X2)) + (-X3)) * (-Y1) (Equation 4)

SFG는 수학식4와 같은 특정 고장원인에 대한 전후 논리관계를 생성하는 프로그램으로서, 다음과 같은 5단계로 이루어진다. SFG is a program that creates a before and after logic relationship for a specific failure cause, such as Equation 4, and consists of the following five steps.

- 1단계 : LD -> BD-Step 1: LD-> BD

1단계에서는 LD로 표현된 순차제어논리를 BD로 바꾸는 일을 수행하게 된다. 도4의 LD를 BD로 전환한 예는 다음과 같다.In the first step, the sequential control logic expressed in LD is changed to BD. An example of converting LD of FIG. 4 to BD is as follows.

02 00 00 00 00 01 81 01 00 00 00 04 81 02 00 00 00 08 81 03 00 00 00 15 00 00 00 00 00 04 82 01 00 00 00 1E 85 01 00 00 00 01 81 04 00 00 00 04 82 02 00 00 00 03 85 01 00 00 00 1E 84 00 00 0002 00 00 00 00 01 81 01 00 00 00 04 81 02 00 00 00 08 81 03 00 00 00 15 00 00 00 00 00 04 82 01 00 00 00 1E 85 01 00 00 00 01 81 04 00 00 00 04 82 02 00 00 00 03 85 01 00 00 00 1E 84 00 00 00

- 2단계 : BD -> IL-Stage 2: BD-> IL

2단계는 BD 정보를 IL 언어로 번역을 하는 단계이다. BD의 데이터 구조는 출력(WR)의 개수를 의미하는 앞부분 4개 바이트와 명령어를 의미하는 6개씩의 바이트로 구성된다. 이러한 규칙을 이용해 BD를 IL 언어로 변환한 결과는 다음과 같다.The second step is to translate BD information into IL language. The data structure of the BD consists of the first four bytes representing the number of outputs WR and six bytes representing the instruction. The result of converting BD to IL using these rules is as follows.

RD X1RD X1

ANDN X2ANDN X2

RDNS X3RDNS X3

ORSORS

ANDN Y1ANDN Y1

WR R1WR R1

RD X4RD X4

ANDN Y2ANDN Y2

AND R1AND R1

WR G0.00WR G0.00

- 3단계 : IL -> SF 리스트-Step 3: IL-> SF List

3단계는 2단계에서 작성한 IL을 이용해 모든 출력신호의 SF을 구하는 단계이다. 여기서 각 출력신호의 SF라고 하는 것은 각 출력신호가 어떤 입력과 출력의 연산관계에 있는지 알려 주는 정보를 의미한다. Step 3 is to get SF of all output signals using IL prepared in step 2. Here, SF of each output signal means information indicating which input and output are associated with each output signal.

R1=((X1*(-X2))+(-X3))*(-Y1) (수학식5)R1 = ((X1 * (-X2)) + (-X3)) * (-Y1) (Equation 5)

G0.00=X4*(-Y2)*R1 (수학식6)G0.00 = X4 * (-Y2) * R1 (Equation 6)

-4단계 : SF 리스트 -> 특정 SFStep 4: SF List-> Specific SF

3단계에서 구한 SF 리스트에는 내부 릴레이 R 신호, CNC에서 PLC로 전달되는 F 신호 그리고 PLC에서 CNC로 전달되는 G 코드 등이 포함되어 있다. 특정출력에 대한 SF를 구하기 위해서는 이러한 신호의 연관성을 풀어야 한다. G0.00에 대한 SF가 수학식7에 나타나 있다.The SF list obtained in step 3 includes the internal relay R signal, F signal from CNC to PLC, and G code from PLC to CNC. In order to find the SF for a particular output, we need to unlink these signals. SF for G0.00 is shown in equation (7).

G0.00=(X4)*(-Y2)*(((X1)*(-X2))+(-X3))*(-Y1) (수학식7)G0.00 = (X4) * (-Y2) * (((X1) * (-X2)) + (-X3)) * (-Y1) (Equation 7)

'G0.00'를 고장 트리로 표현하면 도5와 같이 표현이 된다. 도5를 참고하면, 'G0.00'의 원인이 되는 신호의 관련성은 3개의 'AND' 논리와 하나의 'OR' 논리로 이루어진다는 것을 알수 있다. If 'G0.00' is expressed as a fault tree, it is expressed as shown in FIG. Referring to Figure 5, it can be seen that the correlation of the signal causing 'G0.00' is composed of three 'AND' logic and one 'OR' logic.

