KR101456589B1 - 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 고장 원인 스펙트럼을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기계 설비의 진동 스펙트럼 분석을 통해 기계 설비의 상태가 정상, 열화, 고장 등의 상태로 자동 판단함으로써 기계 설비의 열화 또는 고장을 즉각적으로 탐지할 수 있는 고장 원인 스펙트럼을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템에 관한 것이다.

Description

고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템 {State Management System For Machine Equipment}

본 발명은 기계 설비의 상태 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기계 설비의 진동 스펙트럼 분석을 통해 기계 설비의 상태가 정상, 열화, 고장 등의 상태로 자동 판단함으로써 기계 설비의 열화 또는 고장을 즉각적으로 탐지할 수 있는 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템에 관한 것이다.

일반적인 기계설비의 고장원인을 분석하기 위해 진동 분석이 사용되고 있으며, 상기 진동분석은 주파수와 진폭을 분석하는 것을 의미한다.

여기서, 주파수는 고장원인을 분석하는데 쓰이고, 진폭은 고장의 정도를 분석하는데 쓰인다. 이는 고장원인에 따라 그 주파수가 각각 다르고, 고장이 진행될수록 진폭이 증가한다는 사실에 기인한 것이다.

그러나, 전문적으로 교육을 받고 현장에서 숙련된 전문가라 할지라도, 진동의 주파수를 분석하여 정확한 고장의 원인을 분석하는 것은 대단히 어려운 업무에 속하는 것으로 알려져 있고, 아직 전문가 시스템(컴퓨터에 의한 자가판단 시스템)은 전무하여 기계 설비의 상태 관리가 매우 어려운 문제가 있었다.

또한, 기계 설비의 총진동 정보만으로는 구체적으로 어느 부분의 고장이 문제가되는지 알 수 없으며, 총진동 값은 낮다 하더라도 베어링 등의 부품은 고장이 발생할 수 있다는 점에서 기계 설비의 고장 여부를 정확히 탐지하기 어려우므로 고장이 발생한 후에야 기계 설비의 고장을 알 수 있으며, 이로 인해 설비 전체에 손상이 발생하거나, 대형 사고를 유발할 수 있는 문제가 있었다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서 본 발명의 목적은 기계 설비의 진동 스펙트럼 분석을 통해 기계 설비의 상태가 정상, 열화, 고장 등의 상태로 자동 판단함으로써 기계 설비의 열화 또는 고장을 즉각적으로 탐지할 수 있는 고장원인 스펙트럼을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 기계 설비의 상태 관리 시스템은 기계 설비의 진동 발생 요소로부터 진동 정보를 수집하는 진동 정보 수집부와 상기 진동 정보 수집부로부터 수집된 진동 정보로부터 진동 분석을 위한 진동 정보를 생성하는 진동 분석부와 기계 설비의 상태에 따른 기준 진동 정보를 저장하는 데이터 베이스와 상기 진동 분석부로부터 생성된 측정 진동 정보와 상기 데이터 베이스에 저장된 기준 진동 정보를 비교하여 기계 설비의 상태를 판단하는 상태 판단부와 상기 상태 판단부로부터 판단된 기계 설비의 상태 정보를 출력하는 상태 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 진동 정보 수집부는 상기 기계 설비의 진동 측정기로부터 측정된 진동 정보를 수신받아 상기 데이터 베이스에 기 저장된 진동 정보에 누적하여 저장 관리하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 진동 분석부는 상기 진동 정보 수집부를 통해 수집된 진동 정보로부터 파고율(Crest Factor)를 산출하고, 타임도메인의 진동 정보를 주파수 도메인의 진동 정보로 변환하여 주파수(Frequency)와 진폭(Amplitude)을 포함하는 진동 정보로 변환하여 측정 진동 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 데이터 베이스는 파도율, 고장 원인 별 주파수와 진폭을 포함하는 기준 진동 정보를 저장하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 상태 판단부는 상기 측정 진동 정보 중 특징 주파수를 추출하고, 상기 특징 주파수와 데이터 베이스에 저장된 기준 진동 정보의 고장 원인 별 주파수와 진폭을 매칭시켜 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 상태 판단부는 상기 측정 진동 정보와 기준 진동 정보를 비교하여 상태를 판단하되, 이상 상태를 위험성이 점진적으로 증가하는 다수 개의 단계로 구분하여 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 상태 판단부는 측정 진동 정보와 기준 진동 정보의 고장 원인 별 주파수 매칭시 진폭의 크기를 기준으로 다수 개의 단계로 구분하여 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 상태 출력부는 상기 상태 판단부를 통해 판단된 기계 설비의 고장 원인 별 상태 정보를 그래프 형태로 출력하에 제공하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 기계 설비의 상태 관리 시스템은 진동 분석을 통해 기계 설비의 실시간 현재 상태 정보를 확인할 수 있으므로 즉각적인 기계 설비의 이상 및 고장 감지가 가능한 탁월한 효과가 발생한다.

