KR102443765B1 - Circuit monitoring system using signal pattern - Google Patents

Circuit monitoring system using signal pattern Download PDF

Info

Publication number
KR102443765B1
KR102443765B1 KR1020200108692A KR20200108692A KR102443765B1 KR 102443765 B1 KR102443765 B1 KR 102443765B1 KR 1020200108692 A KR1020200108692 A KR 1020200108692A KR 20200108692 A KR20200108692 A KR 20200108692A KR 102443765 B1 KR102443765 B1 KR 102443765B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
failure
signal pattern
signal data
circuit
failure signal
Prior art date
Application number
KR1020200108692A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20220027604A (en
Inventor
최진영
김현조
Original Assignee
고려대학교 산학협력단
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 고려대학교 산학협력단 filed Critical 고려대학교 산학협력단
Priority to KR1020200108692A priority Critical patent/KR102443765B1/en
Publication of KR20220027604A publication Critical patent/KR20220027604A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102443765B1 publication Critical patent/KR102443765B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/005Circuits for comparing several input signals and for indicating the result of this comparison, e.g. equal, different, greater, smaller (comparing phase or frequency of 2 mutually independent oscillations in demodulators)
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/003Measuring mean values of current or voltage during a given time interval
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/165Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/25Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof using digital measurement techniques
    • G01R19/252Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof using digital measurement techniques using analogue/digital converters of the type with conversion of voltage or current into frequency and measuring of this frequency
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16Spectrum analysis; Fourier analysis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/50Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
    • G01R31/52Testing for short-circuits, leakage current or ground faults
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/50Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
    • G01R31/56Testing of electric apparatus

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 회로 모니터링 시스템은 회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 수집 모듈; 시간 영역에서의 상기 신호 데이터를 주파수 영역으로 변환하도록 구성되는 전처리 모듈; 및 상기 주파수 영역에서의 신호 데이터와 기 저장된 신호 패턴을 비교하여 상기 회로에서의 장애 발생 여부를 판단하도록 구성되는 분석 모듈을 포함한다.A circuit monitoring system according to an embodiment of the present invention includes: a collection module configured to collect signal data by monitoring a voltage or current in a circuit; a preprocessing module configured to transform the signal data in the time domain into a frequency domain; and an analysis module configured to determine whether a failure occurs in the circuit by comparing the signal data in the frequency domain with a pre-stored signal pattern.

Description

신호 패턴을 이용한 회로 모니터링 시스템{CIRCUIT MONITORING SYSTEM USING SIGNAL PATTERN}Circuit monitoring system using signal patterns {CIRCUIT MONITORING SYSTEM USING SIGNAL PATTERN}

본 발명은 신호 패턴을 이용한 회로 모니터링 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a circuit monitoring system using a signal pattern.

일반적으로 회로가 내장된 시스템이나 배전반과 같이 전류가 흐르는 시스템의 경우 누설전류 감지장치가 설치되어 누설상태를 설정 값에 따라 단계적으로 표시하여 관리자로 하여금 육안으로 각 회선 별 누설전류를 용이하게 관찰할 수 있도록 하여 시스템 안전 관리를 수행하고 있었다. 다시 말해, 시스템에 장애가 발생했는지를 판단하기 위해서는 사용자가 직접 임계치를 설정하고, 모니터링 장치가 회로에 흐르는 전류나 전압을 감지한 후 임계치를 초과하는지를 판단하는 방식으로 수행되는 실정이었다.In general, in the case of a system with a built-in circuit or a system in which current flows, such as a switchboard, a leakage current detection device is installed and the leakage status is displayed step-by-step according to the set value so that the administrator can easily observe the leakage current for each line with the naked eye. system safety management was performed. In other words, in order to determine whether a failure has occurred in the system, the user directly sets a threshold, and the monitoring device detects a current or voltage flowing through the circuit and then determines whether the threshold is exceeded.

하지만 이러한 기존의 방식은 상황에 각각의 장치마다 각기 다른 임계치를 미리 계산하여 설정해야 하는 번거로움이 있으며, 환경 변화에 따라 능동적인 임계치 조정이 불가능하기에 정상적인 상태임에도 회로 내에 장애가 발생했다고 판단하는 문제점 등이 있었다.However, in this conventional method, it is inconvenient to calculate and set different thresholds in advance for each device, and it is impossible to actively adjust the threshold according to environmental changes. etc.

본 발명의 실시예는 회로 내의 전류 또는 전압에 관한 시간 영역에서의 신호 데이터를 주파수 영역에서의 신호 데이터로 변환한 후, 무빙 윈도우 방식을 통해 변환된 신호 데이터와 기 저장된 장애 상황에서의 신호 패턴을 비교함으로써 회로에 장애 상황이 발생했는지를 용이하게 파악할 수 있는 회로 모니터링 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.An embodiment of the present invention converts signal data in the time domain regarding current or voltage in a circuit into signal data in the frequency domain, and then converts the signal data converted through the moving window method and the signal pattern in the pre-stored failure situation. An object of the present invention is to provide a circuit monitoring system that can easily determine whether a fault condition has occurred in a circuit by comparison.

한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned are clearly to those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. can be understood

본 발명의 일 실시예에 따른 회로 모니터링 시스템은 회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 수집 모듈; 시간 영역에서의 상기 신호 데이터를 주파수 영역으로 변환하도록 구성되는 전처리 모듈; 및 상기 주파수 영역에서의 신호 데이터와 기 저장된 신호 패턴을 비교하여 상기 회로에서의 장애 발생 여부를 판단하도록 구성되는 분석 모듈을 포함한다.A circuit monitoring system according to an embodiment of the present invention includes: a collection module configured to collect signal data by monitoring a voltage or current in a circuit; a preprocessing module configured to transform the signal data in the time domain into a frequency domain; and an analysis module configured to determine whether a failure occurs in the circuit by comparing the signal data in the frequency domain with a pre-stored signal pattern.