-5단계 : SF -> SSFStep 5: SF-> SSF

4단계에서 구한 SF를 분해하여 해당되는 SSF를 다음과 같이 구한다.The SF obtained in step 4 is decomposed to obtain the corresponding SSF as follows.

SSF1=(X1)*(-X2) (수학식8)SSF 1 = (X1) * (-X2) (Equation 8)

SSF2=SSF1 + (-X3) (수학식9)SSF 2 = SSF 1 + (-X3) (Equation 9)

SSF3=SSF2 * (-Y1) (수학식10)SSF 3 = SSF 2 * (-Y1) (Equation 10)

SSF4=SSF3 * (-Y2) (수학식11)SSF 4 = SSF 3 * (-Y2) (Equation 11)

SSF5=SSF4 * X4=G0.00 (수학식12)SSF 5 = SSF 4 * X4 = G0.00 (Equation 12)

이상에서 구한 수학식8 내지 수학식12의 SSF을 역으로 차례로 추적해 나가면, G0.00가 1인 된 원인을 추적해 나갈 수 있다. 이제, 구체적인 적용 사례를 통해 SFG를 이용한 고장진단 방법을 설명하기로 한다.If the SSFs of Equations 8 to 12 obtained above are traced in turn, the cause of G0.00 being 1 can be traced. Now, a failure diagnosis method using SFG will be described through specific application examples.

① SF(Switching Function) 모델의 형성① Formation of SF (Switching Function) model

앞에서 설명된 SFG형성 방법을 적용하여, 본 출원인의 터보테크(주)에서 생산하는 I=I 형상조각기를 대상으로 SF를 구했다. 구해진 결과를 이용해 ESE에 대한 고장원인을 정리한 트리가 도6에 나타나 있다. 'G8.02'는 ESE가 발생하는 신호를 나타내며, 이러한 조건을 만족하는 논리로는 4개의 'OR' 조건 그리고 2개의 'AND' 조건을 가진다.By applying the SFG formation method described above, SF was obtained for the I = I shape engraving machine produced by the applicant Turbotech Co., Ltd. A tree that summarizes the causes of failure for ESE using the obtained results is shown in FIG. 'G8.02' represents the signal generated by the ESE, and logic that satisfies this condition has four 'OR' conditions and two 'AND' conditions.

(Table 1) ESE에 대한 데이터베이스(Table 1) Database for ESE

AddressAddress Relay CommentRelay Comment X0.07 X0.05 X0.0A X0.08 X0.06 X0.04 X200.00 X200.03 X200.04 X0.0F Y0.00 F0.01 F28.03 F28.02 F28.01 F28.00 F0.00 G0.00X0.07 X0.05 X0.0A X0.08 X0.06 X0.04 X200.00 X200.03 X200.04 X0.0F Y0.00 F0.01 F28.03 F28.02 F28.01 F28.00 F0. 00 G0.00 S2 Alarm(B) S1 Alarm(B) Z2 Over Travel Limit SW(B) Z1 Over Travel Limit SW(B) Y Over Travel Limit SW(B) X Over Travel Limit SW(B) Machine Ready E. Stop Push Button O.T. Release E. Stop(B) Servo Ready Servo Ready SVRDY4 SVRDY3 SVRDY2 SVRDY1 NC Ready PLC RunS2 Alarm (B) S1 Alarm (B) Z2 Over Travel Limit SW (B) Z1 Over Travel Limit SW (B) Y Over Travel Limit SW (B) X Over Travel Limit SW (B) Machine Ready E. Stop Push Button O.T. Release E. Stop (B) Servo Ready Servo Ready SVRDY4 SVRDY3 SVRDY2 SVRDY1 NC Ready PLC Run