또한, 자동으로 진동을 분석하여 관리자가 손쉽게 상태 정보를 확인할 수 있는 형태로 상태 정보를 제공하므로 숙련되지 않은 관리자라 하더라도 손쉽게 기계 설비의 상태를 관리할 수 있는 탁월한 효과가 발생한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기계 설비의 상태 관리 시스템을 개략적으로 도시한 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 타임 도메인의 진동 정보 그래프와 주파수 도메인으로 변환된 진동 정보로 그래프를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상태 판단 방법을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상태 정보가 출력된 상태를 도시한 것이다.

이하, 본 발명의 구체적인 실시예에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 고장원인 스펙트럼을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템을 개략적으로 도시한 시스템 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 기계 설비의 상태 관리 시스템은 기계 설비의 진동 발생 요소로부터 진동 정보를 수집하는 진동 정보 수집부(10)와 상기 진동 정보 수집부로부터 수집된 진동 정보로부터 진동 분석을 위한 진동 정보를 생성하는 진동 분석부(20)와 기계 설비의 상태에 따른 기준 진동 정보를 저장하는 데이터 베이스와 상기 진동 분석부로부터 생성된 측정 진동 정보와 상기 데이터 베이스(50)에 저장된 기준 진동 정보를 비교하여 기계 설비의 상태를 판단하는 상태 판단부(30)와 상기 상태 판단부로부터 판단된 기계 설비의 상태 정보를 출력하는 상태 출력부(40)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 진동 정보 수집부(10)는 전동기, 베어링, 감속기 등의 진동 발생 요소로부터 진동 정보를 측정하는 역할을 담당한다.

이를 위해, 상기 진동 정보 수집부(10)는 상기 기계 설비에 설치된 진동 측정기로부터 측정된 진동 정보를 전송받아 수집 관리한다.

상기 진동 정보는 시간과 진폭을 각각 세로축과 가로축으로 하는 시간파형의 진폭으로 표시되는 타임 도메인(Time Domain)으로 구성될 수 있다.

여기서, 상기 진동 정보 수집부(10)는 상기 진동 측정기로부터 진동 정보가 전송되면 전송된 진동 정보를 데이터 베이스(50)에 기 저장된 측정 진동 정보에 누적하여 관리하게 된다.

상기 진동 분석부(20)는 진동 분석을 위한 측정 진동 정보를 생성하는 역할을 담당한다.

보다 구체적으로, 상기 진동 분석부(20)는 상기 진동 정보 수집부를 통해 수집된 진동 정보로부터 파고율(Crest Factor)를 산출하고, 타임도메인의 진동 정보를 주파수 도메인의 진동 정보로 변환하여 주파수(Frequency)와 진폭(Amplitude)을 포함하는 진동 정보로 변환한다.

상기 주파수 변환은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의해 수행될 수 있다.