상기 수집 모듈은: 시간의 흐름에 따른 상기 회로에서의 전압 또는 전류의 변화를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하되, 수집된 신호 데이터의 크기를 설정된 비율에 따라 감소시켜 상기 전처리 모듈로 공급하도록 구성될 수 있다.The collection module may be configured to: collect signal data by monitoring a change in voltage or current in the circuit over time, but reduce the size of the collected signal data according to a set ratio and supply it to the pre-processing module have.

전처리 모듈은: 상기 설정된 비율에 따라 크기가 감소된 신호 데이터에 고속 푸리에 변환 또는 푸리에 변환을 적용하여 상기 시간 영역에서의 신호 데이터를 주파수 영역으로 변환하도록 구성될 수 있다.The preprocessing module may be configured to: apply a fast Fourier transform or a Fourier transform to the signal data whose magnitude is reduced according to the set ratio to transform the signal data in the time domain into a frequency domain.

상기 분석 모듈은: 상기 회로에서의 장애 상황 별 신호 패턴인 장애 신호 패턴을 저장하도록 구성되는 장애 신호 패턴 저장부; 상기 주파수 영역에서의 신호 데이터에 무빙 윈도우를 적용하여 상기 장애 신호 패턴과의 유사도를 산출하도록 구성되는 유사도 분석부; 및 상기 유사도를 기반으로 상기 회로에서의 장애 발생 여부와 장애 종류를 판단하도록 구성되는 장애 상황 판단부를 포함할 수 있다.The analysis module may include: a failure signal pattern storage unit configured to store a failure signal pattern that is a signal pattern for each failure situation in the circuit; a similarity analysis unit configured to calculate a degree of similarity with the disturbance signal pattern by applying a moving window to the signal data in the frequency domain; and a failure condition determination unit configured to determine whether or not a failure has occurred in the circuit and a type of failure based on the degree of similarity.

상기 장애 발생 여부 및 상기 장애 종류를 기반으로 상기 회로에 연결된 전원 공급 장치 또는 비상 전원 공급 장치의 동작을 제어하도록 구성되는 제어 모듈을 더 포함할 수 있다.It may further include a control module configured to control the operation of the power supply or emergency power supply connected to the circuit based on the occurrence of the failure and the type of the failure.

기 설정된 시간의 경과 또는 기 설정된 환경의 변화 시 상기 회로에 장애 상황을 인가하여 장애 상황 별 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성되는 장애 신호 패턴 수집 모듈을 더 포함하고, 상기 장애 신호 패턴 수집 모듈은: 기 설정된 시간이 경과하거나, 온도, 습도, 위치 또는 공급 전원을 포함한 환경의 변화가 발생할 경우 상기 장애 신호 패턴의 갱신이 필요한 것으로 판단하도록 구성되는 장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부 상기 회로에 대한 전원 차단, 정전, 단락 또는 단선을 포함한 장애 상황을 제공하도록 구성되는 장애 상황 제공부; 상기 회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 각각의 장애 상황 별 신호 데이터인 제1 장애 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 제1 장애 신호 데이터 수집부; 및 상기 제1 장애 신호 데이터를 평균화 한 제1 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성되는 제1 장애 신호 패턴 수집부를 포함할 수 있다.Further comprising a failure signal pattern collection module configured to collect a failure signal pattern for each failure condition by applying a failure condition to the circuit upon lapse of a preset time or a change in a preset environment, wherein the failure signal pattern collection module includes: When a set time elapses, or when a change in the environment including temperature, humidity, location or power supply occurs, the fault signal pattern update necessity determination unit configured to determine that the update of the fault signal pattern is necessary , a fault condition providing unit configured to provide a fault condition including a short circuit or a disconnection; a first fault signal data collection unit configured to monitor voltage or current in the circuit to collect first fault signal data, which is signal data for each fault condition; and a first failure signal pattern collecting unit configured to collect a first failure signal pattern obtained by averaging the first failure signal data.

상기 장애 신호 패턴 수집 모듈은: 상기 제1 장애 신호 패턴과의 이격도를 기준으로 상기 제1 장애 신호 데이터 중 기 설정된 비율의 장애 신호 데이터만을 포함하는 제2 장애 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 제2 장애 신호 데이터 수집부; 및 상기 제2 장애 신호 데이터를 평균화 한 제2 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성되는 제2 장애 신호 패턴 수집부를 포함할 수 있다.The failure signal pattern collection module is configured to collect a second failure signal data including only the failure signal data of a preset ratio among the first failure signal data based on the separation degree from the first failure signal pattern. signal data collection unit; and a second failure signal pattern collecting unit configured to collect a second failure signal pattern obtained by averaging the second failure signal data.

본 발명의 실시예에 따른 회로 모니터링 시스템은 회로 내의 전류 또는 전압에 관한 시간 영역에서의 신호 데이터를 주파수 영역에서의 신호 데이터로 변환한 후, 무빙 윈도우 방식을 통해 변환된 신호 데이터와 기 저장된 장애 상황에서의 신호 패턴을 비교함으로써 회로에 장애 상황이 발생했는지를 용이하게 파악할 수 있다.The circuit monitoring system according to an embodiment of the present invention converts signal data in the time domain related to current or voltage in the circuit into signal data in the frequency domain, and then converts signal data through a moving window method and a pre-stored failure situation By comparing the signal patterns at

한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. will be able

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회로 모니터링 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 분석 모듈의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3a는 타겟 데이터를 나타낸 그래프이다.
도 3b는 무빙 윈도우 데이터를 그래프이다.
도 3c는 타겟 데이터에 무빙 윈도우를 적용함으로써 타겟 데이터 중 무빙 윈도우 데이터와 유사한 영역을 찾는 모습을 나타낸 도면이다.
도 4는 무빙 윈도우를 이용한 유사도 산출 시의 유사도 계산식을 나타낸 도면이다.
도 5는 장애 신호 패턴 수집 모듈의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
1 is a block diagram schematically showing the configuration of a circuit monitoring system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram schematically showing the configuration of an analysis module.
3A is a graph illustrating target data.
3B is a graph of moving window data.
3C is a diagram illustrating a state in which a region similar to moving window data is found among target data by applying a moving window to target data.
4 is a diagram illustrating a similarity calculation formula when calculating a similarity using a moving window.
5 is a diagram schematically illustrating the configuration of a failure signal pattern collection module.