(B)는 Normal Close를 의미함                     (B) means Normal Close

각 조건에는 다수의 신호조건이 연결된다. 그림에서 신호 끝에 도트로 표시한 것은 'NOT' 신호를 나타낸다. 그림에서 R은 내부 릴레이, G는 PLC에서 CNC로 입력되는 신호, F는 CNC에서 PLC로 입력되는 신호, X는 PLC 입력 신호 그리고 Y는 PLC 출력신호를 각각 의미한다. 이에 대한 각 신호 내용이 위의 Table 1에 나타나 있다. ESE에 대한 SF를 나타내면 수학식13과 같다. Each condition is connected to a number of signal conditions. In the figure, the dot at the end of the signal represents the 'NOT' signal. In the figure, R stands for internal relay, G stands for PLC to CNC, F stands for CNC to PLC, X stands for PLC input, and Y stands for PLC output. The contents of each signal are shown in Table 1 above. The SF for the ESE is represented by Equation 13.

SF(ESE)=(((((-R1024.00)+(-G0.00)+(-F0.00)+(-X200.04))*(-X200.00))*((-R1023.00)+(-R1023.01))*(-F0.01))+(-X0.07)+(-X0.05)+(-Y0.00)+(-F28.03)+ (-F28.02)+(-F28.01)+(-F28.00))+(X200.03)+(-X0.0F)+(-X0.0A)+(-X0.08)+(-X0.06)+ (-X0.04) (수학식13)SF (ESE) = ((((((-R1024.00) + (-G0.00) + (-F0.00) + (-X200.04)) * (-X200.00)) * ((-R1023 .00) + (-R1023.01)) * (-F0.01)) + (-X0.07) + (-X0.05) + (-Y0.00) + (-F28.03) + (- F28.02) + (-F28.01) + (-F28.00)) + (X200.03) + (-X0.0F) + (-X0.0A) + (-X0.08) + (-X0 .06) + (-X0.04) (Equation 13)

여기서 '+'는 'OR' 논리를 '*'는 'AND' 논리를 의미한다. Here '+' means 'OR' logic and '*' means 'AND' logic.

동일한 기계에 대해 CSD에 대한 고장원인을 정리한 트리가 도7에 나타나 있다. A tree summarizing the causes of failure for CSD for the same machine is shown in FIG.

(Table 2) CSD에 대한 데이터베이스(Table 2) Database for CSD

AddressAddress Relay CommentRelay Comment X0.0D X0.0E X200.01 X201.02 X201.03 X201.06 F17.00 F17.01 F17.03 F18.00 F18.01 F18.02 F18.03 G0.00X0.0D X0.0E X200.01 X201.02 X201.03 X201.06 F17.00 F17.01 F17.03 F18.00 F18.01 F18.02 F18.03 G0.00 S1 Auto S2 Auto Cycle Start Auto Mode MDI Mode JOG Mode X-Axis Ref. Finish Y-Axis Ref. Finish Z1-Axis Ref. Finish Z2-Axis Ref. Command X-Axis Ref. Position Y-Axis Ref. Position Z1-Axis Ref. Position PLC RunS1 Auto S2 Auto Cycle Start Auto Mode MDI Mode JOG Mode X-Axis Ref. Finish Y-Axis Ref. Finish Z1-Axis Ref. Finish Z2-Axis Ref. Command X-Axis Ref. Position Y-Axis Ref. Position Z1-Axis Ref. Position PLC Run

'G9.00'은 사이클 스타트가 가능한 조건을 나타내며, 이러한 조건을 만족하는 논리로는 5개의 'OR' 조건 그리고 4개의 'AND' 조건을 가진다. 각 조건에는 다수의 신호조건이 연결된다. 이에 대한 각 신호 내용이 위의 Table 2에 나타나 있다. 'G9.00' represents a cycle start condition, and the logic that satisfies these conditions includes five 'OR' conditions and four 'AND' conditions. Each condition is connected to a number of signal conditions. The contents of each signal are shown in Table 2 above.

CSD에 대한 SF를 나타내면 수학식14과 같다. The SF for the CSD is represented by Equation 14.