상기 타임 도메인의 진동 정보는 시간 파형의 진폭이라고 표시된 수준 정도의 진동이며, 진폭에는 모든 진동 발생 요소의 진폭이 합해지므로 각 진동 발생 요소 별로 구분하여 볼 수 없지만, 상기 FFT를 이용하여 주파수 도메인의 진동 정보로 변환될 경우 각 진동 발생 요소 별로 구분되는 진동 정보를 얻을 수 있으므로 각 진동 발생 요소 별로 진동 분석이 가능하다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 타임 도메인의 진동 정보 그래프와 주파수 도메인으로 변환된 진동 정보로 그래프를 도시한 것이다.

먼저, 타임 도메인을 살펴 보면, 서로 다른 진폭이 연속적으로 표시되어 복잡해 보이지만 전체적인 진동수준은 시간 파형의 진폭이라고 표시된 수준 정도의 진동이라는 것을 알 수 있으며, 이를 적분한 값과 비교하여 파고율(Crest Factor)을 구할 수 있는데, 상기 파고율은 진동의 형태가 얼마나 부드러운지 혹은 날카로운지를 결정하는 지표가 되며, 이에 따라 부품의 손상에 의한 충격신호가 있는지를 판단하는 기준으로 삼을 수 있다.

다음으로, 주파수 도메인을 살펴 보면, 주파수 별로 구분되는 진폭 형태을 확인할 수 있으며, 이를 통해 진동 발생 요소 별로 구분하여 진동을 분석할 수 있다.

예를 들어, 도 2의 주파수 스펙트럼을 분석해보면 83.3Hz의 진동이 감지되고, 상기 83.3 Hz의 11.4배에 해당하는 주파수가 있으며, 대체적으로 동일한 간격으로 보이는 간격으로 진동의 피크(peak)들이 나타나고 있다.

여기서, 83.3Hz의 진동은 5000rpm으로 회전하는 회전주파수와 일치하며, 회전체의 불평형때문에 발생하는 진동이며, 11.4X의 진동은 베어링의 외륜이 헐거워서 발생한 진동이며, 측대파들은 헐거운 정도를 표시하는 지수라고 분석할 수 있다.

즉, 특징 주파수 별로 고장 원인을 매칭시켜 관리할 수 있으며, 상기 주파수 정보가 고장 원인으로 변환된 고장원인 스펙트럼을 생성할 수 있다.

즉, 타임 도메인의 진동 정보를 통해 부품의 손상에 의한 충격신호가 존재하는지 여부를 확인할 수 있으며, 주파수 도메인의 진동 정보를 통해 손상이나 고장이 발생한 부분을 특정하고, 고장의 정도를 확인할 수 있다.

그러나, 종래에는 상기 타임 도메인의 진동 정보와 주파수 도메인의 진동 정보를 육안으로 분석하여 기계 설비가 고장인지 정상인지 판단하기는 숙련된 전문가도 파악하기 어렵기 때문에 본 발명은 상기 기계 설비가 고장인지 정상상태인지를 자동으로 판단하는 상태 관리 시스템을 구축하는 것이다.

상기와 같은 고장원인 스펙트럼은 상태 판단부(30)가 담당한다.

이를 위해, 데이터 베이스(50)에는 고장 원인 별 기준 진동 정보를 미리 저장하게 된다.

보다 구체적으로, 상기 데이터 베이스에는 진동 분석을 통해 기계 설비의 고장 여부를 확인할 수 있는 고장 원인 별로 상태에 따른 진동 정보가 저장 관리된다.

즉, 고장 원인에 대응되는 주파수 정보와 상기 고장 원인의 상태를 판단할 수 있는 지표의 기준 정보가 데이터 베이스에 저장 관리된다.