본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Other advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only this embodiment serves to complete the disclosure of the present invention, and to obtain common knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the possessor of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.Even if not defined, all terms (including technical or scientific terms) used herein have the same meaning as commonly accepted by common technology in the prior art to which this invention belongs. Terms defined by general dictionaries may be interpreted as having the same meaning as in the related description and/or in the text of the present application, and shall not be interpreted conceptually or excessively formally, even if not expressly defined herein. won't

본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural, unless specifically stated otherwise in the phrase. As used in the specification, 'comprise' and/or the various conjugations of this verb, eg, 'comprising', 'comprising', 'comprising', 'comprising', etc., refer to the stated composition, ingredient, component, Steps, acts and/or elements do not exclude the presence or addition of one or more other compositions, components, components, steps, acts and/or elements. As used herein, the term 'and/or' refers to each of the listed components or various combinations thereof.

한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.Meanwhile, terms such as '~ unit', '~ group', '~ block', and '~ module' used throughout this specification may mean a unit that processes at least one function or operation. For example, it can mean software, hardware components such as FPGAs or ASICs. However, '~ part', '~ group', '~ block', and '~ module' are not meant to be limited to software or hardware. '~ unit', '~ group', '~ block', and '~ module' may be configured to be in an addressable storage medium or configured to regenerate one or more processors.

이하, 본 명세서의 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings of the present specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회로 모니터링 시스템(10)의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 1을 참조하면, 회로 모니터링 시스템(10)은 수집 모듈(100), 전처리 모듈(200), 분석 모듈(300)을 포함한다. 일 예에 따르면, 회로 모니터링 시스템(10)은 마이크로컨트롤러(MCU)와 이에 탑재된 펌웨어에 의해 작동될 수 있다. 다만, 회로 모니터링 시스템(10)에 포함된 각 모듈의 동작을 제어할 수 있는 컴퓨팅 장치라면 그 종류에 제한되지 않고 적용될 수 있다.1 is a block diagram schematically showing the configuration of a circuit monitoring system 10 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , the circuit monitoring system 10 includes a collection module 100 , a preprocessing module 200 , and an analysis module 300 . According to an example, the circuit monitoring system 10 may be operated by a microcontroller (MCU) and firmware mounted thereon. However, any computing device capable of controlling the operation of each module included in the circuit monitoring system 10 may be applied without being limited to the type thereof.

수집 모듈(100)은 회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하도록 구성된다. 예를 들어, 수집 모듈(100)은 회로에 흐르는 전류 또는 특정 노드에 걸리는 전압을 모니터링할 수 있는 장치인 전류계 또는 전압계를 포함할 수 있다. 신호 데이터는 이때 수집된 전류 또는 전압의 변화에 대한 데이터 가리킨다. 즉, 시간 영역 내 시계열 상에서의 전류 또는 전압의 변화에 관한 데이터를 가리킨다. The collection module 100 is configured to collect signal data by monitoring a voltage or current in the circuit. For example, the collection module 100 may include an ammeter or a voltmeter, which is a device capable of monitoring a current flowing in a circuit or a voltage applied to a specific node. Signal data refers to data about changes in current or voltage that are then collected. That is, it refers to data regarding a change in current or voltage in a time series in a time domain.

보다 상세히 말하면, 수집 모듈(100)은 시간의 흐름에 따른 회로에서의 전압 또는 전류의 변화를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하되, 수집된 신호 데이터의 크기를 설정된 비율에 따라 감소시켜 전처리 모듈(200)로 공급하도록 구성될 수 있다. 이를 통해 전처리 모듈(200)의 내부 시스템을 망가트릴 수 있는 수준의 전압 또는 전류가 전처리 모듈(200)로 인가되는 것을 방지할 수 있다. 다만, 수집된 신호 데이터의 크기는 설정된 비율에 따라 감소되기에 이후 신호 패턴 탐지를 통해 회로의 장애 발생 여부 탐지에는 영향을 주지 않을 수 있다.More specifically, the collection module 100 collects signal data by monitoring the change in voltage or current in the circuit over time, but reduces the size of the collected signal data according to a set ratio to the pre-processing module 200 It may be configured to supply as Through this, it is possible to prevent a voltage or current at a level that may damage the internal system of the pre-processing module 200 from being applied to the pre-processing module 200 . However, since the size of the collected signal data is reduced according to a set ratio, it may not affect the detection of circuit failure through subsequent signal pattern detection.

전처리 모듈(200)은 수집 모듈(100)로부터 크기가 감소된 신호 데이터를 수신하며, 수신된 시간 영역에서의 신호 데이터를 주파수 영역으로 변환하도록 구성된다. 시간 영역에서의 신호 데이터를 주파수 영역에서의 데이터로 변환하기 위해서 푸리에 변환(Fourier transform, FT) 또는 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)이 사용될 수 있으며, 전처리 모듈(200)은 이를 실시할 수 있는 장치를 말한다.The preprocessing module 200 is configured to receive the signal data reduced in size from the collection module 100 and convert the received signal data in the time domain into a frequency domain. In order to transform signal data in the time domain into data in the frequency domain, a Fourier transform (FT) or a Fast Fourier transform (FFT) may be used, and the preprocessing module 200 may perform this device that has

분석 모듈(300)은 주파수 영역에서의 신호 데이터와 기 저장된 신호 패턴을 비교하여 회로에서의 장애 발생 여부를 판단하도록 구성된다. 분석 모듈(300)에는 회로의 장애 여부 별 서로 다른 신호 패턴이 저장되어 있으며, 저장된 신호 패턴과 전처리 모듈(200)로부터 수신한 신호 데이터의 비교를 통해, 현재 회로에 장애가 발생했는지 여부를 분석할 수 있다.The analysis module 300 is configured to compare signal data in the frequency domain with a pre-stored signal pattern to determine whether a failure has occurred in the circuit. The analysis module 300 stores different signal patterns for each circuit failure, and by comparing the stored signal patterns with the signal data received from the preprocessing module 200, it is possible to analyze whether a failure has occurred in the current circuit. have.