SF(CSD)=(((((((-F17.00)+(-F17.01)+(-F17.02)+(-F17.03)+(-F18.00)+(-F18.0 1)+(-F18.02)+(-F18.03))*(R35.00))+((X200.01)*(X201.06)))*(G0.00)*·(R0.00))+(-X0.0E)+(-X0.0D)+(-X201.02)+(-F17.03)+(-F17.02)+(-F17.01)+(-F17.00))*((((((-F17.00)+(-F17.01)+(-F17.02)+(-F17.03)+(-F18.00)+(-F18.01)+(-F18.02)+(-F18.03))*(R35.00))+((X200.01)*(X201.06)))*(G0.00)*(R0.00))+(-X201.03)))+(-X200.01) (수학식14)SF (CSD) = ((((((((-F17.00) + (-F17.01)) + (-F17.02) + (-F17.03) + (-F18.00) + (-F18. 0 1) + (-F18.02) + (-F18.03)) * (R35.00)) + ((X200.01) * (X201.06)) * (G0.00) * · (R0 .00)) + (-X0.0E) + (-X0.0D) + (-X201.02) + (-F17.03) + (-F17.02) + (-F17.01) + (-F17 .00)) * (((((((-F17.00) + (-F17.01) + (-F17.02) + (-F17.03) + (-F18.00) + (-F18.01 ) + (-F18.02) + (-F18.03)) * (R35.00)) + ((X200.01) * (X201.06)) * (G0.00) * (R0.00) ) + (-X201.03))) + (-X200.01) (Equation 14)

② SSF(Step Switching Function) 모델의 형성② Formation of SSF (Step Switching Function) Model

이상의 G0.00의 예와 동일하게 SFG를 이용해 SSF를 구한다. 스텝 블록(Step Block)의 수는 'OR' 및 'AND'의 논리수와 같다. 즉, ESE는 6개의 스텝 블록을 가지며 CSD은 9개의 스텝 블록을 가진다. ESE에 대한 SSF를 나타내면 다음과 같다. SSF is obtained using SFG similarly to the example of G0.00. The number of step blocks is equal to the logical number of 'OR' and 'AND'. That is, the ESE has six step blocks and the CSD has nine step blocks. SSF for ESE is as follows.

SSF(ESE)16=(-R1024.00)+(-G0.00)+(-F0.00)+(-X200.04) (수학식15)SSF (ESE) 16 = (-R1024.00) + (-G0.00) + (-F0.00) + (-X200.04) (Equation 15)

SSF(ESE)26=SSF16*(-X200.00) (수학식16)SSF (ESE) 26 = SSF 16 * (-X200.00) (Equation 16)

SSF(ESE)36=(-R1023.00)+(-R1023.01) (수학식17)SSF (ESE) 36 = (-R1023.00) + (-R1023.01) (Equation 17)

SSF(ESE)46=SSF26*SSF36*(-F0.01) (수학식18) SSF (ESE) 46 = SSF 26 * SSF 36 * (-F0.01) (Equation 18)

SSF(ESE)56=SSF46+(-X0.07)+(-X0.05)+(-Y0.00)+(-F28.03)+(-F28.02)+(-F28.01)+(-F28.00) (수학식19)SSF (ESE) 56 = SSF 46 + (-X0.07) + (-X0.05) + (-Y0.00) + (-F28.03) + (-F28.02) + (-F28.01) + (-F28.00) (Equation 19)

SSF(ESE)66=SSF56+X200.03+(-X0.0F)+(-X0.0A)+(-X0.08)+(-X0.06)+(-X0.04)=G8.02 (수학식20)SSF (ESE) 66 = SSF 56 + X200.03 + (-X0.0F) + (-X0.0A) + (-X0.08) + (-X0.06) + (-X0.04) = G8. 02 (Equation 20)

Table1을 참조하여 수학식15 즉, SSF(ESE)16이 1이 되는 조건을 정리해 보면, R1024.00, G0.00, F0.00 그리고 X200.04 중 1개 이상의 신호가 NOT이 되는 조건이다. 이러한 조건이 만족되어 SSF(ESE)16=1이 되면 ESE를 발생시키는 6개의 스텝 블록 중 하나의 스텝블록이 만족하는 조건이 되는 것이다.Referring to Table 1, Equation 15, that is, SSF (ESE) 16, is summarized as 1, at least one signal among R1024.00, G0.00, F0.00 and X200.04 is NOT condition. When this condition is satisfied and SSF (ESE) 16 = 1, one of the six step blocks for generating the ESE is satisfied.

동일하게 CSD에 대한 SSF를 나타내면 다음과 같다. 9개의 스텝 블록으로 구성된다. Similarly, the SSF for the CSD is as follows. It consists of nine step blocks.