예를 들어, 고장원인이 베어링인 경우 베어링 고장의 주파수가 AHz이고, 진폭이 0 ~ a인 경우 양호한 상태, a ~ b인 경우 1차 경고 상태, c ~ d인 경우 2차 경고 상태, d ~ e인 경우 3차 경고 상태, f 이상인 경우 4차 경고 상태로 기준 정보가 미리 설정될 수 있다.

따라서, 기계 설비로부터 측정된 측정 진동 정보가 AHz의 주파수의 진폭 값이 a ~ b 사이인 경우 고장원인인 베어링 고장의 상태가 1차 경고 상태임을 알 수 있으며 이 같은 상태 정보를 반영하여 고장원인 스펙트럼을 생성하게 된다.

여기서, 상기 기준 정보가 되는 주파수 A값과 진폭값 a 내지 f의 값은 기계 설비의 사양이나 운전조건(정속설비, 변속설비) 등의 조건에 따라 다르게 설정될 수 있는 변동적인 값이다.

따라서, 상기 상태 판단부(30)는 상기 기계 설비로부터 측정된 측정 진동 정보와 데이터베이스에 기 저장된 고장 원인 별 기준 진동 정보를 비교 분석하여 기계 설비의 각 고장 원인별 현재 상태를 표시하는 고장원인 스펙트럼을 생성하게 된다.

이 때, 기계 설비에 따라 정해진 속도로 운전되는 정속 설비인 경우 분석된 주파수를 그대로 매칭할 수 있으나, 운전 중 필요에 따라 회전 속도가 변하는 변속설비의 경우는 정확한 주파수 매칭을 위해 회전속도를 측정할 필요가 있으며, 이를 위해 별도의 회전속도 측정 센서를 더 포함할 수 있다.

그리고 필요에 따라 한 개의 특징 주파수를 매칭할 수도 있고, 유체 진동과 같이 넓은 범위의 주파수 내에 있는 모든 진동을 포함할 수 있으며, 주 진동과 배수 성분들의 합으로 그리고 측대파 들의 합을 고장원인과 매칭할 수 있다.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 고장원인 스펙트럼 생성 방법을 개략적으로 도시한 블럭도이다.

도 3을 참조하면, 기계 설비의 진동 측정기로부터 진동 정보가 측정되면 진동 정보 수집부(10)가 상기 진동 정보를 수신하여 데이터베이스(50)에 누적 관리한다.

여기서, 상기 진동 측정기와 진동 정보 수집부(10)는 유선 또는 무선 통신망을 통해 데이터가 송수신될 수 있으며, 무선 통신망으로 구성되는 경우 RF, 블루투스, 지그비, 적외선 등의 근거리 무선 네트워크로 구축될 수 있다.

상기 진동 정보가 수신되면 진동 분석부는 타임 도메인의 진동 정보로부터 파고율(Crest Factor)을 산출하고, 상기 타임 도메인의 진동 정보를 FFT에 의해 주파수 도메인의 진동 정보로 변환한다.

상기 변환된 주파수 도메인의 진동 정보로부터 고장원인별 특징 주파수와 진폭 값을 추출한다.

상기와 같은 파고율, 고장원인별 특징 주파수와 진폭 값이 측정 진동 정보로 생성되고, 상기 측정 진동 정보와 데이터 베이스에 저장된 고장 원인별 기준 진동 정보를 매칭하여 고장원인 스펙트럼을 생성한다.

상기 상태 판단부(30)는 상기와 같이 고장원인 스펙트럼을 생성하여 기계 설비의 현재 상태를 판단할 수 있는 정보를 제공하게 된다.

상기와 같은 고장원인 스펙트럼은 상태 출력부(40)를 통해 출력되고, 상기 고장원인 스펙트럼을 통해 기계 설비의 고장 원인별 현재 상태를 손쉽게 확인할 수 있다.

상기 고장원인 스펙트럼은 기계 설비로부터 진동 정보가 측정될 때마다 갱신되어 업그레이드되므로 실시간 상태 관리가 가능하게 된다.