도 2는 분석 모듈(300)의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 2를 참조하면, 분석 모듈(300)은 장애 신호 패턴 저장부(310), 유사도 분석부(320) 및 장애 상황 판단부(330)를 포함할 수 있다.2 is a block diagram schematically showing the configuration of the analysis module 300 . Referring to FIG. 2 , the analysis module 300 may include a failure signal pattern storage unit 310 , a similarity analysis unit 320 , and a failure situation determination unit 330 .

장애 신호 패턴 저장부(310)는 회로에서의 장애 상황 별 신호 패턴인 장애 신호 패턴을 저장하도록 구성될 수 있다. 장애 신호 패턴 저장부(310)에 저장될 장애 신호 패턴은 회로에 장애 상황이 발생했을 때, 수집 모듈(100)로부터 수집된 신호 데이터를 기반으로 산출된 신호 패턴일 수 있다. 장애 상황은 전원 차단, 정전, 단락 또는 단선 등을 포함할 수 있다. 장애 상황 발생 시 수집 모듈(100)을 통해 수집된 신호 데이터는 회로의 구성 및 종류에 따라 저마다 상이하다. 따라서, 장애 신호 패턴 저장부(310)에는 각각의 회로마다 각기 다른 장애 신호 패턴이 저장될 수 있다. 일 예에 따르면, 장애 신호 패턴은 회로 모니터링 시스템(10) 제공 시 미리 저장된 장애 신호 패턴일 수 있다. 다만, 다른 예에 따르면, 장애 신호 패턴은 이후 설명할 장애 신호 패턴 수집 모듈(500)에 의해 갱신될 수 있다.The failure signal pattern storage unit 310 may be configured to store the failure signal pattern, which is a signal pattern for each failure situation in the circuit. The failure signal pattern to be stored in the failure signal pattern storage unit 310 may be a signal pattern calculated based on the signal data collected from the collection module 100 when a failure condition occurs in the circuit. Failure conditions may include power cuts, power outages, short circuits or disconnections. When a failure condition occurs, the signal data collected through the collection module 100 is different depending on the configuration and type of the circuit. Accordingly, the failure signal pattern storage unit 310 may store different failure signal patterns for each circuit. According to an example, the fault signal pattern may be a pre-stored fault signal pattern when the circuit monitoring system 10 is provided. However, according to another example, the failure signal pattern may be updated by the failure signal pattern collection module 500 to be described later.

유사도 분석부(320)는 주파수 영역에서의 신호 데이터에 무빙 윈도우를 적용하여 장애 신호 패턴 저장부(310)에 저장된 장애 신호 패턴과의 유사도를 산출하도록 구성될 수 있다.The similarity analysis unit 320 may be configured to calculate a similarity with the disturbance signal pattern stored in the disturbance signal pattern storage unit 310 by applying a moving window to the signal data in the frequency domain.

장애 상황 판단부(330)는 유사도 분석부(320)에서 산출된 유사도를 기반으로 회로에서의 장애 발생 여부와 장애 종류를 판단하도록 구성될 수 있다.The failure condition determination unit 330 may be configured to determine whether a failure has occurred and the type of failure in the circuit based on the similarity calculated by the similarity analysis unit 320 .

도 3a 내지 도3c는 유사도 분석부(320)에 의해 수행되는 무빙 윈도우 기법을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 4는 무빙 윈도우를 이용한 유사도 산출 시의 유사도 계산식을 나타낸 도면이다. 보다 상세히 말하면, 도 3a는 타겟 데이터를 나타낸 그래프이고, 도 3b는 무빙 윈도우 데이터를 나타낸 그래프이고, 도 3c는 타겟 데이터에 무빙 윈도우를 적용함으로써 타겟 데이터 중 무빙 윈도우 데이터와 유사한 영역을 찾는 모습을 나타낸 도면이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 도 3c에 도시된 바와 같이 무빙 윈도우 데이터를 타겟 데이터의 시작점부터 끝점에 이르기까지 슬라이딩하여 매 단위 움직일 때마다 도 4에 도시된 식에 따라 유사도를 계산할 수 있다. 여기서 유사도는 추출 데이터의 전체 차원에 대해 합산하며, 데이터의 단위를 삭제하기 위해 가중치를 부여할 수 있다.3A to 3C are diagrams schematically illustrating a moving window technique performed by the similarity analysis unit 320, and FIG. 4 is a diagram illustrating a similarity calculation formula when calculating the similarity using the moving window. More specifically, FIG. 3A is a graph showing target data, FIG. 3B is a graph showing moving window data, and FIG. 3C is a graph showing moving window data in target data by applying a moving window to the target data. It is a drawing. Referring to FIGS. 3 and 4 , as shown in FIG. 3C , the degree of similarity can be calculated according to the equation shown in FIG. 4 whenever the moving window data slides from the start point to the end point of the target data and moves every unit. Here, the degree of similarity is summed for all dimensions of the extracted data, and a weight may be assigned to delete a unit of data.

도 4에 도식된 식을 살펴보면, 타겟 데이터와 무빙 윈도우 데이터가 서로 유사할 수록 유사도 값은 작아짐을 알 수 있다. 도 4에서 AT,k는 타겟 데이터의 k번째 데이터이고, AM,k는 무빙 윈도우 데이터의 k번째 데이터이고, wA는 A차원 데이터에 대한 가중치이고, n은 무빙 윈도우 데이터의 개수를 의미한다.Referring to the equation illustrated in FIG. 4 , it can be seen that the similarity value decreases as the target data and the moving window data are similar to each other. 4, A T,k is the k-th data of the target data, A M,k is the k-th data of the moving window data, w A is the weight for the A-dimensional data, and n is the number of moving window data do.