SSF(CSD)19=(-F17.00)+(-F17.01)+(-F17.02)+(-F17.03)+(-F18.00)+(-F18.01)+(-F18.02)+(-F18.03) (수학식21)SSF (CSD) 19 = (-F17.00) + (-F17.01) + (-F17.02) + (-F17.03) + (-F18.00) + (-F18.01) + (- F18.02) + (-F18.03) (Equation 21)

SSF(CSD)29=SSF19*R35.00 (수학식22)SSF (CSD) 29 = SSF 19 * R35.00 (Equation 22)

SSF(CSD)39=X200.01*X201.06 (수학식23)SSF (CSD) 39 = X200.01 * X201.06 (Equation 23)

SSF(CSD)49=SSF29+SSF39 (수학식24)SSF (CSD) 49 = SSF 29 + SSF 39 (Equation 24)

SSF(CSD)59=SSF49*G0.00*R0.00 (수학식25)SSF (CSD) 59 = SSF 49 * G0.00 * R0.00 (Equation 25)

SSF(CSD)69=SSF59+(-X0.0E)+(-X0.0D)+(-X201.02)+(-F17.03)+(-F17.02)+(-F17. 01)+(-F17.00) (수학식26)SSF (CSD) 69 = SSF 59 + (-X0.0E) + (-X0.0D) + (-X201.02) + (-F17.03) + (-F17.02) + (-F17.01) + (-F17.00) (Equation 26)

SSF(CSD)79=SSF59+(-X201.03) (수학식27)SSF (CSD) 79 = SSF 59 + (-X201.03) (Equation 27)

SSF(CSD)89=SSF69*SSF79 (수학식28)SSF (CSD) 89 = SSF 69 * SSF 79 (Equation 28)

SSF(CSD)99=SSF89+(-X200.01) (수학식29)SSF (CSD) 99 = SSF 89 + (-X200.01) (Equation 29)

CSD가 발생한 경우, 그 고장의 원인을 추적하기 위해 SSF 모델을 적용하여 고장이 발생한 스텝을 추적하게 된다. C(t)t 번째 스텝의 모든 조건이 조합된 상태라고 가정한다. 수학식24를 나타내는 스텝 4를 현재의 스텝이라고 가정하면, 스텝 4의 만족조건은 수학식23을 나타내는 스텝 3이 1이 되는 상태이다. 스텝 3으로부터 현재의 동작 스텝4의 만족조건은 다음과 같이 표현 가능하다. When a CSD occurs, the SSF model is applied to track the cause of the failure to track the cause of the failure. Assume C (t) is a combination of all the conditions of the t th step. If it is assumed that step 4 representing equation (24) is the current step, the satisfaction condition of step 4 is a state where step 3 representing equation (23) becomes one. The satisfying conditions of the current operation step 4 from step 3 can be expressed as follows.

C(t-1)=X200.01*X201.06=1 (수학식30)C (t-1) = X200.01 * X201.06 = 1 (Equation 30)

기능적으로 본다면 조그 모드에서 사이클 스타트(Cycle Start)가 온(On)되게 되면 CSD가 된다는 의미가 된다. 이것이 만족되면 스텝 4의 실행조건이 만족된다. Functionally, this means that when Cycle Start is turned on in jog mode, it becomes CSD. If this is satisfied, the execution condition of step 4 is satisfied.

C(t)={SSF_29}+SSF_39 (수학식31)C (t) = {SSF_29} + SSF_39 (Equation 31)

이러한 원리에 의해 스텝 하나 하나씩 그 조건을 체크하면서 고장을 찾게 된다. Based on this principle, the condition is checked one by one and the failure is found.

이러한 스텝 상관관계에 의해 고장이 발생한 스텝을 찾은 후에는 그 스텝에 서 어떤 요소가 고장이 발생했는가를 찾게 된다. 이러한 고장요소를 찾는데는 미리 구성되어 있는 데이터 베이스를 활용하게 된다. Table 1과 Table 2는 ESE와 CSD에 대한 고장요소를 DB로 정리한 것이다. 각 스텝 단위에서의 고장요소의 검출은 고장발생시 저장된 PLC의 각 접점상태의 확인을 통해 이루어진다.After finding the step where the failure occurred due to the step correlation, it is to find out which factor occurred in the step. To find these failures, a preconfigured database is used. Table 1 and Table 2 summarize the failure factors for ESE and CSD in DB. The detection of the failure element in each step unit is made by checking the contact status of the stored PLC when a failure occurs.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였지만, 본 발명은 상기의 실시 예들에만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 개량, 변경, 대체 또는 부가하여 실시할 수 있는 것임은 당업자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다.Although the preferred embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments, but various modifications, changes, substitutions or additions can be made without departing from the scope of the present invention. If you can easily understand.

