KR102176401B1 - 산업용 탱크의 고장유사정보 추출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법은 센서 모듈을 통해 정보를 수집하는 단계(S100); 상기 단계(S100)에서 수집한 정보로 고장 주요인자를 검토하고 도출하는 단계(S200); 상기 주요인자를 측정한 값에 대해 양자화 값을 정의하고 양자화 매칭하는 단계(S300); 임의의 가상고장상황 패턴을 저장하고 패턴화하는 단계(S400); 시간열에 따른 입력 데이터와 미리 저장된 고장상황 데이터간의 패턴을 비교하는 단계(S500) 및 최적 유사성 값 도출 및 DB에 저장하는 단계(S600)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

산업용 탱크의 고장유사정보 추출 방법 {Fault Information Extraction Method for Industrial Tanks}

본 발명은 고장전조 모니터링 엔진을 통해 고장유사정보를 추출하는 산업용 탱크의 고장유사정보 추출 방법에 관한 것이다.

유지 보수 기법에는 크게 3가지 종류가 있다.

첫 번째, Reactive 타입으로 유지보수가 필요하게 되면 수행하는 방식이며, 실시 예로는 자동차 배터리가 고장이 나서 교체하는 경우에 해당한다. 하지만 문제점으로는 예기치 못한 사고 발생으로 많은 비용 발생과 위험을 수반한다.

두 번째, Schedules 타입으로 정기적인 기간 단위로 유지보수 진행하는 방식이며, 실시 예로는 5천 마일 주행 후 자동차 엔진 오일 교체와 같은 경우에 해당한다. 하지만 문제점으로는 불필요한 유지 보수 시행 혹은 모든 오류 혹은 고장에 대한 대처에 미흡할 수 있다.

세 번째, Predictive 타입으로 고장을 사전에 예측, 진단하여 유지보수 수행하는 방식이며, 실시 예로는 배터리, 연료 펌프, 스타터모터(starter motor)에 대한 예측 기반 유지 보수 시스템을 적용하는 경우에 해당한다. 하지만 문제점으로는 복잡한 장비의 경우 정확한 예측의 어려움이 있을 수 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기위해 본 발명은 고장유사정보 엔진(솔루션)이 임의의 데이터 입력을 받아 샘플 고장 데이터(시험 시료데이터)와 유사도를 비교 산출하는 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법을 제공한다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법은 센서 모듈을 통해 정보를 수집하는 단계(S100); 상기 단계(S100)에서 수집한 정보로 고장 주요인자를 검토하고 도출하는 단계(S200); 상기 주요인자를 측정한 값에 대해 양자화 값을 정의하고 양자화 매칭하는 단계(S300); 임의의 가상고장상황 패턴을 저장하고 패턴화하는 단계(S400); 시간열에 따른 입력 데이터와 미리 저장된 고장상황 데이터간의 패턴을 비교하는 단계(S500) 및 최적 유사성 값 도출 및 DB에 저장하는 단계(S600)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 다양한 동작패턴 데이터들과 상호 유사성을 비교하여 그 중 유사성이 높은 데이터를 적절히 추출하여 신뢰성 향상 및 의도치 않은 2차 사고를 사전에 방지 한다는 효과를 갖는다.

도 1은 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 과정을 보여주는 알고리즘 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 이상전조 패턴분석처리 알고리즘 개요도이다.
도 3은 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 화물, 탱크, 장치의 이상전조 패턴분석처리 알고리즘의 순서도이다.
도 4는 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 순서도이다.

이하에서는, 본 발명의 실시 예에 따른 도면을 참조하여 설명하지만, 이는 본 발명의 더욱 용이한 이해를 위한 것으로, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "... 부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.

설명에 앞서 본 명세서에는 다수의 양태 및 실시양태가 기술되며, 이들은 단순히 예시적인 것으로서 한정하는 것이 아니다.

본 명세서를 읽은 후에, 숙련자는 다른 양태 및 실시예가 본 발명의 범주로부터 벗어남이 없이 가능함을 이해할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 과정을 보여주는 알고리즘 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 이상전조 패턴분석처리 알고리즘 개요도이고, 도 3은 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 화물, 탱크, 장치의 이상전조 패턴분석처리 알고리즘의 순서도이고, 도 4는 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법의 순서도이다.