도 3과 도 4에 도시된 무빙 윈도우 기법과 유사도 계산식을 유사도 분석부(320)에 적용하면, 타겟 데이터는 전처리 모듈(200)로부터 수신한 주파수 영역에서의 신호 데이터이고, 무빙 윈도우 데이터는 장애 신호 패턴 저장부(310)에 저장된 장애 신호 패턴임을 알 수 있다. 다시 말해, 주파수 영역에서의 신호 데이터와 장애 신호 패턴을 무빙 윈도우 방식으로 비교함으로써 서로 간의 유사도 값을 산출할 수 있고, 산출된 유사도 값이 작을수록 주파수 영역에서의 신호 데이터와 장애 신호 패턴이 유사하다고 판단할 수 있다.When the moving window technique and the similarity calculation equation shown in FIGS. 3 and 4 are applied to the similarity analysis unit 320 , the target data is signal data in the frequency domain received from the preprocessing module 200 , and the moving window data is an obstacle signal. It can be seen that the failure signal pattern stored in the pattern storage unit 310 . In other words, it is possible to calculate a similarity value between the signal data and the disturbance signal pattern in the frequency domain by comparing the signal data and the disturbance signal pattern in a moving window method. can judge

유사도 분석부(320)에 의한 분석 결과 유사도 값이 기 설정된 값 미만으로 산출된 경우, 장애 상황 판단부(330)는 해당 시점에 회로에 장애 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 무빙 윈도우 데이터로 사용될 장애 신호 패턴은 각각의 장애 상황에 따라 서로 다른 신호 패턴을 갖기에 장애 상황 판단부(330)에서는 어떠한 종류의 장애 상황이 발생했는지 역시 함께 알 수 있다.As a result of analysis by the similarity analyzer 320 , when the similarity value is calculated to be less than a preset value, the failure condition determination unit 330 may determine that a failure condition has occurred in the circuit at the corresponding time point. In addition, since the failure signal pattern to be used as the moving window data has a different signal pattern according to each failure condition, the failure condition determination unit 330 may also know what kind of failure condition has occurred.

다시 도 1을 참조하면, 회로 모니터링 시스템(10)은 제어 모듈(400)을 더 포함할 수 있다. 제어 모듈(400)은 장애 발생 여부 및 장애 종류를 기반으로 회로에 연결된 전원 공급 장치 또는 비상 전원 공급 장치의 동작을 제어하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어 모듈(400)은 장애 상황 판단부(330)에서 정전 상황이 발생한 것으로 판단한 경우, 비상 전원 공급 장치를 동작시켜 스프링쿨러 또는 비상등을 동작시키기 위한 비상 전원을 공급하여 장애 상황에 즉각적으로 대응할 수 있다.Referring back to FIG. 1 , the circuit monitoring system 10 may further include a control module 400 . The control module 400 may be configured to control the operation of the power supply or emergency power supply connected to the circuit based on whether a failure has occurred and the type of failure. For example, when the failure condition determination unit 330 determines that a power outage has occurred, the control module 400 operates an emergency power supply device to supply emergency power to operate a sprinkler or emergency light to immediately respond to a failure condition. can respond with

다시 도 1을 참조하면, 회로 모니터링 시스템(10)은 장애 신호 패턴 수집 모듈(500)을 더 포함할 수 있다.Referring back to FIG. 1 , the circuit monitoring system 10 may further include a fault signal pattern collection module 500 .

도 5는 장애 신호 패턴 수집 모듈(500)의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하면, 장애 신호 패턴 수집 모듈(500)은 기 설정된 시간의 경과 또는 기 설정된 환경의 변화 시 회로에 장애 상황을 인가하여 장애 상황 별 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성될 수 있다.5 is a diagram schematically illustrating the configuration of the failure signal pattern collection module 500 . Referring to FIG. 5 , the failure signal pattern collection module 500 may be configured to collect failure signal patterns for each failure situation by applying a failure condition to the circuit when a preset time elapses or a preset environment changes.

장애 신호 패턴 수집 모듈(500)은 장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부(510), 장애 상황 제공부(520), 제1 장애 신호 데이터 수집부(530) 및 제1 장애 신호 패턴 추출부(540)를 포함할 수 있다.The failure signal pattern collection module 500 includes the failure signal pattern update necessity determination unit 510 , the failure situation providing unit 520 , the first failure signal data collection unit 530 , and the first failure signal pattern extraction unit 540 . may include

장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부(510)는 기 설정된 시간이 경과하거나, 온도, 습도, 위치 또는 공급 전원을 포함한 환경의 변화가 발생할 경우 장애 신호 패턴의 갱신이 필요한 것으로 판단하도록 구성될 수 있다. 회로에 흐르는 전류 또는 특정 노드에 걸리는 전압은 회로의 노후화가 진행됨에 따라 변화가 발생할 수 있다. 따라서 회로에 장애 상황이 발생했을 때의 장애 신호 패턴 역시 변화할 수 있다. 따라서, 장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부(510)는 기 설정된 시간이 경과할 경우 자동적으로 장애 신호 패턴을 갱신할 필요가 있다고 판단함으로써 장애 신호 패턴을 갱신하며, 이를 통해 회로 노후화로 인해 장애가 발생했다고 잘못 판단하는 것을 방지할 수 있다.The failure signal pattern update necessity determining unit 510 may be configured to determine that the update of the failure signal pattern is necessary when a preset time elapses or a change in the environment including temperature, humidity, location, or power supply occurs. The current flowing through the circuit or the voltage applied to a specific node may change as the circuit ages. Therefore, when a fault condition occurs in the circuit, the fault signal pattern can also change. Accordingly, the failure signal pattern update necessity determining unit 510 automatically updates the failure signal pattern by determining that it is necessary to update the failure signal pattern when a preset time has elapsed, and through this, erroneously indicates that a failure has occurred due to circuit aging. judgment can be avoided.