예를들면, 이상에서는 PLC로직이 래더 다이아그램으로 표현되는 경우를 예를들어 본 발명을 설명하였으나, 이상에서 설명한 바와 같이 PLC로직이 IL(Instruction List)로 표현되는 경우에는 상기 단계3(IL->SF 리스트)에서 바로 시작하여 SF 및 SSF를 형성하는 것도 가능하다.For example, in the above, the present invention has been described with an example in which PLC logic is represented by a ladder diagram. However, when PLC logic is represented by IL (Instruction List) as described above, step 3 (IL- It is also possible to form SF and SSF starting directly from the> SF list).

공작기계의 유지보수성과 이용도 측면에서 볼 때, 본 발명에서 제안된 방법과 그 결과가 기계 비가동 시간을 줄이는데 있어서 공작기계 운용자와 유지보수관리자에게 매우 유용하게 된다. 지금까지 운용상의 고장이 발생했을 때 보수기사의 경험이나 PLC 래더 프로그램의 수작업 디버깅을 통해 고장의 원인을 찾을 때에 비하여, 빠르고 정확하게 현장에서의 자체적인 보수가 가능하게 된다. In view of the maintenance and usability of the machine tool, the method proposed in the present invention and the result are very useful to the machine tool operator and maintenance manager in reducing the machine down time. Up to now, self-maintenance can be performed quickly and accurately in the field compared to when the cause of the failure is found through the experience of a maintenance technician or manual debugging of the PLC ladder program when an operation failure occurs.

본 발명에 다른 직접적인 효과는 다음과 같다. Other direct effects on the present invention are as follows.                     

- 공작기계의 운용상의 고장 원인을 찾는데 소요되는 기계 비가동 시간의 80%를 제거함으로 기계의 이용도를 높일 수 있다.-The utilization of the machine can be improved by eliminating 80% of the machine downtime needed to find the cause of the failure of the machine tool operation.

- 제안된 논리 모델을 이용한 고장진단시스템을 통해 고장원인을 정확하게 진단함으로 전문 보수요원의 필요성이 많이 줄어든다.-The fault diagnosis system using the proposed logic model accurately diagnoses the cause of failure, thus reducing the need for professional maintenance personnel.

- 기계의 상태 및 진단결과를 외부의 CNC 벤더에 실시간 보고함으로 원격지에서 종합적으로 보수정보 관리가 가능하였다.
-Real-time reporting of machine status and diagnosis results to external CNC vendors enables comprehensive maintenance information management at remote locations.

이상과 같은 본 발명의 고장진단시스템은 PLC 래더 정보의 수식적인 등록과 운용상의 고장에 대한 출력신호의 선택이 가능하므로, 표준화된 PLC를 사용하는 다른 기계에서도 바로 적용할 수 있다. 또한, 본 발명은 개방형 CNC를 가지는 공작기계에서, 운용상 발생하는 고장을 지능적으로 진단하고 운용 및 진단상태를 인터넷을 기반으로 원격 서비스할 수 있는 시스템(도8참고)을 개발하는 것을 가능하게 한다. 이러한 원격감시 및 고장진단 시스템의 개발을 통해, CNC 메이커, 공작기계 메이커, 사용자 등은 다음과 같은 효과를 가질 수 있을 것으로 기대된다.
As described above, the fault diagnosis system of the present invention enables the formal registration of PLC ladder information and the selection of an output signal for a fault in operation, and thus can be directly applied to other machines using a standardized PLC. In addition, the present invention makes it possible to develop a system (see Fig. 8) capable of intelligently diagnosing a malfunction occurring in an operation in a machine tool having an open CNC and remotely servicing and diagnosing an operation and a diagnosis state based on the Internet. . Through the development of such a remote monitoring and troubleshooting system, CNC makers, machine tool makers, users, etc. are expected to have the following effects.