본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법은 센서 모듈을 통해 정보를 수집하는 단계(S100); 상기 단계(S100)에서 수집한 정보로 고장 주요인자를 검토하고 도출하는 단계(S200); 상기 주요인자를 측정한 값에 대해 양자화 값을 정의하고 양자화 매칭하는 단계(S300); 임의의 가상고장상황 패턴을 저장하고 패턴화하는 단계(S400); 시간열에 따른 입력 데이터와 미리 저장된 고장상황 데이터간의 패턴을 비교하는 단계(S500) 및 최적 유사성 값 도출 및 DB에 저장하는 단계(S600)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 일치, 불일치에 따른 점수화를 하여 유사성이 일정 기준이상이 되는지 확인하는 단계(S510)을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

다음은 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 산업용 탱크를 위한 고장유사정보 추출 방법에 대해 상세히 설명하도록 한다.

고장유사정보 추출은 고장전조 모니터링 엔진을 통해 수행되며, 해당 엔진은 Tank Management System의 운용 효율성 향상, 안전관리 향상, 관련 장치나 설비의 유지보수비 절감 및 향상 등을 가이드 할 수 있는 정보를 지원한다.

고장전조 모니터링 엔진은 다양한 동작패턴 데이터들과 상호 유사성을 비교하여 그중에 유사성이 높은 데이터를 적절히 추출해내는 기능을 수행한다.

고장전조 모니터링 엔진은 관리데이터 베이스의 고장데이터와 입력데이터를 일정 기간을 대상으로 비교하여 그 유사도를 사용자에게 제공한다.

이상 전조 알고리즘 패턴분석 처리 알고리즘은 도 2, 3과 같으며, 본 발명은 시간열에 따른 Input Data(입력데이터)와 기존에 저장된 Failure Data(고장상황 데이터)간의 패턴 비교 및 Matching과 Mismatching에 따른 점수화(Score)를 하고 유사성이 일정 기준(임의로 정의한 유사값) 이상인 값을 잘 검출할 수 있는지를 확인한다.

유사성 환산 기준은 적용 시스템에 따라 다양한 기준으로 적용할 수 있으며, 일반적인 예시는 하기와 같다.

- Match(Data 일치시) 환산 점수 : 2

- Mismatch(Data 불일치시) 환산 점수 : -2

- Space(공간) 환산 점수 : -1

여기에서 전술되어 있는 기설정된 소정의 수치(Match 2, Mismatch -2, Space -1, 95%)는, 본 발명의 이해를 돕기 위해 기재한 것이며, 이는 운용자의 설정에 따라 달라질 수 있고, 전술된 수치가 본 발명에 한정되지 않는 것은 당연하다.

이상 본 발명의 실시 예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용 및 변형을 행하는 것이 가능할 것이다.

Claims (2)

1. 센서 모듈을 통해 탱크화물정보(레벨,온도,압력), 탱크환경정보(온도,가스,습도,충격등), 네트워크 정치정보(네트워크 상태, 각 장치상태, 부하 등)를 수집하는 제1단계;
   상기 제1단계에서 수집된 탱크화물정보, 탱크환경정보, 네트워크 장치 정보 등 고장인지 주요인자 검토 및 도출하는 제2단계;
   상기 제2단계에서 도출된 주요인자를 양자화 제3단계(수치화 하는 단계, 즉, 고장 정도 등을 전압값으로 표시하는 단계, a-0~5V, b-=6~7V 등);
   상기 제3단계에서 양자화된 데이터를 분석하여 고장상황 생성 및 패턴화하는 제4단계(예; abcabbc 등);
   미리 저장된 고장 패턴과 매치, 미스매치를 확인하며, 매치된 스코어, 미스매치된 스코어를 통해 스코어 메트릭스 테이블을 설계하는 제5단계;
   상기 제1단계내지 제5단계에서 입력된 데이터를 패턴화하고, 저장된 폴트 데이터 및 스코어 를 얼라이먼트 알고리즘을 통해 처리 엔진을 구동하는 제6단계;
   폴트 데이터 및 입력 데이터의 패턴을 비교하고, 데이터 스코어를 처리하는 제7단계;
   상기 제1단계내지 제6단계에서, 생성된 스코어를 기준으로 상위패턴을 도출하고, 최적 유사성 스코어를 도출하고, 이를 DB에 저장하는 제8단계;
   상기 제1단계에서 제8단계에서의 스코어 레벌에 따라 고장유사정보를 추출하는 제9단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 산업용 탱크의 고장유사정보 추출 방법.
2. 제1항에 있어서,
   고장유사정보 추출은 고장전조 모니터링 엔진을 통해 수행되며, 해당 엔진은 Tank Management System의 운용 효율성 향상, 안전관리 향상, 관련 장치나 설비의 유지보수비 절감 및 향상 등을 가이드 할 수 있는 정보를 지원하며, 고장전조 모니터링 엔진은 다양한 동작패턴 데이터들과 상호 유사성을 비교하여 그중에 유사성이 높은 데이터를 적절히 추출해내는 것을 특징으로 하는 산업용 탱크의 고장유사정보 추출 방법.
   

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