장애 신호 패턴의 갱신의 필요성은 회로가 제공되는 환경의 온도 또는 습도가 변화하거나, 회로가 제공되는 장소가 변화하거나, 회로에 공급되는 전원의 변화에 의해서도 나타날 수 있다. 따라서, 장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부(510)는 센서 등을 통해 이러한 환경 변화가 발생했는지를 감지한 후 환경 변화가 감지된 경우 장애 신호 패턴의 갱신이 필요한 것으로 판단함으로써 장애 신호 패턴 저장부(310)에 저장되어 있는 장애 신호 패턴을 갱신하도록 할 수 있다.The need to update the fault signal pattern may also be indicated by a change in temperature or humidity of an environment in which the circuit is provided, a change in a location in which the circuit is provided, or a change in power supplied to the circuit. Accordingly, the failure signal pattern update necessity determining unit 510 detects whether such a change in the environment has occurred through a sensor or the like and determines that the update of the failure signal pattern is necessary when the change in the environment is detected, thereby determining the failure signal pattern storage unit 310 ), it is possible to update the fault signal pattern stored in

장애 상황 제공부(520)는 회로에 대한 전원 차단, 정전, 단락 또는 단선을 포함한 장애 상황을 제공하도록 구성될 수 있다. 이처럼 회로에 장애 상황을 유도적으로 야기함으로써 장애 신호 패턴 수집을 위한 데이터를 획득하도록 할 수 있다.The fault condition providing unit 520 may be configured to provide a fault condition including power cut off, power outage, short circuit, or disconnection of the circuit. As such, by inductively causing a fault condition in the circuit, it is possible to acquire data for collecting fault signal patterns.

제1 장애 신호 데이터 수집부(530)는 회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 각각의 장애 상황 별 신호 데이터인 제1 장애 신호 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 보다 상세히 말하면, 장애 상황 제공부(520)에 의해 회로에 제공된 각각의 장애 상황으로 인한 각각의 장애 상황 별 신호 데이터를 수집한 후 이를 제1 장애 신호 패턴 추출부(540)에 제공할 수 있다.The first failure signal data collection unit 530 may be configured to collect first failure signal data, which is signal data for each failure situation, by monitoring a voltage or current in the circuit. In more detail, after collecting signal data for each failure condition due to each failure condition provided to the circuit by the failure condition providing unit 520 , it may be provided to the first failure signal pattern extracting unit 540 .

제1 장애 신호 패턴 추출부(540)는 제1 장애 신호 데이터 수집부(530)로부터 수신한 제1 장애 신호 데이터를 평균화하여 제1 장애 신호 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 장애 신호 패턴은 제1 장애 신호 데이터로부터 산출된 정전 상황에서의 장애 신호 패턴, 제1 장애 신호 데이터로부터 산출된 회로 단락 상황에서의 장애 신호 패턴 등을 포함할 수 있다. 제1 장애 신호 패턴 추출부(540)로부터 추출된 제1 장애 신호 패턴은 장애 신호 패턴 저장부(310)로 전송되어 저장되며, 분석 모듈(300)은 장애 신호 패턴 저장부(310)에 저장된 제1 장애 신호 패턴을 통해 장애 상황 발생 여부 및 장애 종류를 판단할 수 있다.The first failure signal pattern extractor 540 may extract the first failure signal pattern by averaging the first failure signal data received from the first failure signal data collection unit 530 . For example, the first failure signal pattern may include a failure signal pattern in a power failure condition calculated from the first failure signal data, a failure signal pattern in a short circuit condition calculated from the first failure signal data, and the like. The first failure signal pattern extracted from the first failure signal pattern extraction unit 540 is transmitted to and stored in the failure signal pattern storage unit 310 , and the analysis module 300 stores the first failure signal pattern stored in the failure signal pattern storage unit 310 . 1 It is possible to determine whether a failure condition has occurred and the type of failure through the failure signal pattern.

장애 신호 패턴 수집 모듈(500)은 제2 장애 신호 데이터 수집부(550) 및 제2 장애 신호 패턴 추출부(560)를 더 포함할 수 있다.The failure signal pattern collection module 500 may further include a second failure signal data collection unit 550 and a second failure signal pattern extraction unit 560 .

제2 장애 신호 데이터 수집부(550)는 제1 장애 신호 패턴과의 이격도를 기준으로 제1 장애 신호 데이터 중 기 설정된 비율의 장애 신호 데이터만을 포함하는 제2 장애 신호 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 제1 장애 신호 데이터는 복수로 존재할 수 있으며, 각각의 제1 장애 신호 데이터는 제1 장애 신호 패턴과 떨어진 정도를 나타내는 이격도를 갖게 된다. 제2 장애 신호 데이터 수집부(550)는 이러한 이격도를 기반으로 제1 장애 신호 데이터 중 일부인 제2 장애 신호 데이터를 수집한다. 예를 들면, 10개의 제1 장애 신호 데이터가 존재할 경우, 제2 장애 신호 데이터 수집부(550)는 기 설정된 비율인 50%의 제1 장애 신호 데이터만을 추출하며, 추출 시에는 제1 장애 신호 패턴과의 이격도가 낮은 순으로 추출할 수 있다. 이를 통해, 노이즈를 많이 포함하고 있는 제1 장애 신호 데이터가 제외된 제2 장애 신호 데이터만을 수집할 수 있다.The second failure signal data collection unit 550 may be configured to collect second failure signal data including only the failure signal data of a preset ratio among the first failure signal data based on the separation degree from the first failure signal pattern. . A plurality of first failure signal data may exist, and each of the first failure signal data has a separation degree indicating a degree of separation from the first failure signal pattern. The second failure signal data collection unit 550 collects second failure signal data, which is a part of the first failure signal data, based on the separation degree. For example, when there are 10 pieces of first failure signal data, the second failure signal data collection unit 550 extracts only the first failure signal data of 50%, which is a preset ratio, and when extracted, the first failure signal pattern It can be extracted in the order of the lowest degree of separation from the family. Through this, only the second disturbance signal data in which the first disturbance signal data containing a lot of noise is excluded may be collected.