- 비숙련자에게도 두려움 없이 고장을 진단하고 복구할 수 있는 능력을 제공하며,Provides the unskilled person with the ability to diagnose and recover from failures without fear,

- 고장원인 및 처리결과에 대한 데이터베이스 구축으로 고장처리 지식을 제공할 수 있고, 제품의 고장 이력관리가 효과적으로 이루어지게 되며,-Establishing database of failure cause and processing result can provide knowledge of failure handling, product failure history management can be done effectively,

- 고장에 대한 책임 소재가 분명하여 신속한 A/S가 가능해지며, -It is possible to prompt after-sales service by clearly responsible for the failure.                     

- 이에 따른 공작기계 운용상 교육효과가 향상되며, -As a result, the training effect on the operation of machine tools is improved.

- 공작기계 및 공장을 객체화 할 수 있다. -It can object machine tool and factory.

Claims (8)

PLC순차 제어 정보를 나타내는 PLC로직으로부터, 각 출력신호가 어떤 입력신호와 어떤 연산관계에 있는지를 알려주는 스위칭 펑션 리스트를 형성하는 단계;Forming a switching function list indicating from each PLC logic indicating PLC sequential control information which input signal is associated with which input signal and in which arithmetic relationship; 상기 형성된 스위칭 펑션 리스트를 결합하여 특정 출력에 대한 원인이 되는 입력신호와 출력신호의 관련성을 나타내는 수식을 도출하는 스위칭 펑션 형성 단계;A switching function forming step of combining the formed switching function list to derive a formula representing a relation between an input signal and an output signal that causes a specific output; 상기 스위칭 펑션 형성 단계에서 형성된 수식을, 연산이 수행되는 단계별 수식으로 분해하여, 상기 각 단계별 수식을 형성하는 스텝 스위칭 펑션들을 형성하는 단계;Decomposing a formula formed in the switching function forming step into a stepwise formula in which an operation is performed to form step switching functions for forming each stepwise formula; 상기 형성된 스텝 스위칭 펑션을 역순으로 추적하여 고장원인을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법.And tracking the formed step switching function in reverse order to derive a cause of failure. 제1항에 있어서, 상기 PLC로직은 래더 다이어그램으로 표현되는 것을 특징으로 하는 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법.The method of claim 1, wherein the PLC logic is represented by a ladder diagram. 제2항에 있어서, 상기 래더 다이어그램을 이진수로 변환한 후 이 이진수를 통해 인스트럭션 리스트를 형성하여 이 인스트럭션 리스트를 토대로 스위칭 펑션 리스트를 형성하는 것을 특징으로 하는 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법.The method of claim 2, wherein after converting the ladder diagram into a binary number, an instruction list is formed through the binary number to form a switching function list based on the instruction list. 제1항에 있어서, 상기 PLC로직은 인스트럭션 리스트로 표현되는 것을 특징으로 하는 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법.The method of claim 1, wherein the PLC logic is represented by an instruction list. 제4항에 있어서, 상기 인스트럭션 리스트를 토대로 스위칭 펑션 리스트를 형성하는 것을 특징으로 하는 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법.The fault diagnosis method according to claim 4, wherein a switching function list is formed based on the instruction list. CNC로부터 고장상태를 전달 받아 CNC의 고장인지의 여부를 확인하는 단계;Receiving a fault condition from the CNC and checking whether the CNC is in fault; 상기 CNC고장 여부 확인단계에서의 확인결과, CNC의 고장이 아닌 경우에는 PLC의 코멘트를 확인하는 단계;Confirming the comment of the PLC when the CNC is not broken, as a result of the checking at the CNC failure checking step; 상기 PLC 코멘트 확인 단계에서 고장이 확인이 안된 경우에는 제1항 내지 제5항의 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공작기계의 고장 진단 방법.The method of diagnosing a failure of a machine tool, if the failure is not confirmed in the PLC comment checking step, applying a failure diagnosis method in PLC operation of the machine tool of claim 1 to claim 5. 제1항의 공작기계의 PLC 운용상의 고장 진단 방법이 인터넷을 기반으로 원격 서비스 되는 것을 특징으로 하는 원격 고장 진단 방법. The remote fault diagnosis method according to claim 1, wherein the fault diagnosis method in PLC operation of the machine tool is remotely serviced based on the Internet. 삭제delete
KR1020040117783A 2004-12-31 2004-12-31 Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool KR100645397B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040117783A KR100645397B1 (en) 2004-12-31 2004-12-31 Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040117783A KR100645397B1 (en) 2004-12-31 2004-12-31 Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20060077814A KR20060077814A (en) 2006-07-05
KR100645397B1 true KR100645397B1 (en) 2006-11-23