하기의 <표 1>은 정상 상태를 2단계, 고장 상태를 4단계로 세분한 상태 진단구분표이다.

경고	표시	정의	대책
양호	good	특별한 문제없이 장기간 운전 가능
양호	fair	특별한 문제는 없으나 진동이 증가하는 경향을 보임	철저한 감시 필요
1차경고	caution	손상된 부분은 없으나 진동이 기준치보다 높음	즉시 정밀진단 실시
2차경고	failure	손상 초기 단계로서 고장 시기를 예측할 것	수리 계획 수립
3차경고	repair	손상 심각도가 증가되고 있으나, 단기간 운전 가능함	최대한 빨리 수리 실시
4차경고	stop	심각한 손상이 발생하였으며, 즉시 정지할 것	즉시 정지후 수리

상기 상태 판단부는 기본적으로 정상 상태와 이상 상태로 구분하여 판단할 수 있지만, 상기 <표 1>과 같이 정상상태를 2단계로 세분하여 판단할 수 있고, 이상 상태를 4단계로 세분하여 판단할 수 있다.

상기 양호(good) 상태는 신규 도입 설비 또는 수리 직후의 설비로서 손상에 의한 충격은 물론 불평형, 조립불량에 의하거나 전기적이거나 유체역학적인 설계불량으로 의심되는 모든 종류의 진동이 매우 작은 상태를 의미한다.

즉, 고장 원인별 주파수가 존재하지 않는 경우에 해당한다.

그리고 양호(fair) 상태는 이상적인 안정된 수준의 진동 설비로서, 고장의 범주안에 들지는 않지만 신규 도입 설비에 비해 진동이 높거나 증가하는 경향을 보이는 수준을 의미하고, 고장 원인별 주파수가 존재하지만 진폭(amplitude)이 매우 작은 수준을 의미한다.

1차 경고(Caution, 관심) 상태는 명확한 손상의 증거는 없으나, 진동의 수준이 일반적인 고장의 기준을 넘고 있는 정도로 관심을 가져야 하는 진동수준을 말하며, 정밀진단의 실시가 권장되는 상태를 의미한다.

2차 경고 (Failure, 손상) 상태는 명확한 손상에 의한 충격이 발생하거나 명확한 손상의 흔적은 없으나 일반 진동 기준으로 2차 경고를 넘는 수준으로 1차 경고 이후의 진동증가 추세를 분석하여 고장 시기를 예측하고, 적정한 수리 시기를 결정하는 수리계획을 수립할 것이 요구되는 상태를 의미한다.

3차 경고 (Repair, 수리) 상태는 가능하면 즉시 수리할 것이 요구되는 수준으로 손상에 의한 충격이 심해지고 있으며, 1개월 이내에 망실될 위험에 있는 설비로서 특히, 베어링 손상 발생 가능성이 높아 베어링 소손에 의한 영구 변형의 가능성이 있는 진동 수준을 의미한다.

4차 경고 (Stop, 즉시정지) 상태는 손상이 발생하여 가동이 불가능한 상태로서 즉시 정지가 필요한 수준을 의미한다.

상기와 같은 각 상태의 구분은 도 4와 같이 고장 원인 주파수의 진폭의 정도를 통해 구분할 수 있으며, 상태 판단부(30)가 기계 설비의 상태에 대한 판단이 완료되면 고장원인 스펙트럼을 생성하여 상태 출력부(40)가 기계 설비의 현재 상태 정보를 출력하게 된다.

도 4를 참조하면, 상기 상태 판단부(30)는 측정된 주파수 정보와 진폭을 고장 원인과 상태로 매칭하여 고장 원인별 상태 정보를 표시하여 고장 원인 별 상태 정보를 관리자에게 알기 쉬운 형태로 제공하는 고장원인 스펙트럼을 생성하게 된다.