제2 장애 신호 패턴 추출부(560)는 제2 장애 신호 데이터를 평균화 한 제2 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성될 수 있다. 즉, 제2 장애 신호 데이터만을 평균화 한 제2 장애 신호 패턴을 추출하여 무빙 윈도우 데이터로 사용함으로써 회로에 장애가 발생했는지 여부 및 장애 종류를 보다 정확히 판단할 수 있다. 제2 장애 신호 패턴 추출부(560)로부터 추출된 제2 장애 신호 패턴은 장애 신호 패턴 저장부(310)로 전송되어 저장되며, 분석 모듈(300)은 장애 신호 패턴 저장부(310)에 저장된 제2 장애 신호 패턴을 통해 장애 상황 발생 여부 및 장애 종류를 판단할 수 있다.The second failure signal pattern extraction unit 560 may be configured to collect a second failure signal pattern obtained by averaging the second failure signal data. That is, by extracting the second failure signal pattern obtained by averaging only the second failure signal data and using it as the moving window data, it is possible to more accurately determine whether a failure has occurred in the circuit and the type of failure. The second failure signal pattern extracted from the second failure signal pattern extraction unit 560 is transmitted to and stored in the failure signal pattern storage unit 310 , and the analysis module 300 stores the second failure signal pattern stored in the failure signal pattern storage unit 310 . 2 Through the failure signal pattern, it is possible to determine whether a failure situation has occurred and the type of failure.

이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.Although the present invention has been described by way of examples above, the above examples are merely for explaining the spirit of the present invention and are not limited thereto. Those skilled in the art will understand that various modifications may be made to the above-described embodiments. The scope of the present invention is determined only through interpretation of the appended claims.

10: 회로 모니터링 시스템
100: 수집 모듈
200: 전처리 모듈
300: 분석 모듈
310: 장애 신호 패턴 저장부
320: 유사도 분석부
330: 장애 상황 판단부
400: 제어 모듈
500: 장애 신호 패턴 수집 모듈
510: 장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부
520: 장애 상황 제공부
530: 제1 장애 신호 데이터 수집부
540: 제1 장애 신호 패턴 추출부
550: 제2 장애 신호 데이터 수집부
560: 제2 장애 신호 패턴 추출부
10: Circuit monitoring system
100: acquisition module
200: preprocessing module
300: analysis module
310: fault signal pattern storage unit
320: similarity analysis unit
330: disability situation determination unit
400: control module
500: fault signal pattern collection module
510: failure signal pattern update necessity determination unit
520: Disability situation provision unit
530: first failure signal data collection unit
540: first failure signal pattern extraction unit
550: second failure signal data collection unit
560: second failure signal pattern extraction unit

Claims (7)

회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 수집 모듈;
시간 영역에서의 상기 신호 데이터를 주파수 영역으로 변환하도록 구성되는 전처리 모듈;
상기 주파수 영역에서의 신호 데이터와 기 저장된 신호 패턴을 비교하여 상기 회로에서의 장애 발생 여부를 판단하도록 구성되는 분석 모듈; 및
기 설정된 시간의 경과 또는 기 설정된 환경의 변화 시 상기 회로에 장애 상황을 인가하여 장애 상황 별 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성되는 장애 신호 패턴 수집 모듈을 포함하고,
상기 장애 신호 패턴 수집 모듈은:
기 설정된 시간이 경과하거나, 온도, 습도, 위치 또는 공급 전원을 포함한 환경의 변화가 발생할 경우 상기 장애 신호 패턴의 갱신이 필요한 것으로 판단하도록 구성되는 장애 신호 패턴 갱신 필요성 판단부;
상기 회로에 대한 전원 차단, 정전, 단락 또는 단선을 포함한 장애 상황을 제공하도록 구성되는 장애 상황 제공부;
상기 회로에서의 전압 또는 전류를 모니터링하여 각각의 장애 상황 별 신호 데이터인 제1 장애 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 제1 장애 신호 데이터 수집부; 및
상기 제1 장애 신호 데이터를 평균화 한 제1 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성되는 제1 장애 신호 패턴 수집부를 포함하는 회로 모니터링 시스템.
a collection module configured to monitor voltage or current in the circuit to collect signal data;
a preprocessing module configured to transform the signal data in the time domain into a frequency domain;
an analysis module configured to compare the signal data in the frequency domain with a pre-stored signal pattern to determine whether a failure has occurred in the circuit; and
and a failure signal pattern collection module configured to collect failure signal patterns for each failure condition by applying a failure condition to the circuit when a predetermined time elapses or a predetermined environment changes,
The fault signal pattern collection module includes:
a failure signal pattern update necessity determining unit configured to determine that the update of the failure signal pattern is necessary when a preset time elapses or a change in the environment including temperature, humidity, location, or power supply occurs;
a fault condition providing unit configured to provide a fault condition including power cut off, power outage, short circuit or disconnection for the circuit;
a first failure signal data collecting unit configured to monitor voltage or current in the circuit to collect first failure signal data, which is signal data for each failure situation; and
and a first fault signal pattern collecting unit configured to collect a first fault signal pattern obtained by averaging the first fault signal data.
제1 항에 있어서,
상기 수집 모듈은:
시간의 흐름에 따른 상기 회로에서의 전압 또는 전류의 변화를 모니터링하여 신호 데이터를 수집하되, 수집된 신호 데이터의 크기를 설정된 비율에 따라 감소시켜 상기 전처리 모듈로 공급하도록 구성되는 회로 모니터링 시스템.
The method of claim 1,
The collection module includes:
A circuit monitoring system configured to collect signal data by monitoring a change in voltage or current in the circuit over time, and to reduce the size of the collected signal data according to a set ratio and supply it to the pre-processing module.
제2 항에 있어서,
상기 전처리 모듈은:
상기 설정된 비율에 따라 크기가 감소된 신호 데이터에 고속 푸리에 변환 또는 푸리에 변환을 적용하여 상기 시간 영역에서의 신호 데이터를 주파수 영역으로 변환하도록 구성되는 회로 모니터링 시스템.
3. The method of claim 2,
The pre-processing module is:
A circuit monitoring system configured to convert the signal data in the time domain into a frequency domain by applying a fast Fourier transform or a Fourier transform to the signal data whose magnitude has been reduced according to the set ratio.
제3 항에 있어서,
상기 분석 모듈은:
상기 회로에서의 장애 상황 별 신호 패턴인 장애 신호 패턴을 저장하도록 구성되는 장애 신호 패턴 저장부;
상기 주파수 영역에서의 신호 데이터에 무빙 윈도우를 적용하여 상기 장애 신호 패턴과의 유사도를 산출하도록 구성되는 유사도 분석부; 및
상기 유사도를 기반으로 상기 회로에서의 장애 발생 여부와 장애 종류를 판단하도록 구성되는 장애 상황 판단부를 포함하는 회로 모니터링 시스템.
4. The method of claim 3,
The analysis module includes:
a fault signal pattern storage unit configured to store a fault signal pattern that is a signal pattern for each fault situation in the circuit;
a similarity analysis unit configured to calculate a degree of similarity with the disturbance signal pattern by applying a moving window to the signal data in the frequency domain; and
and a failure condition determination unit configured to determine whether a failure has occurred in the circuit and a type of failure based on the degree of similarity.
제4 항에 있어서,
상기 장애 발생 여부 및 상기 장애 종류를 기반으로 상기 회로에 연결된 전원 공급 장치 또는 비상 전원 공급 장치의 동작을 제어하도록 구성되는 제어 모듈을 더 포함하는 회로 모니터링 시스템.
5. The method of claim 4,
and a control module configured to control an operation of a power supply or emergency power supply connected to the circuit based on whether the failure has occurred and the type of failure.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 장애 신호 패턴 수집 모듈은:
상기 제1 장애 신호 패턴과의 이격도를 기준으로 상기 제1 장애 신호 데이터 중 기 설정된 비율의 장애 신호 데이터만을 포함하는 제2 장애 신호 데이터를 수집하도록 구성되는 제2 장애 신호 데이터 수집부; 및
상기 제2 장애 신호 데이터를 평균화 한 제2 장애 신호 패턴을 수집하도록 구성되는 제2 장애 신호 패턴 수집부를 포함하는 회로 모니터링 시스템.
The method of claim 1,
The fault signal pattern collection module includes:
a second failure signal data collecting unit configured to collect second failure signal data including only the failure signal data of a preset ratio among the first failure signal data based on the separation degree from the first failure signal pattern; and
and a second failure signal pattern collecting unit configured to collect a second failure signal pattern obtained by averaging the second failure signal data.
KR1020200108692A 2020-08-27 2020-08-27 Circuit monitoring system using signal pattern KR102443765B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200108692A KR102443765B1 (en) 2020-08-27 2020-08-27 Circuit monitoring system using signal pattern