Family

ID=37169816

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020040117783A KR100645397B1 (en) 2004-12-31 2004-12-31 Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100645397B1 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102141391B1 (en) 2019-12-16 2020-08-05 주식회사 한국가스기술공사 Failure data management method based on cluster estimation
KR102123522B1 (en) 2019-12-16 2020-06-16 주식회사 한국가스기술공사 Failure diagnostic method based on cluster of fault data
KR102278199B1 (en) 2020-12-31 2021-07-16 주식회사 한국가스기술공사 Method for managing diagnostic data based on conditional probability
CN113319649B (en) * 2021-06-11 2022-07-12 东莞理工学院 Machine tool equipment fault diagnosis detection device with alarm reminding function

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0511835A (en) * 1991-07-08 1993-01-22 Omron Corp Fault diagnostic device
KR19980035001A (en) * 1996-11-11 1998-08-05 김종진 PLC self failure and PLC external failure diagnosis method and device
KR20010112879A (en) * 2000-06-15 2001-12-22 김복수 After Service Method Using Web based system for detecting trouble of machine and controlling

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0511835A (en) * 1991-07-08 1993-01-22 Omron Corp Fault diagnostic device
KR19980035001A (en) * 1996-11-11 1998-08-05 김종진 PLC self failure and PLC external failure diagnosis method and device
KR20010112879A (en) * 2000-06-15 2001-12-22 김복수 After Service Method Using Web based system for detecting trouble of machine and controlling

Also Published As

Publication number Publication date
KR20060077814A (en) 2006-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Vogel-Heuser et al. Fault handling in PLC-based industry 4.0 automated production systems as a basis for restart and self-configuration and its evaluation
Miyagi et al. Modeling and analysis of fault-tolerant systems for machining operations based on Petri nets
Hu et al. Operational fault diagnosis of manufacturing systems
Vogel-Heuser et al. Challenges for maintenance of PLC-software and its related hardware for automated production systems: Selected industrial Case Studies
WO2012028161A1 (en) Method for debugging of process or manufacturing plant solutions comprising multiple sub-systems
Weiss et al. Developing a hierarchical decomposition methodology to increase manufacturing process and equipment health awareness
Bereiter et al. A field-based study of troubleshooting in computer-controlled manufacturing systems
JPH0259901A (en) Fault diagnosing system
Bloch et al. Orchestration of services in modular process plants
Hu et al. A systematic approach to integrated fault diagnosis of flexible manufacturing systems
KR100645397B1 (en) Fault Diagnosis System and Method of Machine Tool
Portilla et al. Integration of supervisory control with SCADA system for a flexible manufacturing cell
Martinova et al. An approach to the implementation of the machine safety function using an integrated in the CNC system SoftPLC and an external Safety controller made according to the SoftPLC
Guttel et al. Automatic generation of PLC code beyond the nominal sequence
Hu et al. A knowledge-based real-time diagnostic system for PLC controlled manufacturing systems
JP2005216213A (en) System and method for failure diagnosis
CN114115198B (en) Assembly production line-oriented distributed diagnosis and optimization control method and control system
EP3514641A1 (en) System to manage and monitor a plurality of numerical control machine tools
Armendia et al. Twin-control: a new concept towards machine tool health management
WO2000043846A2 (en) Integration of diagnostics and control in a component-based production line
US11966217B2 (en) Faulty variable identification technique for data-driven fault detection within a process plant
Chirn et al. Petri nets based design of ladder logic diagrams
Manivannan et al. Towards a realtime knowledge-based simulation system for diagnosing machine tool failure
KR100206992B1 (en) The method of plc diagnosis
Kübler et al. Test case generation for production systems with model-implemented fault injection consideration

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121002

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130904

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140917

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150909

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160907

Year of fee payment: 11

LAPS Lapse due to unpaid annual fee