즉, 추출된 특징 주파수를 불평형, 조립, 전동기, 베어링, 감속기, 유체 등과 같은 다양한 형태의 고장 원인명으로 매칭시켜 변환할 수 있으며, 진폭 또한 진동의 절대값이 아닌 고장 정도에 대한 상대적인 값으로 표시할 수 있다.

도 4에서 알 수 있는 바와 같이, 추출된 특징 주파수를 고장 원인으로 매칭할 수 있으며, 베어링 고장 주파수 또는 전동기 고장인 경우 상기 추출 주파수의 진폭 값에 따른 상태 지수값으로부터 베어링 고장 또는 전동기 고장의 현재 상태를 판단할 수 있다.

여기서, 진폭 값에 따른 상태 지수값은 고장 원인마다 다르게 설정될 수 있다.

따라서, 도 4와 같이 각각의 주파수(고장원인에 따른 변수)는 실제 고장원인으로 표시할 수 있으며, 세로축의 진폭은 상대적으로 정리하여 이상 상태의 정도를 1차 경고(관심)으로부터 4차 경고(정지)까지 구분하여 그래프 형태의 고장 원인 스펙트럼을 제공함으로써 관리자가 기계 설비의 상태를 한눈에 파악할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위는 상기 실시예에 한정되는 것이 아니며, 해당 기술분야의 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 사상 및 기술영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

10 : 진동 정보 수집부 20 : 진동 분석부
30 : 상태 판단부 40 : 상태 출력부
50 : 데이터 베이스

Claims (8)

1. 기계 설비의 진동 발생 요소로부터 진동 정보를 수집하는 진동 정보 수집부와;
   상기 진동 정보 수집부로부터 수집된 진동 정보로부터 진동 분석을 위한 진동 정보를 생성하는 진동 분석부와;
   고장 원인 별 주파수와 진폭을 포함하는 고장 원인 별 기준 진동 정보를 저장하는 데이터 베이스와;
   상기 진동 분석부로부터 생성된 측정 진동 정보 중 특징 주파수 및 진폭을 추출하고, 상기 특징 주파수와 데이터 베이스에 저장된 기준 진동 정보의 고장 원인 별 주파수와 진폭을 매칭시켜 고장 원인 별 현재 상태를 표시하는 고장원인 스펙트럼을 생성하고, 측정 진동 정보와 기준 진동 정보의 고장 원인 별 주파수 매칭시 진폭의 크기를 기준으로 다수 개의 단계로 구분하여 상태를 판단하는 상태 판단부와;
   상기 상태 판단부로부터 판단된 기계 설비의 상태 정보를 출력하는 상태 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 진동 정보 수집부는
   상기 기계 설비의 진동 측정기로부터 측정된 진동 정보를 수신받아 상기 데이터 베이스에 기 저장된 진동 정보에 누적하여 저장 관리하는 것을 특징으로 하는 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템.
   
3. 제 1항에 있어서,
   상기 진동 분석부는
   상기 진동 정보 수집부를 통해 수집된 진동 정보로부터 파고율(Crest Factor)를 산출하고, 타임도메인의 진동 정보를 주파수 도메인의 진동 정보로 변환하여 주파수(Frequency)와 진폭(Amplitude)을 포함하는 진동 정보로 변환하여 측정 진동 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템.
   
4. 삭제
5. 삭제
6. 제 1항에 있어서,
   상기 상태 판단부는
   상기 측정 진동 정보와 기준 진동 정보를 비교하여 상태를 판단하되;
   이상 상태를 위험성이 점진적으로 증가하는 다수 개의 단계로 구분하여 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템.
   
7. 삭제
8. 제 1항에 있어서,
   상기 상태 출력부는
   상기 상태 판단부를 통해 판단된 기계 설비의 고장 원인 별 상태 정보를 그래프 형태로 출력하여 제공하는 것을 특징으로 하는 고장 원인 스펙트럼 분석을 통한 기계 설비의 상태 관리 시스템.

Images