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200108692A KR102443765B1 (en) 2020-08-27 2020-08-27 Circuit monitoring system using signal pattern

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220027604A KR20220027604A (en) 2022-03-08
KR102443765B1 true KR102443765B1 (en) 2022-09-20

Family

ID=80812516

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200108692A KR102443765B1 (en) 2020-08-27 2020-08-27 Circuit monitoring system using signal pattern

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102443765B1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101452636B1 (en) * 2013-06-03 2014-10-22 엘에스산전 주식회사 Inverter system and method for detecting power cable state the same

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0738011B2 (en) * 1988-05-16 1995-04-26 株式会社日立製作所 Abnormality diagnosis system for high-voltage power equipment
KR19980036844A (en) * 1996-11-19 1998-08-05 이대원 Electrical Equipment Fault Diagnosis System Using Fast Fourier Transform (FFT) Algorithm
KR101643701B1 (en) * 2014-03-19 2016-07-29 (유)대진엔지니어링 System for managing electric power equipment

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101452636B1 (en) * 2013-06-03 2014-10-22 엘에스산전 주식회사 Inverter system and method for detecting power cable state the same

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220027604A (en) 2022-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108008176B (en) A kind of photovoltaic array real-time state monitoring and fault location system
CN103728429B (en) On-line water quality monitoring method and Monitoring systems
CN108828406A (en) The fault recognition method and its system of non-intrusion type user power utilization
RU2699948C1 (en) Method and a control device for selective determination of subsystem leakage capacity in an ungrounded power supply system
JP2013518543A5 (en)
EP2574938B1 (en) Method for insulation fault monitoring with dynamic response qualities
CN108089119B (en) Secondary circuit electrification detection method and system for relay protection secondary equipment of transformer substation
CN107329049B (en) A kind of transmission line of electricity incipient fault detection method based on Kalman filter
CN109725220B (en) Detection method, system and device for transformer oil cooling loop
CN110333493B (en) System and method for detecting faults of meteorological radar transmitter
US20080061796A1 (en) Signal detecting apparatus and signal detecting system
KR102443765B1 (en) Circuit monitoring system using signal pattern
EP3309566A1 (en) Reverse power supply line detection processing method and apparatus
Schleifer et al. Online error detection through observation of traffic self-similarity
CN110988587A (en) Distribution network anomaly detection method based on maximum and minimum characteristic value method
CN106680632B (en) Iron tower lightning protection performance detection method and system based on electromagnetic radiation abnormity judgment
Rizvi et al. Real-time ZIP load parameter tracking using adaptive window and variable elimination with realistic synthetic synchrophasor data
CN114356621A (en) Bus exit method and device based on information entropy analysis
CN107132063A (en) A kind of agricultural machinery fault finding system
CA2970971A1 (en) Improvements in or relating to circuit interruption devices
CN205450189U (en) Transformer partial discharge positioning detecting system
FI125428B (en) A method for protecting a power distribution network to eliminate transient type earth faults
CN113655344B (en) Power distribution network fault identification method, device, terminal and medium
CN107765120A (en) A kind of direct-current cabinet goes out line detecting method
CN111181812B (en) Link fault detection method based on network flow

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant